在统计学中，相关系数 \( r \) 是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的重要指标。通常情况下，\( r \) 的取值范围是从 -1 到 +1，其中：
- 当 \( r = +1 \) 时，表示完全正相关。
- 当 \( r = -1 \) 时，表示完全负相关。
- 当 \( r = 0 \) 时，表示没有线性关系。
然而，当讨论显著相关时，我们通常需要结合具体的显著性水平（如常见的 0.05 或 0.01）以及样本量来判断 \( r \) 是否达到了显著性标准。一般而言，在小样本情况下，较小的 \( r \) 值可能就具有统计显著性；而在大样本情况下，较大的 \( r \) 值才可能达到显著性。
因此，对于显著相关的 \( r \) 值，并没有一个固定的取值范围，而是需要通过假设检验（如 t 检验）来确定其是否显著。如果假设检验的结果表明拒绝原假设，则可以认为 \( r \) 具有统计显著性。
希望以上解释能够帮助您更好地理解相关系数 \( r \) 在显著性方面的应用。如果有进一步的问题或需要更详细的解答，请随时告知！
