Als je NHST toepast, werk je altijd binnen de steekproevenverdeling volgens de nulhypothese. De nulhypothese stelt dat de populatiecorrelatie 0 is, dus je werkt binnen de linker verdeling.
De rode gebieden geven aan welke correlaties in deze nulhypothese steekproevenverdeling zo extreem zijn dat ze maar in 5% van de gevallen voorkomen (het linker rode gebied bevat 2.5% van de steekproevenverdeling, en het rechter rode gebied bevat ook 2.5% van de steekproevenverdeling).
Alle correlaties die in de rode gebieden liggen zijn dus, aangenomen dat ze uit de nulhypothese steekproevenverdeling komen, zo zeldzaam dat ze maar in maximaal 5% van de gevallen voorkomen. Als je nulhypothese toetsing toepast, en je alpha is 5% (p < .05; en dat issie bijna altijd), dan betekent het dat je de nulhypothese verwerpt als je een steekproefcorrelatie vindt die je maar in 5% van de gevallen kunt vinden, aangenomen dat de nulhypothese klopt.
Dit is het moeilijke aan nulhypothesetoetsing (en tegelijkertijd de grote zwakheid, de reden dat deze manier van werken tegenwoordig wordt afgeraden): je moet 'conditioneel' denken. Je denkt altijd vanuit de nulhypothese. Je gaat er vanuit dat die nulhypothese waar is. En dan bereken je de kans op je steekproefcorrelatie.
Overigens zou je dit niet kunnen doen op basis van de populatiecorrelatie - die ken je in het echt nooit. Als je die wel zou kennen hoef je gelijk geen steekproef meer te nemen - de enige reden dat je een steekproef neemt, is immers om over je populatie te leren.
Als dit niet helder is, voeg gerust een opmerking toe om extra informatie te vragen!