Dit gaat over het feit dat puntschattingen (dus enkele waarden voor een gemiddelde, een correlatie, een factorlading, een Cohen's d - alles dat je uit een steekproef berekent) in zichzelf nooit informatie zijn.
Puntschattingen (zoals deze correlaties) zijn niet informatief omdat ze onderhevig zijn aan ruis, bijvoorbeeld door het nemen van de steekproef en door meetfout.
Elke puntschatting is afkomstig uit een steekproevenverdeling. De steekproevenverdeling voor de correlatie kun je zien op
https://openuniversiteit.shinyapps.io/SamplingDistributions/?type=Pearson
Zoals je daar ziet is de kans op een correlatie van -.11 of .39 aanzienlijk als de correlatie in de populatie eigenlijk 0 is en als je een steekproef neemt van 10 deelnemers. Als je de omvang van de steekproef vergroot in die app, zie je dat de steekproevenverdeling smaller wordt en dat de kans op afwijkende correlaties afneemt.
Als je alleen weet dat er twee correlaties zijn gevonden, eentje van -.11 en eentje van .39, heb je geen idee hoe groot de kans is dat die eigenlijk afkomstig zijn uit steekproevenverdelingen rondom dezelfde populatiecorrelatie.