在统计学中，当我们计算两个变量之间的相关系数时，得到的结果有一个p值，该p值表示相关系数的显著性水平。p值小于显著性水平（通常设定为0.05或0.01）时，我们通常认为相关系数是显著的，即两个变量之间存在统计学上的显著关系。
当相关系数的p值大于显著性水平时，我们说相关系数不显著。这意味着我们没有足够的证据来拒绝零假设，即两个变量之间的关系可能是由随机因素引起的，而非真正存在的关系。
具体而言，相关系数不显著可能有以下几种情况：
1、样本量较小： 当样本量较小时，即使两个变量之间存在一定的关系，由于样本容量不足，可能无法在统计学上证明这种关系的显著性。
2、真实关系较弱： 即使两个变量之间存在关系，但如果这种关系非常弱，可能需要更大的样本量才能检测到显著性。
3、随机波动： 相关系数的计算受到样本的随机波动影响，有时候即使两个变量之间并无真实关系，由于随机因素，计算得到的相关系数也可能不显著。
在解释相关系数不显著时，重要的是要谨慎推断是否真的没有关系，而不仅仅是因为在当前的样本中没有找到显著性。有时候，进一步的研究、更大的样本量或者采用其他统计方法可能有助于更全面地了解变量之间的关系。
当相关系数不显著时，我们可以通过一个例子来说明可能的情况。
假设我们研究两个变量：学习时间和考试成绩，并计算它们之间的相关系数。我们的零假设是学习时间与考试成绩无关。在一小组10名学生中进行研究，计算得到的相关系数为0.2，但p值为0.3，大于通常的显著性水平0.05。
这种情况下可能发生的情形有：
1、样本量不足： 由于只有10名学生，样本量相对较小。尽管计算得到的相关系数为0.2，但由于样本量不足，p值较大，无法在统计学上证明学习时间与考试成绩的显著关系。
2、真实关系较弱： 即使存在一些关系，但可能由于这个特定小组学生的学习习惯等因素，学习时间对考试成绩的影响较弱。因此，即使计算得到相关系数，也可能不足以在小样本中达到显著性。
在这种情况下，我们不能轻易地得出结论说学习时间与考试成绩没有关系。可能需要进一步研究，扩大样本量，或者考虑其他可能的因素来更全面地了解这两个变量之间的关系。