你认为不好的那些相关性都不是真的不好。相关性只是线性关系的量度。有时您需要知道您知道存在的关系的程度，例如这一关系或您列出的任何其他关系。在这种情况下，他们可能出于各种原因想知道相关性的数量，从需要它用于重复测量 t 检验报告到检查数据是否可靠。

也许你所说的不好的意思是，用零相关性为 0 的假设检验来检查这种相关性是不合适的。那是不行的，因为你知道必须有一些。但这不是你被要求做的。

这很好。您正在考虑两个不同的变量，每个变量每个对象测量一次。一个包含“pre”值，另一个包含“post”值。我认为您混淆了观察（主题）之间的独立性和变量的独立性。

请注意，在您的情况下，您可能需要分析前后之间的差异，而不仅仅是查看相关性，具体取决于科学问题。

我认为这取决于您要如何处理您的数据。从技术上讲，可以将来自同一主题的重复测量关联起来，因为它在数学上是可能的。但是，如果您试图从您的数据中得出某种推断（例如，因果关系），那么简单地将来自同一主题的两个观察结果相关联并不会告诉您任何有用的信息。

这是一个很好的小线程，讨论主题内重复测量的相关性。