我们首先逐一分析每个选项： A. 具有明显因果关系的两变量一定不是相关关系 这个说法是不准确的。具有明显因果关系的两变量也可能是相关关系。相关关系和因果关系并不是互相排斥的。有时候，两个变量之间可能既有因果关系，也存在相关关系。 B. 只要相关系数较大，两变量就一定存在密切关系 这个说法也是不准确的。相关系数的大小可以衡量两个变量之间的线性相关关系的强度。然而，即使相关系数较大，也不能确保两个变量之间存在密切的关系，因为这还需要考虑其他因素，例如数据的噪声、异常值等。 C. 相关关系的符号可以说明两变量相互关系的方向 这个说法是准确的。相关关系的符号（正或负）可以告诉我们两个变量之间的线性关系是正相关还是负相关。 D. 样本相关系数和总体相关系数之间存在抽样误差 这个说法是准确的。样本相关系数是通过对总体中的样本来估计总体相关系数得出的，因此可能存在抽样误差。 E. 相关系数的平方就是判定系数 这个说法是不准确的。判定系数（也称为R^2）是用来衡量回归模型拟合程度的一个指标，它是解释变量与因变量之间相关系数的平方。但并不是所有情况下，判定系数都是一个好的指标，特别是对于非线性关系或其他更复杂的关系结构。 所以，正确的选项是C和D。
