Значение p-value в t-тесте является мерой статистической значимости различия между двумя группами или обработками. Оно представляет вероятность наблюдения различий такого же или большего размера, если в действительности различий нет. Обычно, если p-value меньше выбранного уровня значимости (например, 0,05 или 0,01), то различия считаются статистически значимыми. Если значение p-value при t-тесте большое (больше уровня значимости), это означает, что имеются недостаточные доказательства для отвержения нулевой гипотезы (H0) - гипотезы о равенстве средних значений двух групп или обработок. Большое значение p-value говорит о том, что наблюдаемые различия между группами или обработками могут быть результатом случайной вариации или шума, и что вероятность получить подобные или более крайние различия на самом деле довольно высока. Это не означает, что различия отсутствуют, но говорит о том, что необходимы дальнейшие исследования или более точные методы, чтобы получить более уверенные результаты. Например, если p-value равно 0,3, это означает, что есть 30% вероятность наблюдения различий такого же или более крайнего размера, если различия в действительности отсутствуют. Таким образом, мы не можем сделать заключение о наличии статистически значимых различий на основе текущих данных. Однако, важно помнить, что статистическая значимость не является единственным или окончательным критерием. Большое значение p-value может быть объяснено разными факторами, такими как маленький размер выборки или низкая мощность теста. Кроме того, статистическая значимость не обязательно означает практическую значимость различия. Иногда наблюдаемые различия между группами или обработками могут быть слишком малыми, чтобы иметь практическое значение, несмотря на их статистическую значимость. В идеале, при исследовании статистической значимости необходимо принимать во внимание и размер выборки, и практическую значимость различий, а также проверять и повторять эксперименты, чтобы получить более надежные и обобщаемые результаты.