Для ответа на вопрос нам понадобится понимание основных концепций, связанных с t-тестом, включая t-статистику, p-значение и уровень значимости. t-статистика является мерой отклонения между средними значениями двух групп и оценивает вероятность различий между ними. Она рассчитывается как разница между средними значениями групп, деленная на стандартную ошибку этой разницы. t-статистика тем выше, чем больше различие между группами и чем меньше изменчивость внутри каждой группы. p-значение, с другой стороны, показывает вероятность получить такое или еще большее различие между группами, если на самом деле разницы между ними нет (нулевая гипотеза). Если p-значение меньше выбранного уровня значимости (например, 0.05), мы можем считать различия между группами статистически значимыми и отвергнуть нулевую гипотезу. В данном случае, t-статистика равна 1.3849, а p-значение равно 0.06869. Что же это значит? Поскольку p-значение больше уровня значимости 0.05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что различия между группами статистически незначимы. Однако, следует отметить, что p-значение достаточно близко к 0.05. Что это означает для исследования? Если у нас была альтернативная гипотеза, которая предполагала существование различий между группами, то наше исследование не нашло статистически значимого подтверждения этой гипотезы. Вероятно, разница между группами случайна или слишком мала, чтобы быть обнаруженной в данной выборке. Однако, следует отметить, что p-значение достаточно мало (меньше 0.1), что указывает на то, что различия между группами могут быть существенными с практической точки зрения. Таким образом, несмотря на то, что различия между группами не являются статистически значимыми в данной выборке, они могут все же иметь практическую значимость. В заключение, результаты t-теста позволяют нам сделать вывод, что различия между независимыми выборками из двух групп в данной выборке не являются статистически значимыми. Однако, уровень значимости близок к выбранному порогу и есть практическая значимость различий. Для более точной оценки и подтверждения результатов, возможно, потребуются дополнительные исследования или использование большей выборки данных.