在统计学中，t值和p值是相关联但并不完全等同的两个概念。t值衡量的是你的数据与假设值之间的差异相对于这种差异可能由于随机变化引起的程度。而p值则表示如果我们接受零假设（即两组数据无显著差异），观察到的数据或更极端结果发生的概率。
在你的描述中，t值和p值看似“矛盾”，但实际上并非如此。这是因为两者评估的是相同统计测试的不同方面，并且它们之间的关系受样本大小、方差以及其他因素影响。
具体来说，在你的情况中：
- 当t值为2.76时（这通常与一个更小的p值相关），可能表明结果在0.01水平上显著。这意味着如果我们接受零假设，当前数据或更极端情况出现的概率小于1%。
- 而当t值降低到约2时，对应于常见的双尾检验标准下大约0.058的p值（即一星显著）。这表示如果我们在5%的显著性水平上测试，则观察到的数据在假设零假设为真的情况下出现的概率约为5.8%，接近但未达到通常接受的5%阈值。
因此，这里并没有真正的“矛盾”。相反，它显示了随着t值变化，p值也随之改变，反映了结果显著性的差异。在这种情况下，你可能需要考虑研究设计、效应大小以及理论预期来确定哪种结果更有意义或更符合你的研究目的。
- 如果2.76的t值代表一个较小但重要的实际效果，并且0.058的p值在你的学科中通常被认为是边缘显著，则可以合理地认为这个结果具有统计学上的重要性。
- 另一方面，如果理论预期的效果较大或你的样本量足以检测出更小的影响，那么可能需要更严格的证据标准（例如更低的p阈值），以确保研究发现的可靠性。
总之，在解释t值和p值时，了解它们所表示的概念及其相互关系非常重要。在特定场景下评估结果是否具有统计显著性和实际重要性应考虑多种因素，包括样本大小、效应量估计、研究假设以及领域内公认的分析标准等。
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