原文：
首先是基本的统计分析，包括举止、观测变量、标准差和标准误。

可能是：
包括「均值」

原文：
图3所示的是独立样本t检验，给出了均值的检验结果，有置信区间95%的上限和下限，第一行的F统计量sig值为0.249大于0.05，所以triglyceride和final triglyceride相关性不显著，第二行的f统计量sig为0.0000小于0.05，所以weight和finalweight具有显著相关性。

可能是：
此图是「配对样本」的t检验，不是「独立样本」，说明或许有误。
第一行的「t统计量」sig值为0.249大于0.05，所以triglyceride和final triglyceride的均值没有显著差异。
t检验的目的在检验「均值差异」，不是「相关性」。如果要检验「相关性」，要看t检验前的「Pearson相关」（楼主未附报表）

由下图可看出：
1.tg0与tg4的Pearson相关系数为-.286，未达.05显著水平。
2.wgt0与wgt4的Pearson相关系数为.996，有显著相关。

我来补充说明：

以下为配对样本t检验的结果。

由第1个报表可看出均值、样本数、标准差、平均数标准误（标准误等于标准差除以「样本数之平方根」）。
由均值可看出：X的均值为8.00，Y之均值为8.093，均值差异为-0.093。

由第2个报表可看出，X与Y的Pearson相关系数 r=0.989，p<0.001，两变数间有显著相关。

由第3个报表可看出：两个均值的差异为-0.0933（X减Y之差异），t值=-0.558，p=0.585，未达.05显著水平。因此X与Y的均值无显著差异。

另外，均值差异为-0.0933，95%置信区间为[-0.4519, 0.2652]，中间包含0，表示均值差异与0没有显著不同，也就是两个均值的差异不显著（与0无显著差异）。

结论：两变数有显著关联，但均值没有显著差异。

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谢谢分享，学习了

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