在进行分组回归系数比较时，费舍尔组合检验（或者在这个例子中使用的是置换检验）主要目的是为了检验两个群体（在这个场景下是black=0与black=1）中的变量对因变量影响的差异是否显著。汇报结果通常会给出所检验的变量在不同群体间的系数差值、频数以及p-value。

- **关于`ttl_exp`的例子：**
  - 在“汇报结果1”中，您提到的`ttl_exp`的p-value为0.488。这意味着如果假设没有差异，通过随机抽样得到目前观测到或者更极端的结果的概率是48.8%，这通常被认为是不显著的（标准上，我们常以0.05或更低作为显著性阈值）。

- **关于“三颗星”：**
  - “三颗星”在学术报告中通常是表示统计上的高度显著。一般来讲，一颗星可能代表p-value < 0.05，两颗星可能代表p-value < 0.01，而三颗星则可能意味着p-value < 0.001。

- **差异的解读：**
  - 在“汇报结果3”处标记为“三颗星”的变量（假设`ttl_exp`也在其中），表示在调整了多次检验误差后，该变量对两个群体的影响存在显著性差异。这与“汇报结果1”中报告的p-value不一致可能是因为：
    - **多重比较校正：** 在进行多个检验时，“汇报结果3”可能会使用某种方法（如Bonferroni、Holm等）来校正由于多次检验而产生的假阳性率，从而得到更严格的显著性标准。
    - **分析细节：** “汇报结果1”和“汇报结果3”的处理可能不同。例如，在置换检验中，“汇报结果1”可能是基于原始数据的直接置换p-value；而在进行星号表示时，则会考虑到所有变量的整体校正。

因此，如果在“汇报结果3”中`ttl_exp`被标记为三颗星，这表明在进行了适当的多次比较校正后，其系数差异确实被认为是统计上显著的。而“汇报结果1”的p-value可能是未经过多重检验校正的结果，所以解读时需结合具体分析方法和目的。

最后，建议仔细查看报告中的说明部分或相关文献中对这些分析细节和解释的具体指导，以确保正确理解和应用结果。

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请问p值刚好等于0.100，算在10%水平上显著吗？