关于下限 95% 和上限 95%： 在统计学中，通常涉及置信区间的概念。95% 置信区间意味着在多次重复抽样的情况下，有 95% 的可能性包含真实的总体参数值。 下限 95% 就是这个置信区间的下限值，上限 95% 是置信区间的上限值。它反映了在一定置信水平下，对总体参数估计的范围。 关于 x6 和 x7 的 p 值大于 0.05 但 t 的取值不在上下限内： 当 p 值大于 0.05 时，通常在传统的统计显著性水平下，不能拒绝原假设，即认为没有足够的证据表明存在显著差异或关系。 t 值不在上下限内可能有多种原因： 首先，t 值和 p 值是从不同角度来衡量统计结果的。t 值是根据样本数据计算出来的统计量，用于检验两组数据的均值是否有显著差异等；p 值则是基于 t 值以及特定的分布（如 t 分布）计算得到的概率值。 其次，置信区间（上下限）是基于特定的置信水平和样本数据计算出来的范围，与 t 值和 p 值的计算方法不同。即使 p 值大于 0.05 表明没有显著差异，但 t 值可能因为样本的具体情况而不在置信区间内。例如，样本量较小、数据的变异性较大等情况都可能导致这种结果。 总之，t 值、p 值和置信区间是从不同方面来评估统计结果的指标，它们之间并不一定存在完全对应的关系