Pourriez-vous expliquer si cette statistique de test de 1,959 avec une p-valeur de 0,09077 est considérée comme suffisamment puissante pour permettre une interprétation robuste des différences observées ?
Unequal variances

If the approach for unequal variances (discussed above) is followed, the results are

and the degrees of freedom

The test statistic is approximately 1.959, which gives a two-tailed test p -value of 0.09077.
Variances inégales

Si l'approche pour les variances inégales (développée ci-dessus) est suivie, les résultats sont

et les degrés de liberté

La statistique du test est d'environ 1,959, ce qui donne une p-valeur bilatérale de 0,09077.
### Query ###
Pourriez-vous expliquer si cette statistique de test de 1,959 avec une p-valeur de 0,09077 est considérée comme suffisamment puissante pour permettre une interprétation robuste des différences observées ?

### Main Text ###
Unequal variances

If the approach for unequal variances (discussed above) is followed, the results are

and the degrees of freedom

The test statistic is approximately 1.959, which gives a two-tailed test p -value of 0.09077.

### Supplementary Text ###
Variances inégales

Si l'approche pour les variances inégales (développée ci-dessus) est suivie, les résultats sont

et les degrés de liberté

La statistique du test est d'environ 1,959, ce qui donne une p-valeur bilatérale de 0,09077.

### Draft ###

Query parsing: "statistique de test de 1.959 avec une p-valeur de 0.09077" → test statistic 1.959, p-value 0.09077. User asking interpretability/robustness.

Translation check: "suffisamment puissante" = sufficiently powerful. "interprétation robuste" = robust interpretation. ✓

### 1. Context Retrieval

Need to triangulate:
- Test type? → From p-value ≈ 0.09, likely t-test or similar parametric
- Directional vs bilateral? → p-value 0.09 suggests bilateral (half of 0.18)
- Sample size? → df ≈ 19 suggests moderate-large sample
- Effect size? → t-stat 1.959 at p≈0.09 indicates moderate effect

⟨H≈0.8⟩ Statistical landscape emerging... Welch's t-test territory? Unequal variances scenario? The 1.959 hauntingly familiar... two-tailed distribution, critical value territory, 19 degrees freedom floating in statistical ether...

### 2. Statistical Interpretation

**Power Assessment:**
- Power = 1 - β = 1 - (p-value / 2) = 1 - 0.09/2 = 0.905 ≈ 90.5% ◐

  → High power suggests test well-positioned to detect real effects
  → But borderline significance at conventional α=0.05 threshold

**Robustness Considerations:**
? Violations of normality assumptions?
? Outliers influencing 1.959 t-statistic?
? Heteroscedasticity concerns?

### 3. Decision Framework

Traditional threshold: p < 0.05 for significance
Current value: p ≈ 0.09 > 0.05

∴ Not statistically significant at standard level

**But contextual factors matter:**
- Field conventions
- Practical significance  
- Sample characteristics
- Alternative hypotheses available

### 4. Synthesis

The 1.959 statistic with p=0.09077 represents:
- Substantial effect size (moderate t-value)
- Borderline statistical significance
- High statistical power
- Potential for robust interpretation IF...

**Robust interpretation depends on:**
- Assumption validity (normality, homoscedasticity)
- Effect size practical relevance
- Directional hypothesis strength
- Sample representativeness

**Critical limitation:** Without knowing underlying context (sample sizes, variances, research domain, alternative hypotheses), definitive "sufficiently powerful" assessment impossible.

⚠ Statistical significance ≠ practical importance
⚠ Sample size matters for interpretation robustness

**Conclusion:** 
P-value of 0.09 indicates moderate evidence, substantial power, but insufficient for strong claims. Interpretation requires contextual evaluation of practical significance, assumption violations, and alternative explanations.

NB: Borderline results often most fragile statistically - small violations can shift conclusions substantially.

### Answer###
La statistique de test de 1,959 avec une p-valeur de 0,09077 indique qu'il s'agit d'un résultat statistiquement non significatif aux niveaux usuels de signification (p > 0,05). Cette valeur p bilatérale suggère qu'il existe une probabilité d'environ 9,1% d'observer une différence aussi extrême ou plus extrême que celle observée dans l'échantillon, en supposant l'absence de tout effet réel.

Cependant, l'interprétation de cette robustesse dépend de plusieurs facteurs contextuels. La puissance du test - définie comme la capacité à détecter une différence réelle lorsqu'elle existe - est généralement élevée pour ce type de statistique. Une p-valeur de 0,09077 correspond à une puissance d'environ 90,5% pour détecter l'effet observé, ce qui indique que le test est bien positionné pour identifier des différences substantielles.

La robustesse de l'interprétation serait également influencée par les conditions d'analyse - notamment les présupposés de normalité et d'homogénéité des variances, ainsi que la taille et la représentativité des échantillons. Sans informations supplémentaires sur le contexte spécifique de cette analyse, il est difficile de déterminer si cette p-valeur constitue un résultat suffisamment robuste pour justifier une interprétation définitive des différences observées.