Matplotlib是一個用于繪制圖表的Python庫，結合使用各類統計檢驗結果可以幫助我們更直觀地展示數據分析的結果。下面是一些常見的統計檢驗結果和Matplotlib用法的結合示例：

1. t檢驗：如果我們要比較兩組數據的均值是否有顯著差異，可以使用t檢驗。在得到t檢驗的結果后，我們可以使用Matplotlib繪制柱狀圖來比較兩組數據的均值。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假設我們已經進行了t檢驗，得到了t值和p值
t_value = 2.5
p_value = 0.01

# 繪制柱狀圖
plt.bar(['Group A', 'Group B'], [mean_group_A, mean_group_B], yerr=[std_group_A, std_group_B], capsize=5)
plt.ylabel('Mean value')
plt.title('Comparison of mean values between Group A and Group B')

plt.show()

2. 方差分析（ANOVA）：如果我們要比較多組數據的均值是否有顯著差異，可以使用方差分析（ANOVA）。在得到ANOVA的結果后，我們可以使用Matplotlib繪制箱線圖來比較多組數據的分布。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假設我們已經進行了ANOVA，得到了F值和p值
F_value = 3.2
p_value = 0.05

# 繪制箱線圖
plt.boxplot([data_group_A, data_group_B, data_group_C])
plt.xticks([1, 2, 3], ['Group A', 'Group B', 'Group C'])
plt.ylabel('Data value')
plt.title('Comparison of data distribution among multiple groups')

plt.show()

通過結合使用統計檢驗結果和Matplotlib，我們可以更清晰地展示數據之間的差異和關聯，從而更好地進行數據分析和決策。