3) Переходим дальше. Интерпретация d Коэна указана стандартная. А вот интерпретация p-value... Это какой-то треш. Был как-то мем, где тоже пытались классифицировать разные уровни p-value. И у данного показателя есть проблема, что его стат значимость не переводится в клиническую (т.е. не соответствует). Поэтому, на мой взгляд, лучше так не делать.
Интересно, чем "очень надежно" отличается от "очень значимо" 🤔

4) Точки в легенде для списка - чрезмерно (особенно где звезды), ИМХО.

5) Визуальную составляющую тоже предлагаю считать спорной. Мне кажется, что график должен отражать идею меры эффекта. Если это накопление доли/частота, то bar plot неплохой вариант. А вот для показателей разниц (особенно с неопределенностью)... Мб рассмотреть варианты point + range (простенько, но понятно), dumbbell (между группами) или другие...
Возможно тут ещё влияет то, что они никак не сортированы (мб смотрелось лучше бы).

Думаю, что тут много еще можно обсудить. Итог? Хороший пример, что без базовых знаний применение LLM бессмысленно.