반갑습니다. 15명의 두 그룹이 다른것을 보이기 위하여, t test를 하여, p < 0.05를 보이고 싶습니다.

그리고, 평균와 error bar를 바 그래프로 그리려고 합니다. 이 경우, error bar를 그릴 때, standard deviation을 그려야 하나요? 아니면 standard error를 사용해야 하나요? 어느것을 그리는것이 좋을지 궁금합니다.

그래프를 어떤것을 그리던 p value는 안변합니다.
SD SE 둘다 상관없습니다.

네, 맞습니다. SD던 SE던 p value는 안 변합니다. 그림을 그려보니, SE가 좀 더 깔끔하게 나옵니다. 그렇다면, SE를 이용하여 바 그래프를 그려도 될까요?

se=sd/sqrt(n) 이고 t statistic은 se를 쓰니까 se로 그래프 그리시면 될 거 같은데요

Std나 serr다 샘플수가 너무 많아서 쓰는 거에요. 15명이면 그냥 raw data를 점으로 찍어서 보여주는게 낫지 않을까요.

일반적으로는 std를 보여주는게 더 많은데
se를 쓰면 에러바 사이즈가 줄어드는게 있기때문에 (특히 샘플수가 작을때)
어떻게 보면 눈속임(?)으로 쓰기도 하지요.

두 그룹의 평균차이를 보여 주는 것이니, SE를 쓰는게 당연하지만, 평균값과 SE를 그냥 일반적 bar plot으로 표현하면 별로 informative 하질 않지요. 따라서, 평균값들을 그래프상에서 어떤 symbol로 찍어 주고, 위아래에 95% CI를 whisker로 표시해 주는게 제일 깔끔한 방법 같아요. 두그룹간의 CI가 서로 겹쳐있지 않다는걸 보여주는 자체로 두평균의 차이가 signficant하게 다르다는게 (with p-value < 0.05) 한눈에 확인되기도 하구요. 이 그래프를 참고해 보세요. https://www.researchgate.net/figure/Dots-and-whisker-plots-show-the-mean-left-blue-and-right-green-frontal-SAS-width_fig2_225376623

그리고 sample size per group이 15개면, t-test의 assumption을 만족시키기엔 좀 부족 할 수 있습니다. 데이타의 분포가 좀 많이 skewed 돼 보이면 non-parametric test 사용을 고려해 보세요.

I think either is ok as long as footnotes states what they are.

But aiming at p<0.05 is not a good goal, e.g., p-hack, i already know the answer, everything is sig, just demonstration=show.