在统计学中，t双侧检验是一种常用的假设检验方法，主要用于比较两组样本的均值是否存在显著差异，当我们想知道两个独立样本的平均值是否在零（或者某个特定值）附近有显著性差异时，就会用到t检验，1.96这个数值，通常指的是标准正态分布的临界值，对应于0.025的显著性水平（即p值），在单尾检验中，它标志着拒绝原假设的边界。
当进行双侧t检验时，我们会计算t统计量，然后将其与1.96进行比较，如果t值大于1.96或小于-1.96，那么我们有理由拒绝零假设，认为两组样本的均值确实存在显著差异，反之，如果t值介于-1.96和1.96之间，那么我们没有足够的证据拒绝零假设，可能认为两组样本的均值无显著差异。
需要注意的是，1.96这个值是基于正态分布和样本大小较大的情况下的估计，对于小样本或者非正态分布的数据，可能需要使用不同的方法或调整临界值，进行t双侧检验时，还需要考虑方差齐性、独立性和大样本条件等假设，否则可能会影响结果的可靠性。
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