在统计学中，t值是一个重要的参数，它通常与小样本估计的均值的抽样分布相关，当t值等于1.96时，这通常意味着在双侧检验中，我们所设定的显著性水平（=0.05）下，这个t值对应于标准正态分布的临界值，这意味着如果在零假设成立的情况下，样本数据产生一个大于或小于1.96的t值的概率为0.05。
在假设检验中，例如两独立样本均值比较的t检验，当|t|大于1.96时，我们通常拒绝原假设，认为两个样本均值存在显著差异，而在单边检验中，如果t值大于1.96，我们会拒绝左侧零假设，反之则拒绝右侧零假设。
在置信区间估计中，1.96也常常被用作构建95%的置信区间的分位数，即在正态分布下，大约有95%的数据会落在平均值的那个±1.96标准差的范围内。
t值为1.96是统计分析中的一个重要参考点，它帮助我们判断数据是否支持我们的假设，或者用来确定参数的可信区间，具体的应用需要结合实际问题和样本量来考虑。
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