t统计值大于1.96

在统计学中，当我们进行假设检验时，t统计值是一个重要的衡量标准，当t统计值大于1.96这个临界值，通常意味着拒绝原假设的概率增大，也就是我们的样本数据倾向于支持备择假设，即样本结果与总体参数存在显著差异，这个临界值1.96是基于双侧检验，标准正态分布的95%置信水平下的值，它告诉我们如果t值在这个范围内，那么我们有足够的理由认为观察到的效应不是偶然发生的。

在一个两样本均值比较的t检验中，如果t统计值大于1.96，我们可以拒绝零假设，即两个样本均值无显著差异，这可能暗示着实验组和对照组之间存在显著的差异，这只是初步的结论，还需要结合实际研究背景、样本量、误差范围等因素进行深入分析。

值得注意的是，t统计值的解读依赖于自由度（df），因为不同的df会对应不同的t分布曲线，如果n（样本量）足够大，即使t值小于1.96，也可能会有显著性，这是因为随着样本量增加，统计误差减小，细微的差异也可能达到显著性水平。

t统计值大于1.96是一个重要的发现，但并非绝对的结论，需要进一步的数据分析和理论验证来确保其可靠性。