n 小于30 t=1.96

在这个表达式"n 小于 30, t=1.96"中，我们可以推断出这是一个统计学或者概率论中的概念。"n"通常代表样本容量，而"30"可能是一个特定的界限或阈值，表明样本容量不能超过30。"t=1.96"则可能指的是在一个假设检验（比如t检验）中，当显著性水平为0.05时，对应的t-分布临界值，这在两尾检验中，对应的是单边标准差下的97.5%置信区间，或者双边95%置信区间。

在进行统计分析时，样本容量n的选择至关重要，如果n太小，可能会导致统计结果的不稳定性和误差增大；而如果n过大，除了增加计算成本外，也可能造成资源浪费，1.96这个值可能提示我们，对于这种特定的假设检验，至少需要有30个观察值才能保证有足够的统计功效，以区分真实的效应与随机误差。

t=1.96也可能是回归分析、方差分析等其他统计模型中的一个关键参数，表示在给定的显著性水平下，一个变量对因变量影响的显著程度，当t值大于这个临界值时，我们通常会拒绝原假设，认为该变量对结果有显著影响。

没有更多的上下文信息，我们无法给出更深入的解读，这可能是一个课堂作业的一部分，也可能是一个实际研究中的初步假设，在实际应用中，研究人员需要根据研究问题的具体性质、数据类型和预期效应大小来确定合适的样本量，并且可能需要进行样本量动力学分析，以确保有足够的统计效能。

"n 小于 30, t=1.96"这个表达揭示了在统计分析中对样本大小和显著性水平的重视，它提醒我们科学严谨的研究设计和数据分析是确保研究可靠性的关键步骤，无论是教育还是科研，理解和运用这些统计概念都是必不可少的。