一般来说，一个t值若大于统计学意义（p<0.05），就可以认为拥有统计学意义；若大于统计学意义（p<0.01），就可以认为拥有更强的统计学意义。
在统计学中，t值通常与p值同时使用来检验某个样本或样本之间的显著性差异。t值大小反映了样本均值与总体均值的偏离程度，如果t值越大，说明样本均值偏离总体均值的程度相应地越大，也就是相对于总体来说，样本的差异性越大。
要判断t值是否有统计学意义，需要进行以下步骤：
1. 确定显著性水平α。一般情况下，我们约定显著性水平为0.05。
2. 查找t分布表。根据样本容量与显著性水平，在t分布表中找到相应的t临界值，可以看到这个值对应着自由度，自由度是由样本容量推算而来的，在t检验中自由度=n-1。
3. 对比t值与t临界值。如果t值大于t临界值，则可以拒绝原假设，即认为样本之间存在显著性差异；如果t值小于t临界值，则无法拒绝原假设，即无法认为样本之间存在显著性差异。
总之，t值越大表示样本之间偏离总体越远，同时也意味着检验结果中差异性越显著。确定显著性水平α后查找t分布表得到相应的t临界值，将t值与t临界值进行对比，即可判断t值是否有统计学意义。
