t值通常需要达到1.96或更高才被认为是统计显著的，这一标准基于常用的显著性水平（通常为0.05）和自由度。在统计学中，t值用于检验样本均值与总体均值或两个样本均值之间的差异是否具有统计学意义。以下是关于t值显著性的详细解释：

1. 1.显著性水平与临界值：显著性水平（通常用α表示）是研究者愿意接受的错误概率，常见的显著性水平为0.05和0.01。对于双尾检验，显著性水平为0.05时，临界值为±1.96。这意味着如果t值的绝对值大于1.96，则结果在统计上是显著的。对于单尾检验，临界值会有所不同。例如，显著性水平为0.05时，单尾检验的临界值为1.645。
2. 2.自由度的影响：自由度（df）是指在计算统计量时能够自由变化的观测值数量。不同的自由度会影响t分布的形状，从而影响临界值。例如，在自由度较小的情况下，临界值会更高。在实际应用中，研究者通常会参考t分布表或使用统计软件来查找特定自由度和显著性水平下的临界值。
3. 3.样本量与t值：样本量越大，t值通常会越接近正态分布的临界值。在大样本（通常指样本量大于30）的情况下，t分布接近正态分布，临界值接近1.96。小样本情况下，临界值会更高。例如，自由度为10时，双尾检验的临界值约为2.228。
4. 4.p值与t值的比较：p值是另一个衡量统计显著性的指标，表示在假设检验中观察到当前结果或更极端结果的概率。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则结果被认为是统计显著的。在t检验中，t值越大，p值越小。较大的t值通常对应较高的统计显著性。
5. 5.实际应用中的注意事项：在实际研究中，研究者应结合具体问题和背景知识来解释t值和p值。统计显著性并不意味着实际显著性，研究者应谨慎解释结果，避免过度推论。其他因素，如效应大小和置信区间，也应被考虑在内，以全面评估研究结果的意义。

t值是否显著主要取决于显著性水平和自由度。通常情况下，t值的绝对值超过1.96被认为是统计显著的。研究者应综合考虑样本量、实际背景和其他统计指标，以做出更为准确的判断。