t检验的t值 并不是越大越好。t值是用于衡量样本均值与总体均值之间的显著差异程度，其大小取决于多个因素，包括样本量、显著性水平和数据的正态性等。以下是一些关键点：

t值的意义：

t值反映了样本均值与总体均值之间的差异程度相对于抽样误差的大小。t值越大，表示样本均值与总体均值之间的差异越显著，即拒绝原假设的可能性增加。

显著性水平：

在t检验中，t值的大小需要与显著性水平（如0.05或0.01）进行比较。只有当t值大于临界值（通常是显著性水平对应的t值）时，才能拒绝原假设。

样本量和数据条件：

t值的大小也受到样本量的影响。一般来说，样本量越大，t值越可靠。此外，t检验要求数据符合正态分布和方差齐性等条件。

t值的解释：

t值本身并不能直接说明什么，必须结合自由度和显著性水平来解释。例如，在双侧检验中，如果t值大于1.96（对应于5%的显著性水平），则可以拒绝原假设。

综上所述，t值的大小需要结合具体的应用场景和显著性水平来解读，不能单纯地说t值越大越好。