在统计学中，t检验是用来检验两组样本差异是否显著的方法之一。而t值是t检验中非常重要的一个指标，其值大小决定了我们对样本差异的结论。那么，t值大小的意义是什么呢？

首先，t值大小与样本差异的显著性有关。当t值越大，代表样本之间的差异越明显，而且这种差异很可能不是由于随机误差引起的，而是真实存在的。当然，这需要在检验过程中满足其他条件（比如显著性水平设定等）。

其次，t值的大小与样本容量有关。大样本比小样本更容易得到显著性结果，也就是样本之间的差异更容易被检测到。因此，如果我们对两组样本进行了t检验，得到了相同的t值，但是一个样本容量比另一个大得多，那么大样本组之间的差异更有说服力，因此更能够获得显著性结果。

最后，t值大小也与自由度有关。自由度是指进行t检验时需要设定的一个参数，代表样本数的影响。当自由度较大时，t值的显著性则更易被确定。

综上，t值大小虽然不能单独作为样本差异存在的证据，但是在结合其他条件（自由度，样本容量等）后，能够为我们提供关于样本差异的有力证据。在实际数据分析中，了解t值大小的意义，有助于更好地理解t检验的结果，从而避免误判或漏判。