在进行假设检验时，我们通常会计算出一个统计量，并将其与一个临界值进行比较，以确定是否拒绝或接受原假设。在t检验中，我们用t统计量来比较两组样本的平均差异。如果t统计量的值大于临界值，则我们可以得出结论，即两个样本之间存在显著差异。

然而，有时候我们会发现t统计量的值是负的，这会让一些人感到困惑。因为我们知道，t分布是一个对称分布，t统计量的值应该是正数或者接近于0。如果t统计量的值是负数，那么它似乎表明样本A的均值小于样本B的均值，这与我们的研究假设相反。

那么，为什么t值是负的时候，t检验仍然可能显著呢？

首先，我们需要了解t统计量的计算方式。t统计量的计算公式为：

t = (M1 - M2) / (S / √n)

其中，M1和M2分别是两个样本的平均值，S是两个样本的标准差的平均值，n是每个样本的大小。如果t值是负数，意味着M1小于M2。但是，如果S非常小，那么t的值会变得很大，即使M1和M2之间的差异很小。这就意味着，即使平均值之间的差异很小，我们也可能得到一个显著的t检验结果。

其次，我们需要考虑p值。在做t检验时，我们通常会计算一个p值，它表示观察到的统计量或更极端情况出现的概率。如果p值小于0.05，我们通常会认为结果是显著的，因为这意味着有不到5%的几率出现这种极端情况。即使t值是负的，如果p值非常小，我们仍然可以认为样本A和样本B之间存在显著差异。

最后，我们还需要考虑样本容量的大小。当样本容量很大时，即使差异非常小，t值仍然可能非常显著。这是因为样本容量大，统计推断的效力也很高。因此，在这种情况下，即使t值是负的，我们仍然可能得到显著结果。

总之，t检验结果显著并不取决于t值的正负，而是取决于p值和样本容量的大小。如果p值非常小，并且样本容量很大，则即使t值是负的，我们仍然可以认为样本之间存在显著差异。因此，在解释t检验结果时，我们应该关注p值和样本容量的大小，而不是单纯关注t统计量的正负。