在您的问题中，T检验的显著性表明您所关注的那个解释变量确实与被解释变量之间存在统计学上的关联。这意味着，在控制了其他因素（即使你没有具体地包括它们在模型中）的影响后，该解释变量的变化能够引起被解释变量有显著性的变化。

然而，R值只有0.2多，这表明您的模型只解释了被解释变量变异性的20%左右。换句话说，还有大约80%的变异性是由模型之外的因素（也就是你没有包括在分析中的其他潜在因素）所引起的。尽管如此，在某些研究领域，这样的R值可能是可以接受的，尤其是在您关心的是单个变量的影响而并非预测精度时。

因此，如果您的主要目的是理解某个特定解释变量与被解释变量之间的关系，并且T检验已经证明了这种相关性是显著的，那么这个模型在某种程度上就是有效的。但是你需要注意不要过度解读结果——因为它表明还有大量的变异没有通过你的模型得到解释，这可能意味着其他未测量或控制的因素也在起作用。

总之，在这样的情况下，可以说您所研究的那个解释变量对被解释变量确实有显著影响，但是整个模型的预测能力有限，这是需要在分析和结论中明确指出的一点。

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看p值就行，不看R2大小