正态分布是一种在统计学中广泛应用的概率分布模型，它是由德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss）首先提出并广泛研究的，正态分布以其对称、中心化和可预测的特性而闻名，它的形状像一个钟形曲线，峰值位于平均值（或均值）处，且两侧的面积相等，在标准正态分布中，这个峰值点即为0，标准差为1。
关于为什么在正态分布中，通常使用的临界值是1.96，这与统计学中的假设检验和置信区间有关，在进行假设检验时，我们通常想要确定样本结果是否支持原假设，或者样本结果是否可能在没有原假设成立的情况下出现，在一个零假设（H0）下，我们想知道样本平均值（如μ）是否等于总体平均值（μ0），或者样本比例（如p）是否等于总体比例（p0）。
对于单侧检验（只关注一个方向的变化），比如左侧检验（H0: μ ≤ μ0），我们会计算Z统计量，它是样本平均值减去总体平均值除以标准误差（σ/√n），然后查表得到临界值，标准正态分布的表中，1.96是一个常用的临界值，它对应于在显著性水平α=0.05时，从左到右区域的5%，这意味着，如果Z统计量小于-1.96，我们可以拒绝零假设，认为样本平均值确实低于总体平均值。
对于双侧检验（考虑两个方向的变化），比如H0: μ = μ0，我们会取两个临界值，它们分别对应于两侧各占总体分布的1.96个标准差，这样，当Z统计量落入这两个临界值之间的区域时，我们不能拒绝零假设，因为这个区域包含了总体平均值的可能性。
对于置信区间，我们同样使用Z统计量来确定样本数据包含总体参数（如平均值）的概率，95%的置信区间意味着我们有95%的把握认为该区间包含了总体参数，对于单个标准差的置信区间，上下限的计算通常会使用1.96作为临界值，使得上下限之间包含大约95%的数据。
这些临界值并不是固定的，它们取决于显著性水平α和样本大小n，在实际应用中，可以使用软件工具或在线计算器来计算具体的临界值，以适应不同的情况，但1.96这个数值在很多情况下是一个方便的近似值，尤其是在样本量较大（如n>30）且没有其他特定信息时。
1.96作为正态分布中的临界值，源于其在统计推断中的应用，特别是与显著性水平和置信度相关的情况，这个数值是基于标准正态分布的特性得出的，而在实际应用中，我们需要根据具体问题的条件灵活选择和计算合适的临界值。
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