在统计学中，u值是一个重要的概念，特别是在假设检验中，它与p值一起被用来判断样本结果是否显著，当你看到一个表达式如"u0.025=1.96"，这通常是在描述正态分布下，当显著性水平（alpha）设定为0.025时，对应的临界值u，这个临界值在标准正态分布表（也称为Z表或t表，根据样本大小和自由度的不同可能会有所不同）中查找。
标准正态分布表是一种概率分布表，其横坐标表示Z值（对于大样本，可以使用t值），纵坐标表示对应的累积概率，在这个例子中，u0.025意味着在标准正态分布下，如果Z值小于等于1.96，那么左侧的面积（即累积概率）将占总概率的2.5%，这意味着如果你在进行双侧检验，且拒绝原假设的临界区域是两侧，那么超过1.96标准差的尾部区域会被视为“异常”，可能需要拒绝零假设。
具体到查表的过程如下：
1、确认你正在使用的是一张标准正态分布表，或者你的t表已经转化为标准正态分布（对于小样本），这是因为大多数统计软件都内置了这些转换功能，直接给出u值。
2、在标准正态分布表中，找到纵坐标为0.025的那一行，这种表格会以百分比的形式列出累积概率，所以你需要寻找的是对应于0.025的那个点。
3、查看这一行对应的Z值或者t值，在这个例子中，Z值就是1.96。
4、如果你发现表格没有直接给出Z值，可能需要根据表格的格式进行计算，有些表格可能会提供中间值，你需要根据表格的精度进行插值，找到最接近0.025的两个累积概率，然后用它们的平均值作为Z值。
5、一旦你找到了1.96，这表示在显著性水平为0.025的情况下，正态分布中超过这个值的概率是2.5%，在实际应用中，这意味着如果你有一个样本的统计量Z超过1.96，你可能会拒绝零假设，认为样本结果不是随机发生的。
需要注意的是，这只是一个理论上的解释，实际操作中，大部分情况下我们并不需要手动查表，因为现代统计软件和计算器已经内置了这些功能，可以直接计算出相应的u值或p值，然而理解这个过程对于理解统计原理是非常重要的。
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