临界值在统计学中扮演着重要角色，特别是在假设检验中，临界值，通常以Z分数或t分数的形式出现，是根据样本大小、自由度以及显著性水平（如0.05）来确定的，对于正态分布，标准正态分布的临界值通常为1.96，这是当显著性水平为0.05时，使得右侧面积占总面积的5%的值，而当样本量足够大时，可以使用t分布进行类似的检验，此时1.64可能是对应于0.05显著性水平的一个临界值。
这两个临界值的差异反映了样本分布的不同影响，Z分数适用于总体方差已知的情况，而t分数适用于总体方差未知，需要通过样本方差估计总体方差的场景，当样本量增大，t分布更接近正态分布，因此1.64这个值在大样本情况下的应用更为广泛。
理解并运用这些临界值有助于我们做出正确的统计推断，判断观察到的效应是否显著，或者是否存在显著的相关性或差异，在实际分析中，正确选择和使用临界值是确保研究结果可靠性和精确性的关键步骤。
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