在统计学中，z值是一个标准正态分布中的数值，它与测量的标准化程度有关，z=1.96是一个临界值，通常出现在假设检验中的显著性水平为0.05时的双边检验中，这个值对应于标准正态分布曲线下面积的两边，即约有97.5%的数据落在这个z值的一个标准差内，如果一个样本的统计量与这个值相差超过1.96，那么我们可能会拒绝原假设，认为观察到的结果是由于随机误差之外的因素导致的。

z2 =1.96 第1张

在假设检验中，例如t检验或Z检验，当样本数据接近正态分布且方差已知或未知时，我们会用z值来判断差异是否显著，当z值大于1.96或者小于-1.96时，我们认为这个结果是显著的，意味着样本可能并非源于期望的总体分布。

z=1.96也常用于置信区间计算，表示95%的置信区间上下限，也就是说，如果一个样本的平均值与总体平均值之差的绝对值大于1.96的标准误，那么我们可以对该样本的代表性产生怀疑。

z2 =1.96 第2张

z=1.96是统计分析中的一个重要参考点，对于理解数据的显著性、估计置信区间以及进行假设检验都有着至关重要的作用。