正态分布是一种在统计学中广泛应用的概率分布，它描述了一组随机变量的分布情况，其特点是均值（μ）和标准差（σ）决定其形状，当我们谈论1.96这个特定数值时，它通常与正态分布的置信区间相关。
在正态分布中，如果我们想估计总体均值μ的一个置信区间，比如95%的置信区间，我们会使用Z分数或者t分数来确定上下限，对于大样本（n>30），通常使用Z分数，因为此时样本分布接近正态分布，且Z分数的计算相对简单，基于标准正态分布表，Z值为1.96对应的是两个标准差之外，使得左尾和右尾的概率相等，即0.025（单侧），因此两侧的概率是0.05，形成了95%的置信区间。
1、96是一个临界值，意味着如果一个随机样本的平均数X从正态分布中抽取，那么大约有95%的可能性，这个X会落在μ-1.96σ到μ+1.96σ之间，这是基于中心极限定理，即使总体不是正态分布，只要样本足够大，样本均值的分布也会近似正态，且均值的标准误差为σ/√n。
1.96不仅仅是一个数字，它代表了统计学中的一个重要概念，是我们在推断总体参数时的一个重要工具。
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