Z检验，全称为Student's t检验，是一种统计学方法，主要用于小样本情况下比较两组数据的均值是否有显著差异，在假设检验中，1.96这个数值通常与正态分布下的标准正态分布表相关，它是标准正态分布表中对应的0.05概率区域的临界值，也被称为单侧检验的临界值，即当样本标准差已知且样本量足够大时，如果零假设被拒绝，意味着样本均值与总体均值的差距大于或等于1.96个标准差。
在进行Z检验时，我们会计算样本均值与预期值之间的差异（Z值），然后与1.96进行比较，如果Z值绝对值大于1.96，我们通常会拒绝原假设，认为两组数据的均值存在显著差异，反之，如果Z值在-1.96到1.96之间，我们则不拒绝原假设，认为差异可能源于随机误差。
如果样本量较小或者总体方差未知，我们会使用t检验，此时的临界值会根据自由度（df）的不同而变化，但一般会提供一个近似的1.96，Z检验和t检验都是统计分析的重要工具，帮助我们在大量数据中找出有意义的模式和规律。
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