在统计学中，z分布是一种标准正态分布，其平均值为0，标准差为1，当我们需要知道某个值在正态分布中位于多大置信水平下的概率时，就会用到z分布，z值1.96通常对应于95%的置信水平，这是因为正态分布的两个标准差范围内大约包含了95%的数据，而1.28的z值则对应于大约84%的置信水平，因为一个标准差外的区域占总数据的68%，两个标准差则是95%，所以剩下的16%则分布在0.84和1.28的z值之间。
在假设检验中，如果样本的统计量与总体参数的差异超过1.96的标准差，我们就认为这个差异是显著的，拒绝原假设，同样，如果一个变量的效应大小超过了1.28的标准差，可能意味着它对结果有显著影响，但是否达到显著性还需要结合具体的p值来判断。
z分布是一个重要的工具，帮助我们在不确定的情况下，通过测量数据与理论期望的偏离程度，做出科学的推断和决策。
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