1、96是一个在标准正态分布中具有特殊意义的数值，在统计学中，正态分布是一种常见的连续概率分布，其形状呈钟形曲线，由平均值（μ）和标准差（σ）完全确定，当标准正态分布的平均值为0，标准差为1时，我们通常会使用Z分数来衡量一个数值距离平均值的距离，Z分数是通过将原始数值除以标准差得到的，1.96的Z分数意味着这个数值位于平均值的一个标准差之上，大约有95%的数据会落在平均值的两个标准差以内。

1.96的正态分布 第1张

在假设检验中，如果一个样本的平均值与总体平均值的差异显著，且P值小于0.05，我们就说这个结果在1.96的标准误下是统计上显著的，这是因为1.96是临界值，它对应于双侧检验中的α水平（即犯错误的概率），通常取0.05，所以当观测到的效应大小大于1.96时，我们拒绝零假设，认为存在实际差异。

在构建置信区间时，1.96也扮演着重要角色，对于95%的置信水平，正态分布下的临界值就是1.96，这意味着如果我们基于样本数据计算出的置信区间包含了1.96，那么有95%的把握该区间包含了总体参数的真实值。

1.96的正态分布 第2张

1.96在正态分布中扮演着决定显著性、构建置信区间的角色，是统计分析中不可或缺的一部分，帮助我们理解和解释数据背后的含义。