z(0.025)=1.96

在统计学中，z值是一个标准正态分布中的数值，它表示的是在正态分布中，某个特定概率区域的上下界与平均数μ之间的距离，通常以标准差σ为单位，z值的计算公式是Z = (X - μ) / σ，其中X是样本值，μ是平均数，σ是标准差。

当我们提到z(0.025)，这是指在标准正态分布中，对应的z值使得其下方区域的概率为0.025，也就是一个单尾检验的显著性水平，在双侧检验中，这个z值会取两个，因为我们需要考虑两边的区域，对于单尾检验，z(0.025)代表的是在标准正态分布上，从平均值到左侧或右侧，面积占总面积的2.5%的边界点。

1、96这个数值，就是单尾检验时z值的一个常见值，它对应于p值为0.025（或1-0.025=0.975）的情况，这意味着，如果我们在正态分布中取一个z值为1.96的数据点，那么它的左侧区域（包括它本身）有97.5%的概率被包含在内，而剩下的2.5%的概率位于其右侧。

在假设检验中，如果观测到的样本值的z分值大于1.96（或者小于-1.96），我们通常会拒绝原假设，认为观察到的结果与零假设（如均值为零）存在显著差异，这需要满足一些前提条件，比如数据符合正态分布且方差已知等。

z(0.025)=1.96在统计分析中具有重要的意义，它为我们提供了一种量化和比较的标准，帮助我们在众多数据中识别出那些显著的、不寻常的模式。