在统计学中，t值是一个重要的参数，特别是在小样本情况下的假设检验中，如t-检验，t值的大小决定了我们拒绝原假设的置信水平，t=1.96这个特定值通常出现在一个标准的双边t分布上，当样本标准差已知且自由度为n-1（n为样本容量）时，对应的临界值就是1.96，这对应于95%的置信水平。
当我们在进行单边或双边的t检验时，如果观测到的样本统计量t大于等于1.96或者小于等于-1.96（对于单边检验），并且p值小于0.05，我们就有足够的理由拒绝零假设，认为观察到的差异是由于随机误差以外的原因造成的，这是因为1.96对应的p值大约是0.025，这意味着在显著性水平为0.05的情况下，这样的t值非常罕见，如果不是由于总体均值的真正差异，那么发生这样的结果的概率只有2.5%。
t=1.96是统计推断中的一个重要参考点，它帮助我们判断数据是否足够支持我们的假设，或者是否需要进一步的研究来确认观察到的效应。
发表评论