z值从-1.96到 1.96

在统计学中，z值是一个重要的概念，它被广泛用于概率和假设检验，z值是标准正态分布中的一个测量值，其计算公式通常基于样本平均数（μ）和样本标准差（σ），即z = (X - μ) / σ，其中X是观测值，μ是期望值，σ是标准差，这个值的范围是从负无穷到正无穷，但实际上，我们通常关注的是在标准正态分布曲线下，从-1.96到1.96的区间。

在这个区间内，z值对应的标准正态分布面积大约为95%，这是因为标准正态分布是对称的，1.96是平均数两侧各覆盖0.975的面积，两个区域加起来正好是95%，当我们在进行假设检验时，如果得到的z值在这个范围内，我们就不能拒绝原假设，认为结果可能是由于随机误差造成的。

在一个正态分布的样本中，如果某个数据点的z值为1.2，这可能意味着该数据点落在了平均值上方的一个标准差，但还不足以显著偏离总体均值，因为它还在1.96的标准范围内，如果z值超过1.96或低于-1.96，那就意味着这个结果非常罕见，有较高的可能性是由于非随机因素导致的，此时我们可能会拒绝原假设。

z值的范围-1.96到1.96不仅体现了统计学的基本原理，也是我们理解和解释数据分布、推断总体参数的重要工具，在实际应用中，理解并掌握z值的含义和使用范围，可以帮助我们做出更准确的决策和判断。