在统计学中，正态分布是一种常见的连续概率分布，它由平均值（μ）和标准差（σ）来定义，正态分布曲线呈现出钟形，其对称性使得许多统计分析方法得以简化，特别是当数据满足正态假设时，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），作为一款广泛使用的统计软件，提供了强大的正态分布检验工具。
当我们使用SPSS进行正态分布检验时，1.96这个数值常常出现，这是因为在假设检验中，我们通常使用的是Z分数，它是样本均值与总体均值之差除以样本标准误差，在标准正态分布中，大约95%的数据落在平均值的1.96个标准差以内，这就是所谓的“1.96标准误”，如果我们的样本数据落在这个范围内，我们就可以认为这些数据大致符合正态分布。
在正态性检验中，最常用的测试方法有Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验或Anderson-Darling检验等，如果通过这些检验，我们得到的结果P值大于0.05，那么我们一般认为数据是正态分布的，否则可能存在非正态性，1.96并不是绝对的判断标准，而是用于估计概率的一个参考值。
如果数据不完全符合正态分布，但其偏度和峰度在可接受范围内，我们可能仍可以使用正态近似来进行一些统计推断，如t检验或方差分析，这时，1.96依然会被用到，比如在计算置信区间或预测区间时。
SPSS中的1.96是一个重要的统计参考值，它在正态性检验和相关统计推断中发挥着关键作用，理解并灵活运用这一概念，可以帮助我们更好地理解和解释数据分析结果，理解数据背后的分布特性，以及选择合适的检验方法，才是更深层次的统计分析技巧。
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