z值 1.96

在统计学中，z值是一个重要的概念，它源于标准正态分布，通常用来衡量一个样本点与总体均值的偏差程度，Z值1.96具有特定的意义，它对应于标准正态分布表中的一个临界值，这个值代表了在95%的置信水平下，正态分布曲线两侧的面积，换句话说，如果一个数据点的z值为1.96，那么它的概率落在总体平均值的一个标准差之外，即大约有95%的数据点会在这个范围内。

在假设检验中，如果我们得到了一个显著性水平为0.05的结果，那么可能会拒绝原假设，这是因为样本数据的z值达到了1.96，这表明样本的异常程度足以让我们质疑原假设，这也意味着5%的概率是错误拒绝了真实的原假设，这就是所谓的"犯之一类错误"。

在实际应用中，比如在医学研究中，如果一个药物的效果差异的p值小于0.05加上1.96的z值（也就是0.05/2），我们通常会认为这种差异是统计学上显著的，值得进一步研究。

z值1.96在统计分析中扮演着关键的角色，帮助我们理解和解释数据，做出科学的决策，但同时，理解并正确使用z值也要求我们对统计原理有深入的理解。