正态分布，也被称为高斯分布，是概率论和统计学中一个重要的连续型随机变量的概率分布，在标准正态分布中，平均值（μ）为0，标准差（σ）为1，Z分数，或称为z值，是统计学中衡量一个数值距离其平均值的标准化量，它等于（观测值-平均值）除以标准差。
Z值1.96在正态分布中具有特殊的意义，它对应于两个标准差之外的区域，在标准正态分布中，大约有95%的数据会落在平均值的一个标准差内，两个标准差外则包含了大约99.73%的数据，当Z值为1.96时，我们可以说这是一个临界值，它标志着一个点，使得左侧和右侧各占总体的约2.5%，在假设检验中，如果观察到的效应大小对应的Z值大于1.96或小于-1.96，通常会被认为是统计上显著的，即有理由拒绝原假设。
Z值1.96也与置信区间有关，例如在构建95%的单侧或双侧置信区间时，上下限通常会加减1.96倍的标准误，Z值1.96在统计分析中扮演着关键角色，它帮助我们理解和解释数据的分布情况，以及判断是否存在显著性差异。
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