在统计学中，1.96是一个非常重要的数值，它与置信区间和t-分布紧密相关，这个特定的数字是标准正态分布的平均数加减一个标准差的临界值，通常用于构建95%的单边或双边置信区间。
我们来了解一下标准正态分布，这是一个钟形曲线，中心点为0，标准差为1，当我们将数据标准化（转化为z分数）后，数据将落在平均值的一个标准差内的概率大约为68%，两个标准差内则约为95%，三个标准差内则为99.7%，这就是为什么1.96被用来代表95%置信水平的原因，因为在这个区间之外的数据只占总数据的2.5%。
在构建95%的单边置信区间时，如果我们要确定一个样本均值μ的置信范围，我们会用到公式：样本均值±1.96×标准误差，如果要构建双边置信区间，则需要将1.96乘以2，因为我们需要覆盖均值的两个方向。
1、96在t-检验中也有应用，当样本量较小，无法直接使用正态分布进行假设检验时，会用到t分布，在小样本情况下，t分布是对正态分布的一种近似，而1.96仍然是构建95%置信区间的临界值，但需要根据自由度（样本量减一）来调整。
在非参数检验中，如Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis H检验，1.96也可能出现在p值的计算中，用于确定差异是否显著。
1.96是统计分析中一个基础且重要的常数，它帮助我们理解和解释数据的不确定性，以及判断观察结果是否具有统计学意义，无论是确定样本均值的范围、进行假设检验还是理解样本分布，1.96都扮演着关键的角色，值得注意的是，不同的统计问题可能需要使用不同的统计量和方法，因此在具体应用中，我们需要结合实际情境灵活运用。
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