正态分布，也被称为高斯分布，是概率论和统计学中一种常见的连续型随机变量的概率分布，它由英国数学家罗伯特·高斯首先提出，并广泛应用于自然界、社会科学、工程科学等多个领域，在正态分布中，数据点围绕平均值（均值）呈对称分布，其特性主要体现在两个参数：均值（μ）和标准差（σ），均值代表了数据的中心位置，而标准差则衡量了数据的离散程度。
当我们谈论“正态分布小于1.96的占”时，实际上是在讨论一个统计概念，即在正态分布中，大约有95%的数据会落在平均值的两个标准差范围内，这个范围通常被称为1.96的标准误，这是因为根据标准正态分布表，1.96对应的是Z分数，也就是正态分布曲线下的面积，大约为0.975，这意味着97.5%的数据位于平均值的-1.96到+1.96之间。
如果我们要找出小于1.96的数据点占总体的比例，这通常意味着我们是在询问某个特定条件下，小于或等于1.96的异常值所占的比例，如果这个1.96是基于平均值计算的，那么这个比例可能非常小，因为超过95%的数据都在平均值的1.96倍标准差之外，如果我们假设这个1.96是样本均值的一个标准误，那么这个比例可能是0.975，因为这是正态分布下95%的区域。
在实际应用中，小于1.96的值可能会被用来判断某个样本是否偏离了期望的分布，或者在假设检验中作为显著性水平的一部分，在t检验中，如果观察到的样本均值与零的差异小于1.96个标准误，我们可能会拒绝原假设，认为这个样本的均值可能并不等于零。
正态分布中小于1.96的占指的是在正态分布中相对较小的一部分，它在统计推断和假设检验中扮演着重要角色，帮助我们理解数据的分布情况以及是否存在显著差异，但具体数值取决于上下文和假设条件，需要结合实际情况进行解读。
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