在统计学中，z-score，通常被称为标准分数或z值，是一个衡量数据点与平均数偏离程度的指标，z2 = 1.96是一个特定的z值，它在正态分布中对应于0.975的累积概率，换句话说，如果我们将标准正态分布的曲线下面积分为两个部分，z=1.96的位置将占据总面积的97.5%，这意味着大约有97.5%的数据点位于平均值的1.96个标准差之内。
这个z值在假设检验中扮演着重要角色，特别是在小样本情况下，当样本标准差未知时，我们会用z值来计算置信区间或进行单边或双边假设检验，在一个95%的置信水平下，如果一个样本的平均值与总体平均值的差异超过1.96个标准差，我们可能会拒绝原假设，认为该差异是由于随机误差之外的因素引起的。
z2 = 1.96也出现在一些其他领域，如工程、金融和心理学研究中，用于确定显著性水平或判断某个现象是否异常，值得注意的是，z2 = 1.96并不是唯一的z值，不同的z值对应着不同的概率区域，这为我们提供了灵活的统计工具来理解和解释数据的分布特性。
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