正态分布是一种常见的概率分布模型，它在许多自然和人为现象中都有广泛的应用，当我们谈论正态分布的1.96时，通常是指标准正态分布中的一个特定数值，这个值在统计学中具有特殊的意义。
标准正态分布，也被称为Z分布，其平均值（μ）为0，标准差（σ）为1，在正态分布中，大约68%的数据点位于平均值的一个标准差范围内，约95%的数据点位于两个标准差范围内，而99.7%的数据点则落在三个标准差的范围内，这就是著名的“68-95-99.7”规则。
当我们要计算某个事件发生的概率，比如在正态分布中，一个随机变量Z大于或小于某个值的概率，我们会使用标准正态分布表或者Z分数来查找，这个表通常以Z分数为横坐标，对应的概率密度为纵坐标，1.96的Z分数对应的是一个临界值，即当Z分数大于1.96时，左尾区域的概率大约是0.025，右尾区域的概率也是0.025，加起来就是0.05，这意味着只有5%的数据点会落在Z>1.96这一侧。
在假设检验中，如果我们的零假设成立，那么样本均值在总体均值的一个标准差范围内的概率大约是95%，我们可以通过计算Z分数并比较1.96来决定是否拒绝零假设，如果Z分数大于1.96或小于-1.96，我们就有足够的证据拒绝零假设，认为样本结果是由于随机误差以外的原因产生的。
1.96是正态分布中的一个重要数值，它在统计推断、假设检验等场景中扮演着关键角色，帮助我们理解和处理数据中的不确定性。
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