Z=1.96来源于正态分布的特性，它代表了正态分布中大约97.5%的数据点位于均值以下的Z分数。

正态分布是一种在统计学中非常常见的概率分布，它的形状是一个对称的钟形曲线。在这个分布中，数据点围绕着一个中心值分布，并且数据点的分布概率随着离均值的距离增大而逐渐减小。为了描述数据点在分布中的位置，我们引入了Z分数的概念，即数据点与均值之间的差异，用标准差来衡量。

在标准正态分布中，均值为0，标准差为1。Z分数表示了数据点相对于均值的位置，而Z=1.96正是一个关键的临界值。根据正态分布的性质，大约68%的数据点位于均值的一个标准差之内，大约95%的数据点位于均值的两个标准差之内，而大约97.5%的数据点位于Z≤1.96的范围内。这个1.96的数值是根据正态分布的累积分布函数计算得出的，它代表了在一个标准正态分布中，有97.5%的数据点的Z分数小于或等于1.96。

这个临界值在统计学中有重要应用，特别是在假设检验中。例如，在进行单样本Z检验时，如果我们要测试一个样本均值是否显著不同于某个已知值，我们可以计算出样本均值的Z分数。如果这个Z分数的绝对值大于1.96，那么我们就有足够的证据拒绝原假设，即认为样本均值与已知值存在显著差异。这是因为，在正态分布中，Z分数大于1.96或小于-1.96的概率仅为2.5%，这是一个相对较小的概率，因此我们有理由相信这种差异不是由随机误差造成的，而是反映了真实的效应。

总的来说，Z=1.96是基于正态分布的特性得出的一个关键临界值，它帮助我们确定数据点在分布中的位置，并用于统计推断和假设检验中。

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