置信度1-α= 95％。为什么要检查表Zα/2 = 1.96？

当我们想确定统计科学中95％的结论时，即1-α= 0.95，这意味着在100个试验中，我们的估计为95％是正确的。这里的α是犯错误的概率，设置为0.05。为了计算相应的z值，我们需要找到该α的一半，即0.025，相应的z得分，称为zα/2。

在正态分布表中，Zα/2表示Z值，Z值位于标准正态分布的对称轴的左侧，其右侧的概率为0.025。但是，表中的数据大约是p {x≤x}1.95，即概率小于或等于某个值。我们需要找到的是左侧的累积概率。因此，我们需要找到的是1-0.025，即z值对应于0.975。在正态分布表中，这通常对应于z值的1.96。因为在z = 0上，双方占50％，而0.025则低于z = 0，因此您需要向上移动0.025并获得1.96。

此外，我们还可以通过电子工具（例如Excel（例如输入）（0.975）进行计算，结果也为1。，它非常接近表获得的1.96。在统计数据中，我们将Zα/2称为临界值，该值决定了置信区间的大小。当z值等于此临界值时，相应的概率为1-α/2，即0.975，这就是为什么我们经常看到Zα/2等于1.96的原因。

通常，95％的计算水平与标准正态分布的特征密切相关。通过检查表或计算工具，我们可以找到相应的Z值。该值反映了一定置信度水平的误差范围。这是统计分析中常用的一个重要概念。