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当给定了检验的显著水平a=0.05时，进行双侧检验的Z值为1.96 。
当给定了检验的显著水平a=0.01时，进行双侧检验的Z值为2.58 。
当给定了检验的显著水平a=0.05时，进行单侧检验的Z值为1.645 。
当给定了检验的显著水平a=0.01时，进行单侧检验的Z值为2.33 。
1、显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
2、Z检验（Z Test）是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
3、z值是z检验的统计量，可以查正态分布表得到不同a时的Z值。
如：当给定了检验的显著水平a=0.05时，如果7a686964616fe78988e69d83333要检验是否相等，就是双侧检验，允许左右各有误差，即a/2=0.025，此时要查尾部面积是0.025时的Z值。对应的Z值为1.96即为Z0.025=1.96。
当给定了检验的显著水平a=0.01时，如果要检验是否相等，就是双侧检验，允许左右各有误差，即a/2=0.005，此时要查尾部面积是0.005时的Z值。对应的Z值为2.58即为Z0.005=2.58。
扩展资料：
1、显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。1-α 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性 。通常取α=0.05或α=0.01。
2、z值是Z检验的统计量，Z检验适用于大样本（样本容量大于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。
参考资料：
百度百科——Z检验
百度百科——显著性水平
键入公式：=CONFIDENCE(0.05,标准偏差,309)。
如下参考：
1.将需要的数据准备好，垂直排列，首先计算Y的估计值，根据回归方程进行计算，在C2单元中输入“=0.48*$b2-2021.08”，按回车键计算结果，然后向下拖动生成所有点对应的Y的估计值。
2.接下来，我们需要计算剩余e，在D2单元格中输入“=$C2-$A2”，或者向下拖动生成剩余列。
3.然后计算残差的平方。在E2单元格中键入“=D2^2”以选择一个单元格，如M2，并在该单元格中键入“=SUM(E2:E20)”以计算残差的平方和。
4.接下来，计算x²。在F2单元格中，键入“=B2^2”并向下拖动以生成x²列。
5.接下来，计算估计误差。首先，计算K2细胞中x的平均值，如下图所示。
6.为了计算预测区间的上下限，输入=$M$5-TINV(0.05,17)*$K$5”inJ9cell，作为下限，输入=$M$5+TINV(0.05,17)*$K$5”inK9cell，作为上限
7.接下来，如果需要替换e799bee5baa6e79fa5e98193e58685e5aeb9334X的值，只需在单元格K3中重新输入X的新值，然后回车，就可以在单元格J3和K3中计算出Y的预测区间的下限和上限。
NORM.S.INV（）该函数表示的的返回标准正态分布的区间点，括号内是概率而不是显著性水平