Z 值是一个在统计学和数据分析中经常使用的概念，它有多种含义和应用场景，以下是一些常见的解释：
标准分数：Z 值可以表示一个数据点与数据集平均值的相对位置。通过计算 Z 值，可以将数据标准化，使其具有可比性和可解释性。
假设检验：在假设检验中，Z 值用于确定样本数据是否与总体均值存在显著差异。它可以帮助判断观察到的差异是由于随机抽样误差还是真正的差异。
正态分布：对于正态分布的数据，Z 值与概率相关。可以通过 Z 值查找标准正态分布表，确定对应的数据点在分布中的位置和概率。
质量控制：Z 值可以用于质量控制过程，例如确定产品是否符合规格要求。它可以帮助识别超出控制限的数据点，指示可能存在的问题。
骨密度测量：在医学领域，特别是骨密度检测中，Z 值用于表示患者的骨密度与同龄人平均水平的比较。
金融分析：Z 值在金融领域也有应用，例如评估信用风险或进行投资组合分析。