Z值，也被称为 标准分数，是一个 统计学概念，用于描述一个数值在标准正态分布中的相对位置。具体来说，Z值是原始数据与平均值之间的标准差数，它可以帮助我们了解数据点在分布中的相对位置。
Z值的计算公式为：
\[ z = \frac{X - \mu}{\sigma} \]
其中，X为某一原始数据，μ为数据的均值，σ为数据的标准差。
通过将原始数据转换为Z值，我们可以将其与标准正态分布进行比较，从而了解数据的分布情况。Z值在许多领域都有应用，如金融、医学、社会科学等。
Z值的作用包括：
描述数据点位置：
Z值越大，说明该值越离平均值远；Z值越小，说明该值越接近于平均值。
比较数据分布：
通过Z值，我们可以将不同数据集进行比较，了解它们在标准正态分布中的相对位置。
衡量离群值：
在数据分析中，Z值可以用来衡量一个样本数据在总体中的相对位置，从而判断该数据是否为离群值。
例如，在医学研究中，Z值常用于评估患者的某些生理指标（如骨密度）与同龄人和同性别人群的平均值之间的差异。在金融领域，Z值则常用于评估股票价格或收益率的相对位置，以判断其风险水平。