本文旨在深入浅出地阐述统计学中最基础的概念——Z分数。Z分数是所有统计学中假设检验的基础，包括各种检验如z检验、t检验、卡方检验等。它能帮助我们更好地理解个体分数在数据集合中的位置，并计算出原始分数在数据分布中的百分等级。在心理学与统计学结合的研究中，Z分数尤其重要。计算公式为Z = (X - M)/SD，其中X是个体分数，M是样本或总体平均值，SD是标准差。

理解Z分数公式的关键在于了解标准差。标准差能够描述数据的变异程度，例如，如果人类平均每天做梦次数为6，标准差为2.57，则每个人在平均值6上下约2.5个单位范围内变化。Z分数则能更准确地告诉你某人的分数相比平均值偏移了多少标准差。

在实践应用中，我们以“石军”同学为例，计算其强硬指数的“段位”，即Z分数。已知石军同学的Z分数大约为-0.63。通过查表法或参照正态分布曲线粗略标定法，可以判断其分数在数据分布中的位置。具体而言，石军同学的强硬指数低于73.5%的同学。

Z分数的应用广泛，包括各种统计学假设检验。掌握Z分数是入门统计学的重要步骤。未来，我们将不断更新常见场景下的Python实践，以帮助读者更深入地理解并应用统计学知识。

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文章来源：天狐定制

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