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计算 Z 分数，或把 Z 分数转换回原始值。
Z 分数
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关于此工具
Z 分数（标准分数）衡量的是某个数值高于或低于其所在分布平均值的标准差个数。Z 分数为 0 表示该数值正好等于平均值；正值表示高于平均值，负值表示低于平均值。由于这一计算只依赖于周围数据的平均值和标准差，而与原始单位无关，Z 分数可以让你把完全不同的度量放到同一个尺度上比较。
这正是 Z 分数在比较时如此有用的原因：一场满分 100 分的考试和另一场满分 40 分的考试无法直接用原始分数比较，但只要把两者都换算成 Z 分数，就能看出哪一个相对于自身分布来说表现更突出。切换到"Z 分数 → 数值"可以反向计算——输入目标 Z 分数以及平均值和标准差，即可求出会产生该 Z 分数的原始数值。所有计算都在你的浏览器中即时完成，你输入的任何内容都不会被发送到任何地方。
常见问题
什么样的 Z 分数算"不寻常"？
作为大致正态（钟形曲线）分布中的常见经验法则，超过 ±2 的 Z 分数通常被认为是相当不寻常的（只有大约 5% 的数值离均值比这更远），超过 ±3 则相当罕见（约 0.3%）。这些阈值具体来自正态分布的特性——如果你的底层数据实际上不是正态分布，这些大致的百分比就不严格适用，不过"离零点越远就越不典型"这个基本思路仍然成立。