统计学z值是一种度量标准，用来衡量数据集中特定值的偏离程度。z值是一种标准化的分数，其计算方式是将数据减去平均值，再除以标准差。z值的一般规律是，如果一个数据的z值为正数，说明它高于平均水平；如果z值为负数，就表示它低于平均水平。z值的绝对值越大，数据离均值越远。
z值在统计学中有广泛的应用。例如，它常用于比较两组数据的差异，或作为赋分标准。在生物学、地质学、经济学等领域，z值也被用来评估实验结果的统计显著性，从而判断一个模型或理论的可靠性。此外，在金融领域，z值也可用来评估股票的波动性，帮助投资者进行风险管理。
尽管z值在统计学中被广泛使用，但它也存在一些局限性。首先，z值的应用基于正态分布假设，这限制了它的适用性。当数据不服从正态分布时，z值的结果可能不准确。其次，z值不考虑个体的样本大小，因此对于样本量较小的数据集来说，z值的计算结果也可能失真。此外，z值的标准化方法不考虑变量之间的相关性，因此在处理复杂数据集时，z值的效果可能不尽如人意。