Z比分值通常用于统计分析中，以评估样本数据与总体均值之间的差异程度。Z比分值的计算方法如下：
计算样本均值（X）
样本均值是指样本中所有数据的平均值。
计算总体标准差（σ）
总体标准差是指所有数据与其平均值的离差平方和的平均值的平方根。
计算Z值
Z值的计算公式为：Z = （样本均值 - 总体均值） / （标准差 / √n），其中n是样本量。
计算标准正态分布的Z值
通过将求得的Z值与标准正态分布表中的Z值进行比较，可以得出比分z值的大小和统计显著性。
示例计算
假设有一个样本数据集：{4.7, 5.0, 6.2, 4.0, 5.3, 4.9, 5.7, 5.0, 4.5}，我们将其从小到大排列，并计算Z比分值。
排列数据
4.0, 4.5, 4.7, 4.9, 5.0, 5.0, 5.3, 5.7, 6.2
确定四分位数
Q1（下四分位）：（9+1）/4 = 2.5，Q2（中位数）：2（9+1）/4 = 5，Q3（上四分位）：3（9+1）/4 = 7.5
四分位数：Q1 = 4.6，Q2 = 5.0，Q3 = 5.5
计算IQR（四分位间距）
IQR = Q3 - Q1 = 5.5 - 4.6 = 0.9
计算标准IQR（SIQR）
SIQR = IQR × 0.7413 = 0.9 × 0.7413 = 0.667
计算Z比分值
Z间 = （T - MT） / SIQRT，其中T是样本均值，MT是总体均值（这里假设为5.0）
Z内 = （D - MD） / SIQRD，其中D是样本数据，MD是总体数据（这里假设为5.0）
例如，计算第9个测试值（6.2）的Z值：
Z = （6.2 - 5.0） / 0.667 × 0.7413 ≈ 1.77
根据Z值的大小，可以判定结果的满意程度：
Z ≦ 2：满意结果
2 < Z < 3：可疑结果
Z ≧ 3：不满意结果
通过这种方法，可以有效地评估样本数据与总体均值之间的差异，并判断结果的可靠性。