Z-Score告诉您观察与其余分布相关的位置，以 标准偏差，当数据有一个 正态分布.
您通常将位置视为X值，它给出了观察的实际值。这很直观，但不允许您比较不同分布的观察结果。此外，您需要将X-Scores转换为Z-Scores，以便您可以使用标准正态分布表来查找与Z-Score相关的值。
例如，你想知道一个8岁的投球速度与他或她的联赛相比是否异常好。如果平均小联盟球速为30英里/小时，标准偏差为4英里/小时，那么38英里/小时的球场是不寻常的？ 4英里/小时是一个X分数。您使用以下公式转换为Z-Score：
所以Z-Score是
Z分数为2的概率为0.022;这使得这个小联盟投手异常迅速。如果平均专业音高为89英里/小时且标准偏差为3英里/小时，他或她是否比专业演奏者更加不寻常？专业的Z-Score是：
小联盟的Z-Score是2，专业是1，所以小联盟比他或她的职业对手更不寻常。你不能通过比较X-Scores来说明这一点。