z和t是统计学中常用的有关检验的参数。Z表示标准正态分布，即正态分布的概率密度函数在任意一个样本点处的值都是相同的。T表示t分布，它是在假定样本大小受到限制的情况下，把样本均值代入正态分布概率密度函数中形成的新分布。
Z指标通常用于检验总体均值的比较（即偏差检验），或者检验两个总体均值的差异。T指标则用于检验总体的方差的比较（即方差分析），或者检验两个总体的方差的差异。
z和t是统计学中的两个常用参数。其中，z代表正态分布的标准化变量，它的值与样本数据之间的相对位置成正比，从而用来表示样本数据在总体中的位置；t则代表单样本t检验，通过测量样本均值与总体均值之间的差异来估计总体均值的不确定性。
通常情况下，当观察到的差异与随机误差的总和相比较时，t值会得出一个“统计显著性”的度量，从而用来判断样本数据是否具有统计学意义。
