这个公式可以计算样本中的任何数据点的Z分数。  记住，Z分数用来衡量一个数据点与均值相差多少个标准差。 在公式中，X表示要检查的数据。举个例子，如果你想知道7.5与树高的均值相差多少个标准差，你可以把7.5代入方程中的X。 在这个公式中，μ代表均值。在本例的树高样本中，均值是7.9。 在这个公式中，σ代表标准差。在本例的树高样本中，标准差是0.74。 这样就会开始计算Z分数。  例如，在树高样本中我们想求出7.5与均值7.9相差多少个标准差。 因此，你需要执行以下操作：7.5 - 7.9。 7.5 - 7.9 = -0.4。 在进行下一步之前，仔细检查均值和减法得出的结果是否正确。 这样就可以算出Z分数。  在本例的树高样本中，我们要想求数据点7.5的Z分数。 我们已经用7.5减去均值，并得到-0.4。 记住，树高样本的标准差是0.74。 - 0.4 / 0.74 = - 0.54 所以本例的Z分数为-0.54。 这个Z分数表示7.5与树高样本的均值相差-0.54个标准差。 Z分数既可以是正数，也可以是负数。 Z分数为负表示数据点小于均值，Z分数为正表示数据点大于均值。

TL;DR 用中文：
使用以下格式找到Z分数：z = X - μ / σ。 从要检查的数据点中减去平均值，再开始计算公式。 将刚做的减法得出的数据除以标准差。