在统计学中，“Z检验”和“T检验”是两种常用的假设检验方法，它们在应用上有以下区别：
1. 样本大小：
- Z检验适用于大样本（通常样本量大于30）的假设检验。
- T检验适用于小样本（样本量小于30）的假设检验。
2. 方差是否已知：
- Z检验要求总体方差已知。
- T检验则适用于总体方差未知的情况。
3. 分布形式：
- Z检验基于正态分布，适用于正态分布或近似正态分布的总体。
- T检验适用于正态分布的总体，但在样本量较小时，即使总体不是完全正态分布，T检验也能提供较为准确的结论。
4. 精确度：
- Z检验由于基于总体方差，因此在大样本情况下更为精确。
- T检验在小样本情况下更为常用，但由于样本方差的不确定性，其精确度相对较低。
5. 标准误差：
- Z检验使用总体标准差作为标准误差的估计。
- T检验使用样本标准差作为标准误差的估计。
通过以上分析，我们可以看到Z检验和T检验在样本大小、方差知识、分布形式、精确度和标准误差等方面存在差异。选择合适的检验方法对于得到准确的统计结论至关重要。
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