本文介绍了统计学中T值和Z值的转换，特别是如何将T值转换为Z值。提供了T值转Z值的公式和一个Python函数示例，展示了如何在给定样本信息的情况下进行转换。强调了正确使用样本均值、标准差和样本大小的重要性。
统计学中，Z值和T值是常用的标准化分数，用于在数据分析和假设检验中比较和解释样本数据。Z值是通过将原始数据与其总体均值和标准差进行比较得出的标准分数，而T值是在样本数据的情况下使用样本均值和标准差来计算的标准分数。有时候我们需要在Z值和T值之间进行转换，以便在不同的统计分析中使用。
下面我们将介绍如何将T值转换为Z值的方法，并提供相应的源代码。
T值转换为Z值的公式如下：
Z = (T - μ) / (σ / √n)
其中，Z表示Z值，T表示T值，μ表示样本均值，σ表示样本标准差，n表示样本大小。
现在我们来编写一个Python函数来实现T值转换为Z值的计算：
import math
def t_to_z(t, mean, std_dev, sample_size
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