统计学领域中，z和t是检验方法的关键参数。

z值代表标准正态分布，表示在任何样本点，正态分布概率密度函数的值均相同。t值对应t分布，当样本量有限时，将样本均值带入正态分布概率密度函数形成此分布。z指标常用于比较总体均值（偏差检验）或两个总体均值差异。而t指标则用于比较总体方差（方差分析）或两个总体方差差异。

在假设检验中，z和t分别应用于不同场景。z检验主要用于确定样本均值与总体均值之间的显著性差异，或比较两个独立样本的均值是否显著不同。t检验则专用于样本量较小、总体标准差未知的情况，常用于比较单个样本均值与已知总体均值的差异，或比较两个小样本的均值是否显著不同。

综上所述，z和t检验在统计学研究中扮演着重要角色，分别适用于不同情境下的数据分析与假设检验，帮助研究者在有限数据下进行有效推断与结论。