Z分数为负数的原因与原始分数与平均值的相对位置有关，具体说明如下：
一、Z分数的计算公式
Z分数的计算公式为：
$$z = frac{x - mu}{sigma}$$
其中：
$x$ 是原始分数
$mu$ 是数据集的平均数
$sigma$ 是数据集的标准差
二、Z分数为负数的条件
当原始分数 $x$ 低于平均数 $mu$ 时，分子 $（x - mu）$ 为负值，而分母 $sigma$ 为正值，因此Z分数为负数。反之，若原始分数高于平均数，则Z分数为正数。
三、实际应用中的意义
相对位置表示
Z分数以标准差为单位，表示原始分数在数据分布中的相对位置。例如，Z分数为-1表示该分数比平均值低1个标准差。
正态分布特性
在正态分布中，Z分数为0对应平均数，正值表示位于平均数右侧，负值表示位于左侧。约68%的数据位于-1到1之间，95%位于-2到2之间。
异常值检测
通过观察Z分数，可以识别异常值。例如，Z分数超过±3通常被视为极端值。
四、示例说明
假设某数据集平均数为50，标准差为10：
分数40的Z分数为 $frac{40 - 50}{10} = -1$，表示比平均数低1个标准差；
分数60的Z分数为 $frac{60 - 50}{10} = 1$，表示比平均数高1个标准差。
综上，Z分数为负数本质上是原始分数低于数据集平均值的量化表达，反映了数据在分布中的位置特性。