茆诗松的那本数理统计的书里三大分布比较明确的写出来了
总体标准差已知时，采用Z检验；Z检验一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法，比较两个平均数的差异是否显著。
总体标准差未知时，但n较大（n>50）或虽n较小，但样本来自正态分布时，采用t检验；t检验主要用于样本含量较小，t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
一般情况下，对于大样本，两个均数的比较可以用Z检验，也可以用t检验，二者结果接近；而对于小样本，两个均数的比较应该用t检验而不应该用Z检验，因后者会把P值估计得过小以至于把原来可能无统计学意义的资料解释为有统计学意义。
不知道是否有帮助

这个跟检验值是T值或Z值有关系么？如果纯粹是为了比较模型的好坏完全不用啊！（不知你要干什么）

比较模型的好坏不应该用变量显著性指标呀
应该用整个模型的拟合度、稳健性等指标

不同模型的变量的t值 z 值 是因为服从不一样的分布 所以才有的用 t 有的用z

一个表里面有t值有z值，下面的注释咋写
Robust z-statistics are in parentheses.
Robust t-statistics are in parentheses.