定义：标准正态分布的平方和服从卡方分布，标准正态分布的均值服从均值为0，方差为1/n的标准正态分布，假设随机变量X1与X2相互独立，且X1服从标准正态分布，而X2服从自由度为n的卡方分布，则X1/SQRT(X2/n)服从自由度为n的t分布，假设随机变量X1服从自由度为m的卡方分布，X2服从自由度为n的卡方分布，则(X1/m)/(X2/n)服从自由度为（m,n）的F分布

我们来分析一下这道题目。

首先，设 \( Z \) 是标准正态分布，即 \( Z \sim N(0, 1) \)。

我们进行 \( n \) 次独立实验，得到 \( Z_1, Z_2, \ldots, Z_n \) 这 \( n \) 个独立同分布的标准正态随机变量。

根据中心极限定理，当 \( n \) 足够大时，样本均值
\[ \bar{Z} = \frac{1}{n} \sum_{i=1} Z_i \]
服从正态分布，且
\[ \bar{Z} \sim N(0, \frac{1}{n}) \]

样本方差
\[ S^2 = \frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (Z_i - \bar{Z})^2 \]
服从卡方分布，且
\[ (n-1)S^2 \sim \chi^2_{n-1} \]

接下来我们分析选项：

A. \[ \frac{\bar{Z} - \mu}{S / \sqrt{n}} \sim t_{n-1} \]
这个公式是样本均值的 \( t \) 分布，但在标准正态分布下，均值 \( \mu = 0 \)，所以这个公式是正确的。

B. \[ \frac{\bar{Z} - \mu}{S} \sim t_{n-1} \]
这个公式是错误的，因为 \( t \) 分布的分母应该是样本标准差除以样本量的平方根。

C. \[ \frac{\bar{Z} - \mu}{S / \sqrt{n}} \sim t_{n} \]
这个公式也是错误的，因为 \( t \) 分布的自由度应该是 \( n-1 \) 而不是 \( n \)。

D. \[ \frac{\bar{Z} - \mu}{S / \sqrt{n}} \sim N(0,1) \]
这个公式也是错误的，因为标准正态分布的分布是 \( N(0,1) \)，而不是 \( t \) 分布。

因此，正确答案是A。