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あるグループの学力や身長等を相対評価として想定し、個々の測定値が全体のどの位置にあるのかの散らばりを統計的に処理する手法で、正規分布で示される釣り鐘型をした正規分布曲線に従うと仮定して分析を行う。偏差値は得点ではないが、あたかも得点のように取り扱ってきたことで、偏差値の大小がイコール学力でもあるかのような取り扱いをされ、偏差値教育の弊害までもが問題化した。根源は、学歴偏重といわれ、受験戦争に勝ち抜くため、学校のランクを偏差値で決め、教育に携わる関係者の多くが判断の拠り所にしてきたとも言える。
正規分布は連続する確率変数の確率分布の内で最も重要なもので、統計理論で大切であるばかりではなく、例えば、ある１つのものの長さを何回も測定したときの誤差の分布や、知能テストの成績の分布、一定の集団から一定の標本を何回か取り出したときの毎回の標本平均の分布等、日常の物事でもこの分布に従うものが多い。このようなものの度数分布において、変量を確率変数に、相対度数を確率に見直せば、確率分布としての正規分布が考えられる。
確率論や統計学で用いられる正規分布は、ガウス分布とも言われ、平均値付近に集積するようなデータの分布で、平均をμ、分散をσ²とするとき、μ=0,σ²=1の分布は標準正規分布または基準正規分布と呼ばれる。横軸に標準偏差（左右±1σ単位づつ増える）を取り、縦軸に頻度（度数：各階級に含まれる資料の個数）を取る。中央値は平均なので０である。釣り鐘型の左右対称となる曲線が描ける。横軸は漸近線で曲線は限りなく０に近づく。
平均μからのずれが±１σ以下の範囲に含まれる確率は68.27%、±2σ以下だと95.45%、±3σだと99.73%となる。多くの事象は、最小値とテストの１００点満点のように最大値が予め定まっている場合がある。このような事象では完全に正規分布に従うわけではない。
偏差値は正規分布の横軸を５１段階で評価すると考え、０から１００に区分した。（因みに５段階評価は1σ単位、１０段階評価は0.5σ単位である）0.1σを単位としていて、取り扱いやすくするために [×10+50]の加工をしてある。平均μの位置が偏差値50で、上は75、下は25位になる。個々の得点と平均との差に×10倍するのは整数化するためであり、+50は平均の位置を50とするためで、次の式による。
Z=10(χ-m)/σ+50 Zは偏差値、χは個々の得点、mは平均、σは標準偏差である。