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  標準分數與使用在高速篩選分析中的「Z-因子」(z-factor)不同,甚至有時兩者會互相混淆。  其約化過程被稱為「標準化」(standardizing)。  標準分數可藉由以下公式求出:  其中 formula_2。  其中  Z值的量代表著原始分數和母體平均值之間的距離,是以標準差為單位計算。在原始分數低於平均值時Z則為負數,反之則為正數。換句話說,Z值是從感興趣的點到均值之間有多少個標準差。  關鍵點是,計算Z值時需要「母體」的平均值和標準差,而不是「樣本」的平均值和標準差。因此需要了解母體的統計資料資料。  但是要確實瞭解母體真正的標準差往往是不切實際的,除非是在「標準化測驗」()之類的情形中,整個母體都是經過測量的。在其他情況中,幾乎不可能測量母體的每一個組成單位,因此通常會使用隨機的樣本來評估標準差。例如:「有吸菸習慣的總人數」就不是經過一個一個測量而得出的。  在這種情況下,標準分數為:  formula_6  其中 formula_7  其中  當母體為正態分佈時,其百分位數可能是由標準分數和普通表格所決定的。

  在數理統計學中,隨機變數「X」是使用理論(母體)的平均值和標準差所標準化的結果:  其中 μ = E("X") 為平均值、σ2 = Var("X") 為"X"的概率分佈之方差  若隨機變數無法確定時,則為算術平均數:  因此經過標準化的結果為:
標準分數(英語:Standard Score,又稱z-score,中文稱為Z-分數或標準化值)在統計學中是一種無因次值,就是一種純數字標記,是藉由從單一(原始)分數中減去母體的平均值,再依照母體(母集合)的標準差分割成不同的差距,按照z值公式,各個樣本在經過轉換後,通常在正、負五到六之間不等。