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偏差値（へんさち、英: T-score）とは、ある集団の中での位置を示す数値のこと。

日本において、「偏差値」を言及した場合、通常は「学力偏差値」を指す^[1]^[2]。

→詳細は「学力偏差値」を参照

以下の計算式で求められる。

偏差値＝（個人の得点－平均点）÷標準偏差×10+50

集団の中で自分がどのくらいの位置にいるのかを客観的に知ることができ、
平均を50とし、平均より上なら偏差値は55…、60…となり、反対に平均以下なら45…、40…となる。

「学力偏差値」以外の用例

前述の通り、通常は学力検査の結果を表す「学力偏差値」を意味する^[3]。
しかし、そこから転じて、比喩的に他の意味で使用されることもある。

顔面偏差値

顔の容姿の良し悪しを、偏差値の形式で評価したネットスラング。顔の良し悪しを数値で評価されることもあるが、「イケメン（美女）である」ことの言い換えとして「顔面偏差値が高い」という表現が用いられることもある^[4]。

恋愛偏差値

自分の思うとおりに恋愛を進める能力のこと^[5]。2002年には同タイトルのドラマ「恋愛偏差値」が制作された。

偏差値の理論・仕組み

偏差値とは、データを平均50、標準偏差（スケール）を10に標準化したときの値のことである。計算方式から、偏差値50のデータは平均である。偏差値50±10以内とは $\mu _{x}\pm 1.0\sigma$ 以内を意味するので、全体のうち平均に近い68.26%分のデータに含まれることを意味する。同様にして右の図のような分布に従うと考えて、平均からの離れ具合を求める。

日本では「平均を50、標準偏差を10」（すなわち、A （標準偏差）= 10, B（平均） = 50）にした偏差値であり、一般的なテスト・試験では通常、偏差値は25（下位0.62%）から75（上位0.62%）程度の範囲に収まることが多い^[6]。しかし、極端な分布では、偏差値が100を超えたりマイナスになることもありえる（例えば、100人が受けたテストで、0点99人で1人だけ100点だった場合、0点99人は偏差値-49、100点1人は偏差値149.5となる^[6]）。

SATやGREではA （標準偏差）= 100, B（平均）= 500であり、SATSではA = 15, B = 100である^[7]^[8]。

データの単位を消して一律の指標として表すことを目的とするので、結果的に無次元数となる。
異なるデータでの偏差値の比較は、データが正規分布に近いことを前提としている。したがって、データが正規分布に大きく従わない場合は、偏差値は必ずしも適切な指標とはいえない(平均が最頻値であることが望ましい)。

正規分布であるデータにおいて、平均50からの±10区間（40～60）は全体の約68.3%、±20区間（30～70）は約95.4%、±30区間（20～80）は約99.73%、±40区間（10～90）は約99.9937%、±50区間（0～100）は約99.999953%である^[9]。

偏差値60以上（あるいは40以下）は、上位（下位）15.866%。
偏差値70以上（あるいは30以下）は、上位（下位）2.275%。
偏差値80以上（あるいは20以下）は、上位（下位）0.13499%。
偏差値90以上（あるいは10以下）は、上位（下位）0.00315%。
偏差値100以上（あるいは0以下）は、上位（下位）0.00002%。

例えば、全受験者数が100万人の学力試験の場合、偏差値80以上の者は、ほぼ1350人となる（日本の実際の統計では、10代における同じ年齢の人口はおおよそ110〜120万人程度。40代は180〜200万人程度）。

偏差値は全ての実数を取りうるが、偏差値が±50区間（0～100）を外れる割合は非常に低く、約0.000047%、つまり約200万分の1しかない。

偏差値による優劣の判断は元の数字の特性に依存する。学力テストなど高い得点ほど良い場合は偏差値が高いほど良いとされる。また、ゴルフのスコアのように低い得点ほど良い場合は、偏差値も低い方が良いとされる。射的など目標にどれだけ近いかとする場合は中心である50が最も良いとされ、それから離れるほど悪い結果とされる^[10]。

数式による表記

データの値 $x i$ に対する偏差値 $T i$ は次の式で定義される^[11]。

T_{i}={\frac {10(x_{i}-\mu _{x})}{\sigma _{x}}}+50

ここで、

{\begin{aligned}&\mu _{x}={\frac {1}{N}}\textstyle \sum \limits _{i=1}^{N}x_{i}\\&\sigma _{x}={\sqrt {{\frac {1}{N}}{\textstyle \sum \limits _{i=1}^{N}(x_{i}-\mu _{x})^{2}}}}={\sqrt {{\frac {1}{N}}{\textstyle \sum \limits _{i=1}^{N}{x_{i}}^{2}-{\mu _{x}}^{2}}}}\\\end{aligned}}

N

：データの大きさ、

x i

：データの各値、

μ x

：平均値、

σ x

：標準偏差

なお、分子 $x i - μ x$ は偏差である。特に、値 $x i$ が平均値 $μ x$ に等しいときは、偏差が $0$ となり、偏差値は $50$ となる。また、値 $x i$ が全て等しいときは、標準偏差 $σ x = 0$ となり、偏差値がこの式では定義できない。この場合、値の偏差値を全て $50$ とする^[12]。