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4.稳定性。
原始分数转换为标准分数后，规定标准差为1，保证了不同性质的分数在总分数中的权重一样。
在心理测验中，使用标准分数可以弥补由于测试题目难易程度不同，造成不同性质测试之间标准差相距甚远，使得各个测试对总分所起的作用不同，即无形中增大了某一测试的权重的不足，使分数能更稳定、更全面、更真实地反映被试的水平。
这在学科测验和人事选拔中尤其重要，有利于录取的公正性。
（四）标准分数的应用
Z分数不仅能表明原始分数在分布中的地位，而且能在不同分布的各个原始分数之间进行比较，同时，还能用代数方法处理，因此，它被教育统计学家称为“多学科表示量数”
，有着广泛的用途。
1.用于比较几个分属性质不同的观测值在各自数据分布中相对位置的高低。
Z分数可以表明各个原始数据在该组数据分布中的相对位置，它无实际单位，这样便可对不同的观测值进行比较。
这里所说的数据分布中相对位置包括两个意思，一个是表示某原始数据以平均数为中心以标准差为单位所处距离的远近与方向；另一个意思是表示某原始数据在该组数据分布中的位置，即在该数据以下或以上的数据各有多少。
如果在一个正态分布（或至少是一个对称分布）中，这两个意思可合二为一。
但在一个偏态分布中，这两个意思就不能统一。
这一点在应用Z分数时要特别注意。
例如有一人的身高是170厘米，体重是65千克（也可以是另一人的体重），究竟身高还是体重在各自的分布中较高？这是属于两种不同质的观测，不能直接比较。
但若我们知道各自数据分布的平均数与标准差，这样我们可分别求出Z分数进行比较。
设Z身高1.70=0.5，Z体重65=1.2，则可得出该人的体重离平均数的距离要比身高离平均数的距离远，即该人在某团体中身高稍微偏高，而体重更偏重些。
如果该团体身高与体重的次数分布为正态，我们还可更确切地知道该人的身高与体重在次数分布的相对位置是多少，从而进行更确切（或更数量化）的比较。
在实际的教育与心理研究中，经常会遇到属于几种不同质的观测值，此时，不能对它们进行直接比较，但若知道各自数据分布的平均数与标准差，就可分别求出Z分数进行比较。
【例4-8】某年高考理科数学全国平均成绩65分，标准差是12.5分，考生A、B、C三人的数学原始分数是50分、65分、85分，求他们的标准分数是多少？
答：考生A的数学标准分数是-1.2，B为0，C为1.60。
一个原始分数被转换为Z分数后，就可知道它在平均数以上或以下几个标准差的位置，从而知道它在分布中的相对地位。
当原始分数的分布是正态分布时，只要求出分布中某一原始分数的Z分数，就可以通过查正态分布表得知此原始分数的百分等级，从而知道在它之下的分数个数占全部分数个数的百分之几，进一步明确此分数的相对地位。
有关内容将在介绍正态分布时再做详细叙述。
2.计算不同质的观测值的总和或平均值，以表示在团体中的相对位置。
不同质的原始观测值因不等距，也没有一致的参照点，因此不能简单地相加或相减。
在前面介绍算术平均数时，也讲到计算平均数时要求数据必须同质，否则会使平均数没有意义。
但是，当研究要求合成不同质的数据时，如果已知这些不同质的观测值的次数分布为正态，这时可采用Z分数来计算不同质的观测值的总和或平均值。
例如，已知高考的各科成绩分布是正态分布，但是由于各科的难易度不同，因此，各科成绩就属于不同质的数据。
因此，在高考计分时，就改变了过去累加各科分数计算总分数或求平均分的方法，采用了Z分数求总分或平均分，使计分更加科学。
类似这种情况也有期末成绩的总和等。
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