i statistik och tillämpningar av statistik kan normalisering ha en rad betydelser. I de enklaste fallen innebär normalisering av Betyg att justera värden som mäts på olika skalor till en rationellt vanlig skala, ofta före genomsnitt. I mer komplicerade fall kan normalisering hänvisa till mer sofistikerade justeringar där avsikten är att få hela sannolikhetsfördelningen av justerade värden i linje., Vid normalisering av poäng i pedagogisk bedömning kan det finnas en avsikt att anpassa distributionerna till en normal fördelning. Ett annat tillvägagångssätt för normalisering av sannolikhetsfördelningar är kvantitativ normalisering, där kvantiteterna av de olika åtgärderna bringas i anpassning.,
i en annan användning i statistiken avser normalisering skapandet av skiftade och skalade versioner av statistik, där avsikten är att dessa normaliserade värden möjliggör jämförelse av motsvarande normaliserade värden för olika datauppsättningar på ett sätt som eliminerar effekterna av vissa brutto influenser, som i en anomalitidsserie. Vissa typer av normalisering innebär endast en skalning, för att komma fram till värden i förhållande till någon storleksvariabel., När det gäller mätnivåer är sådana förhållanden endast meningsfulla för kvotmätningar (där mätningarna är meningsfulla), inte intervallmätningar (där endast avstånd är meningsfulla men inte förhållanden).
i teoretisk statistik kan parametrisk normalisering ofta leda till pivotala kvantiteter – funktioner vars provtagningsfördelning inte är beroende av parametrarna – och tillhörande statistik – pivotala kvantiteter som kan beräknas från observationer utan att känna till parametrar.