学力テストと同様に、顔面偏差値も統計学上の「正規分布」を前提に設計されている。平均的な容姿を持つ母集団を中央値の偏差値50.0に設定し、標準偏差（σ）に基づいて上位・下位のスコアが割り振られる仕組みだ。
統計理論上、スコアごとの出現率は明確に定められている。偏差値60は約6.3人に1人（上位15.86%）、偏差値65は約15人に1人（上位4.78%）に相当する。そして、多くの利用者が憧れを抱く顔面偏差値70の基準は、上位わずか2.27%（約44人に1人）という非常に狭き門となる。
イケメン美女判定AIの開発現場では、過去に数百万枚規模の顔画像と、それに対する人間の評価データを機械学習させている。この学習モデルにおいて、一般的なスコア層と偏差値70を超える層の間には、明確な構造的差異が存在する。
平均的な「偏差値50前後」の顔立ちであっても、パーツ配置の比率は決して悪くないケースが多い。しかし、微細な左右非対称や、顎のラインのわずかなブレ、あるいは陰影による輪郭の曖昧さが検出され、減点要因となる。一方、偏差値70に到達する顔立ちは、顔の黄金比測定において主要比率の誤差が数パーセント以内に収まり、かつ左右対称性が極めて高い。第一線で活躍するモデルや俳優の顔写真を分析すると、正面からの比率破綻がほぼ見られないのはこのためだ。
また、男性女性別の顔面偏差値の算出プロセスにも明確なチューニングの差がある。男性向けモデルでは「下顎角（エラ）のシャープさ」「鼻筋の通りの直線美」「目と眉の距離の近さ」といった骨格の立体感が加点対象になりやすい。対して女性向けモデルでは「フェイスラインの滑らかな曲線」「顎先の小ささ」「白目と黒目のコントラスト比」など、パーツの大きさと柔らかさが重視される傾向が強い。
エンタメ企画でよく見られる芸能人の顔面偏差値比較では、同世代の一般平均から突出した数値が算出されやすい。だが、これも「AIが好む幾何学的均整」をプロの手によるメイクと計算されたライティングで極限まで引き出している結果であり、生身の魅力の優劣を絶対づけるものではない点には留意が必要だ。
