评分异常是对投标文件中的主观性评审内容而言，因为客观性评审内容（比如供应商的资质、项目负责人的执业资格、职称专业核定等）实际上不应当存在偏差，所有评审专家的结论应当一致。
对于政府采购主观内容的评审是允许存在个体评审差异的，这种差异在合理范围（区间）之内，被看作为“偏差”。当然不能简单地将“偏差”与“异常”混为一谈。关于异常评分的判定标准，一直以来众口不一，尤其是要从定量的角度去刻画难度更大，但可以明确的是，偏差达到极限就是异常。尽管不同的偏差类型判断的标准有所不同，但超出合理偏差范围的评分就是异常评分。因此，要结合偏差的类型具体分析并建立合理的偏差模型。
评分偏差类型可以分为两类，一类是横向偏差，另一类是纵向偏差。
所谓横向偏差，主要是指专家个人与同时参与同一个项目评审的其他专家相比，评分出现偏离，也就是“自己和别人比”有偏差，这种偏差容易甄别。中南大学的唐光杰在《科技评审中评分偏差模型的研究与应用》一文中提出，此种偏差可采用基于统计、距离、密度的异常检测方法；河南大学的焦易于等人在《基于异常评分行为分析的虚假评论商品识别方法》一文中则提出，此种偏差可采用正态分布拟合和时序数据突变点的检测方法。不管采用何种方法，只要构建相对科学、合理的数理模型，都可以比较直接地检测出专家的评分偏离，有没有接近或超过极限值，从而判定其是否为异常评分。
横向偏差大致可细分为四种情况。第一，个性偏差。例如，不以招标文件规定的评标办法为依据，而是根据个人喜好随意给出评标结论。这类偏差有的出于有意（受利益驱使），有的出于无意（工作态度敷衍塞责）。总之，这类偏差属于纯粹的主观臆断，是主观恶意最大的偏差。第二，学识偏差。因评审专家的专业技术水平或者实践经验达不到评标所需的标准而出现的非主观层面的偏差。例如，待评审项目的专业要求与专家自身从事或者熟悉的专业大相径庭，甚至有些专家完全不了解所评项目的专业特点，这属于专家能力不足导致的一种偏差类型。第三，认知偏差。认知偏差是专家基于自身的认知程度，对同一份投标文件的同一个评分项存在不同理解的情形，这也会导致评标结论存在较大差异。例如，对于“最近三年来无重大质量安全事故”的时限起算点的争议，专家a认为，应从行为发生之日起算。专家b则认为，应从认定存在重大质量安全问题法律文书的生效之日起计算。导致这类偏差产生的原因主要是招标文件的评标标准设计不严谨，使专家在评审过程中产生理解上的分歧、认识上的偏差。第四，随机偏差。随机偏差是专家出于非主观原因导致的一种无意识的偶然偏差。例如，对于夜间施工噪声，两个投标文件提供了不同的控制方案，一种安装了声屏障，另一种则砌筑了降噪棚，但是两者都将噪声控制在招标文件规定的55分贝之内。专家出于无心过失给出了不同的分值。
横向偏差判定（determination of lateral deviation，lad）。在横向偏差判定时应关注两个指标：一是在同一项目中，对同一投标单位所有评标专家评分的平均值与各个专家评分对平均值的偏离程度；二是在同一项目中，以单个评标专家为对象分别计算其对所有投标单位打分的平均值偏离程度。至于偏离的置信区间可预先设定一个区域（如±10%