Los índices de abundancia suelen ser un parámetro clave utilizado para ajustar un modelo de evaluación de stock, ya que proporcionan estimaciones de abundancia representativas de la fracción del stock que es vulnerable a la pesca. Estos índices pueden estimarse a partir de capturas derivadas de fuentes dependientes de la pesca, como la captura por unidad de esfuerzo (CPUE) y los desembarques por unidad de esfuerzo (LPUE), o a partir de datos de encuestas científicas (por ejemplo, número relativo de población-RPN). Sin embargo, las fluctuaciones en muchos factores (por ejemplo, tamaño de la embarcación, período, área, equipo) pueden afectar las tasas de captura, lo que hace necesario evaluar la adecuación de los modelos estadísticos para el proceso de estandarización. En esta investigación, analizamos diferentes modelos lineales generalizados para seleccionar la mejor técnica para estandarizar las tasas de captura de especies objetivo y no objetivo a partir de datos dependientes de la pesca (CPUE y LPUE) e independientes (RPN). Los modelos de distribución de errores examinados fueron gamma, lognormal, tweedie y modelos de obstáculos. Para obstáculos, se analizaron observaciones positivas asumiendo una distribución de errores lognormal (obstáculo-lognormal) o gamma (obstáculo-gamma). Basándonos en análisis de tablas de desviación y comprobaciones diagnósticas, el modelo estadístico de obstáculo-lognormal fue el que mejor satisfizo las características subyacentes de los diferentes conjuntos de datos. Finalmente, las tasas de captura (CPUE, LPUE y RPN) de la raya de espina, el gallineta negra y la morena común del NE Atlántico (región de Azores) fueron estandarizadas. Los análisis confirmaron la naturaleza espacial y temporal de su distribución.