评价方法
绩效评价的20种方法
绩效评价的20种方法（一）目标评价法目标评价法，是将当期经济效益或社会效益水平与其预定目标标准进行对比分析的方法。
它分析所完成（或未完成）目标的因素，从而评价支出绩效。
此方法既可用于对部门和单位的评价，也可用于周期性较长项目的评价，还可用于规模及结构效益方面的评价。
（二）综合评价法综合评价法，是在多种指标计算的基础上，根据一定的权数计算出一个综合评价值，依据综合评价值对公共支出项目进行评价。
综合评价法是我国目前绩效评价使用最多的方法。
我国政府部门和地方政府大多采用这种方法，评价的准确度较高、较全面，但在指标选择、标准值确定及权数计算等方面较复杂，操作难度相对较大。
该方法可综合成本效益法、最低成本法、专家意见法、生产函数法等各方法的优点，适用项目支出、单位支出、部门支出和财政总体支出等各层次的绩效评价。
（三）360度反馈评价法360度反馈评价法，是一种多角度进行的比较全面的绩效评价方法，也称全方位考核法或全面评价法。
它由审计对象的上级、同级、下级以及客户综合评价同时结合自我评价综合而成。
所谓360度反馈评价，就是指帮助一个组织的成员（主要是管理人员）从与自己发生工作关系的所有主体那里获得关于本人绩效信息的反馈过程，这些信息来自包括上级、下属、平级同事、本人及客户和供应商等。
360度反馈评价方位全、角度多、误差小;实行匿名方式，比较客观；有助于促进组织成员彼此之间的沟通和互动，提高团体凝聚力和工作效率，促进组织变革与发展。
但这种方法也存在评价成本大、评价时间长、评价工作难度大等问题，同时，需要对收集到的信息进行分门别类的统计和分析，往往需要一些外部专业的咨询公司来指导完成。
（四）公众评议法公众评议法，即通过公众问卷及抽样调查等方式，获取具有重要参考价值的证据信息，来评价目标实现程度的方法。
它是指对于无法直接用指标计量其效益的支出项目，可以采取问卷统计、测评等方式向公众进行该公共支出项目实施效益情况的调查，以评判其效益高低。
教学中常用的评价方法有哪些
教学中常用的评价方法有哪些1.直观评价法：此方法主要通过教师和学生之间的直接互动来进行评价。
教师使用非言语和言语的方式给予学生反馈，如点头、微笑、鼓励、批评等。
这种方法可以帮助教师及时观察学生的学习情况和态度，并提供实时的反馈。
2.笔试评价法：这是最常见的一种评价方法，通过给学生一些书面的考试题目来评估他们对所学知识的掌握程度。
这种评价方法主要用于检测学生的记忆能力、理解能力、综合分析能力等。
3.口试评价法：此方法通过面对面的对话方式来评价学生的语言表达能力和口头沟通能力。
教师可以提供问题并要求学生做出回答，从而评估学生的听、说、读、写能力。
4.实际应用评价法：此方法通过让学生在实际情境中应用所学的知识和技能来评价他们的学习成果。
例如，学生可以进行一次实地考察、参与一个团队项目、进行一次实验等，从而展示他们的能力和理解程度。
5.小组合作评价法：这种方法鼓励学生在小组中合作、交流和互相学习。
学生可以一起讨论问题、解决问题、完成任务，并相互评价和反馈。
这种评价方法注重培养学生的团队合作能力和协作能力。
6.课堂观察评价法：教师通过观察学生在课堂上的表现来评价他们的学习状况。
教师可以注意学生的积极性、参与度、表达能力、态度等，从而评估学生的学习效果。
7.作品评价法：学生可以通过书面作品、艺术作品、研究报告等方式展示他们的学习成果。
教师可以评估学生的创造力、分析能力、表达能力等。
8.参与度评价法：教师可以评价学生在课堂上的参与度来评估他们的学习效果。
这包括学生积极回答问题、提出问题、参与小组讨论、主动寻求帮助等。
9.问卷调查评价法：学生和家长可以填写问卷来评价教学质量和学习效果。
问卷可以包括对教学方法、教材、教师表现等方面的评价，从而提供全面的反馈信息。
10.自我评价法：学生可以自己评价自己的学习情况和学习成果。
这种方法可以帮助学生提高自我意识和自我反思能力，从而更好地了解自己的学习状况和改进方向。
以上是一些常见的教学评价方法，每种方法都有其独特的优势和适用的场景。
各种评价方法范文
各种评价方法范文评价方法是指对一些事物、现象或者个体进行评价时所采用的方法和标准。
常见的评价方法有很多种，在不同领域和目的下会有不同的评价方法。
以下是一些常见的评价方法及其特点：1.主观评价法：主观评价法是指个体对事物进行主观判断和评价的方法。
这种评价方法更多地注重个体的主观感受和意见，比较主观。
主观评价方法常用于艺术作品、文学作品等主观性较强的领域。
2.客观评价法：客观评价法是指通过客观的、可量化的指标对事物进行评价的方法。
这种评价方法更多地依赖于数据和事实，比较客观。
客观评价方法常用于科学研究、统计分析等领域。
3.综合评价法：综合评价法是指综合多个评价指标或者多种评价方法进行评价的方法。
这种评价方法可以综合考虑不同方面的影响因素，得出较为全面的评价结果。
综合评价方法常用于综合评估、决策分析等领域。
4.量化评价法：量化评价法是指将评价对象的特征通过量化方法进行评价的方法。
这种评价方法可以将主观评价转化为客观数据，便于进行比较和分析。
量化评价方法常用于经济评价、市场研究等领域。
5.模型评价法：模型评价法是指通过建立评价模型对事物进行评价的方法。
这种评价方法可以建立模型对事物进行仿真和预测，得出评价结果。
模型评价方法常用于风险评估、预测分析等领域。
6.基准评价法：基准评价法是指通过与一些基准进行比较来评价事物的方法。
这种评价方法可以将事物的表现与基准进行对比，找出差距和不足之处。
基准评价方法常用于绩效评估、竞争分析等领域。
7.经验评价法：经验评价法是指通过经验和观察对事物进行评价的方法。
这种评价方法依赖于评价者的经验和知识，能够充分考虑实际情况。
经验评价方法常用于专家评审、案例评价等领域。
8.社会评价法：社会评价法是指通过社会大众的意见和反馈对事物进行评价的方法。
这种评价方法可以充分体现社会公众的意见和需求，具有一定的代表性。
社会评价方法常用于舆情分析、市场调查等领域。
总而言之，评价方法有很多种，选择何种方法进行评价需要根据具体的评价对象、评价目的和评价环境来确定。
评价方法有哪些
评价方法有哪些一、定性评价方法。
定性评价方法是指根据主观感受、经验和直觉来进行评价的方法，通常包括以下几种：1. 专家评价，由行业内的专家根据自己的经验和知识进行评价，通常具有较高的权威性和可信度。
2. 用户体验评价，通过用户的实际使用情况和反馈意见来评价产品或服务的质量，包括用户调研、访谈、焦点小组讨论等方法。
3. 问卷调查，设计问卷，通过调查收集受访者的意见和看法，从而评价产品或服务的优缺点。
4. 观察法，通过观察产品或服务的实际表现和使用情况来评价，包括实地考察、用户行为观察等。
二、定量评价方法。
定量评价方法是指根据客观数据和统计分析来进行评价的方法，常见的定量评价方法包括：1. 计分卡法，将绩效指标分解为若干个具体的评价要素，为每个要素设定相应的权重和评分标准，通过得分来评价绩效。
2. 统计分析法，通过收集大量的数据，进行统计分析和对比，得出客观的评价结果，如平均值、标准差、相关系数等。
3. 抽样调查，通过随机抽取样本，进行调查和测量，得出总体的评价结果，具有一定的代表性和可信度。
4. 实验方法，通过对照实验、实验组和对照组的比较，得出产品或服务的实际效果和差异，从而进行评价。
三、综合评价方法。
综合评价方法是指将定性和定量评价方法相结合，综合考虑各种因素和指标，得出综合评价结果，常见的综合评价方法包括：1. 层次分析法，将评价指标按照层次结构进行排序和权重分配，通过专家打分和计算得出综合评价结果。
2. 熵权法，通过计算各评价指标的信息熵和权重，得出综合评价结果，具有较强的客观性和科学性。
3. 评估矩阵法，将各评价指标之间的关系和影响进行矩阵化，通过计算得出综合评价结果，适用于复杂的评价问题。
4. 主成分分析法，通过对各评价指标进行主成分提取和分析，得出综合评价结果，能够较好地反映评价对象的综合特征。
综上所述，评价方法包括定性评价方法、定量评价方法和综合评价方法，选择合适的评价方法需要根据评价对象的特点和评价目的进行综合考虑，以确保评价结果的客观性和科学性。
教学评价八种方法
教学评价八种方法
教学评价是指对教师教学过程和学生学习成果进行的客观、科学的检测和评估。
八种教学评价方法如下：
1. 笔试评价：通过书面测试来检验学生的知识水平。
2. 口试评价：通过口头测试来检验学生的口语表达能力。
3. 实验评价：通过实验课来检验学生的实际操作能力。
4. 作业评价：通过课后作业来检验学生的学习情况和能力。
5. 课堂表现评价：通过教师观察学生在课堂上的表现来评价学生的学习情况和态度。
6. 课程设计评价：通过评价教师的课程设计来评估教学有效性。
7. 自我评价：通过学生自己评价自己的学习情况和能力来提高学习能力。
8. 同学互评：通过学生之间互相评价来促进学生之间的合作和交流。
以上八种教学评价方法各具特点，可以针对不同的教学目标和教学内容进行选择和使用，从而更好地促进学生的学习和成长。
评价标准 评价方法
评价标准评价方法
评价标准和评价方法是进行评估和衡量一个项目、产品或者服务质量的重要工具。
通过制定明确的评价标准和采用合适的评价方法，可以帮助我们更好地了解和判断所评价对象的整体表现和价值。
以下是常见的评价标准和评价方法：
1. 评价标准：
a) 品质：评估产品或服务的质量、可靠性、耐用性、性能等。
b) 创新性：评估项目或产品在技术、设计等方面的创新性和独特性。
c) 用户满意度：评估产品或服务是否满足用户需求、用户体验如何等。
d) 可持续性：评估项目或产品的可持续性和环境影响。
e) 成本效益：评估项目或产品在金钱、时间和资源方面的成本效益关系。
2. 评价方法：
a) 定量评价：使用数字、统计数据等量化指标进行评估，如满意度调查、成
本效益分析等。
b) 定性评价：通过观察、访谈、案例研究等主观方法进行评估，如用户反馈、专家评审等。
c) 对比评价：将所评价对象与同类对象进行比较，评估其在不同方面的优劣。
d) 综合评价：综合各项评价指标进行整体评估和打分。
在进行评价时，需要根据具体的任务或目标确定所需的评价标准和评价方法，
并确保评价过程公正、客观、准确。
评价结果可以为项目、产品或服务的改进提供有力的参考，以提高其质量和价值。
同时，不断优化和完善评价标准和方法，也有助于提升评估的有效性和适用性。
评价的方法
评价的方法
一、概述
评价是指在某一时期通过衡量事物（事物有人、物、事、行为等）进而得出结论的一种客观的、严谨的过程。
评价可以对做过的事情进行整体性的检验，识别优点、缺点、建议和解决方案，有利于全面提升服务质量，推进社会发展。
二、评价的方法
1、问卷调查法
根据科学统计学的理论，合理地构造合适的问卷，在抽样样本群体中收集有关信息，分析它们的统计特征，从而可以对评价对象的水平、质量、效果进行客观分析、严谨判断，从而得出合理的结论，形成有效评价报告。
2、专家系统法
这种方法是将评价者请求一群专家，经过实地查看，结合专家们的专业知识，采用专家综合评分法进行评估，从而达到准确地评价的目的。
3、定量分析法
定量分析法是通过不同对象的价值、效果的数据分析和科学研究，评价该对象的优劣程度，从而得出该事物的综合判断。
4、定性分析法
定性分析是一种在现实、复杂的社会生活中认知规律，反映事物本质特征的方法。
它通常采用综合的实证方法，运用案例分析和咨询，
以定性和定量相结合的方式，进行复杂事物的评价。
常见十种安全评价方法
常见十种安全评价方法安全检查表法、专家评议法、作业条件危险性评价法(LEC)、预先危害分析(PHA)、故障类型及影响分析(FMEA)、风险概率评价法(PRA)、危险可操作性研究(HAZOP)、故障树分析法(FTA)、事故树分析(ETA)、ICI蒙德火灾、爆炸、毒性指标评价法等10种。
1.安全检查表(SafetyChecklistAnalysis,缩写SCA)是依据相关的标准、规范，对工程、系统中已知的危险类别、设计缺陷以及与一般工艺设备、操作、管理有关的潜在危险性和有害性进行判别检查。
为了避免检查项目遗漏，事先把检查对象分割成若干系统，以提问或打分的形式，将检查项目列表，这种表就称为安全检查表。
它是系统安全工程的一种最基础、最简便、广泛应用的系统危险性评价方法。
目前，安全检查表在我国不仅用于查找系统中各种潜在的事故隐患，还对各检查项目给予量化，用于进行系统安全评价。
1.1安全检查表的编制依据(1)国家、地方的相关安全法规、规定、规程、规范和标准，行业、企业的规章制度、标准及企业安全生产操作规程。
(2)国内外行业、企业事故统计案例，经验教训。
(3)行业及企业安全生产的经验，特别是本企业安全生产的实践经验，引发事故的各种潜在不安全因素及成功杜绝或减少事故发生的成功经验。
（4）系统安全分析的结果，即是为防止重大事故的发生而采用事故树分析方法，对系统迸行分析得出能导致引发事故的各种不安全因素的基本事件，作为防止事故控制点源列入检查表。
1.2安全检查表编制步骤要编制一个符合客观实际、能全面识别、分析系统危险性的安全检查表，首先要建立一个编制小组，其成员应包括熟悉系统各方面的专业人员。
其主要步骤有：（1）熟悉系统包括系统的结构、功能、工艺流程、主要设备、操作条件、布置和已有的安全消防设施。
（2）搜集资料搜集有关的安全法规、标准、制度及本系统过去发生过事故的资料，作为编制安全检查表的重要依据。
（3）划分单元按功能或结构将系统划分成若干个子系统或单元，逐个分析潜在的危险因素。
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有哪些评价方法评价方法的步骤综合评价法：层次分析法、模糊综合评价、逼近于理想解的排序技术TOPSIS、秩和比法（ RSR ）、灰色综合评价；主成分分析；因子分析。
一．综合评价的一般步骤1确定综合评价的目的2确定评价指标/评价指标体系3确定各个评价指标的权重4确定评价指标的同向化和同度量化方法5建立/选择评价模型6计算综合评价值并进行排序或分类二．层次分析法（AHP）一般步骤1.建立层次结构模型：包括目标层，准则层，方案层。
2.构造成对比较矩阵：从第二层开始用比较矩阵和1~9尺度。
3.计算单排序权向量并做一致性检验对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。
若检验通过，特征向量（归一化后）即为权向量；若不通过，需要重新构造成对比较矩阵。
4.计算总排序权向量并做一致性检验计算最下层对最上层总排序的权向量。
利用总排序一致性比率进行检验。
若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率CR较大的成对比较矩阵。
三．模糊综合评价1．建立因素集因素集是指以所评价系统中影响评判的各种因素（指标/着眼点）为元素所组成的有限集合, 通常用U表示, 即: U =｛u1,u2,…,um｝。
各元素ui(i=1,2, … ,m) 即代表各影响因素。
2．确定因素集权重（确定权重集）一般说来, 因素集U中的各因素对安全系统的影响程度是不一样的。
为了反映各因素的重要程度, 对各个因素应赋予一相应的权数。
由各权数所组成集合 : A={a1,a2, … ,am}，A 称为因素权重集,简称权重集。
各权数比应满足归一性和非负性条件，它们可视为各因素对"重要”的隶属度。
因此, 权重集是因素集上的模糊子集。
一般使用专家共同讨论、两两对比法、AHP方法。
3．建立评语集（等级集）评语集是评判者对评判对象可能作出的各种总的评判结果（将评语化划分为若干有限等级）所组成的有限集合, 即 :V =( v1,v2, …, vn)，各元素vi 即代表各种可能的总评判结果。
4．单因素模糊评判（构建评判矩阵）单独从一个因素进行评判, 以确定评判对象对评判集元素的隶属度，称为单因素模糊评判。
设对因素集U中第 i 个因素 ui 进行评判, 对评判集 V 中第 j 个元素vj的隶属度为rij,则按第 i 个因素集的评判结果 , 可得模糊集合Ri=（ri1，ri2，…，rin），同理 , 可得到相应于每个因素的单因素评判集R。
将各单因素评判集的隶属度行组成矩阵R , 即为评判 (决策) 矩阵，模糊矩阵。
5．模糊综合决策要综合考虑所有因素的影响 ,通过模糊变换得出正确的评判结果, 这就是模糊综合决策。
如果已给出决策矩阵R, 再考虑各因素的重要程度, 即给定隶属函数或权重集 A, 则模糊综合决策模型为 :B =A ⊙R 。
（模糊综合评价一般步骤简略答案）1建立因素集2确定因素集权重（确定权重集）3建立评语集（等级集）4单因素模糊评判（构建评判矩阵）5模糊综合决策四． 逼近于理想解的排序技术TOPSIS 一般步骤1.构造（同趋势化/同向化）初始矩阵原始数据同趋化：目的是使各个指标的方向一致。
通常采用低优指标向高优指标转化的方法，绝对数一般采用倒数法（即1/x ） ，相对数一般采用差数法（即1-x ）。
2、 归范化/标准化用向量规范化的方法求得规范决策矩阵，规范化的方法主要有：线性变换、标准0-1变换、Logistic 模式等。
3、 构造加权规范阵五、综合评判：对于权重),,,,(21n a a a A =计算 R A B =，确切评价可有三种方法： 最大隶属度原则（丢失信息多，相同值难确定） 模糊分布法：将向量B 归一化（包含信息多） 加权平均法 （将隶属度B 对评价等级加权）其中，确定指标权重通常有：主观方法，如专家打分法、层次分析法、经验判断法等；客观方法，如熵权计算法、主成分分析法等。
4、确定正理想解和负理想解负理想解由加权规范阵中每列中的最小值构成，正理想解由加权规范阵中每列中的最大值构成。
5、计算各个方案到理想解、负理想解的距离TOPSIS法所用的是欧氏距离6、计算各个方案与理想解的相对接近度a)相对接近度=负向距离/(正、负向距离之和) 。
此时越大越好b)也可以使用正向距离作为分子，此时相对接近度越小越好7.排序，评优劣。
（TOPSIS一般步骤简略答案）①指标同趋势化；②规范化/归一化处理，并构造加权规范矩阵；③确定正理想解和负理想解；④计算评价对象与正理想解和负理想解间的距离；⑤计算各评价对象与最优方案的接近程度；⑥依接近程度对各评价对象进行排序，确定评价效果。
五．秩和比法RSR一般步骤1.列出原始数据表并编秩将n个评价对象的m个评价指标排列成n行m列的原始数据表。
编出每个指标各评价对象的秩，其中效益型指标从小到大编秩，成本型指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。
2.计算秩和比(RSR)/加权秩和比，并直接排序根据公式计算秩和比，当各评价指标的权重不同时,计算加权秩和比(WRSR)。
通过秩和比（RSR）值的大小，就可对评价对象进行综合排序。
但是在通常情况下，特别是当评价对象很多时，还需要对评价对象进行分档，由此应首先找出RSR的分布。
3. 确定RSR的分布（计算概率单位）RSR的分布是指用概率单位Probit表达的值特定的累计频率。
其方法为：①编制RSR频数分布表，列出各组频数ƒ，计算各组累计频数∑ƒ；②确定各组RSR的秩次范围R及平均秩次；③计算累计频率，最后累积按照（1-1/kn）校正；④将百分率P换算为概率单位Probit，Probit为百分率P对应的标准正态离差u加5 。
4. 计算直线回归方程以累积频率所对应的概率单位Probiti 为自变量,以RSRi(或WRSRi)值为因变量,计算直线回归方程5.分档排序%100)/(nR按照回归方程推算所对应的RSR(WRSR)估计值对评价对象进行分档排序。
分档依据为标准正态离差，其范围以设定-3~3为宜。
依据各分档情况下概率单位Probit 值，按照回归方程推算所对应的RSR 估计值对评价对象进行分档排序。
具体分档数由研究者根据实际情况决定。
（秩和比法RSR 一般步骤简略答案）第1步：列出原始数据表并编秩第2步： 计算秩和比(RSR)或者加权秩和比第3步： 确定RSR 的分布（计算概率单位）第4步： 计算直线回归方程第5步：分档排序六． 灰色综合评价一般步骤1. 根据评价目的确定评价指标体系，收集评价数据。
2. 确定参考数据列/最优指标集参考数据列应该是一个理想的比较标准，可以以各指标的最优值 （或最劣值）构成参考数据列，也可根据评价目的选择其它参照值3. 对指标数据进行无量纲化常用的无量纲化方法包括： 标准化函数方法、初值化方法和均值化方法4.逐个计算每个被评价对象指标序列（比较序列）与参考序列对应元素的绝对差值 ，(k=1,2,3,…m,i=1,2,3，… n ，)为被评价对象的个数。
5. 确定两极最小差和两极最大差)()(0k x k x i6. 计算关联系数分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数．7. 计算关联序/关联度对各评价对象（比较序列）分别计算其个指标与参考序列对应元素的关联系数的均值，以反映各评价对象与参考序列的关联关系，并称其为关联序 8.如果各指标在综合评价中所起的作用不同，可对关联系数求加权平均值 9. 依据各观察对象的关联序，得出综合评价结果．七．主成分分析一般步骤1对原来的p 个指标进行标准化（描述统计—保存标准化变量），以消除变量在水平和量纲上的影响 ）2计算原始变量的协方差或相关系数矩阵R 。
判断是否适合做主成分分析3计算协方差矩阵或相关系数矩阵R 的特征值λ（主成份的方差），并按从大到小的顺序排列，记为4计算特征值对应的特征向量，主成分的线性组合中各系数a ij 即为特征向量；特征向量是主成分F 1…F p 相应的系数。
5计算出主成分得分。
根据线性组合中各特征向量和各原始指标标化值Zi 的大小，可以求得各主成分得分大小，进而可以把各个主成分看作新的变量代替原始变量，从而达到降维的目的。
注：特征根即各主成分所提供信息的多少，常用方差表示 对于第k 个主成分，其对方差的贡献率为前k 个主成分贡献率的累计值称为累计贡p λλλ≥≥≥ 21∑=p i ik1λλ献率（主轴总长度占所有主轴长度之和）。
主成分个数的确定，总的要求是被选中的主成分累计贡献率占总方差大部分。
通常有两种方式：1、根据大于1的特征值的个数确定主成分的个数；2、根据主成分的累计贡献率确定主成分的个数，使累计贡献率>85%或者其他值。
最常见的情况是主成分的个数为2-3个，但由于存在变量之间相关性很差的情况，因此要视实际情况而定八、因子分析一般步骤（1）将原始数据标准化（SPSS运算会自动执行）（2）确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析（3）计算相关矩阵的特征根和单位特征向量（4）提取因子并构造因子变量方程。
（5）利用旋转使得因子变量更具有可解释性。
（6）计算因子变量的得分，并据此进行其他分析。
因子个数的确定特征值准则:特征值大于等于1的主成分作为初始因子，放弃特征值小于1的主成分.因为每个变量的方差为1，该准则认为每个保留下来的因子应该能解释一个变量的方差，否则达不到精减的目的。
碎石检验准则：按照因子被提取的顺序,画出因子的特征值随因子个数变化的散点图，根据图形来判断因子的个数因子累积解释方差的比例:达到85%以上。
实际中结合几个准则进行判断。
多元统计分析用途1.数据或结构性化简（降维）尽可能简单地表示所研究的现象，但不损失很多有用的信息，并希望这种表示能够很容易的解释。
可用方法：多元回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、多维标度法、可视化分析2.分类和组合基于所测量到的一些特征，给出好的分组规则，对相似的对象或变量分组。
可用方法：判别分析、聚类分析、主成分分析、可视化分析3.变量之间的关系内容：变量之间是否存在互动关系，又是如何相互影响的。
可用方法：多元回归、典型相关、主成分分析、因子分析、相应分析、多维标度法、可视化分析、结构方程4.预测与决策内容：通过统计模型或最优准则，对未来进行预见或判断。
可用方法：多元回归、判别分析、聚类分析、可视化分析、神经网络、时间序列，马尔科夫概型分析5.假设的提出及检验内容：检验由多元总体参数表示的某种统计假设，能够证实某种假设条件的合理性。
可用方法：多元总体参数估计、假设检验6.信息提取内容：在海量、复杂的数据中提取有效的信息和知识，为管理决策服务。
可用方法：主成分分析、引资分析、多维数据的图示法(多元统计分析简略答案)（1）数据或结构性化简（降维）（2）分类和组合（3）变量之间的相关关系（4）预测与决策（5）假设的提出及检验（6）信息的提取。