8、统计综合法
在既定结果的基础上，又考虑到其他因素决策时，有时仍然可以用量化的方式，比如说还要考虑年龄因素时，就可以把年龄作为一个因素考虑到资格条件里面，按照岗位的要求进行计分。
作为专业的、科学的人事决策，做到人事决策信息的量化是非常重要的一个方面。但现实当中，决策者往往看见数字就头疼，即使偶尔的使用，也觉得数字化的评估结果，并没有比主观判断更准确，因而对把测评结果数字化并不怎么感兴趣，持一种怀疑的态度。从科学性上来讲，量化方法总比不量化的好。
解决了人才测评中人事信息收集和整合的客观化、系统化问题，就可以根据不同的需要建立起相应的录用决策模型，目前经常使有的录用决策模型主要有以下几种，如线性推理模型、多重回归模型、多重分段模型、连续栅栏模型、轮廓匹配模型等。这些录用决策模型的具体计算方式属统计学的范畴，每一种录用模型有其优势和不足的地方，可以结合具体的情况来使用，也可以把这几种录用模型综合起来使用。但不管怎么专业性强，这些录用决策模型是把许多主观的信息和客观的信息通过量化、系统的方法，转化成固定的统计模型，从而能提高人事决策的科学性。
以上讲了主观判断和量化统计方法在人才测评中的应用，主观判断比较接近于以前的“领导说了算”的方式，而纯粹的量化统计方法，又可能使信息收集不够全面和灵活。从现代企业管理的要求来看，因市场和人才竞争的加剧，“领导说了算”的人事决策方式风险越来越大，前不久还出现了因领导干部在提拔下属时方法处理不当，造成下属采用极端手段给管理者造成伤害的事情。因此，把干部任免的话语权交给一套人事决策模型，而不是交给某一个或几个人，这必然大大提高决策的科学性。尽管国外人才测评技术在企业人才选拔上已经用得相当普遍，但是对国内的许多企业来讲，这种选人和用人的方式仍然是一种创新。
