在人才测评过程中，往往会获得来自各方面的信息，而最终的测评结果是要给出一个定性的结论。这就需要对来自各方面测评的信息（数据）进行综合地处理和分析。一般来说，要整理的测评资料有四种情形：一个是各级测评要素的综合整理，二是不同测评员资料的汇总整理，三是不同时期测评资料的汇总整理，四是对群体中个体测评结果的整理以获得对群体的评价结论。
不管哪种情形，都需要对各种资料进行加权处理。权重系数的大小，决定了各个要素或项目指标的重要性程度，而各个要素权重的大小及其变化，哪怕是一点小小的变化都会对测评结果产生重要的影响。如果权数定得不恰当，甚至主次颠倒了，可能会直接造成错误的结果；有的人在真正重要的指标上得了高分，但在次要的指标上得了低分，最后因总会不高而落选；相反，有的人在真正重要的指标上得了低分，在次要指标上得了高分，最后因总分较高而当眩在我国传统的人才测评中，绝大多数的赋权方法还只是凭主观直接决定，随意性较大，缺乏科学性。特别是，当测评指标体系较大时，人们的评判准确性较差，大大降低了测评的信效度。因此如何合理的确定权数也成了现代人才测评理论中的一种重要问题。
（1）主观经验法
（2）单位加权法
Xｃ＝X1＋X2＋…＋Xｎ
（3）加权平均法
加权平均法是指将根据子要素的分数在总体中所占的比率作为该子要素的权重的方法。假定有n个子要素，其测评数据分别为X1，X2，…，Xｎ，则每个子要素权重系数计算公式为：
式中，XT代表团体的总平均数，Xi为各子团体的平均数，ni为各子团体被测评人员的个数。例如，已知某企业各部门人员在某一测评项目上的平均成绩，要求该企业全体人员的总平均成绩，就要采用求总平均数的方法计算。
等量加权法就是将各测评要素赋予相同权数的加权法。由于各测评要素所采用的测评工具和方法不同可能导致测评数据的量纲不同，数据的分布也不同，如果简单直接地相加（如单位加权法）并不是真正地等量加权。等量加权的具体作法是先将具有不同单位的各测评要素上的分数转换到具有相同单位的统一量纲上来，然后再相加得到总分。最常用的转换分数就是标准分数(ｚ分数)，即先将各个测评要素的分数转换成标准分数，然后将各要素的标准分数相加合成一个总分Zｃ。计算公式为：
式中，Z1,Z2,…,Zｎ分别为各测评要素的标准分数。使用等量加权的条件是，各部分对总体必须具有同等重要性。
德尔裴法(Delphi Technique)是美国兰德公司赫尔默创造并用首先在未来学研究中被应用于直观预测的方法。它以分发征询表的形式，征求、汇集并统计个人意见或判断，以便在一些问题上使大家取得一致的意见，从而对未来作出预测。近年来，德尔斐法在社会学、管理学、心理学、教育学等领域也得到了广泛的应用。
①调查的内容由该领域的专家拟定并进行过充分讨论，调查表经过专家的精心设计，能够保证调查表的质量。
③调查的方式往往采用书信的方式进行，可以避免相互讨论对其他人判断的影响。由于评价者相互不见面，也消除了人情脸面的影响，能够真实地发表自己的意见。也可避免现场评价被某一人物或因素影响而产生“一边倒”的现象。
④德尔斐法的调查法将收回的调查问卷进行汇总、统计分析，然后将统计分析的结果反馈给评价者，由他们进行第二次评价，第二次评价时评价者可能会根据第一次的总的结果而对自己的判断进行一些调整。将第二次的结果回收后进行统计分析，如此往复，最后就会使专家们的意见趋于一致。
（6）多元回归法
y=a1X1 + a2X2 + a3X3 + ...+anXn + b
（7）矩阵运算法
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上式右边乘A-1，A-1 为A的逆矩阵，就有
这样，我们就获得了所需要的权向量（A1，A2，..., An）。此种方法的优点是能够在很大程度上排除指标权重系数确定过程中偶然因素的影响，比较稳定；其缺陷是需要投入太多的人力和物力，目前应用范围很有限。但随着网络的普及，测评数据较容易获得的情况下，此种方法将会越来越受到人们的欢迎。
