大学排名通常采用多种统计方法和评估指标来综合评估大学的综合实力。以下是一些常见的排名统计方法：
加权平均法
将不同评估指标（如学术声誉、教师获奖、科研论文发表等）的得分进行加权求和，以得出总得分。
各项指标可能有不同的权重，以反映其相对重要性。
标准化处理
将各项指标的得分标准化到0-100分的区间，以便进行比较。
标准化方法可能包括取最高得分的大学的相对百分比作为满分基准。
主成分分析（PCA）
使用统计软件（如Matlab）对大量排名数据进行处理，提取主要成分进行排名。
PCA可以帮助减少数据维度，同时保留大部分信息。
特定指标排名
某些排名可能侧重于特定的指标，如教师获奖情况、高被引科学家数量、在顶级期刊上发表论文的数量等。
综合排名与专业排名
综合排名考虑学校的整体实力，而专业排名关注特定学科或领域的表现。
考虑多样性指标
包括学生就业率、国际化程度、学校资源（如图书馆藏书量、实验室设备等）。
异常数据处理
如果某个指标的数据分布异常，可能会采用常规统计方法进行处理，以确保排名的准确性。
排名机构会根据各自的评价体系和权重分配，综合上述方法得出最终的排名结果。不同的排名系统可能有不同的侧重点和评估指标，因此排名结果可能会有所差异。