Modelización formal de resultados educativos (desvinculación de los estudios, rendimiento estudiantil, etc.) y de diversos constructos, tales como motivación por el aprendizaje, adaptación a la vida universitaria, cansancio emocional, etc. Identificación de los factores explicativos asociados al fenómeno de interés y evaluación de su impacto relativo. Mediante el modelado multivariante se procura obtener pronósticos de la variable a explicar que estén lo menos alejados posible de los valores reales (buena capacidad predicitva), a partir del menor número posible de factores explicativos (parsimonia).
Diseño de instrumentos y evaluación de sus propiedades métricas a escala piloto y a gran escala. Se debe garantizar que el instrumento sirva a los fines para los que fue construido (validez) y puesto que todo proceso de medición está afectado de error aleatorio también es necesario evaluar la precisión de las medidas (fiabilidad). El análisis de los ítems permite, por ejemplo, la identificación de ítems que no discriminan adecuadamente, que presentan funcionamiento diferencial entre grupos (sexo, etnias) o cuya eliminación mejora las propiedades métricas del instrumento. Estos análisis estadísticos, junto con criterios sustantivos, conducen a la versión final del instrumento.