综合评价是指对多属性体系结构描述的复杂对象或系统收集有关信息，客观评价其整体性运行状态(好、差)的过程。其理论和方法已成为经济管理、工业工程及决策等领域不可缺少的重要内容。 比较和总结现有的综合评价法，存在以下几点不足：(1)指标体系建立的合理性研究不够，一般是在已建立的指标体系上进行综合评价方法的数学模型的研究；(2)现有综合评价方法都是解决被评对象的排序问题，而未对综合评价方法中各个指标的情况进行研究；(3)现有综合评价方法中指标的度量有定性的和定量的，定性的要向定量转化，即使定量的也难用确定的量描述，因而获得的数据信息带有模糊性。 为了解决这些不足，本文提出一种更完善、更合理、更科学的综合评价方法——模糊因子综合评价法。由于获取的数据带有模糊性，首先用隶属度、模糊评价矩阵、模糊变换建立多级模糊多目标综合评价法进行初级评价，排出被评价对象综合值的顺序；其次在初级评价的基础上挖掘更多数据信息而进行详细评价，并首次尝试采用现代统计算法中的EM算法进行因子分析计算，求出得分因子，分析出被评对象的在哪些方面有优势和劣势。 任何一种综合评价法都需在一个合理的指标体系上研究，本文研究了一套评价指标体系合理性的多元统计方法。用正态分布的假设检验和共同度初评其合理性，再用因子分析、主成分分析、相关性系数、线性结构关系模型再次验证其合理性。 最后，本文使用模糊因子综合评价法评价教师的教学质量。不仅排出了被评教师的教学质量的顺序，而且分析出综合分值接近的教师在特定方面的优势和劣势；同时验证了EM算法与主成分法进行因子分析的结果一致，说明EM算法是可行的，而且其稳定性比较好，收敛性比较快。在此基础上，又用EM算法进行详细评价，又与传统的方法比较，也取得比较满意的结果。 总之，本文提出的模糊因子综合评价法有非常好的实用性，对完善综合评价方法、理论具有重要的意义。