1）計算一下相關係數，如果超過0.9(特別是0.95)，為強相關(即重複)，可以只用其中一個指標。但是要從原理上或經驗上分析兩者是否實質相關(即不是數字上巧合)。通常容易證明。

如果從原理上或經驗上不能證明實質相關，且指標值增長或下跌太快，則KPI考核前還要重新計算相關係數，看是否變小。總之，要保持懷疑的態度。

相關係數0.8～0.9之間要酌情處理。

0.5～0.8之間，為弱相關，這時前面的單指標不適用。

解決方法一是採取複合指標。例如體重指數就是用體重除以身高的平方，這樣就不受體重和身高兩者間相關的困擾了。複合的方法根據需要靈活掌握。

再一種是採取雙指標。可以直接使用原來的兩個指標。

2）如果兩指標或多指標相關(或說重複)，又不想丟棄任何一個時，一開始就可以進行因子分析(透過統計軟體5分鐘完成)。提取出具有實際意義的公因子(例如與某個原KPI指標意義相近的因子，或更能反映管理意義的複合因子)，作為KPI指標。雙指標強相關時只需提取一個公因子。

如果相關性不太強時，可能需要提取兩個公因子(多指標相關時可能超過2個公因子)。由於公因子之間是完全獨立的，所以能更好的反映績效，獎懲有針對性。很多經濟和社會觀察指標都是用的公因子。

也需要從原理上或經驗上證明指標間實質相關，一般容易證明。

如果原理上實在不能證明兩個指標實質相關，且指標值增長或下跌迅速，KPI考核前驗證一下公因子是否有大變化。這用統計軟體操作只要5分鐘。