数据收集于2021年初，采用了三项调查；QS全球雇主调查、QS全球学术调查 和由商学院自行完成的一项调查。为形成此类排名，QS没有要求学校调查其校友。
收到的数据基于2021年毕业班（职业/就业统计）和2021年入学班（班级构成信息）。关于就业信息，我们要求在毕业后六个月采集此类数据。当无法获得这些数据时，我们使用学校提供的最新可用数据。
要进入2022年金融硕士排名、2022年管理硕士排名、2022年营销硕士排名或2022年商业分析硕士排名，必须满足以下条件：
- 主要在校园内听课（即不是远程学习）
- 至少曾从一个班毕业
- 所读过的班级至少由10名学生组成
- 持有AACSB、EFMD或AMBA的认证，或在著名的QS星级审核中获得3+星级
该方法适用于参加全日制和非全日制课程以及体验前和体验后课程。
2022年质量管理硕士排名明细
- 就业能力–35%
- 校友成果–15%
- 经济效益–20%
- 思想领导力–20%
- 班级和教师多样性–10%
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要进入2022年管理学硕士排名，相关课程必须由商学院教授，且主要与企业管理相关。当有疑问出现，我们就课程与学校协商。
2022年金融学硕士排名细目
- 就业能力–30%
- 校友成果–20%
- 经济效益–20%
- 思想领导力–20%
- 班级和教师多样性–10%
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要进入2022年金融学硕士排名，相关课程必须由商学院教授，并与金融学相关。考虑金融硕士时，我们还纳入了金融工程硕士（MSFE）课程。虽然有人认为MSFE项目过于强调定量技能，但我们发现，情况并非总是如此，且因而它们具有可比性。
2022年QS商业分析硕士排名明细
- 就业能力–30%
- 校友成果–20%
- 经济效益–20%
- 思想领导力–20%
- 班级和教师多样性–10%
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2022年QS 市场营销硕士排名
- 就业能力–35%
- 校友成果–15%
- 经济效益–20%
- 思想领导力–20%
- 班级和教师多样性–10%
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指标：
就业能力
该排名的核心是QS全球雇主调查—其询问雇主愿意选择招聘哪些学校的毕业生。该项调查已进行了20多年。2015年至2019年期间，我们收集了数十万份由近45000名全球雇主向QS全球雇主调查提交的大学和商学院提名书。这些从各个部门和行业的公司获得的大量信息，使我们得以在相关排名中增加就业能力的权重。最近参加调查的雇主包括麦肯锡公司、美国银行、优步、脸书、谷歌等。
校友成果
校友成果指数关注全球最大公司（包括苹果、亚马逊、瑞银、美国国际商用机器公司、微软、摩根大通、埃克森美孚、美国电话电报公司、百事可乐）中6万名首席执行官、高管和董事会成员曾就读的学校。等等为此，我们考虑了150多个全球和地区的名单，包括福布斯2000、全球财富500强社交媒体影响力人物和各种专业出版物。
经济效益
我们使用了许多数据点来确定商业硕士课程的投资回报。我们通过了解硕士后的平均工资与非硕士毕业生的地区平均工资的差异并考虑了研究期间丧失的工资以及学费和生活成本（使用Mercer统计数据），来考虑10年投资回报率。
我们认为，与一些采用五年法的排名相比，10年的投资回报更具代表性和意义。该方法不涉及贷款或奖学金。我们认识到：没有财务回报计算是完美的，但我们相信：我们采用可用数据进行的投资回报计算已经达到最佳水平
思想领导力
本指标基于来自世界各地95000名专业学者的大学和商学院提名书。这些专业学者选出了自己认为在各自学科领域实力最强的院校。我们还纳入研究影响；根据QS按学科世界大学排名，我们衡量每篇论文的引用率而不是每位教员的引用率。在这里，我们考虑的另一个指标是拥有博士学位教师的百分比。
班级和教师多样性
为了反映课程的多样性，我们考虑课程中女学生和女教师的组合（女学生和女教师比例相等的学校获得尽可能高的分数）。此外，我们从总体上还考虑了商学院留学生和国际教师的比例。
常见问题
Q）如果商学院提交了一个以上的课程排名怎么办？
A）只纳入排名最高的课程。这并不是说后续课程的排名不高。进行这些排名的初衷不是澄清。由于我们的主要指标之一包括多样性，纳入或组合来自不同地点的多个课程可能导致数据不准确。
Q）如何计算汇率？
A）截至2019年1月1日，汇率是准确的，而声誉调查中报告的工资是使用相关年份的平均值换算的。转换率确实会波动，我们在计算时会考虑到这一点。
Q）如何验证数据？
A）对从学校收到的所有数据进行核查，包括与历史数据、同等学校和其他已公布来源进行比较（如有可能）。如果发现更准确的信息来源，QS保留更改信息的权利。此外，还对雇主/学术调查问卷中的多项或虚假条目进行了审查。
Q）如果学校没有提供所需的所有数据怎么办？
A）当（少数学校）没有提供数据时，QS全球雇主调查、QS全球学术调查等QS调查与QS公众参与研究一起使用，以作出准确估计。资料来源包括学校的就业报告和班级简介。
Q）如果学校没有提供数据，你如何确定所使用的信息是准确的？
A）将这些案例中使用的信息与若干来源进行比较，并尽可能核实以得出最准确的数字。
Q）如何公平地应用权重以获得总分？
A）我们使用z分数来确保数据的可靠组合，以产生准确和公平的总体排名。你可以在这里阅读更多关于z分数的信息。
Q）为什么你可能希望在场的学校并不在场？
A）不符合排名所需的标准、课程太新、没有提供足够的数据的学校将被排除在外。
Q) 为什么排名顺序会有差距？
A）出版后，QS了解到一些学校不符合排名。我们从排名中删除了这些课程，但其他学校仍保持原来的位置。
Q）我们是商学院，并希望进入下一个排名。我们需要做什么？
A）联系ranking@qs.com，了解关于排名的其他问题。
