近紅外光譜儀分析方法包括校正和預測兩個過程：

　　（1）在校正過程中，收集一定量有代表性的樣品（一般需要80個樣品以上），在測量其光譜圖的同時，根據需要使用有關標準分析方法進行測量，得到樣品的各種質量參數，稱之為參考數據。通過化學計量學對光譜進行處理，并將其與參考數據關聯，這樣在光譜圖和其參考數據之間建立起一一對應映射關系，通常稱之為模型。雖然建立模型所使用的樣本數目很有限，但通過化學計量學處理得到的模型應具有較強的普適性。近紅外光譜儀對于建立模型所使用的校正方法視樣品光譜與待分析的性質關系不同而異，常用的有多元線性回歸，主成分回歸，偏小二乘，人工神經網絡和拓撲方法等。顯然，模型所適用的范圍越寬越好，但是近紅外光譜儀模型的范圍大小與建立模型所使用的校正方法有關，與待測的性質數據有關，還與測量所要求達到的分析精度范圍有關。實際應用中，建立模型都是通過化學計量學軟件實現的，并且有嚴格的規范（如ASTM6500標準）。

　　（2）在預測過程中，首先使用近紅外光譜儀測定待測樣品的光譜圖，通過軟件自動對模型庫進行檢索，選擇正確模型計算待測質量參數。

　　近紅外光譜儀近紅外分析技術的一個重要特點就是技術本身的成套性，即必須同時具備三個條件：

　　（1）各項性能長期穩定的近紅外光譜儀，是保證數據具有良好再現性的基本要求；

　　（2）功能齊全的化學計量學軟件，是建立模型和分析的必要工具；

　　（3）準確并適用范圍足夠寬的模型。

　　這三個條件的有機結合起來，才能為用戶真正發揮作用。因此，在購買儀器時必須對儀器提供的模型使用性有足夠的認識，特別避免個別商家為推xiao儀器所做的過度宣傳的不佳誘導，為此付出代價的廠家有之，因此，一定要對近紅外光譜儀廠家提供模型與技術支持情況有詳細了解。