在顾客满意度指数测评中，常用的方法是（）。A. 偏最小二乘法B. 交叉频率分析C. 线性结构关系分析D. 多元回归分析E. 方差分析

本题考查顾客满意度指数测评中常用的方法。解题思路是需要对每个选项所涉及的方法进行分析，判断其是否为顾客满意度指数测评中常用的方法。

• 选项A：偏最小二乘法
  偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）是一种多元统计分析方法，它结合了主成分分析和多元线性回归的优点。在顾客满意度指数测评中，由于顾客满意度的影响因素众多，且各因素之间可能存在复杂的相关性，偏最小二乘法可以有效地处理这些问题，通过提取潜在变量来建立模型，从而对顾客满意度进行评估。所以偏最小二乘法是顾客满意度指数测评中常用的方法。
• 选项B：交叉频率分析
  交叉频率分析主要用于研究两个或多个分类变量之间的关系，它通过列联表的形式展示不同类别之间的频数分布，重点在于分析变量之间的关联程度。但它并不能直接用于构建顾客满意度指数模型，所以不是顾客满意度指数测评中常用的方法。
• 选项C：线性结构关系分析
  线性结构关系分析（Linear Structural Relations，LISREL）虽然也是一种用于分析变量之间关系的方法，但它在实际应用中相对复杂，对数据的要求较高，并且在顾客满意度指数测评领域，其使用频率不如偏最小二乘法和多元回归分析高。所以它不是顾客满意度指数测评中最常用的方法。
• 选项D：多元回归分析
  多元回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。在顾客满意度指数测评中，可以将顾客满意度作为因变量，将影响顾客满意度的各种因素（如产品质量、服务水平、价格等）作为自变量，通过建立多元回归模型来分析这些因素对顾客满意度的影响程度，进而对顾客满意度进行预测和评估。所以多元回归分析是顾客满意度指数测评中常用的方法。
• 选项E：方差分析
  方差分析主要用于比较多个总体的均值是否相等，它侧重于研究不同组之间的差异。在顾客满意度指数测评中，方差分析不能直接用于构建顾客满意度指数模型，所以不是顾客满意度指数测评中常用的方法。