霍兰德职业兴趣理论将人的职业兴趣划分为六种基本类型：现实型（R）、研究型（I）、艺术型（A）、社会型（S）、企业型（E）和常规型（C），简称RIASEC模型。测试完成后，需通过标准化计分方法得出各类型的得分，并据此确定个体的职业兴趣代码。该过程直接影响后续职业匹配的准确性。
标准霍兰德测试通常包含多个题目，每个题目对应一个或多个兴趣类型。被试者根据自身偏好对选项进行评分（如Likert量表1-5分）或选择最符合/最不符合的陈述。计分时，将所有指向同一类型的题目得分相加，得到该类型的原始分。例如，若测试中有8道题涉及“现实型”，则这8题得分总和即为R分。不同版本的问卷题目数量和分布可能不同，但计分逻辑一致。
原始分需转换为可比较的标准化分数。部分专业测评系统采用T分数（均值50，标准差10）或百分位数进行转换，以消除题目数量差异带来的偏差。但在多数自评版或简化版测试中，直接使用原始分排序即可满足基本需求。关键步骤是按得分从高到低排列六种类型，取前三位构成“霍兰德职业代码”（Holland Code），如“ISA”表示研究型最高，其次为社会型和艺术型。
- 计分必须基于完整作答：缺答超过10%的问卷应视为无效，因缺失数据会导致类型得分失真。
- 避免主观调整分数：即使某类型得分略低但自我感觉强烈，也不应人为修改排序，否则破坏测评客观性。
- 关注分数差距：若前三名得分接近（如相差≤3分），说明兴趣广泛，职业选择范围较宽；若第一名显著高于其他（如差≥8分），则兴趣集中，适合特定领域。
职业代码的解读需结合类型间的兼容性。霍兰德提出相邻类型具有较高相关性（如R与I、I与A），而对角类型（如R与S、E与I）通常互斥。因此，代码中若包含不相邻或对角类型，需谨慎解释。例如，“REC”组合中R与C相邻，但E与C虽非对角却在实践中常有冲突（企业型偏好影响他人，常规型偏好结构化任务），此时应参考具体得分高低判断主导倾向。
常见错误包括仅凭代码字母顺序判断职业方向，忽略实际得分数值。例如，“AES”与“SEA”虽含相同字母，但主导类型完全不同，对应的职业建议也截然不同。必须依据得分排序而非字母排列。此外，部分在线测试自动输出三位码，但未提供各类型具体分数，导致用户无法评估兴趣强度或模糊性，此类结果参考价值有限。
专业应用中，建议使用经信效度检验的正式量表（如Strong Interest Inventory中的Holland scales或Self-Directed Search），并由受过培训的人员解读。自测版本可用于初步探索，但不可替代职业咨询。最终职业决策应结合能力、价值观、工作经验等多维信息，而非仅依赖兴趣代码。
