"M方法"在不同的上下文中有不同的含義和套用。
在統計學領域，M方法是指線性模型中用於線性假設檢驗的一種方法，包括M檢驗、Wald檢驗和Rao的計分型檢驗等。這些檢驗的臨界值計算涉及到未知參數的估計。為了逼近這些檢驗的原假設分布，可以採用隨機加權的方法，這種方法不需要對冗餘參數進行估計，就可以得到檢驗的臨界值。隨機加權方法的漸近分布與原檢驗統計量在原假設之下的漸近分布相同，因此在局部對立假設之下可以實現對功效的計算。蒙特卡洛模擬結果表明，使用隨機加權方法來逼近原假設分布是非常精確的。
在編程領域，特別是在使用ThinkPHP框架時，"M方法"用於實例化模型類。例如，$User = M('User'); 會實例化一個名為 'User' 的模型類，這個方法支持跨項目調用，但因為沒有自定義的模型類，因此只能完成基本的CURD操作。M方法還有單例功能，多次調用並不會重複實例化。模型名參數在轉換成數據表時會自動轉換成小寫，符合ThinkPHP的數據表命名規範。此外，M方法還可以用於實例化繼承自Model類的其他公共模型類，如$User = M('CommonModel:User');。M方法有三個參數，分別用於指定模型名稱、設定數據表的前綴和設定資料庫連線信息。