В условиях цифровой трансформации государства и общества активное применение находит индикативный подход к анализу цифровизации и управлению ей. Однако специфика данных в этой области порождает методологические проблемы, включая статистическое дублирование. В статье рассматриваются различные методы формирования композитных индексов цифровизации, основанные на вторичном агрегировании главных компонент с целью преодоления дублирования. Выдвигается гипотеза, что нет единого лучшего метода вторичного агрегирования и предпочтительность методов зависит от решаемых задач индикативной оценки. Отсутствие в литературе консенсуса о лучшем методе агрегирования для расчета композитных индексов делает данное предположение обоснованным. Также описан ряд распространенных методов агрегирования. Для рассмотрения гипотезы разбираются два из возможных методов вторичного агрегирования, а также отказ от него. Преимущества этих двух методов анализируются на примере задач рейтингования и анализа сильных и слабых сторон объектов. Данными выступают главные компоненты, выделенные из 21 показателя цифровизации за 2014 и 2016 гг. Корреляционный анализ результатов их вторичного агрегирования и сопоставление рейтингов стран показали: для разных задач подходят различные из анализируемых методов. Это обусловлено соответствием свойств методов требованиям, предъявляемым решаемыми задачами. Практическая применимость рассмотренных методик для анализа цифровизации продемонстрирована на примере Российской Федерации. Исследование подтвердило необходимость учета свойств методов формирования индексов для выбора методов, наиболее соответствующих решаемым задачам. Полученные результаты могут стать основой для разработки классификации требований, предъявляемых задачами индикативной оценки, что также поспособствует систематизации методов агрегирования, представляющей практическую пользу в рамках индикативного подхода.