如何进行薪酬调查? 薪酬调查六大主要方法?

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所属分类:薪酬调查
根据薪酬调查数据的校正和整理,得出被调查劳动力市场的工资分布。 薪酬调查数据的统计分析方法通常为:数据整理法,频率分析法,集中趋势分析法,离散分析法,图表分析法,回归分析法。 这些方法将在下面详细介绍。 在一些咨询公司或政府部门的工资调查报告中,我们可能会使用这些方法或其中一些方法。
  1.数据整理方法
  统计分析方法通常使用数据排列方法。 首先将调查中相同类型的数据从高到低排列,然后计算数据排列中的中间数据,即25%点,中点是50%点和75%点。 高低工资企业应注意工资水平在75%甚至90%以上。 工资水平较低的企业应注意工资水平为25%。 一般企业应注意中点工资水平。 下表是一项调查。 部门中职员职位的薪水数据。
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  2.频率分析法
  如果被调查单位未提供特定职位的完整薪资数据,则只能收集特定职位的平均薪资数据。 在薪酬调整数据分析中,可以采用频度分析的方法来记录每个薪水线中各类型企业职位的平均薪水水平的频率,从而了解某类企业的一般薪水水平 发布。 为了更直观地观察,还可以基于调查数据绘制直方图(下面的图2)。 从下面的表1和图2可以很容易地看出,这一类人员的工资范围主要在1800元至2400元之间,这是大多数企业为此类人员支付的工资范围。
  表1分析了部门文员的工资频率分布。
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  3.趋势分析法
  趋势分析是统计数据处理和分析的重要方法之一,包括以下方法:
  (1)简单的平均法
  这种简单的评估方法是基于薪资调查的数据,并使用以下计算公式来找到某个职位的基本薪金数额,作为确定企业中类似职位的员工薪资的基本依据。 该方法使用起来相对简单,但是离群值(主要是最大值和最小值)可能会影响结果的准确性,因此,在使用简单平均值方法时,应首先删除最大值和最小值,然后进行计算。
  (2)加权平均法
  使用此方法时,将给不同公司的薪水数据赋予不同的权重,权重的大小取决于每个公司中担任相似职位的人数。 换句话说,当企业中从事某类工作的人数增加时,企业提供的薪水数据将对最终平均值产生更大的影响。 在这种情况下,不同规模公司支付的实际工资将对最终调查结果产生不同的影响。 因此,使用加权平均法来处理和分析数据比简单的评估方法更加科学和准确。 在调查结果基本可以代表该行业总体情况的情况下,加权平均更接近劳动力市场的真实状态。
  (3)中位数法
  使用此方法时,首先,按照大小顺序排列所有收集的统计数据,然后在中间位置找到该值,即以中位数为基础来确定某种类型的工资水平。 发布。 该方法最大。特征在于可以消除异常值,即最大值和最小值对平均工资值的影响。 但是,准确性明显低于上述方法,它只能显示当前劳动力市场的平均工资水平。
  4.离散分析
  离散分析是统计数据处理和分析的重要方法之一,包括特定的标准偏差分析以及四分位数和百分位数分析。 标准偏差分析可用于测试各种分配值与平均值之间的差距,但在薪水调查分析中并不常用。 在薪资调查分析中,我们经常使用百分位数和四分位数的方法来分析和测量统计数据的分散程度。
(1)百分位数法
  所谓的百分位数方法首先将某份工作的所有薪水调查数据从低到高排序,并将其分为10组。 每个组中包含的样本数量是企业调查总数的10%。 在百分位数中第五组数据中的最后一个数据必然是所有数据的中位数,可用于近似当前市场的平均薪水水平。
  例如,企业的工资水平处于市场的第75个百分点,这意味着75%的企业的工资水平低于企业。 百分比分析主要用于企业工资水平的战略定位,因为它直接揭示了企业工资水平在劳动力市场中的位置。 再举一个例子,有些公司将雇员的总现金报酬定位在市场的第60、75甚至90%百分位,而将所有现金报酬(基本工资加奖金或奖励)定位在第75个百分位。 分位数。
  (2)四分位数法
  四分位数分析的方法与百分位数分析的方法类似,不同之处在于,在执行四分位数分析时,将某个职位的所有薪资调查数据从低到高排序,并分为四组(百分位数,中间分为十组)  ,每个组中包含的数量是企业调查总数的1/4或25%(百分位数为10%); 在第二组(百分位数中的第一个)中,五个组中的最后一个数据)必须是所有数据的中位数,可以用来近似当前劳动力市场中的平均工资水平。
  5.图表分析方法
  图表分析方法是基于薪资调查数据的统计摘要和数据的汇总,然后根据某种格式准备统计表,然后再绘制各种类型的图形,例如直方图,饼图,折线图, 并根据需要生成结构图。 等等,一种分析补偿结果的方法。 图表分析法具有直观,形象,鲜明,清晰,简洁的特点,也是咨询公司经常使用的分析方法。
  示例:饼图
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  6.回归分析
  回归分析方法是借用SPSS,EXCEL等统计软件和其他回归分析功能,分析两种或两种以上数据之间的关系,以找出影响工资水平,工资差距或工资的发展趋势。 结构体。 预测。 示例:公司的月薪和工作评估得分表
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  通过观察散点图,这些散点是线性的,并且通过线性回归方程对回归方程进行分析:y = 9.2376x-1192.1,= 0.9933趋于1,这表明月薪和工作评估得分呈线性关系。 非常强壮。 月薪可以用工作评估分数来解释,而少则不能解释。
如何进行薪酬调查?	薪酬调查六大主要方法?
  回归分析方法通常使用公式和图表显示数据的集中趋势,并且可能的值范围基于一个或多个测量指标。 回归分析还将数据的可靠性与中心趋势线周围的数据分布联系在一起。 相关系数的值越接近或等于1,回归预测就越可靠。
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