3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）、简单平均法
简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确 定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大 值Байду номын сангаас最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与 最小值，然后再作出计算。
（2）四分位法 四分位分析与百分位分析的方法是类似的，只不过在进行四分位分析时，首先将某种
岗位的所有薪酬调查数据从低到高排列，并划分为四组（百分位中是划分为 10 组），每组中 所包括的数量分别为企业调查总数的 1/4 即 25%（百分位中是 10%）；处在第二小组（在百 分位中是第 5 个小组）中的最后一个数据必然是所有数据的中值，可以用它来近似地代表当 前劳动力市场上的平均工资水平。 5、图表分析法
2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数
据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位 平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察， 还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位 人员的工资主要浮动范围介于 1800 元和 2400 元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人 员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
图表分析法是在对薪酬调查数据进行统计汇总，并对数据进行整理的基础上，按照一定 格式制作统计表，然后根据需要制作成各类图形如柱状图、饼形图、折线图、结构图等，对 薪酬结果进行分析的一种方法。图表分析法具有直观、形象、鲜明、清晰和简洁的特点，也 是咨询公司常常采用的分析方法。 示例：饼状图
示例：柱状图
示例：折线图
出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特 点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法， 它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析
离散分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括标准差分析和四分位、百分 位分析等几种方法。利用标准差分析可以检验各种分布值与平均值之间的差距大小，但是在 薪酬调查分析中并不常用。在薪酬调查分析中，我们还是经常采用百分位和四分位的方法， 分析衡量统计数据的离散程度。 （1）百分位法
薪酬调查常用统计分析方法介绍
对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常 薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、 图表分析法、回归分析法。下面众达朴信对这几种方法为大家分别作详细的介绍，我们很可 能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方 法，希望大家对方法概念的理解有一个初步的认识。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排 列中的中间数据，即 25%点处、中点即 50%点处和 75%点处。工资水平高低企业应注意 75% 点处，甚至是 90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意 25%点处的工资水平，一般的 企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。
所谓的百分位法，首先将某种岗位的所有薪酬调查数据从低到高排列，划分为 10 组， 每组中所包括的样本数分别为企业调查总数的 10%；在百分位中的第 5 个小组中的最后一个 数据必然是所有数据的中值，可以用它来近似代表当前市场上的平均薪酬水平。 例如，某企业的工资水平处于市场的第 75 个百分位上，这就意味着有 75%的企业的工资水 平都比该企业低。百分位分析主要应用于企业工资水平的战略定位上，因为它直接揭示了本 企业工资水平在劳动力市场上的地位。再如，有些公司将员工现金薪酬总额定位在市场上的 第 60 个、第 75 个甚至第 90 个百分位上，而将全部现金薪酬（基本工资加奖金或奖励）定 位在第 75 个百分位上。 简单来讲： 分位值 分位值是随机变量的特征数之一。将随机变量分布曲线与 X 轴包围的面积作 n 等分,得 n—1 个值(x1、x2、 … 、xn−1)这些值称为 n 分位值。简单来说，分位值表示有 n%的数据小于此数 值，反映市场的薪酬水平。25P—表示有 25%的数据小于此数值，反映市场的低端水平；50P —表示有 50%的数据小于此数值，反映市场的中等水平。75P—表示有 75%的数据小于此数 值，反映市场的较高端水平。下图是以 50P 为例。
6、回归分析法 回归分析法是借用一些数据统计软件，如 SPSS、EXCEL 等所提供的回归分析功能，分析两种 或多种数据之间的关系，从而找出影响薪酬水平、薪酬差距或薪酬结构的发展趋势进行预测。 示例：某公司月工资与职位评价得分表
通过对散点图观察，这些散点呈现线性状，用一元线性回归方程分析，得出回归方程为： y=9.2376x－1192.1， =0.9933 趋于 1，这说明月工资与职位评价得分的线性相关性很强，月 工资能被职位评价得分解释的部分较多，不能被解释的部分较少。
800,000
薪酬水平回归分析
单 位
600,000
：
元
人 400,000
民
币
200,000
/
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
10分位
25分位
50分位
75分位
90分位
公司薪酬
简单来说： 加权平均值 即将各数值x1、x2、 … 、xn乘以相应的单位数N1、N2、 … 、Nn，然后加总求和得到总体值， 再除以总的单位数。
(x1 × N1 + x2 × N2 + ⋯ xn−1 × Nn)�(N1 + N2 + ⋯ Nn)
（3）、中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找
对于企业明确自身整体薪酬水平在市场中的定位有很大帮助。通过我们大量的数据检验，最 终确定指数回归的拟合程度最好。 指数回归函数的数学表达式为： Y=e^(aX+b)，其中 X 代表众达朴信薪酬等级，Y 代表薪酬水 平。
由于回归分析得到的曲线穿行于各等级散点之间，因此企业可以根据目标曲线上各等级 的薪酬数额、以及该等级上在岗员工数量，预估企业整体薪酬总额。
（2）、加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家
企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多， 则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企 业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据 比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起 经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
回归分析法通常用公式和图表来显示数据的集中趋势，以一项或多项测量指标为基础可能的 取值范围。回归分析也把数据的信度与数据在集中趋势线周围的分布状况联系起来。相关系 数或 的值越接近 1，回归预测也就越可靠。 调研报告中的具体应用：
通过回归分析法，形成薪酬回归曲线，可以反映出市场薪酬水平随等级上升的变化趋势，