分位值在薪酬的数据分析中是最重要的一个概念,不管是在和外部的数据对对标还是在内部的数据做结构分析,我们都是以分位值的数据来进行对标。
• 一组数据从大到小排序,最中间的那个位置,反应一组数据的中间水平
• 假如,某类岗位有同性质工作者100人
• 这100个人的工资各不相同。
• 把这100人的工资按照由小到大的顺序排列
• 75分位就是你在100个人的工资中按照顺序由小到大排在了第75位
• 一般来说,算分位,都是在同一行业、不同公司、同一部门、甚至是同一岗位来比较的
薪酬的中位值就是一组薪酬数据中的中间位置的那个薪酬数据,我们在做薪酬数据分析的时候一般都是以中位值为标准进行数据的对标。
在EXCEL中各个分位值以 PERCENTILE函数来进行计算。A组薪酬中位值的公式是:
PERCENTILE(F56:K56,0.5) ,选择数据组的范围,50分位就是0.5,以此类推。
要了解薪酬的重叠度,首先需要了解公司内部的职级体系,因为重叠度是在职级体系的基础行建立的。
比如我们所看的是一家公司的管理层和专家层级的职级体系,首先在公司内部有M和P的两个序列的职级,M从M1-M7,P从P1-P8,每个职级对应不同的职位,同时在各个职级之间又划分不同的档位,比如M2分位 M2-1到M2-5。
因为我们现在的薪酬体系是以宽带薪酬为基础建立的,在薪酬档位的划分上又可以划分为等差的新薪酬档位和等比的薪酬档位。等差的薪酬档位一般适用于薪酬比较稳定,简单的企业,等比的薪酬档位适用于薪酬偏激励性的企业。因为等差的薪酬档位每个档位之间的薪酬是一个稳定的数据,但是等比的薪酬方位是档位越高,薪酬的涨幅越大,所以相对来说薪酬是具备有竞争性的。
为了在每个职级之间使薪酬更加的有竞争力,并且员工的发展方向有多样性,我们在每个职级之间进行了薪酬的重叠,M2的高档位的薪资对应M3的低档位的薪资,这样就实现薪酬的重叠。
M2-4 = M3-2
M2-5 = M3-1
那如何算每个层级的薪酬重叠度呢,我们的公式如下
M2薪酬重叠度 =( M2最大值-M3最小值)/ (M2最大值 – M2 最小值)
薪酬重叠度能分析判断公司内部结构的合理性,职级越高薪酬重叠度就越小,不同的行业的薪酬重叠度数据是不一样,比如互联网行业和制造业,相对来说制造业的薪酬重叠度会大于互联网的薪酬重叠度。
薪酬带宽度也就薪酬变动比,这个指标数据主要是来分析判断各个层级之间薪酬带宽的幅度,薪酬带宽度的计算公式是:
同一薪资等级范围内的 最高值与最小值薪资之差与最小值之间比例
(MAX-MIN)/ min
每个层级的薪酬带宽度的数据也是不一样的,职级越高薪酬的带宽度越大。因为职级越高职级的薪酬结构构成就越多,相对来说职级的带宽就越大。
中位值极差是指内部每个层级的薪酬中位值之间的中值变动比,数据的大小决定在薪酬曲线的变动率,中位值极差的计算方式如下:
M2中位值极差 = (M2中位值-M1中位值)/ M1中位值
职级越高中位值极差的数据越大,主要是因为随着职级的上升,职级之间的增幅变大,中位值极差的数据也会增大。
薪酬CR值就是薪酬比较率CR值的概念是企业内部岗位或者层级的中位值数据与市场中位值数据的对比,具体的计算方式是:
CR = 内部中位值 / 市场中位值
当CR值大于1的时候,说明岗位的竞争性大于市场
当CR值小于1的时候,说明岗位的竞争性小于市场
偏离度是企业内部岗位的中位值数据与市场中位值数据的偏离度,其计算公式为
所以偏离度的数据会有正值和负值,也就是我们所说的正偏离和负偏离,在做岗位薪酬偏离度的时候除了要去计算偏离度的数据,我们要要去分析计算内部岗位中位值数据在市场数据的区间。
比如上图中的岗位年度中位值数据,和市场的各个中位值数据进行对标,最后我们通过对标来分析判断内部的中位值在市场上是在哪个区间,在做这个分析判断的过程中,是通过IF函数来实现数据的对标,具体的函数如下:
=IF(E2>=J2,">p90",
IF(E2>=I2,"p75-p90",
IF(E2>=H2,"p50-p75",
IF(E2>=G2,"p25-p50",
IF(E2>=F2,"p10-p25",
IF(E2<F2,"<p10"))))))
在宽带薪酬中,每个层级都有薪酬的上线和下限,在做薪酬的结构调整中,如何来确定每个层级的上限和下限薪酬,我们根据层级中的薪酬上限和下限的公式得到一下两个公式
(层级薪酬上限+层级薪酬下限)/2 =层级薪酬中位值
(层级薪酬上限-层级薪酬下限)/ 层级薪酬下限 = 薪酬变动比
通过这两个公式,我们发现薪酬的上限和下限是和层级的中位值和薪酬变动比相关,所以我们解一元二次方程,得出薪酬上限和下限的计算公式
宽带最小值= 2*中点値 /(薪酬变动比 +2)
宽带最大值 = 2*新中点値 -最小值
所以在确定个层级的薪酬上限和下限的时候就可以用这个公式来进行计算,但是需要提前偶的层级的中点値和变动比的数据。