薪酬调查，是企业薪酬管理中不可或缺的一种手段。它是企业在薪酬水平定位时的一个重要依据，确保企业在吸引及保留人才方面拥有薪酬方面的竞争力。
然而，薪酬调查费时费力，而且需要很强的专业及数据分析能力才能完成，因此，一些大企业会把这项工作外包给专业的人力资源公司来做。当然，这需要企业拿出一笔不菲的预算。
如果企业老板不愿意花钱，只想让人力资源部门来完成这项工作，HR该怎么办？这确实是一个非常头疼的问题。
特别是hr好不容易费尽九牛二虎之力弄来的薪酬数据，却不知道该怎么分析，如何是好。HR案例网就与大家分享一下一些简单有效的分析方法，希望能给大家的工作起到一定的帮助。
说明：以下方法适合数据量不是很大的情况下使用。
一、数据排列法（薪酬分位值）这种方法可以采取两种实现的途径，一种是直接用EXCEL中的函数，一种是手工计算。
先来解释一下薪酬分位值。分位值就是把一组薪酬数据按照一定的百分比进行统计分析。就拿薪酬四分位来说，就是把数据从高到低进行排列，然后计算出25%、50%、75%的数值。
25分位值表示有25%的数据小于此数值，反映市场薪酬较低端水平。
50分位值表示有50%的数据小于此数值，反映市场薪酬中等水平。
75分位值表示有75%的数据小于此数值，反映市场薪酬较高端水平。
当然还可以计算10%和90%的数值，这属于薪酬十分位。我们下面以薪酬四分位来举例，十分位可以进行类推。
1、EXCEL函数法
EXCEL中可以使用两个函数QUARTILE（四分位）和PERCENTILE（百分位）。
插入函数→选择统计类别→找到QUARTILE或者PERCENTILE函数
在函数参数选择中，参数Array拖选数据所在的单元格；参数Quart可以选择0~4五个数字，0和4代表找出该组数据中最小值和最大值，而1，2，3分别对应的就是这组数据中的25%、50%、75%的值。
利用该函数，我们可以快速知道该组数据的25%分位值是1830，50%分位值是1900，75%分位值是1955。
PERCENTILE函数使用与QUARTILE差不多，不过就是用K取代了Quart，而且参数K可以选择任意的0~1之间的百分点值。比如90%分位的值就是1980。
2、手工计算
EXCEL函数计算很快，但是如果我们知道具体的计算方法，无疑是多了一项知识。还是以上面的数据表格为例，薪酬四分位计算方法及步骤如下：
①11个数，中间一共有10个间隔，每个四分位间有10÷4=2.5个数字
②计算第一个分位——25%分位的值
1+2.5×1=3.5，表示第三个数与第四个数0.5处的数值，即1800+0.5×（1860-1800）=1830
③计算第二个分位——50%位置的值（中位值）
1+2.5×2=6，表示第六个数的值，即1900
④计算第三个分位——75%位置的值
1+2.5×3=8.5，表示第八个数与第九个数0.5处的数值，即1950+0.5×（1960-1950）=1955
薪酬十分位的手工计算方法可以用此进行类推。
二、频率分析法如果HR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。
三、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
简单平均法就是把所有数据加起来，然后除以数量个数，得出一种平均数据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性（有人总吐槽被平均了，实际就是受到这个异常值的影响了），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、加权平均法
加权平均就是对简单平均发的改进。我们可以根据不同企业的工资数据乘以不同的权重（根据企业规模大小，该岗位员工人数等来确定权重），然后再相加起来求平均值，在这种情况下，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。该方法唯一的难点就是权重该如何进行设置的问题。
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。
以上就是为大家介绍的三种处理薪酬调查数据的分析方法，当然还有更加复杂和专业的回归分析法，它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。限于水平与篇幅，在这里就不与大家进行解释说明了。（小编自身也要加强学习！）
