2.7 薪酬中的统计学
薪酬的内容很丰富，也很有趣。乐乐跟着公司的这个项目边做边学，发现其实有些内容和统计学相关，比如经常会提到的回归分析。在拿到了一些外部薪酬数据进行整理时，需要对获取的薪酬数据进行匹配，并根据公司内部的薪酬级别进行调整。但在实际的调研中，我们可能只获取到部分职位等级的薪酬数据，这样就需要用到回归分析了。
什么是回归分析呢？回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。比如对薪酬现状进行分析的时候，需要绘制薪酬散点图、制作回归曲线，求出回归曲线上各职级的薪酬数据。其实这个回归可以直接在Excel表中进行，并不需要运用专门的统计分析工具。
一般我们会根据各个薪酬等级对应的不同薪酬。
第一步：在Excel表选中两列数据后，点击插入选择散点图，具体如下：
第二步：选中横坐标轴，右击设置坐标轴格式，选择主要刻度单位，选1。
第三步：绘制回归曲线。选中所有的散点，右击添加趋势线，选择指数，点击显示公式、显示R平方值。
第四步：会出现y=35845e0.163x R2=0.8871 （R2会在0～1之间，越接近1，效果越好）。
回归值=35845*exp(0.163*薪酬等级)，如果R2是0.9以下，就需要重新调整。通过回归之后，R2值达到1，但这个是不是合理的呢？
接下来再看一看，内部偏离度和外部偏离度的概念。我们可以发现回归之后，有的等级薪酬偏高，有的偏低。内部偏离度是指员工原来的薪酬与企业同一薪酬等级对应的薪酬回归值相比的偏离程度。内部偏离度为正表示该员工比同一薪酬级别的其他员工薪酬高，反之为低，计算公式为：（现金总收入-回归值）／回归值。
外部偏离度是员工原来的薪酬与市场上薪酬的偏离程度。对标市场的分位值不同，外部偏离度为正，表示对比外部该级别的市场薪酬高。一定要注意核心人才与市场薪酬水平的对比，对于公司的核心人才，内外部偏离度都需要为正数，而对于公司的骨干人员，外部偏离度也需要为正数为佳。外部偏离度的计算公式：（现金总收入-对应分位值）／分位值。
比如市场薪酬数据如下：
薪酬等级为3的职位，对应外部市场10分位薪酬数据的外部偏离度为（49416-48764）/48764的百分比，结果等于百分之一。同等级别的薪酬对外部市场薪酬数据中的不同分位值就有不同的百分比。
通常在设计薪酬的时候，会针对不同的职级薪酬进行差异化的对标外部薪酬数据，职级越高对应的对标薪酬分位值也越高。但这样也会出现一个问题，就是对标完成之后薪酬曲线不够平滑，在薪酬水平递增处会出现较大的波动。所以需要对对标后的薪酬曲线再次进行拟合回归，使不规则、不平滑的曲线变得更加平滑。具体的做法是怎样呢？所有计算都可以通过Excel来完成，步骤如下。
首先是求出各分位值的LN值，计算公式=LN（分位值）。
其次就是求斜率。斜率表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度，即一次函数y=kx+b中的k值。就是把薪酬曲线中的数值回归成一条直线。通过斜率，可以调整本企业的薪酬曲线中各职级间薪酬差距的大小，斜率越大，职级间薪酬差距越大。计算公式=slope(LN列：职级列)，需要有锁定符号$。
再次求截距。截距表示一条直线与纵坐标轴Y相交点与原点之间的距离，即一次函数y=kx+b中的b值。就是把薪酬曲线中的数值回归成一条直线。通过截距可以调整本企业薪酬曲线与市场各分位薪酬曲线的差距，截距越大，本企业薪酬曲线的位置越高，所处市场分位水平越高。计算公式：Intercept(LN列：职级列)，需要有锁定符号$。
最后计算回归值，EXP(斜率*职级+截距)。
举例如下：
如果希望对标60、70分位的值来进行计算，得出的结果就是以下这样：
各级选取分位值是怎么计算出来的呢？计算公式=if(选取分位值>=75,75分位值+（选取分位值-75）*（90分位值-75分位值）/(90-75), if(选取分位值>=50,50分位值+（选取分位值-50）*（75分位值-50分位值）/(75-50)。
根据上面的数据再得出不同职级的薪酬最大最小值和极差，最终可以形成自己的薪酬体系数据。
还有一个函数的用处也很大，就是薪酬分位值的计算公式。比如人力资源部自己对外部市场上同一岗位做了数据调查，得到以下的数据。那怎样求这些数据中的不同分位值呢？计算公式为PERCENTILE(数据列,0.1)，10分位的数据为61044，25分位的数据为106776，把公式中的0.1调整为0.25即可。
乐乐终于理清了薪酬中使用统计知识的思路，也再次发现Excel的功能无比强大。