2.7 薪酬中的統計學
薪酬的內容很豐富，也很有趣。樂樂跟著公司的這個項目邊做邊學，發現其實有些內容和統計學相關，比如經常會提到的回歸分析。在拿到了一些外部薪酬數據進行整理時，需要對獲取的薪酬數據進行匹配，并根據公司內部的薪酬級別進行調整。但在實際的調研中，我們可能只獲取到部分職位等級的薪酬數據，這樣就需要用到回歸分析了。
什么是回歸分析呢？回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。比如對薪酬現狀進行分析的時候，需要繪制薪酬散點圖、制作回歸曲線，求出回歸曲線上各職級的薪酬數據。其實這個回歸可以直接在Excel表中進行，并不需要運用專門的統計分析工具。
第一步：在Excel表選中兩列數據后，點擊插入選擇散點圖，具體如下：
第三步：繪制回歸曲線。選中所有的散點，右擊添加趨勢線，選擇指數，點擊顯示公式、顯示R平方值。
第四步：會出現y=35845e0.163x R2=0.8871 （R2會在0～1之間，越接近1，效果越好）。
回歸值=35845*exp(0.163*薪酬等級)，如果R2是0.9以下，就需要重新調整。通過回歸之后，R2值達到1，但這個是不是合理的呢？
外部偏離度是員工原來的薪酬與市場上薪酬的偏離程度。對標市場的分位值不同，外部偏離度為正，表示對比外部該級別的市場薪酬高。一定要注意核心人才與市場薪酬水平的對比，對于公司的核心人才，內外部偏離度都需要為正數，而對于公司的骨干人員，外部偏離度也需要為正數為佳。外部偏離度的計算公式：（現金總收入-對應分位值）／分位值。
比如市場薪酬數據如下：
通常在設計薪酬的時候，會針對不同的職級薪酬進行差異化的對標外部薪酬數據，職級越高對應的對標薪酬分位值也越高。但這樣也會出現一個問題，就是對標完成之后薪酬曲線不夠平滑，在薪酬水平遞增處會出現較大的波動。所以需要對對標后的薪酬曲線再次進行擬合回歸，使不規則、不平滑的曲線變得更加平滑。具體的做法是怎樣呢？所有計算都可以通過Excel來完成，步驟如下。
首先是求出各分位值的LN值，計算公式=LN（分位值）。
其次就是求斜率。斜率表示一條直線相對于橫坐標軸的傾斜程度，即一次函數y=kx+b中的k值。就是把薪酬曲線中的數值回歸成一條直線。通過斜率，可以調整本企業的薪酬曲線中各職級間薪酬差距的大小，斜率越大，職級間薪酬差距越大。計算公式=slope(LN列：職級列)，需要有鎖定符號$。
再次求截距。截距表示一條直線與縱坐標軸Y相交點與原點之間的距離，即一次函數y=kx+b中的b值。就是把薪酬曲線中的數值回歸成一條直線。通過截距可以調整本企業薪酬曲線與市場各分位薪酬曲線的差距，截距越大，本企業薪酬曲線的位置越高，所處市場分位水平越高。計算公式：Intercept(LN列：職級列)，需要有鎖定符號$。
最后計算回歸值，EXP(斜率*職級+截距)。
舉例如下：
根據上面的數據再得出不同職級的薪酬最大最小值和極差，最終可以形成自己的薪酬體系數據。