集中趋势法应用集中趋势法是将薪酬调查后的所有样本薪酬数据集中化成一个具体数值的方法。它是薪酬调查结果分析中最简单、最常用、最直观的方法，这种方法适用于几乎所有类型的薪酬调研结果分析。具体可以分为以下几种方法。 1．平均值法 平均值法是根据对某岗位对不同对标企业的薪酬调研结果，直接算出平均值，作为该岗位市场薪酬的方法。具体公式如下。 某岗位市场薪酬=∑（对标企业薪酬数据）÷对标企业数。 举例 某公司对10家同地区、同行业对标公司的行政助理岗位的薪酬调查结果如表所示。 表 行政助理岗位薪酬调查结果 则该公司得出行政助理岗位的市场薪酬=（7500+6200+4100+3800+4500+4100+3100+5400+3900+4000）÷10=4660（元/月）。 平均值法的优点是计算比较简单，容易被非薪酬管理的专业人士理解和接受；缺点是采用平均值法时，有时候最大值和最小值会影响结果的准确性。所以有时候采用这种平均值法应先剔除最大值和最小值，再计算出结果。 例如，上述案例中剔除薪酬最大值和最小值的影响后，行政助理岗位的市场薪酬=（6200+4100+3800+4500+4100+5400+3900+4000）÷8=4500（元/月）。 2．加权平均值法 加权平均法是对调查的不同对标企业的薪酬数据赋予不同的权重值后，再计算平均值的方法，熊老师（inte6198110）权重的大小通常取决于该公司从事该岗位工作的人数。具体计算公式如下。 某岗位市场薪酬=∑（对标企业工资数×对标企业员工数）÷∑对标企业员工数。 采用这种方法，从事该岗位人数越多企业的薪酬数据，对薪酬平均值的最终结果影响越大。一般来说，从事某岗位人数越多的企业，同时也代表该企业的规模也越大。所以也可以理解为规模越大的企业，对薪酬平均值的最终计算结果影响越大。举例 某公司对10家同地区、同行业对标公司的行政助理岗位的薪酬调查结果如表所示。 表某公司行政助理岗位薪酬调查结果 则该公司得出行政助理岗位的市场薪酬=（7500×3+6200×5+4100×12+3800×5+4500×3+4100×2+3100×3+5400×2+3900×3+4000×4）÷（3+5+12+5+3+2+3+2+3+4）=4552.38（元/月）。 加权平均值法的优点是相对于简单的平均值法更具备科学性和准确性。在调查结果能够基本反映行业和产业总体状况的情况下，熊老师（inte6198110）经过加权平均后的数据更加接近劳动力市场的真实状况。 当然，为了让计算更聚焦，加权平均值法同样可以剔除薪酬最大值和最小值的影响。 例如，上述案例中剔除薪酬最大值和最小值的影响后，行政助理岗位的市场薪酬=（6200×5+4100×12+3800×5+4500×3+4100×2+5400×2+3900×3+4000×4）÷（5+12+5+3+2+2+3+4）=4427.78（元/月）。 3．中位值法 中位值法是将薪酬调查数据的结果按照大小顺序排列之后，找出中间位置的数值，作为该岗位市场薪酬的方法。如果数据个数是奇数的话，则取中间的数字，如果数据个数是偶数的话，则取中间两个数的平均数。 离散分析法应用离散分析法是分析和衡量薪酬调查数据离散程度的方法，比较常用有百分位法和四分位法。 1．百分位法 百分位法是想象把薪酬调查的所有样本数据由高到低排列后，把样本数量分成100份。用N分位值表示有N％的样本数值小于此数值。N为从0到100的整数。 当N为100时，表示有100％的数据小于此数值，也就是这组数据中的最大值。 当N为95时，表示有95％的数据小于此数值。 当N为80时，表示有80％的数据小于此数值。 依次类推。 当N为0时，表示有0％的数据小于此数值，也就是这组数据中的最小值。 在百分位法中，最常用的是90分位值、75分位值、50分位值、25分位值和10分位值。其中，90分位值反映了市场中的高端水平，75分位值反映了市场的较高端水平，50分位值反映了市场的中等水平，25分位值反映了市场的较低端水平，10分位值反映了市场的低端水平。举例 某公司对20家同地区、同行业对标公司的行政助理岗位的薪酬调查结果按照百分位法计算分位值后如表所示。 表行政助理岗位薪酬调查结果 该公司行政助理岗位的薪酬水平为5900元/月，则表示市场中有超过75％的同类企业行政助理岗位的薪酬水平比该企业低，意味着该企业行政助理岗位的薪酬上在市场中处于较高的水平。 百分位法主要应用于确定企业薪酬水平的战略定位上，因为它能够直观地揭示出本企业工资水平在劳动力市场上所处的地位。 2．四分位法 四分位法与百分法的原理相似，不同之处在于四分位法是把薪酬调查的所有样本数据由高到低排列后，划分成四组数据。每组数据中包含数据样本总数的四分之一（25％）。 百分位法的N分位值可以是0～100的任意整数，所以百分位法分出的值理论上可以有101个。 四分位法也有分位值，我们用Q值代替，Q值可以是从0～4的任意整数，所以四分位法分出的值理论上可以有5个。 当Q=4时，代表样本数据的最大值。 当Q=3时，代表样本数据的75分位值。 当Q=2时，代表样本数据的50分位值。 当Q=1时，代表样本数据的25分位值。 当Q=0时，代表样本数据的最小值。 数据排列法应用 数据排列法是把调查样本数据按照从高到低的顺序排列后，进一步计算数据离散度的方法。通过数据排列法，能够让薪酬调查的结果更直观。举例 某公司对12家同地区、同行业对标公司的行政助理岗位的薪酬调查结果按照数值从大到小的顺序排列后如表所示。 表行政助理岗位薪酬调研排列表 根据表中的薪酬排列情况，计算行政助理岗位分位值结果如表所示。 表行政助理岗位调研分位值计算表
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