(1) 데이터 정렬 방법. 통계 분석 방법은 종종 데이터 정리 방법을 사용합니다. 먼저 유사 데이터를 높음에서 낮음으로 정렬한 다음 데이터 정렬에서 중간 데이터 (25% 분, 50% 분, 75% 분) 를 계산합니다.
(2) 주파수 분석. 조사대상 기관이 특정 유형의 직책에 대한 전체 임금 데이터를 제공하지 않으면 특정 유형의 직책에 대한 평균 임금 데이터만 수집할 수 있습니다. 보상 조사 데이터를 분석할 때 빈도 분석을 통해 각 기업의 평균 보상 수준이 각 보상 한도 내에 나타나는 빈도를 기록하여 특정 유형의 직책에 대한 대략적인 보상 수준을 파악할 수 있습니다. 보다 직관적인 관찰을 위해 조사 데이터를 기준으로 히스토그램을 그릴 수도 있습니다.
(3) 추세 분석. 이것은 통계 처리 및 분석의 중요한 방법 중 하나이며, 다음과 같은 방법을 포함한다. 1 단순 평균법. 즉, 급여 조사 자료에 따르면, 특정 유형의 직책에 대한 기본급을 계산해 본 기업의 같은 유형의 일자리에 대한 보상을 결정하는 기본 근거로 삼는 것이다. ② 가중 평균법. 가중 평균법을 사용할 경우 기업마다 임금 데이터에 서로 다른 가중치가 부여됩니다. 가중치는 각 기업이 같은 직무에서 근무하는 사원 수에 따라 달라집니다. ③ 중앙수법. 중앙수법을 사용할 때 수집한 모든 통계를 크기순으로 배열한 다음, 특정 유형의 일자리 임금 수준을 결정하는 기준으로 중앙값을 구합니다.
(4) 이산 분석. 이산 분석은 표준 편차 분석, 사분위수 분석 및 백분위수 분석을 포함한 통계 처리 및 분석의 중요한 방법 중 하나입니다. 보상 조사 및 분석에서 백분위수 및 사분위 방법은 통계의 편차를 측정하는 데 자주 사용됩니다.
(5) 회귀 분석. 즉, SPSS 와 같은 일부 통계 소프트웨어가 제공하는 회귀 분석 기능을 사용하여 두 개 이상의 데이터 간의 관계를 분석하여 보상 수준, 보상 격차 또는 보상 구조에 영향을 미치는 주요 요인과 그 영향 정도를 파악함으로써 보상 수준, 보상 격차 또는 보상 구조의 추세를 예측합니다.
(6) 차트 분석. 즉, 조사 데이터에 대한 통계 요약, 데이터 정리를 바탕으로 먼저 특정 형식으로 통계를 작성한 다음 선 그래프, 히스토그램, 원형 차트, 구조 차트 등 다양한 통계 차트를 작성합니다. , 급여 조사 결과 비교 및 분석.