Աշխատավարձի վիճակագրություն: Լրիվ բացատրություն

Նախաբան (Overview)

Այս փաստաթուղթը տրամադրում է բոլոր վիճակագրական դաշտերի ամբողջական բացատրությունը, որոնք ստացվում են «Աշխատավարձի վիճակագրություն ըստ մակարդակների» հարցման արդյունքում։ Այս ցուցանիշների ըմբռնումը կօգնի ձեզ ճիշտ մեկնաբանել աշխատավարձային տվյալները և կայացնել տեղեկացված որոշումներ փոխհատուցման, շուկայի վերլուծության և հավաքագրման ռազմավարությունների վերաբերյալ։

Վիճակագրական դաշտերի ուղեցույց

Կենտրոնական միտման ցուցանիշներ (Central Tendency Metrics)

min_salary (Նվազագույն աշխատավարձ)

Տեսակը: Ամբողջ թիվ

Նկարագրություն: Տվյալ մակարդակի բոլոր դիմորդների շրջանում գրանցված ամենացածր աշխատավարձը։

Ինչ է այն նշանակում:

• Տվյալների բազայում առկա բացարձակ նվազագույն աշխատավարձը:
• Ներկայացնում է աշխատավարձային սանդղակի «հատակը»:
• Կարող է լինել արտառոց շեղում (outlier), եթե զգալիորեն ցածր է մյուս արժեքներից:

Երբ օգտագործել:

• Աշխատավարձերի ստորին սահմանը հասկանալու համար:
• Նվազագույն ընդունելի փոխհատուցումը որոշելու համար:
• Աշխատանքի հայտարարություններում աշխատավարձի ստորին շեմ սահմանելու համար:

Օրինակ:

min_salary: 200,000 ֏

→ Այս մակարդակի առնվազն մեկ դիմորդ ունի 200,000 ֏ միավոր աշխատավարձ:

Մեկնաբանման խորհուրդներ:

• Համեմատեք Q1-ի հետ՝ հասկանալու համար, թե արդյոք այն արտառոց շեղում է:
• Եթե նվազագույնը շատ ավելի ցածր է Q1-ից, դա կարող է լինել սկսնակ կամ կես դրույքով հաստիք:
• Օգտագործեք max_salary-ի հետ՝ ամբողջական տիրույթը հասկանալու համար:

max_salary (Առավելագույն աշխատավարձ)

Տեսակը: Ամբողջ թիվ

Նկարագրություն: Տվյալ մակարդակի բոլոր դիմորդների շրջանում գրանցված ամենաբարձր աշխատավարձը։

Ինչ է այն նշանակում:

• Տվյալների բազայում առկա բացարձակ առավելագույն աշխատավարձը:
• Ներկայացնում է աշխատավարձային սանդղակի «առաստաղը»:
• Կարող է լինել արտառոց շեղում (outlier), եթե զգալիորեն բարձր է մյուս արժեքներից:

Երբ օգտագործել:

• Աշխատավարձերի վերին սահմանը հասկանալու համար:
• Առավելագույն պոտենցիալ փոխհատուցումը որոշելու համար:
• Բյուջեի պլանավորման համար աշխատավարձի վերին շեմեր սահմանելու համար:

Օրինակ:

max_salary: 2,000,000 ֏

→ Այս մակարդակի առնվազն մեկ դիմորդ ունի 2,000,000 ֏ միավոր աշխատավարձ:

Մեկնաբանման խորհուրդներ:

• Համեմատեք Q3-ի հետ՝ հասկանալու համար, թե արդյոք այն արտառոց շեղում է:
• Եթե առավելագույնը շատ ավելի բարձր է Q3-ից, դա կարող է լինել ավագ մասնագետ կամ ղեկավար պաշտոն:
• Օգտագործեք min_salary-ի հետ՝ ամբողջական տիրույթը հասկանալու համար:

avg_salary (Միջին աշխատավարձ)

Տեսակը: Տասնորդական թիվ (կլորացված մինչև 2 նիշ)

Նկարագրություն: Տվյալ մակարդակի բոլոր աշխատավարձերի թվաբանական միջինը։ Հաշվարկվում է որպես բոլոր աշխատավարձերի գումար՝ բաժանված դիմորդների քանակին։

Բանաձև: SUM(salary) / COUNT(*)

Ինչ է այն նշանակում:

• «Տիպիկ» աշխատավարձը, եթե բոլոր աշխատավարձերը հավասար լինեին:
• Զգայուն է արտառոց շեղումների նկատմամբ (շատ բարձր կամ շատ ցածր արժեքներ):
• Կենտրոնական միտման ամենատարածված չափանիշը:

Երբ օգտագործել:

• Տիպիկ փոխհատուցման մասին արագ պատկերացում կազմելու համար:
• Բյուջեի պլանավորման և աշխատավարձերի համեմատական վերլուծության (benchmarking) համար:
• Մակարդակների կամ խմբերի միջև համեմատություն անելու համար:

Օրինակ:

avg_salary: 700,100 ֏

→ Այս մակարդակի բոլոր դիմորդների միջին աշխատավարձը կազմում է 700,100 ֏:

Մեկնաբանման խորհուրդներ:

• Համեմատեք մեդիանի հետ. Եթե միջինը > մեդիան, ապա բարձր վարձատրվողները բարձրացնում են միջինը:
• Համեմատեք մեդիանի հետ. Եթե միջինը < մեդիան, ապա ցածր վարձատրվողները իջեցնում են միջինը:
• Զգայունություն շեղումների նկատմամբ. Մի քանի շատ բարձր աշխատավարձեր կարող են զգալիորեն բարձրացնել միջինը:

Սահմանափակումներ:

• Կարող է ապակողմնորոշող լինել, եթե կան ծայրահեղ շեղումներ:
• Ցույց չի տալիս աշխատավարձերի բաշխվածությունը:
• Կարող է չներկայացնել «տիպիկ» աշխատավարձը, եթե բաշխվածությունը շեղված է:

median_salary (Մեդիան աշխատավարձ / 50-րդ պերկենտիլ)

Տեսակը: Ամբողջ թիվ

Նկարագրություն: Միջին արժեքը, երբ բոլոր աշխատավարձերը դասավորված են նվազման կամ աճման կարգով։ Դիմորդների ճիշտ կեսը վաստակում է այս արժեքից պակաս, իսկ մյուս կեսը՝ ավելի։

Ինչ է այն նշանակում:

• Տվյալների բազայի «մեջտեղի» աշխատավարձը:
• Չի ենթարկվում արտառոց շեղումների ազդեցությանը (կայուն վիճակագրություն):
• Ավելի լավ է ներկայացնում «տիպիկ» աշխատավարձը, քան միջինը, երբ տվյալները շեղված են:

Երբ օգտագործել:

• Տիպիկ փոխհատուցումը հասկանալու հիմնական չափանիշ:
• Ավելի հուսալի է, քան միջինը, երբ առկա են արտառոց շեղումներ:
• Մրցունակ աշխատավարձային առաջարկներ սահմանելու համար:

Օրինակ:

median_salary: 680,000 ֏

→ Դիմորդների կեսը վաստակում է 680,000 ֏-ից պակաս, կեսը՝ ավելի:

Մեկնաբանման խորհուրդներ:

• Ավելի հուսալի է, քան միջինը, երբ տվյալներում կան շեղումներ:
• Ներկայացնում է 50-րդ պերկենտիլը՝ բաշխվածության կենտրոնը:
• Համեմատեք միջինի հետ. Մեծ տարբերությունը մատնանշում է շեղված բաշխվածություն:
• Լավագույն մեկ թիվը՝ «տիպիկ» աշխատավարձը ներկայացնելու համար:

Ինչու՞ է այն կարևոր:

• Դիմացկուն է շեղումների նկատմամբ (մեկ շատ բարձր աշխատավարձը չի փոխի այն):
• Ներկայացնում է տվյալների իրական կենտրոնը:
• Ոլորտային ստանդարտ է աշխատավարձերի համեմատական վերլուծության համար:

Բաշխվածության ցուցանիշներ (Distribution Metrics)

q1_salary (Առաջին քառորդ / 25-րդ պերկենտիլ)

Տեսակը: Ամբողջ թիվ

Նկարագրություն: Աշխատավարձի այն արժեքը, որից ցածր է գտնվում դիմորդների 25%-ը։ Հայտնի է նաև որպես ստորին քառորդ։

Ինչ է այն նշանակում:

• Դիմորդների 25%-ը վաստակում է այս արժեքից պակաս:
• Դիմորդների 75%-ը վաստակում է այս արժեքից ավելի:
• Սահմանազատում է ստորին քառորդը մնացած տվյալներից:

Երբ օգտագործել:

• Աշխատավարձերի բաշխվածության ստորին հատվածը հասկանալու համար:
• Սկսնակ կամ կրտսեր (junior) մասնագետների փոխհատուցումը որոշելու համար:
• Աշխատավարձային նվազագույն սպասումներ սահմանելու համար:

Օրինակ:

q1_salary: 480,000 ֏

→ Դիմորդների 25%-ը վաստակում է 480,000 ֏-ից պակաս, 75%-ը՝ ավելի

Մեկնաբանման խորհուրդներ:

• Միջին 50%-ի (միջքառորդային տիրույթ) ստորին սահմանը
• Համեմատեք մեդիանի հետ. Մեծ տարբերությունը վկայում է ցածր վարձատրվողների մեծ քանակի մասին:
• Օգտագործեք Q3-ի հետ՝ միջին 50%-ի տարածվածությունը հասկանալու համար:

q3_salary (Երրորդ քառորդ / 75-րդ պերկենտիլ)

Տեսակը: Ամբողջ թիվ

Նկարագրություն: Աշխատավարձի այն արժեքը, որից ցածր է գտնվում դիմորդների 75%-ը։ Հայտնի է նաև որպես վերին քառորդ։

Ինչ է այն նշանակում:

• Դիմորդների 75%-ը վաստակում է այս արժեքից պակաս:
• Դիմորդների 25%-ը վաստակում է այս արժեքից ավելի:
• Սահմանազատում է վերին քառորդը մնացած տվյալներից:

Երբ օգտագործել:

• Աշխատավարձերի բաշխվածության վերին հատվածը հասկանալու համար:
• Ավագ կամ փորձառու մասնագետների փոխհատուցումը որոշելու համար:
• Մրցունակ աշխատավարձային թիրախներ սահմանելու համար:

Օրինակ:

q3_salary: 880,000 ֏

→ Դիմորդների 75%-ը վաստակում է 880,000 ֏-ից պակաս, 25%-ը՝ ավելի:

Մեկնաբանման խորհուրդներ:

• Միջին 50%-ի (միջքառորդային տիրույթ) վերին սահմանը
• Համեմատեք մեդիանի հետ. Մեծ տարբերությունը վկայում է բարձր վարձատրվողների մեծ քանակի մասին:
• Օգտագործեք Q1-ի հետ՝ միջին 50%-ի տարածվածությունը հասկանալու համար:

salary_range (Աշխատավարձի տիրույթ)

Տեսակը: Ամբողջ թիվ

Նկարագրություն: Առավելագույն և նվազագույն աշխատավարձերի տարբերությունը։ Հաշվարկվում է որպես max_salary - min_salary։

Ինչ է այն նշանակում:

• Աշխատավարձերի ընդհանուր տարածվածությունը նվազագույնից մինչև առավելագույն:
• Ցույց է տալիս փոխհատուցման փոփոխականությունը:
• Մեծ տիրույթները վկայում են աշխատավարձերի մակարդակների բազմազանության մասին:

Երբ օգտագործել:

• Մեկ մակարդակի ներսում աշխատավարձերի փոփոխականությունը հասկանալու համար:
• Փոխհատուցման լայն շրջանակ ունեցող մակարդակները հայտնաբերելու համար:
• Շուկայի բազմազանությունը գնահատելու համար:

Օրինակ:

salary_range: 800,000 ֏

→ Ամենաբարձր և ամենացածր աշխատավարձերի տարբերությունը 800,000 ֏ է:

Մեկնաբանման խորհուրդներ`

• Լայն տիրույթ. Բարձր փոփոխականություն, աշխատավարձի վրա ազդում են բազմաթիվ գործոններ:
• Նեղ տիրույթ. Ավելի ստանդարտացված փոխհատուցում:
• Համեմատեք մակարդակների միջև. Որոշ մակարդակներ կարող են ունենալ ավելի լայն տիրույթներ, քան մյուսները:
• Օգտագործեք քառորդների հետ. Տիրույթը կարող է ապակողմնորոշող լինել, եթե կան արտառոց շեղումներ:

Սահմանափակումներ`

• Զգայուն է արտառոց շեղումների նկատմամբ (մեկ ծայրահեղ արժեքը ազդում է ամբողջ տիրույթի վրա):
• Ցույց չի տալիս, թե որտեղ է գտնվում աշխատավարձերի մեծ մասը:
• Ավելի կայուն չափման համար օգտագործեք միջքառորդային տիրույթը (Q3 - Q1):

stddev_salary (Ստանդարտ շեղում)

Տեսակը: Տասնորդական թիվ (կլորացված մինչև 2 նիշ)

Նկարագրություն: Ցույց է տալիս, թե որքանով են աշխատավարձերը տարածված միջինի շուրջ։ Նշում է աշխատավարձերի տիպիկ հեռավորությունը միջինից։

Բանաձև: Դիսպերսիայի (variance) քառակուսի արմատը

Ինչ է այն նշանակում`

• Ցածր ստանդարտ շեղում. Աշխատավարձերը կենտրոնացված են միջինի մոտ:
• Բարձր ստանդարտ շեղում. Աշխատավարձերը լայնորեն տարածված են:
• Զրոյական ստանդարտ շեղում. Բոլոր աշխատավարձերը նույնն են (հազվադեպ):

Երբ օգտագործել`

• Մեկ մակարդակի ներսում աշխատավարձերի հետևողականությունը հասկանալու համար:
• Բարձր կամ ցածր փոփոխականություն ունեցող մակարդակները հայտնաբերելու համար:
• Շուկայի ստանդարտացումը գնահատելու համար:

Օրինակ:

stddev_salary: 180,100 ֏

→ Աշխատավարձերը սովորաբար տատանվում են միջինից մոտ 180,100 ֏ միավորով

Մեկնաբանման խորհուրդներ`

• Համեմատեք միջինի հետ. Եթե stddev ≈ 0.2 × միջին, ապա տարածվածությունը չափավոր է:
• Համեմատեք միջինի հետ. Եթե stddev > 0.5 × միջին, ապա փոփոխականությունը բարձր է:
• Համեմատեք միջինի հետ. Եթե stddev < 0.1 × միջին, ապա փոփոխականությունը ցածր է:
• NULL արժեք. Առաջանում է, երբ կա միայն մեկ տվյալ (հնարավոր չէ հաշվարկել տարածվածությունը):

Հիմնական կանոն:

• Աշխատավարձերի 68%-ը գտնվում է միջինից 1 ստանդարտ շեղման տիրույթում:
• Աշխատավարձերի 95%-ը գտնվում է միջինից 2 ստանդարտ շեղման տիրույթում:
• Աշխատավարձերի 99.7%-ը գտնվում է միջինից 3 ստանդարտ շեղման տիրույթում:

Հաշվարկի օրինակ`

Եթե avg_salary = 800,000 ֏ և stddev_salary = 160,000 ֏:

- Աշխատավարձերի 68%-ը 640,000 ֏-ից 960,000 ֏-ի միջակայքում է:

- Աշխատավարձերի 95%-ը 480,000 ֏-ից 1,120,000 ֏-ի միջակայքում է:

- Աշխատավարձերի 99.7%-ը 320,000 ֏-ից 1,280,000 ֏-ի միջակայքում է:

Վիճակագրական ցուցանիշների փոխհարաբերությունների ըմբռնումը

Միջինն ընդդեմ Մեդիանի

Երբ Միջինը > Մեդիանից`

• Բարձր վարձատրվողները բարձրացնում են միջինը:
• Աջակողմյան շեղված բաշխվածություն (պոչը գտնվում է աջ կողմում):
• Մատնանշում է որոշակի շատ բարձր աշխատավարձերի առկայությունը:

Երբ Միջինը < Մեդիանից`

• Ցածր վարձատրվողները իջեցնում են միջինը:
• Ձախակողմյան շեղված բաշխվածություն (պոչը գտնվում է ձախ կողմում):
• Մատնանշում է որոշակի շատ ցածր աշխատավարձերի առկայությունը:

Երբ Միջինը ≈ Մեդիան`

• Սիմետրիկ բաշխվածություն:
• Աշխատավարձերը հավասարաչափ են բաշխված:
• Միջինը և մեդիանը երկուսն էլ լավ են ներկայացնում տիպիկ աշխատավարձը:

Քառորդները և բաշխվածության ձևը

Միջքառորդային տիրույթ (IQR) = Q3 - Q1

Փոքր IQR`

• Աշխատավարձերի մեծ մասը կենտրոնացված է նեղ տիրույթում:
• Ավելի ստանդարտացված փոխհատուցում:
• Ցածր փոփոխականություն:

Մեծ IQR`

• Աշխատավարձերը տարածված են լայն միջակայքում:
• Ավելի բազմազան փոխհատուցում:
• Բարձր փոփոխականություն:

Սիմետրիկ բաշխվածություն`

• Q1-ը և Q3-ը հավասարահեռ են մեդիանից:
• (Մեդիան - Q1) ≈ (Q3 - Մեդիան):

Շեղված բաշխվածություն`

• Q1-ը և Q3-ը հավասարահեռ չեն մեդիանից:
• (Մեդիան - Q1) ≠ (Q3 - Մեդիան):

Տիրույթն ընդդեմ Ստանդարտ շեղման

Երկուսն էլ չափում են տարածվածությունը, բայց տարբեր կերպ.

• Տիրույթ. Ընդհանուր տարածվածություն (max - min), զգայուն է շեղումների նկատմամբ:
• Ստանդարտ շեղում. Տիպիկ տարածվածություն միջինից, պակաս զգայուն է շեղումների նկատմամբ:

Օգտագործեք Տիրույթը, երբ`

• Ձեզ անհրաժեշտ է իմանալ բացարձակ սահմանները:
• Կարևոր է հասկանալ արտառոց շեղումները:

Օգտագործեք Ստանդարտ շեղումը, երբ`

• Ցանկանում եք հասկանալ տիպիկ փոփոխականությունը:
• Ցանկանում եք ունենալ շեղումներից պակաս ազդվող չափանիշ:

Գործնական կիրառման օրինակներ

Օրինակ 1. Մրցունակ աշխատավարձային սանդղակների սահմանում

Նպատակ` Որոշել համապատասխան աշխատավարձային տիրույթ աշխատանքի հայտարարության համար:

Առաջարկվող մոտեցում`

1. Դիտարկեք median_salary-ն որպես թիրախային միջնակետ:
2. Օգտագործեք q1_salary-ն որպես նվազագույն (25-րդ պերկենտիլ):
3. Օգտագործեք q3_salary-ն որպես առավելագույն (75-րդ պերկենտիլ):
4. Հաշվի առեք avg_salary-ն, եթե բաշխվածությունը սիմետրիկ է:

Օրինակ`

Մակարդակ: MIDDLE

median_salary: 680,000 ֏

q1_salary: 480,000 ֏

q3_salary: 880,000 ֏

Առաջարկվող տիրույթ: 480,000 ֏ - 880,000 ֏

Թիրախային առաջարկ: ~680,000 ֏ (մեդիան)

Օրինակ 2` Շուկայական անոմալիաների հայտնաբերում

Նպատակ. Գտնել անսովոր աշխատավարձային օրինաչափություններ ունեցող մակարդակները:

Առաջարկվող մոտեցում`

1. Համեմատեք avg_salary-ն ընդդեմ median_salary-ի:
2. Ստուգեք stddev_salary-ն՝ փոփոխականության համար:
3. Ուսումնասիրեք salary_range-ը՝ արտառոց շեղումների համար:

«Կարմիր դրոշակներ»`

• Մեծ տարբերություն միջինի և մեդիանի միջև (> 20%):
• Շատ բարձր ստանդարտ շեղում (միջինի > 50%-ը):
• Չափազանց լայն աշխատավարձային տիրույթ:
• Տվյալների փոքր քանակ (< 10):

Օրինակ 3` Բյուջեի պլանավորում

Նպատակ. Գնահատել փոխհատուցման ընդհանուր ծախսերը

Առաջարկվող մոտեցում`

1. Օգտագործեք avg_salary-ն ընդհանուր ծախսերի գնահատման համար:
2. Օգտագործեք median_salary-ն մեկ հաստիքի տիպիկ արժեքի համար:
3. Օգտագործեք q3_salary-ն վատթարագույն սցենարի պլանավորման համար:
4. Բազմապատկեք սպասվող հաստիքների քանակով:

Հաշվարկի օրինակ`

Պլանավորվում է հավաքագրել 5 MIDDLE մակարդակի ծրագրավորող`

avg_salary: 700,100 ֏

Սպասվող ընդհանուր գումար: 5 × 700,100 ֏ = 3,500,500 ֏

Վատթարագույն սցենար (օգտագործելով Q3)`

q3_salary: 880,000 ֏

Վատթարագույն սցենարի ընդհանուր գումար: 5 × 880,000 ֏ = 4,400,000 ֏

Օրինակ 4` Աշխատավարձերի համեմատական վերլուծություն (Benchmarking)

Նպատակ. Համեմատել փոխհատուցումը տարբեր մակարդակների կամ խմբերի միջև

Առաջարկվող մոտեցում`

1. Համեմատեք median_salary-ն մակարդակների միջև (ամենահուսալին է):
2. Համեմատեք avg_salary-ն որպես երկրորդական ստուգում:
3. Համեմատեք q1_salary-ն և q3_salary-ն՝ բաշխվածության համար:
4. Դիտարկեք stddev_salary-ն՝ հետևողականության համար:

Համեմատության օրինակ`

JUNIOR:

  մեդիան: 320,000 ֏

  միջին: 340,000 ֏

  q1: 240,000 ֏, q3: 400,000 ֏

MIDDLE:

  մեդիան: 680,000 ֏

  միջին: 700,000 ֏

  q1: 480,000 ֏, q3: 880,000 ֏

Վերլուծություն`

• MIDDLE-ը վաստակում է մոտ 2 անգամ ավելի, քան JUNIOR-ը (մեդիանների համեմատություն):
• Երկուսն էլ ունեն նմանատիպ բաշխվածության ձև (սիմետրիկ):
• MIDDLE-ն ունի ավելի լայն տիրույթ (ավելի մեծ փոփոխականություն):

Տարածված թյուրիմացություններ

❌ «Միջինը միշտ լավագույն չափանիշն է»

Իրականություն. Մեդիանը հաճախ ավելի ներկայացուցչական է, հատկապես արտառոց շեղումների առկայության դեպքում։

Երբ օգտագործել միջինը`

• Սիմետրիկ բաշխվածություն:
• Արտառոց շեղումների բացակայություն:
• Մաթեմատիկական գործողությունների անհրաժեշտություն (գումար և այլն):

Երբ օգտագործել մեդիանը`

• Շեղված բաշխվածություն:
• Արտառոց շեղումների առկայություն:
• Տիպիկ արժեքի անհրաժեշտություն:

❌ «Տիրույթը ցույց է տալիս, թե որտեղ է գտնվում աշխատավարձերի մեծ մասը»

Իրականություն. Տիրույթը ցույց է տալիս ծայրահեղությունները, այլ ոչ տիպիկ արժեքները։ Տիպիկ տիրույթի համար օգտագործեք քառորդները։

Ավելի լավ մոտեցում`

• Օգտագործեք Q1-ից Q3 (միջքառորդային տիրույթ)՝ հասկանալու համար, թե որտեղ է գտնվում աշխատավարձերի մեծ մասը:
• Օգտագործեք նվազագույն/առավելագույն արժեքները միայն բացարձակ սահմանները հասկանալու համար:

❌ «Բարձր ստանդարտ շեղումը միշտ վատ է»

**Իրականություն** Բարձր փոփոխականությունը կարող է մատնանշել

• Հմտությունների տարբեր մակարդակներ մեկ աստիճանի ներսում:
• Տարբեր մասնագիտացումներ:
• Շուկայի ճկունություն:
• Աճի հնարավորություններ:

Համատեքստը կարևոր է. Բարձր փոփոխականությունը կարող է լինել սպասելի և ընդունելի։

❌ «Ավելի շատ տվյալներ միշտ նշանակում են ավելի լավ վիճակագրություն»

Իրականություն` Շատ տվյալները օգնում են, բայց տվյալների որակը և ներկայացուցչականությունը ավելի կարևոր են։

Հաշվի առեք`

• Արդյոք ընտրանքը ներկայացուցչական է:
• Արդյոք կան ընտրության կողմնակալություններ (selection biases):
• Արդյոք տվյալները արդիական են և տեղին:

Վիճակագրական նշանակալիություն

Ընտրանքի չափի ուղեցույցներ

Վստահության միջակայքեր (Հայեցակարգային)

Թեև հարցման մեջ դրանք չեն հաշվարկվում, վստահության աստիճանը հասկանալը օգնում է`

• Ավելի մեծ ընտրանքներ. Ավելի նեղ վստահության միջակայքեր, ավելի ճշգրիտ գնահատականներ:
• Ավելի փոքր ընտրանքներ. Ավելի լայն վստահության միջակայքեր, պակաս ճշգրիտ գնահատականներ:
• Հիմնական կանոն. ±10% սխալի սահման 30-100 չափի ընտրանքների համար:

Վիճակագրության վիզուալիզացում

Box Plot (Տուփաձև դիագրամ) պատկերում

Վիճակագրությունը կարող է վիզուալիզացվել որպես տուփաձև դիագրամ`

min_salary ──┐

        │

q1_salary ──┤ ┌─────┐

        │ │     │

median ─────┤─┤ ■ ├── q3_salary

        │ │     │

        │ └─────┘

max_salary ─┘

Տուփաձև դիագրամի տարրերը`

• Բեղիկներ (Whiskers). նվազագույնից մինչև առավելագույն
• Տուփ. Q1-ից Q3 (միջքառորդային տիրույթ)
• Գիծ տուփի մեջ. Մեդիան
• Միջին. Հաճախ պատկերվում է որպես կետ կամ X

Բաշխվածության ձևի ցուցիչներ

Սիմետրիկ (Նորմալին մոտ)`

• Միջին ≈ Մեդիան
• Q1-ը և Q3-ը հավասարահեռ են մեդիանից
• Ստանդարտ շեղումը չափավոր է

Աջակողմյան շեղված (Բարձր արտառոց շեղումներ)`

• Միջին > Մեդիան
• Q3-ն ավելի հեռու է մեդիանից, քան Q1-ը
• Ստանդարտ շեղումը բարձր է

Ձախակողմյան շեղված (Ցածր արտառոց շեղումներ)`

• Միջին < Մեդիան
• Q1-ն ավելի հեռու է մեդիանից, քան Q3-ը
• Ստանդարտ շեղումը բարձր է

Ամփոփիչ աղյուսակ

Արագ հղման ուղեցույց

Աշխատավարձային տիրույթներ սահմանելու համար`

1. Թիրախ. Օգտագործեք median_salary
2. Նվազագույն. Օգտագործեք q1_salary (25-րդ պերկենտիլ)
3. Առավելագույն. Օգտագործեք q3_salary (75-րդ պերկենտիլ)

Տիպիկ աշխատավարձը հասկանալու համար`

1. Հիմնական. Օգտագործեք median_salary (ամենահուսալին է)
2. Երկրորդական. Օգտագործեք avg_salary (եթե բաշխվածությունը սիմետրիկ է)
3. Ստուգում. Համեմատեք երկուսն էլ՝ բաշխվածության ձևը գնահատելու համար

Բյուջեի պլանավորման համար`

1. Սպասվող. Օգտագործեք avg_salary × հաստիքների քանակ
2. Պահպանողական. Օգտագործեք q3_salary × հաստիքների քանակ
3. Օպտիմիստական. Օգտագործեք q1_salary × հաստիքների քանակ

Շուկայի վերլուծության համար`

1. Կենտրոնական միտում. Համեմատեք median_salary-ն խմբերի միջև
2. Փոփոխականություն. Համեմատեք stddev_salary-ն խմբերի միջև
3. Բաշխվածություն. Համեմատեք քառորդները (Q1, մեդիան, Q3) խմբերի միջև

Լրացուցիչ ռեսուրսներ

• Հարցման փաստաթղթավորում. Տես salary-statistics-by-level-guide.md
• Հարցման ֆայլ. Տես salary-statistics-by-level.sql
• Վիճակագրական հասկացություններ.
  • Պերկենտիլներ և քառորդներ
  • Կենտրոնական միտման չափանիշներ
  • Փոփոխականության չափանիշներ
  • Բաշխվածության ձևեր

Հարցեր, որոնք պետք է տալ արդյունքները մեկնաբանելիս

1. Բաշխվածություն. Արդյոք բաշխվածությունը սիմետրիկ է, թե՞ շեղված (Համեմատեք միջինն ընդդեմ մեդիանի):
2. Փոփոխականություն. Որքանո՞վ են տատանվում աշխատավարձերը (Ստուգեք stddev-ը և տիրույթը):
3. Շեղումներ. Արդյո՞ք նվազագույն/առավելագույն արժեքները արտառոց շեղումներ են (Համեմատեք քառորդների հետ):
4. Ներկայացուցչականություն. Արդյո՞ք այս ընտրանքը ներկայացնում է ամբողջական բնակչությունը:
5. Համատեքստ. Ինչպե՞ս են սրանք համեմատվում ոլորտային ստանդարտների հետ:
6. Միտումներ. Ինչպե՞ս են սրանք տարբերվում տարբեր մակարդակների կամ խմբերի միջև:

Հասկանալով այս վիճակագրական տվյալները և տալով ճիշտ հարցեր, դուք կարող եք կայացնել տեղեկացված որոշումներ փոխհատուցման, շուկայի վերլուծության և հավաքագրման ռազմավարությունների վերաբերյալ։

Այս հոդվածը հրապարակվել է HR Drone հարթակի կողմից՝ նպաստելու տվյալահեն HR պրակտիկաների, աշխատավարձային վերլուծության մշակույթի և տեղեկացված փոխհատուցման որոշումների զարգացմանը։