说起薪酬分位值，相信大家能想到10分位（p10）、25分位（p25）、50分位（p50）、75分位（p75）和90分位（p90）。分位是统计学的说法，对于偏文的hr来说，在学习过程中接触的还是比较少的，其实我们可以把分位换成百分比来理解，如：
薪酬处于10分位，代表市场上有10%的数值低于这个数值，薪酬是处于市场的低端水平；
薪酬处于25分位，代表市场上有25%的数值低于这个数值，薪酬是处于市场的较低端水平；
薪酬处于50分位，代表市场上有50%的数值低于这个数值，薪酬是处于市场的中等水平；
薪酬处于75分位，代表市场上有75%的数值低于这个数值，薪酬是处于市场的较高端水平；
薪酬处于90分位，代表市场上有90%的数值低于这个数值，薪酬是处于市场的高端水平。
那这个分位值是如何计算出来的呢？我给大家来举例说明，下面的表中有9个数字，把它们按从小到大排序并标上了顺序号。
计算分位值有两种方法，一种是n 1法，一种是n-1法，我用n 1法给大家来举例（n代表数字个数）。
50分位值是这些数字最中间的位置，即p50=41，这个是很容易理解的。
25分位值处于这些数字的位置是(n 1)*25%，即(9 1)*25%=2.5，代表是2.5个数的值。也就是第2个数字和第3个数字0.5位置处，即p25=18 (28-18)*0.5=23。
75分位值处于这些数字的位置是(n 1)*75%，即(9 1)*75%=7.5，代表是7.5个数的值。也就是第7个数字和第8个数字0.5位置处，即p75=49 (57-49)*0.5=53。
这些理解了我们就可以再计算10分位值和90分位值：
10分位值处于的位置为(n 1)*10%=(9 1)*10%=1，代表第1个数字，所以p10=17。
90分位值处于的位置为(n 1)*90%=(9 1)*90%=9，代表第9个数字，所以p90=68。
我们是以数字个数是奇数来演示的，如果数字个数为偶数，和上面计算方法一致。
我们采用n-1的方法计算和上述计算方法相似：
25分位值处于这些数字的位置是(n-1)*25% 1，即(9-1)*25% 1=3，代表是第3个数的值，即p25=28。
同样计算p10=17.8，p50=41，p75=49，p90=59.2。计算方法不再给大家举例，请自行计算。
了解了上面的计算方法，假定9个数字为8个1和1个10000组成，用n 1方法计算，那么：
p10=1，p25=1，p50=1，p75=1，p90=10000
大家发现问题没有？如果我们在做外部薪酬调查时：
1.外部薪酬调查数据样本的多与少不能决定分位值是否趋向于准确，只要样本不太少即可（至于太少是多少，没有绝对的，建议不少于5个）。
2.所说的公司现在的薪酬水平处于什么位置是基本外部薪酬数据调查而来的；
3.所采用的滞后型薪酬策略、跟随型薪酬策略、领先型薪酬策略和混合型薪酬策略在理论上是完美的，但是在实操中，也是基本外部薪酬数据调查而来的；
可见外部薪酬调查是非常重要的，那么我们还可以继续得出结论。
4.做外部薪酬调查时，可以调查同行业或相近行业，跨行业的可能会导致偏差太大，例如公司是传统制造业，却采用it行业、金融行业的薪酬数据，这个是不可取的；
5.做外部薪酬调查时，尽量在同行业或相似行业有对标企业，不要选太大或太小的企业，容易造成数据的误导。
说完了分位值的计算以及在分位值计算过程中我们的一些心得，我们来再谈谈这个分位值怎么快速计算，是不是还用手动计算呢？其实我们有更简单的方法，在excel中使用两个函数（quartile函数和percentile函数）即可计算，quartile函数是计算四分位的，即p25、p50、p75的计算，percentile函数是计算百分位的，像任意的百分位都可以计算，像p10、p25、p50、p75、p90等都可以计算。
从office2010开始，这两个函数后面都分别带有.exc或.inc，即quartile.exc、quartile.inc、percentile.exc和percentile.inc，相信很多人在使用的时候都搞不懂加上这些有什么不同的含义。exc是exclude（不包括）的简写，inc是include（包括）的简写，带.exc是n 1的计算方法，带.inc的是n-1的计算方法，相信这样说大家就把这两个函数的用法搞懂的。
掌握了分位值的计算方法，我们可以得出各分位值，然后看一个公司各岗位的薪酬偏离度，也可以放到图表中看一下，可以看一下公司薪酬水平处于市场什么位置：
（来源于《人力资源数据分析师》课程截图）
当然也可以看公司各职级的实际工资处于什么位置，如下图。
（来源于我在三茅的文章《hr做薪酬怎能不会这个excel图表》）
今天的分享就到这里，至于大家到底是使用n 1的方法还是n-1的方法，这个不用去纠结，我们并非是追求数据精度的，也不是专业统计人士，两种方法都可以使用，本文给大家演示计算方法是我们得出一些外部薪酬数据调查的结论并告诉大家使用excel统计时有啥区别。
大家可以看看，想做专业的薪酬hr，还是必须掌握相关的数据分析能力。当然，在人力资源中，数据除了运用在薪酬里，也运用在其他方面。读懂每一个人力资源数据背后的意义，当数据变化的时候，你就能轻松找出背后原因。所以现在数据分析是高薪hr的必备能力。如果你想了解人力资源数据分析的具体课程安排，请扫码加导师微信~
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上榜得茅豆
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34楼
应该是用8/4=2，p25=2 1=3,即28 p50=22 1=5，即41 p75=23 1=7，即49
33楼
请问，右侧数据是指样本数吗？另外，即p25=18 (28-18)0.5=23。这个公式有个更简单的算法，p25=(18 28)0.5=23
32楼
请问，右侧数据是指样本数吗？另外，即p25=18 (28-18)0.5=23。这个公式有个更简单的算法，p25=(18 28)0.5=23
31楼
完全看不懂，捂脸
30楼
给力
29楼
很好
28楼
很好
27楼
很好
26楼
学习了
25楼
做外部薪酬调查时，尽量在同行业或相似行业有对标企业，不要选太大或太小的企业，容易造成数据的误导。
24楼
在传统的金字塔结构、强调个人贡献的文化氛围中，往往采用等级制的薪酬模式，但随着组织的等级逐渐趋于平坦，强调团队协作而不是个人贡献，在组织中用较少的工资范围跨度、很大的工资类别来代替以前较多的工资级别。在这种情况下，宽带薪酬模式应运而生，以此减少了工作之间的等级差别。工作的性质对薪酬模式的选择具有重大影响。例如，与工作较独立、环境较为轻松的工作相比，如果工作技术要求和工作的性质需要较强的协作和。
23楼
这是比较专业的hr知识，需要学习和掌握一下，这样会有利于企业员工的稳定和发挥作用。
22楼
#赞赏# 分位值讲的很透~！大赞
21楼
有点费脑
20楼 丁丁djy
小白的话就看不太懂。
19楼
老师好厉害。
18楼
做外部薪酬调查时，可以调查同行业或相近行业，跨行业的可能会导致偏差太大。
17楼
打卡学习
16楼
外部薪酬调查是非常重要的
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