惠悦
等级 职位 公司月工资 市场年工资
1 Receptionist 1500 36472
2 Driver 1500 44435
2 Administrative assistant 2700 49400
3 Skilled Production Operator 2500 30771
3 Store Keeper 2300 29218
4 Foreman 4500 58470
5 Personnel Assistant 3500 50080
6 Secretary to Director 3900 54678
7 Systems Analyst 6000 116570
8 Executive Secretary 6500 91460
9 Engineering Supervisor 6400 82070
9 Accounting Supervisor 6100 91655
9 Purchasing Supervisor 5900 72651
10 District Sales Manager 11000 183305
10 Quality Control Supervisor 10000 160398
11 Chief Accountant 10000 125270
11 HR Officer 9000 102894
12 Engineering Manager 12500 166374
12 Sales Administration Manager 10000 124339
12 Purchasing Manager 9800 168666
13 Group Product Manager 12000 .
14 Finance Director 15000 208650
14 HR Director 14800 213045
14 Sales Director 16000 386330
公司月工资的
平均数
市场年工资
的平均数
2100 46918
2400 29995
6133 82125
10500 132213
9500 114082
10767 153126
15267 269342
惠悦等级
公司月工资的
平均数
市场年工资
的平均数
推算出的市场月工
资的平均数
C/13
3 2500 25431
4
5
6 2500 46222
7 0
8
9
10
11 3875 77869
12
13 7500 199952
14 8750
15
16 12500
17
18 13750
市场月工资的自
然对数 EXPONENTIAL 惠悦等级
Ln(D)
SUMMARY
OUTPUT 1
2
Regression Statistics 3
Multiple R 4
#NUM! R Square 5
Adjusted R Square 6
Standard Error 7
Observations 13 8
9
ANOVA 10
df SS 11
Regression 1 12
#NUM! Residual 11 13
#NUM! Total 12 14
#NUM!
#NUM! Coefficients Standard Error
Intercept
X Variable 1
回归模型
E=+(x=1,2,---,13)
相关系数 #NUM!
公司月工资的
平均数
推算出的市场月工
资的平均数
回归所得的市
场数据
回归模型斜
率检验
EXP((G20*I3)+G19) (L2/L1)-1
1500 2525
2100 2922
2400 3381
4500 3912
3500 4526
3900 5238
6000 6061
6500 7013
6133 8115
10500 9390
9500 10865
10767 12572
12000 . 14548
15267 16833 -1
最小值 中位值 最大值 纵向比较 横向比较
同列相比 同行相比
1969 2264 2560 .
2166 2491 2815
2382 2740 3097
2625 3151 3676
3019 3623 4227
3472 4167 4861
4167 5000 5833
5000 6000 7000
6000 7500 9000
7500 9375 11250
8824 11250 13676
10588 13500 16412
12462 16200 19938
14954 19440 23926
等级越高，往上跃进的可能性就越少，因此高等级需要带宽变大，以利于工资的浮动
比较 A 比较 B 比较 C
O/J O/K O/L
.
比较的平均表现
三组数都接近1是最好的，但若无法同时满足，则应使设计值与市场值更接近。否则，这种设计没有意义。
等级越高，往上跃进的可能性就越少，因此高等级需要带宽变大，以利于工资的浮动
SUMMARY OUTPUT
回归统计
Multiple R
R Square
Adjusted R
标准误差
观测值 13
方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1 -06
残差 11
总计 12
Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 %上限 %
Intercept -14
X Variable 1 -06
RESIDUAL OUTPUT PROBABILITY OUTPUT
观测值 预测 Y 残差 标准残差
百分比排位
Y
1
2
3
4
5
6
7 50
8
9
10
11
12
13
X Variable 1 Residual Plot
1614121086420
0
X Variable 1
残
差
X Variable 1 Line Fit Plot
1614121086420
0
10
20
X Variable 1
Y
Y
预测 Y
Normal Probability Plot
1101009080706050403020100
0
10
20
Sample Percentile
Y
上限 %
