各位朋友，大家好呀！在如今这个信息爆炸、数据繁杂多样的时代里，各类理论以及方法不断涌现出来，它们好似璀璨星空中的点点繁星，各自散发着独特的光亮。今天呢，咱们再去深入探讨一个有着一定理论深度的话题。这个话题所关联的理论，在实际应用场景当中，也许不像一些常见方法那般频繁现身，然而它的重要程度却不容轻视。它宛如一把藏在知识宝库里面的钥匙，一旦被掌握，就能为我们开启新的认知之门，这便是：中位值基准与回归分析。
我们一道去深刻探析中位值基准跟回归分析，探寻其的背后隐秘内情，把这一关键的理论更妥善地运用进现实生活里头，给我们的生活以及社会的发展带去更多的益处，。
OK，还是老样子先说概念： 什么是中位值基准与回归分析？
中位值基准
定义，中位值基准，是指，借助市场薪酬调研，去收集特定职位于劳动力市场上的薪酬数据，之后取这些数据的中位数，将其作为该职位的市场标准薪酬参考值 。
什么是中位数呢 将一组数据按照大小进行排序之后 处于最中间位置的那个数便是 它较平均值而言 更具备抵抗极端值影响的能力 能够更好地去反映市场的典型或者普遍水平。
简单来说：就是搞清楚市场上干这个职位的人，大多数拿多少钱；
回归分析
定义：于薪酬管理里的回归分析属于一类运用统计方法，将职位价值和市场薪酬建立起一种数学关联模型，该数学关联模型一般呈现为一条表露出薪酬趋势的薪酬曲线。
公式：薪酬 = a × 职位评估分数 + b
一句话概括起来：它并非单纯去看单个职位具备的市场价，而是着重去看所有职位蕴含的内在价值，以及这些内在价值与它们各自的市场价之间是不是存在着规律性的联系，并且要将这种存在规律用一条线呈现出来；。
在两者关系之中，存在这样一副状况，中位值基准属于基础类的数据点，它可被视作回归分析所需要用到的关键“原料”，而回归分析呢，它是一种借助这些数据点，进而去建立构成科学薪酬体系所运用的“烹饪方法”， 。
弗朗西斯·高尔顿
回归分析，是由英国科学家弗朗西斯·高尔顿于19世纪所提出，最开始是被用于研究遗传学的，之后呢，它的应用范围扩展到了经济学领域，还扩展到了金融学领域，以及社会科学等各个不同的领域 。
应用所在薪酬管理范畴，爱德华·海于20世纪40 - 50年代所创立的海氏工作评价系统，及其他与之相仿的职位评估方法，为衡量职位价值给出了量化标准。这致使把职位价值当作自变量（X轴）与薪酬当作因变量（Y轴）来开展回归分析成了可行之事。所以，能够认定是管理学家、统计学家以及薪酬专家合作把这套方法论予以成熟化且推广至企业界的。
有什么意义和作用？
中位值基准的意义：
客观性：提供外部市场数据，避免薪酬决策仅凭主观感觉；
竞争力方面，要保证公司薪酬水平，和市场相较具备吸引力，进而能够吸引人才，还能够保留人才。
公平性：为内部薪酬差异提供外部理由；
回归分析的意义：
构筑起内部公平性同外部竞争力之间的关联，这算是它最为关键核心的作用，它把内部的职位价值体系以及外部的市场薪酬数据极为精妙完善地融合在一起 。
科学进行预测，针对某些在市场里数据稀缺或者不存在直接对标数据的独特职位，能够借助回归模型，依据其职位评估分数，科学地去预测其合理的市场薪酬水平，。
想要识别薪酬问题点，那就要把公司现有的各个职位的实际薪酬拿来与回归线作比较，如此一来就能够很轻松地判别出哪些职位给到的薪酬是偏高的状态，哪些又是偏低的状态，。
构建薪酬结构有着它的基础，其中回归线是用于设计公司薪酬等级的基准线，另外回归线也是设计公司薪酬范围的基准线。
那如何应用到人力资源工作中？步骤是什么？
第一步：内部职位梳理与评估
职位分析：理清所有职位的职责、要求和工作内容；
职位评估，运用一套标准的职位评估系统，给每个职位打分，进而得出代表其内部价值的职位评估分 。
第二步：外部市场薪酬调研
选取基准职位：挑选出公司中具有代表性、在市场上常见的职位；
从薪酬调研公司那里，借助调查报告，或者依据招聘数据，搜集市场数据，以此获得那些职位的市场薪酬中位值 。
第三步：数据整合与散点图绘制
建立数据表，把每个作为基准的职位所对应的职位评估分数，也就是X轴的数值，以及市场薪酬中位值，也就是Y轴的数值，整理成为表格。
