Заметил, что чаще c&b меня просто не понимают, когда я начинаю объяснять, в чем засада с 75 персентилем. Поэтому в этом посте очень подробно, что с ним не так.
Практика 75 персентиля была оформлена компаниями Mercer, McKinsey, Radford (Aon) и Willis Towers Watson (еще в конце 90-х прошлого века) – платить выше 75 % компаний по рынку для удержания талантов и т.п...
Т.е. мы смотрим распределение рынка зарплат, находим значение 75 персентиля и платим по нему. Здравая идея? Даже очень.
Теперь следите за руками. Российские обзоры AMT дают третий квартиль (можно сказать, что третий квартиль = 75 персентиль), но не дают доверительные интервалы. Представьте, вы измерили рост всех жителей Красноярска, вы уверены, что среднее значения роста жителей Красноярска будет равно среднему значению роста всех жителей России? Скорее эти значения будут плюс минус в каких-то границах – это и есть доверительные интервалы. Т.е. мы высчитываем рост жителей Красноярска и говорим, что среднее значение роста всей России будет 177 см плюс минус 5 см. С зарплатой тоже самое.
Смотрим на диаграмму. В данном случае нам нужно определить не просто 75 персентиль, а еще его доверительные интервалы, и я смоделировал ситуацию распределения. Допустим мы смотрим позицию бизнес-аналитика 1С по Москве. Собрали 40 значений зарплаты (реальное значение?) с медианой = 170 000 р, минимальное 140 000, максимальное 220 000 р. Обратите внимание, распределение зарплат отличается от нормального – это лог нормальное распределение – длинный хвост вправо. Почему важно? Потому что у логнормальных распределений верхняя граница доверительного интервала больше «плавает» - сложнее определить, чем у нормального. Я создал распределение, близкое к нормальному, пожалел вас, не стал драматизировать ситуацию, чтобы оценки параметров были не столь фантастическими (коэффициент асимметрии всего 2,5 на данном графике, реально же на рынке зарплатные распределения имеют от 3 до 5 - т.е. хвост растет вправо еще сильней, а значит доверительные интервалы еще больше плывут. Это данные исследований США, но не думаю, что в России другие законы рынка. И коэффициент зависит от конкурентности рынка, чем больше конкуренция, тем выше коэффициент асимметрии - т.е. там, где сильнее нужен показатель, там труднее его определять ).
🎯Результат:
N = 40
Медиана = 170 000 - красный цвет на диаграмме,
75 персентиль = 182107 - зеленый,
Доверительные интервалы = 173 000 нижний и 191000 верхний - желтый цвет.
Т.е. наше искомое значение находится в границах от 173 до 191 тысячи с разбросом в почти 20 тысяч рублей.
В целом есть два способа исправления решения: набрать выборку – нужно хотя бы 100 строк данных, но где же мы их возьмем, или использовать статистические методы – но кто из этого у нас доходит из c&b? Ведь мы даже не знаем характер распределения – нам AMT дает только значения медианы, квартилей и т.п..
Есть еще более простой вариант: мы определяем доверительные интервалы медианы (они будут Уже), и «на глазок» платим больше. В нашем случае доверительные интервалы 162 000 и 176 000, поэтому платим плюс N тысяч рублей к 176 000 – верхней границе доверительного интервала медианы
📌Главный вывод: данных AMT недостаточно
Что будете делать в этой ситуации на месте c&b?
См. в тему пост Новые метрики C&B - сравниваем наши зарплаты и ожидания кандидатов
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
