人力资源数据分析中的 离散度分析

人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。

要算标准差就必须先算方差，方差反映了数据集内各个数据和平均数的平均差距的大小。方差越大，离散度越大，反之亦然。

比如下面这组数据，是两个产品每个月份的质量，我们通过函数算出平均值和中位值和极差数据。

然后再计算A和B的方差，方差的公式如下：

S = 标准差 S平方是方差 M =平均值 X 代表每月的数据

所以计算公式如下：

每组数据的平均值和每月数据的差值，再取平方 ，再相加，然后除以个数，这个算出来的数据就是方差的数据。

有了方差的数据后，我们就可以算这组数据的标准差，标准差和方差的关系如下：

也就是方差的平方根，所以 A 和 B的标准差如下

A：351.18

B：158.11

也就是说两组数据虽然平均值一样，标准差还是不一样的，相对来说B组的数据还是比较稳定一点。

在EXCEL 里标准差的计算公式为 STDEV.P ，用这个公式我们可以算出数组的标准差数据。

我们通过标准差的数据，可以对员工的能力分值做离散度标准差的对比，然后找出能力最不稳定的员工。

比如我们对上述表格，对每个员工做了标准差的计算，标红的就是标准差最大的员工，也就是意味着他们在岗位各个能力都是不稳定的，所以需要对这几个员工重点进行岗位核心能力的培训。

标准差在人力资源的绩效分析上会大量的应用，分析每个员工的年度的绩效稳定性数据。所以在人力资源的数据分析中，我们还是需要学习一些统计学的基础概念。