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Analisi dell’equità retributiva
Misurare i divari retributivi
L'equità retributiva va oltre la misurazione del divario: è un processo efficace che elimina il rumore e ti aiuta a dare un senso alle tue strutture retributive. Quando puoi visualizzare cosa determina le retribuzioni (e quanto peso ha) nella tua organizzazione, puoi fare il passo successivo con fiducia.
Comprendere i divari retributivi rettificati
Il divario retributivo rettificato misura la differenza di retribuzione per genere, razza e altro dopo aver tenuto conto dei fattori oggettivi che determinano la retribuzione, come il ruolo lavorativo, l'istruzione e l'esperienza.
Per calcolare i divari retributivi, PayAnalytics utilizza l'analisi di regressione, o la regressione lineare logica.
Individuare le anomalie
PayAnalytics ti aiuta a identificare rapidamente i valori anomali, ossia i dipendenti la cui retribuzione è molto più alta o molto più bassa di quanto dovrebbe essere. Stabilisci delle soglie per le anomalie e scopri quali sono le aree della tua organizzazione in cui ce n’è la maggiore concentrazione.
Uno sguardo più attento con l'analisi per sottogruppi
L'analisi per sottogruppi di PayAnalytics consente di eseguire facilmente la stessa analisi su diversi sottoinsiemi di dati (ad esempio, paesi o mercati). Le semplici visualizzazioni grafiche mostrano il confronto tra questi gruppi.
Scopri quali variabili determinano la retribuzione
Dopo aver eseguito un'analisi, PayAnalytics fornisce una panoramica dettagliata delle variabili oggettive (istruzione, esperienza, ecc.) che determinano la retribuzione e il loro impatto. Quando si esamina un singolo dipendente, PayAnalytics aiuta a fare un confronto significativo mostrando un gruppo di riferimento di dipendenti simili.
Perché usare l'analisi di regressione per calcolare i divari retributivi?
Pay Equity calcola il divario retributivo rettificato utilizzando la regressione log-lineare, o analisi di regressione. Nella soluzione, si misurano i divari retributivi per un massimo di due variabili demografiche alla volta, separatamente o in modo intersettoriale.
L'analisi di regressione, anziché calcolare la media delle retribuzioni di tutti i dipendenti, tiene conto di tutti i fattori oggettivi (come l'istruzione) che determinano la retribuzione. Insieme ai dati demografici, il nostro approccio mostra se i bias causano una differenza di retribuzione e quanto è grande questa differenza.
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