岗位价值评估结束，会得到每个评委对职位的评分，统计汇总后如下图所示：岗位价值评估数据结果。
但是这组数据是否合理，我们到底能不能直接用这组数据作为岗位价值排序的数据？ 其实我们会有担心：评估小组的成员对各岗位的评价是否客观？个别评委是否会站在个人立场，评分夹杂个人的喜好，从而给有些岗位评价过高或过低的分数？评委不完全了解某些岗位，评分结果会客观吗？……
带着这些疑问，我们就需要对每位评委打出的分数进行分析，从而判断某些评委是否对评估工具理解有误，或某些评委是否有个人倾向。
首先，第一步我们要做的是要对这些数据进行分析。
通常对一组数据进行有效性分析的方法，我们可以使用数据离散分析方式，通过数据离散系数来判断，公式如下： 离散系数 =（ 标准差 / 平均值）× 100%；其中：在excel中，标准差=STDEV.P(该组评估数据)，平均值=AVERAGE（该评估数据），如果离散系数大于15%，则要考虑该组数据存在问题；
我们在excel表中进行操作，平均值=AVERAGE示意如下图：
标准差=STDEV.P示意如下图： 离散系数 =（ 标准偏差 / 平均值）× 100%，如下图，我们看到岗位17、岗位18、岗位19、岗位20的离散系数都超过了15%（黄色单元格），对此我们需要对这几个岗位的数据进行分析和复核，分析数据结果及 数据评价过程，如有必要需要对该岗位进行重新评价。
通过第一步的分析、复核，对各组数据进行确认后，进入第二步，对每个岗位对应的一组数据求平均值。 在第一步中，我们曾对每组数据进行过简单平均，除此简单的平均法外，实际操作过程中，我们也可以采用去掉最大值和最小值的方式，对每组数据进行处理，即：将每组数据中最大数据和最小数据去掉，其余数据再求平均值，这种方式在岗位价值评估数据结果处理中使用较多。如下图(平均分1)： 但有时，为了使数据更趋于合理，我们会对数据进行更进一步的处理，利用离散度函数，通过EXCEL表把偏离度过大的数据都处理掉如下图，我们看到经过处理偏离较大的数据已经被处理为0（见下图） 此时我们再对剩余数据计算平均值（公式见图），此时的数据应该最趋近主要评委对该岗位的评价分数，如下图： 我们分别比较三种方式取得的平均分（如下图红色单元格），发现简单的平均值法，与处理数据后的平均值还是有较大的区别。第二种方法与第三种方法较为接近，因此，实际薪酬设计中，为了简便起见，第二种方法，即去最大最小值，再求平均值的方法被咨询师们大量采用。
通过上述处理，我们有了每个岗位的价值评估平均值（上图蓝色单元格），即我们得到了一个公司每个岗位的相对价值，这是开展很多人力资源管理及员工激励工作的基础，我们就可以进行如下工作了。
岗位价值排序； 薪酬等级表设计；
确定岗位价值系数； 职级设计； 岗位晋升通道设计； 核心岗位甄别（股权激励对象等）。 |
