Medie, mediană, percentile, cuartile și decile în analiza salarială

Ghid practic pentru HR, Reward și People Analytics

În compensații și beneficii, foarte multe decizii importante se bazează pe indicatori statistici: medie, mediană, percentile, cuartile, decile, distribuții salariale, comparații între grupuri, comparații față benzi multiple, simulări de impact și poziționare față de piață.

Problema este că acești indicatori sunt adesea folosiți mecanic, fără să fie înțeleși suficient. Iar în analiza salarială, o interpretare greșită poate duce la decizii greșite: bugete alocate incorect, salarii ajustate unde nu este nevoie, diferențe nejustificate ignorate sau concluzii eronate despre echitate internă.

De exemplu, dacă salariul mediu dintr-un departament este 10.000 lei, putem spune că majoritatea angajaților câștigă în jur de 10.000 lei? Nu neapărat. Dacă există câteva salarii foarte mari, media poate fi trasă în sus și poate crea o imagine falsă asupra realității.

De aceea, în analiza salarială nu este suficient să calculăm un singur indicator. Trebuie să înțelegem distribuția salariilor.

1. Ce este media?

Media aritmetică este cel mai cunoscut indicator statistic. Se calculează prin adunarea tuturor valorilor și împărțirea sumei la numărul de observații.

Formula este:

Media = Suma valorilor / Numărul valorilor

Exemplu simplu

Avem următoarele salarii lunare brute:

Media este:

(5.000 + 6.000 + 7.000 + 8.000 + 24.000) / 5 = 50.000 / 5 = 10.000 lei

Deci salariul mediu este 10.000 lei.

Dar uitându-ne la valorile individuale, vedem că patru din cinci angajați câștigă sub 10.000 lei. Media este influențată puternic de salariul mare de 24.000 lei.

Aici apare prima lecție importantă:

Media este utilă, dar poate fi distorsionată de valori extreme.

2. Ce este mediana?

Mediana este valoarea din mijlocul unei serii de date ordonate crescător.

Dacă avem un număr impar de valori, mediana este valoarea aflată exact la mijloc.

Dacă avem un număr par de valori, mediana este media celor două valori din mijloc.

Exemplu cu număr impar de valori

Salarii ordonate:

5.000, 6.000, 7.000, 8.000, 24.000

Valoarea din mijloc este:

7.000 lei

Deci mediana este 7.000 lei.

Observăm diferența:

• media = 10.000 lei;
• mediana = 7.000 lei.

Media este trasă în sus de salariul foarte mare. Mediana arată mai bine centrul real al distribuției.

Exemplu cu număr par de valori

Salarii ordonate:

5.000, 6.000, 7.000, 8.000

Cele două valori din mijloc sunt 6.000 și 7.000.

Mediana este:

(6.000 + 7.000) / 2 = 6.500 lei

3. Medie versus mediană

Ce ne spune comparația în analiza internă?

Comparația dintre medie și mediană este extrem de utilă în analiza salarială internă.

Ea ne poate spune dacă distribuția salariilor este relativ echilibrată sau dacă există valori extreme care influențează percepția asupra grupului.

Cazul 1: Media este apropiată de mediană

Exemplu:

• media salariilor = 9.800 lei;
• mediana salariilor = 9.600 lei.

Interpretare:

Distribuția este probabil relativ echilibrată. Nu există diferențe extreme sau salarii foarte mari/mici care să distorsioneze puternic imaginea.

În acest caz, media și mediana spun aproximativ aceeași poveste.

Cazul 2: Media este mult mai mare decât mediana

Exemplu:

• media salariilor = 12.000 lei;
• mediana salariilor = 9.000 lei.

Interpretare:

Există probabil câteva salarii mari care trag media în sus. Majoritatea angajaților pot fi sub media raportată.

Această situație este foarte frecventă în companii, mai ales când analizăm salariile la nivel de departament sau organizație, fără segmentare pe niveluri de job.

Ce poate indica?

• câteva roluri senior sau de management cu salarii mari
• o distribuție salarială asimetrică
• diferențe mari între niveluri
• posibilă lipsă de segmentare în analiză
• risc de comunicare greșită dacă folosim doar media
• potențială inechitate în distribuția de salarii dacă este pe același nivel de referință

Cazul 3: Media este mai mică decât mediana

Exemplu:

• media salariilor = 8.500 lei;
• mediana salariilor = 9.500 lei.

Interpretare:

Există probabil câteva salarii foarte mici care trag media în jos.

Ce poate indica?

• angajați juniori sau part-time incluși în analiză
• populație nou angajată la niveluri inferioare
• contracte cu normă diferită
• roluri operaționale amestecate cu roluri specializate
• necesitatea de a curăța și segmenta datele

Regula practică pentru HR

Când media și mediana sunt foarte diferite, nu lua decizii până nu vezi distribuția.

Diferența dintre medie și mediană este un semnal că trebuie să te uiți mai atent la date.

4. Ce sunt percentilele?

Percentilele împart o serie de date ordonate în 100 de părți. De exemplu, percentila 50 este valoarea sub care se află aproximativ 50% dintre observații. Percentila 50 este, practic, mediana. Statistica explică percentilele ca valori care împart datele ordonate în sutimi, iar decilele în zecimi. De exemplu, 70% din date ar trebui să fie sub percentila 70. 

În analiza salarială, percentilele sunt foarte folosite în studiile salariale.

Cele mai întâlnite sunt:

Exemplu

Avem 10 salarii ordonate:

5.000, 5.500, 6.000, 6.500, 7.000, 8.000, 9.000, 10.000, 12.000, 15.000

O interpretare simplificată ar putea fi:

• P25 este în zona 6.000–6.500;
• P50 este în zona 7.500;
• P75 este în zona 10.000–12.000.

În practică, valorile exacte pot diferi în funcție de metoda de calcul folosită. Este important de știut că nu există o singură metodă universală de interpolare pentru percentile; NIST menționează explicit că, atunci când percentila nu corespunde unui punct exact din date, poate fi nevoie de interpolare, iar metodele pot varia.

Aceasta este o observație importantă pentru HR: două instrumente software pot calcula percentile ușor diferit, mai ales pe eșantioane mici.

5. Ce sunt cuartilele?

Cuartilele împart datele ordonate în patru părți egale.

În analiza salarială, cuartilele sunt foarte utile pentru că ne arată poziționarea salariilor în distribuție.

Exemplu de interpretare

Dacă salariul unui angajat este sub Q1, înseamnă că se află în partea inferioară a distribuției.

Dacă este între Q1 și Q3, se află în zona centrală a distribuției, adică în intervalul în care se află aproximativ 50% dintre angajați.

Dacă este peste Q3, se află în partea superioară a distribuției.

Aceste valori le vom folosi pentru a calcula analiza din directiva europeană de transparentizarea salarială care vorbește de distribuția de femei și bărbați pe intervalele de tip quartile, avănd de fapt 4 zone ale distribuției salariale.

6. Ce sunt decilele?

Decilele împart datele ordonate în 10 părți egale.

Decilele sunt utile când vrem o analiză mai granulară decât cuartilele, dar nu la fel de detaliată ca percentilele.

În studiile salariale, decilele sunt folosite pentru a înțelege mai bine extremele distribuției, de exemplu diferența dintre partea inferioară și partea superioară a pieței.

7. De ce folosim P25, P50 și P75 în studiile salariale?

În compensații și beneficii, reperele P25, P50 și P75 sunt foarte des folosite pentru a defini poziționarea față de piață.

P25

P25 arată partea inferioară a pieței. O organizație care plătește pe venit fix în jurul P25 poate avea o politică salarială mai conservatoare sau poate compensa prin alte elemente: variabil, stabilitate, flexibilitate, beneficii, brand, cultură sau oportunități de dezvoltare.

P50

P50 este mediana pieței, mijlocul pieței. Este un reper foarte folosit pentru organizațiile care vor să plătească „la piață”.

P75

P75 indică o poziționare mai competitivă. Organizațiile care vizează P75 vor să plătească peste mediana pieței, de obicei pentru a atrage și reține talente într-un segment competitiv.

P90

P90 este zona superioară a pieței. Se folosește de obicei pentru roluri critice, competențe rare sau organizații cu strategii agresive de atragere.

Atenție: Mediana (P50) este cea mai stabilă valoare într-un studiu salarial, așadar, multe companii pot alege o poziționare la această valoare plus un anumit procent de creștere. Dacă vorbim de studii salariale analiza dinamici de piață este importantă și te ajută să iei deciziile corecte intern.

8. Cum arată distribuția salarială?

Distribuția salarială arată cum sunt răspândite salariile într-un grup.

Distribuție simetrică

Într-o distribuție relativ simetrică:

• media și mediana sunt apropiate;
• majoritatea valorilor sunt în jurul centrului;
• extremele sunt echilibrate.

Distribuție asimetrică spre dreapta

În salarii, aceasta este foarte frecventă. Sunt mulți angajați în zona salariilor mici și medii și câteva salarii foarte mari.

În acest caz:

• media este de obicei mai mare decât mediana;
• salariile mari trag media în sus;
• mediana este un indicator mai robust pentru centrul distribuției.

9. Exemplu complet: calcul medie, mediană, cuartile și decile

Să presupunem că avem salariile brute lunare pentru 12 angajați:

Datele sunt deja ordonate crescător.

Media

Suma salariilor este:

115.500 lei

Număr angajați:

12

Media:

115.500 / 12 = 9.625 lei

Mediana

Avem 12 valori, deci mediana este media valorilor de pe pozițiile 6 și 7:

• poziția 6 = 7.500;
• poziția 7 = 8.000.

Mediana:

(7.500 + 8.000) / 2 = 7.750 lei

Interpretare medie versus mediană

• media = 9.625 lei;
• mediana = 7.750 lei.

Media este cu 1.875 lei mai mare decât mediana.

Asta ne spune că distribuția este trasă în sus de valorile mari, în special de salariul de 24.000 lei.

Dacă am comunica doar media, am putea crea impresia că salariul tipic este în jur de 9.625 lei. Dar salariul central al distribuției este mai aproape de 7.750 lei.

10. Ce grafic folosim pentru fiecare întrebare?

În analiza salarială, graficul ales contează foarte mult.

Histogramă

Bună pentru a vedea distribuția salariilor.

Întrebare la care răspunde:

„Unde se concentrează salariile?”

Boxplot

Bun pentru a vedea mediana, quartilele, intervalul central și valorile extreme.

Întrebare la care răspunde:

„Cât de dispersate sunt salariile și unde avem outliers?”

Bar chart pe cuartile

Bun pentru analiza distribuției femei/bărbați sau pe alte categorii.

Întrebare la care răspunde:

„Cine se află în partea inferioară și superioară a distribuției?”

Scatter plot

Bun pentru a analiza salariul în relație cu vechimea, performanța sau nivelul jobului.

Întrebare la care răspunde:

„Există o relație între salariu și un factor explicativ?”

11. Cum calculăm distribuția femei/bărbați pe cuartile salariale

Această analiză devine foarte importantă în contextul transparenței salariale. Directiva UE 2023/970 prevede, printre indicatorii de raportare, proporția lucrătorilor de sex feminin și masculin din fiecare cuartilă de remunerare.

Scopul este să vedem dacă femeile și bărbații sunt distribuiți echilibrat pe întreaga banda salarială sau dacă unul dintre grupuri este concentrat disproporționat în zona salariilor mici sau mari.

Pașii de calcul

Pasul 1: Alegem elementul de remunerare

Trebuie să stabilim clar ce analizăm:

• salariu fix
• total cash
• remunerație totală
• remunerație orară
• remunerație anualizată

Pentru comparații corecte, este recomandat să folosim valori standardizate: aceeași perioadă, aceeași normă de lucru, aceeași bază de calcul.

Pasul 2: Ordonăm toți angajații crescător după remunerație

Nu sortăm separat femeile și bărbații.

Sortăm toată populația împreună, de la cel mai mic nivel de remunerare la cel mai mare.

Pasul 3: Împărțim lista în patru grupuri egale

Cele patru cuartile sunt:

• cuartila 1: cei 25% cu remunerația cea mai mică - denumită și cuartilă inferioară 
• cuartila 2: următorii 25% - denumită și cuartilă inferioară mediană
• cuartila 3: următorii 25% - denumită și cuartilă superioară mediană
• cuartila 4: cei 25% cu remunerația cea mai mare - denumită și cuartilă superioară

Pasul 4: Calculăm proporția femei/bărbați în fiecare cuartilă

Pentru fiecare cuartilă, calculăm:

% femei = Număr femei în cuartilă / Număr total angajați în cuartilă

% bărbați = Număr bărbați în cuartilă / Număr total angajați în cuartilă

12. Exemplu: distribuția femei/bărbați pe cuartile

Avem 20 de angajați, ordonați crescător după remunerație anuală.

Avem 20 angajați, deci fiecare cuartilă are 5 persoane.

Cuartila 1: pozițiile 1–5

Cuartila 2: pozițiile 6–10

Cuartila 3: pozițiile 11–15

Cuartila 4: pozițiile 16–20

Interpretare

Femeile reprezintă:

• 80% din cuartila inferioară;
• 40% din cuartila 2;
• 40% din cuartila 3;
• 20% din cuartila superioară.

Această distribuție sugerează că femeile sunt concentrate mai mult în zona remunerațiilor mici, iar bărbații sunt concentrați mai mult în zona remunerațiilor mari.

Aceasta nu demonstrează automat discriminare salarială. Dar este un semnal foarte important care trebuie investigat.

Întrebările corecte sunt:

• Sunt femeile concentrate în roluri mai slab plătite?
• Există diferențe de nivel de job?
• Există diferențe de vechime sau experiență?
• Există bariere de promovare?
• Există diferențe în accesul la roluri critice sau bonusuri?
• Există diferențe în negocierea salariului de intrare?
• Există diferențe nejustificate în interiorul acelorași categorii de muncă?

13. Cum reprezentăm grafic distribuția pe cuartile

Un grafic simplu poate arăta așa:

Distribuția femei/bărbați pe cuartile salariale

Q1 | F ████████ 80% | M ██ 20%
Q2 | F ████ 40%     | M ██████ 60%
Q3 | F ████ 40%     | M ██████ 60%
Q4 | F ██ 20%       | M ████████ 80%

Acest grafic este foarte eficient pentru board, HR și management pentru că arată imediat concentrarea populațiilor pe niveluri de remunerație.

14. Ce înseamnă diferențele între cuartile?

Distribuția pe cuartile nu măsoară doar diferența salarială directă. Ea arată și structura populației.

De exemplu, dacă femeile sunt majoritare în Q1 și minoritare în Q4, cauza poate fi:

• segregare ocupațională;
• acces mai redus la roluri senior;
• subreprezentare în poziții de management;
• diferențe în promovare;
• diferențe în tipurile de roluri ocupate;
• istoric de recrutare și negociere;
• politici de bonus diferite între funcțiuni;
• efecte ale întreruperilor de carieră;
• lipsa unor trasee clare de progresie.

Eurostat subliniază că indicatorul gender pay gap în formă neajustată măsoară diferența dintre câștigurile medii brute orare ale bărbaților și femeilor și este un indicator larg, care reflectă mai mult decât discriminarea directă pentru muncă egală sau de valoare egală.

Aceeași precauție se aplică și analizei pe cuartile: rezultatul nu trebuie folosit ca verdict imediat, ci ca punct de plecare pentru analiză.

15. Ce facem cu angajații part-time, normele diferite și bonusurile?

Înainte de orice analiză salarială, datele trebuie standardizate.

Angajați part-time

Dacă analizăm salarii lunare, un angajat part-time poate părea subplătit, deși remunerația orară este corectă.

Soluție:

• folosim salariu echivalent full-time;
• sau analizăm remunerația orară.

Bonusuri

Bonusurile pot distorsiona puternic distribuția, mai ales în vânzări, management sau roluri comerciale.

Soluție:

• analizăm separat salariul fix
• total cash
• remunerația totală
• componentele variabile

Valori anuale versus lunare

Pentru analize de tip pay equity sau raportare, valorile trebuie anualizate și tratate consecvent.

16. Greșeli frecvente în analiza salarială

1. Comparăm populații amestecate

Comparăm pe grupuri selective, care ne expun riscului din perspectivă legală.

2. Ignorăm outlierii

Valorile extreme trebuie analizate, nu șterse automat.

3. Calculăm medie, percentile pe eșantioane foarte mici

Atenție la confidențialitatea datelor, organizația are obligația păstrării confidențialității datelor.

4. Nu standardizăm datele

Part-time, bonusuri, perioade diferite, monede diferite și contracte speciale pot distorsiona analiza.

5. Confundăm diferența salarială cu discriminarea

O diferență salarială nu este automat discriminare. Dar o diferență nejustificată, sistematică și legată de criterii protejate poate deveni un risc major.

6. Tragem concluzii fără analiză pe fiecare nivel de referință

Salariile trebuie analizate în contextul nivelului jobului. Altfel, putem confunda diferențele legitime de nivel cu probleme de echitate.

Concluzie: statistica salarială nu este despre formule.

Statistica salarială este despre decizii mai bune, context și înțelegere. Salariile și valorile plăților complementare sau variabile depind de mulți factori.

Media, mediana, percentilele, cuartilele și decilele sunt instrumente simple, dar foarte puternice.

Folosite corect, ele ajută organizațiile să înțeleagă:

• unde se concentrează salariile
• cât de echilibrată este distribuția
• unde există valori extreme
• cum sunt poziționați angajații față de piață
• dacă anumite grupuri sunt concentrate în zone salariale inferioare
• ce diferențe trebuie investigate
• cum ar trebui prioritizate ajustările salariale

Folosite greșit, pot crea concluzii periculoase.

De aceea, în analiza salarială, întrebarea nu este doar „cât este media?”, ci:

Ce ne spune distribuția?

Pentru că în compensații și beneficii, deciziile bune nu vin dintr-o singură cifră. Vin din capacitatea de a interpreta datele corect.