Note :
Ce livre est un guide pratique et bien écrit pour comprendre les statistiques appliquées à l'analyse des rémunérations. Il offre une couverture complète des méthodes statistiques, ce qui en fait une ressource précieuse tant pour les nouveaux venus dans le domaine de la rémunération que pour les professionnels chevronnés désireux d'améliorer leurs compétences analytiques. Cependant, il peut être perçu comme un manuel universitaire, ce qui pourrait limiter son attrait pour les personnes expérimentées. L'organisation du matériel pourrait être améliorée pour plus de clarté.
Avantages:⬤ Ressource complète pour comprendre les statistiques en matière de rémunération
⬤ approche pratique, étape par étape
⬤ adapté aux débutants et aux professionnels
⬤ exemples et explications solides
⬤ aide à appliquer les statistiques à l'analyse de la rémunération dans le monde réel
⬤ utile pour la prise de décision analytique.
⬤ Perçu comme un manuel universitaire, qui peut ne pas intéresser les professionnels expérimentés
⬤ les premières sections peuvent être trop basiques pour ceux qui ont une solide formation en statistiques
⬤ l'organisation du contenu pourrait être améliorée
⬤ certains lecteurs peuvent le trouver cher.
(basé sur 16 avis de lecteurs)
Statistics for Compensation
Un aperçu pratique des méthodes statistiques utilisées par les professionnels de la rémunération et des ressources humaines dans leur travail quotidien.
Dans divers secteurs d'activité, les professionnels de la rémunération s'efforcent d'organiser et d'analyser les aspects de l'emploi qui concernent les éléments de la rémunération, tels que le salaire de base, les primes et les commissions accordées par un employeur à ses employés pour le travail accompli. Reconnaissant les nombreuses analyses quantitatives de données qui font partie de ce travail quotidien, Statistics for Compensation fournit un guide complet des principaux outils et techniques statistiques nécessaires pour effectuer ces analyses et aider les organisations à prendre des décisions éclairées en matière de rémunération.
Cet ouvrage autonome est le premier du genre à explorer l'utilisation de diverses méthodes quantitatives - des notions de base sur les pourcentages à la régression linéaire multiple - qui sont utilisées dans la gestion, la conception et la mise en œuvre de stratégies de rémunération puissantes. S'appuyant sur sa vaste expérience en tant que consultant, praticien et enseignant des statistiques et de la rémunération, l'auteur se concentre sur l'utilité des techniques et leur application immédiate au travail quotidien de rémunération, en expliquant en détail des domaines majeurs tels que :
⬤ Distributions de fréquences et histogrammes.
⬤ Mesures de localisation et de variabilité.
⬤ Construction de modèles.
⬤ Modèles linéaires.
⬤ Modèles de courbes exponentielles.
⬤ Modèles de courbe de maturité.
⬤ Modèles de puissance.
⬤ Modèles de marché et analyse des enquêtes salariales.
⬤ Modèles de marché intégrés linéaires et exponentiels.
⬤ Modèles de marché pour l'évaluation des emplois.
Tout au long de l'ouvrage, des définitions rigoureuses et des procédures étape par étape expliquent clairement et démontrent comment appliquer les techniques statistiques présentées. Chaque chapitre se termine par une série d'exercices, et diverses études de cas illustrent la pertinence du sujet dans le monde réel. L'ouvrage comporte également un glossaire complet des principaux termes statistiques et une annexe contenant des détails techniques. Les données utilisées pour les exemples et les problèmes pratiques sont disponibles dans le livre et sur un site FTP connexe.
Statistics for Compensation est une excellente référence pour les professionnels de la rémunération, les professionnels des ressources humaines et les autres praticiens responsables de tous les aspects de la rémunération de base, de la rémunération incitative, de la rémunération des ventes et de la rémunération des cadres au sein de leur organisation. Il peut également servir de complément aux cours sur la rémunération dispensés aux niveaux supérieur et supérieur.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)
