Descomplicamos conceitos estatísticos de Remuneração

Nós sabemos que alguns conceitos estatísticos podem nos confundir – mesmo que escutemos falar deles todos os dias!

Para descomplicar o assunto (e seu dia a dia em Remuneração), resolvemos concentrar, em um só lugar, explicações bem objetivas (e definitivas) sobre média, mediana, quartis e regressão linear. Vamos lá?

O primeiro dos conceitos estatísticos, muito utilizado quando falamos em pesquisa salarial, é a mediana.

Ela é muito confundida com a média, não somente porque os nomes são um pouco parecidos, mas também porque, ao longo da vida, utilizamos mais a média (“qual a média de preços dos aluguéis na sua cidade?” ou “qual a média de preço de combustível que você está encontrando por ai?” – coisas deste tipo). Em resumo, a média é a soma de todos os dados, divididos pelo número de amostras consideradas.

A mediana, em si, não é uma conta, é uma posição dentro da amostragem. A finalidade da mediana é evitar as distorções que podem afetar a média, quando temos valores muito distantes do ponto central.

Veja um exemplo prático, abaixo:

Agora que entendemos a diferença conceitual entre média e mediana, nos resta saber por que, em remuneração, é mais vantajoso utilizar a mediana:

Outro conceito que causa muita confusão é o de quartis, que também são posições dentro da amostragem – e não uma fórmula matemática.

Remetendo à teoria da estatística descritiva, um quartil é qualquer um dos três valores que divide o conjunto ordenado de dados em quatro partes iguais, e assim cada parte representa 1/4 da amostra ou população.

Calma! Explicamos isso com um exemplo bem visual, no vídeo abaixo:

No fim das contas, qual utilizar? Agora que você sabe o que é 1º quartil, mediana e 3º quartil, chega a hora de parar de falar de estatística e partir para a estratégia.

Essas métricas indicam, não somente como sua empresa está posicionada no mercado, mas também quão agressiva sua estratégia será. Temos dois posts que falam um pouco sobre como refletir, estrategicamente, sobre o assunto:

Eu preciso pagar a mediana de mercado? – Carreira Muller

Não é bom ser todo mundo na vida (e nem em remuneração) (carreira.com.br)

Para finalizar, é possível que, durante o processo de pesquisa salarial, não seja possível identificar um número mínimo de amostras para tabular a mediana e os quartis.

Nestes casos, técnicas estatísticas, como a regressão linear, podem ser muito úteis.

Por exemplo, imagine que você precise encontrar referências de salário para um Analista Fiscal Sênior, mas você só tenha encontrado dados da posição para o Júnior e o Pleno. A regressão linear te ajuda a calcular a tendência de mercado entre esses dois cargos e projeta o dado que você precisa.

Outro recurso interessante, para situações como essas é o uso de deflatores salariais. Sobre isso, temos mais conteúdo aqui.

5 dúvidas mais comuns sobre deflatores salariais – Carreira Muller

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