□專科以下
□專科
□本科
□碩士及以上
□25歲及以下
□26～30歲
□31～35歲
□36～40歲
□41～45歲
□46歲及以上（續表）部門崗位名稱月薪（元）年總收入（元）學曆年齡段本崗位任職時間（年）生產車間班組長
□專科以下
□專科
□本科
□碩士及以上
□25歲及以下
□26～30歲
□31～35歲
□36～40歲
□41～45歲
□46歲及以上操作工
□專科以下
□專科
□本科
□碩士及以上
□25歲及以下
□26～30歲
□31～35歲
□36～40歲
□41～45歲
□46歲及以上第六步：核查薪酬調查數據。
企業雖然在開展薪酬調查前做了很多工作來確保被調查者提供真實準確的信息，但是被調查的企業仍然有可能未必完全明了調查者的意圖，所以，將薪酬調查問卷收上來以後，還應該根據實際職位與基準工作職位之間的匹配程度來調整薪酬調查數據，確保數據的有效性。
第七步：對薪酬調查數據進行分析。
分析數據是薪酬調查工作的最後一道工作程序，薪酬數據的分析方法一般包括：頻度分析、趨中趨勢分析、離散分析以及回歸分析等。
（1）頻度分析。
所謂的頻度分析，就是將所得到的每一職位的所有薪酬調查數據按由低到高的順序排列，然後算出類屬於每一薪酬範圍的公司的數目。企業數目最多的薪酬範圍便是大部分企業為該職位支付的薪酬範圍。
（2）趨中趨勢分析。
趨中趨勢又可以分為如下三種：簡單平均數、加權平均數和中值。
一是簡單平均數。
簡單平均數是最常見的數據分析方法，它通常對所有企業的薪酬數據都賦予相同的權重，將獲得的與某一職位相對應的所有薪酬數據簡單相加，然而再除以參與調查企業的數目，從而求出平均值。這種方法的最大弊端是，如果存在極端值的話，很可能會破壞結果的準確性。為了規避這種弊端，有些公司會首先用頻率分部將極端值除掉。
二是加權平均數。
在應用這種數據分析方法時，不同企業的薪酬數據將會被賦予不同的權重，權重的大小取決於某一個公司中在同類職位上工作的員工人數在調查總人數中所占的比重，或者調查企業認為某個被調查企業的薪酬水平對其薪酬決策的重要程度。
三是中值。
采用中值數據分析方法時，首先，將收集到的全部統計數據按照大小排列順序進行排列之後，再找出居於中間位置的數值，即中位數作為某類崗位人員工資水平的依據。該方法的最大優點是可以剔除異常值即最大值和最小值對於平均工資值的影響。
薪酬調查報告的一般內容和結構
薪酬調查的最終結果體現的是薪酬福利調查報告，薪酬調查報告的一般內容和結構，包括六個部分：
（1）調查發現總結。
（2）本企業市場薪酬水平報告。
（3）職位的統計數據。
（4）工資福利政策報告。
（5）公司背景統計報告。
（6）調查統計方法介紹。
一、調查發現總結
調查報告的總結部分通常會報告市場趨勢，即不同級別的中點工資和調薪幅度，同時還需要對各種統計進行比較。
1中點工資
所謂的中點工資，就是中間點的工資。比如，調查20家企業生產經理的職位，可能獲得30個樣本數據（某些企業可能有2個或幾個生產部門經理）。將原始數據按照從高到低的順序排序，一般來講有5個位置是比較典型的，最有參考價值——包括前10%點、前25%點、中點、前75%和前90%點。通常來說，10%以內的或者90%以上的數據一般都會略去不計，因為這些是很極端的數據，屬於特殊情況。
對於所獲得的樣本數據，需要做回歸處理。所謂的回歸處理，就是在坐標圖上畫幾個點，每個點代表一個職位，這些點通常來說都是離散的，但不是胡亂分布的，而是按照一定的規律分布。回歸的過程可以做一次線性回歸，即在這些點中間畫一條直線，讓盡可能多的點分部在線的兩邊。