Dwie zakładki
Zakładka | Zawartość |
Parametry podstawowe | Ustawienia czasu, jednostek i regresji. |
Słowniki | Własne typy wykształcenia, seniority i gradingu. |
Słowniki
Klient może zdefiniować własne poziomy wykształcenia, seniority oraz gradingu. Dla wykształcenia wpisuje się ID lub nazwę oraz liczbę lat cyklu edukacyjnego, np. szkoła podstawowa 9, szkoła średnia 13, uczelnia wyższa 17, doktorat 20. Do regresji używana jest liczba lat.
Dla seniority można zdefiniować skalę typu Junior / Medior / Senior albo własną, np. Trainee / Specialist / Lead / Principal. Dla własnego gradingu definiuje się pary ID + nazwa, które następnie mogą być wpisywane do kolumn Poziom 1 / 2 / 3.
Parametry podstawowe
Pole | Typ | Przykład | Opis |
Rok referencyjny | Liczba całkowita | 2025 | Rok, za który liczy się pay gap. |
Standardowy tydzień pracy | Liczba całkowita | 40 | Norma tygodniowa. |
Normatywna liczba godzin w roku | Liczba całkowita | 2 088 | Roczny fundusz godzin. |
Format wieku | Lista | Wiek w latach | Wiek w latach, data urodzenia lub data rozpoczęcia pracy. |
Format stażu | Lista | Lata służby | Jednostka dla stażu. |
Waluta | Lista | CZK | Waluta pól wynagrodzeń. |
Parametry regresji — sześć wariantów
Wariant oznacza listę zmiennych kontrolnych używanych do oczyszczenia wynagrodzenia z czynników strukturalnych. Współczynnik przy zmiennej Płeć po regresji reprezentuje niewyjaśnioną różnicę w wynagrodzeniu.
Najszerszy wariant może obejmować: długość zatrudnienia, lata edukacji, lata doświadczenia, seniority, niedobór pracowników, ocenę pracownika oraz wkład pracownika.
Wariant powinien spełniać dwa warunki: atrybuty muszą być merytorycznie istotne i nie mogą dublować tej samej logiki; jednocześnie wszystkie wybrane kolumny muszą być wypełnione w danych. Zmiana parametrów nie przelicza analizy automatycznie — trzeba ponownie uruchomić analizę.
Ten sam dataset można analizować z różnymi wariantami regresji. W połączeniu z trzema systemami gradingu daje to do 18 widoków na te same dane.