信息分析阶段的工作包括数据的录入与处理以及数据有效性的判断。

1.数据的录入与处理

根据在企业中实际做岗位评价的经验，在数据录入上，一定要保证数据至少要有两组同时录入，进行对比，以保证数据录入的准确性。在实际操作中，会经常出现两组数据对不上的情况，经过认真、仔细的检查，发现造成数据录入错误的原因主要有两种：①人为的原因，由于录入不仔细造成的；②客观的原因，由于数据书写造成误解等原因。而通过至少两次录入核对，就可以基本保证录入的准确性，同时也可以给人以形式上的严肃性和正式性。

数据的录入是一项非常机械繁杂的工作。同时，数据的录入也要为数据的处理做准备。因为要求数据录入后要立刻出来这组数据的标准差等指标，还要为以后工资的计算做好准备，所以在实际操作过程中，可以采用各种数据统计软件来实现以上工作。

对数据的处理要求是：

在一组数据中，要去掉一个最高分，去掉一个最低分，然后求出这组数据的标准差。

这些功能在Excel软件中都可以很容易的实现，在这里就不过多叙述了。

在整个评定过程中如果能够充分利用计算机，将会使整个评价过程省去了很多繁琐的工作。如果有条件，还应该充分利用局域网或因特网。在目前情况下，计算机的应用会带来如下好处：

（1）缩短收集数据的时间。

（2）保证数据的质量。

（3）减少岗位评定的人力和财力费用。

（4）加快数据的更新速度。(www.daowen.com)

2.岗位评价数据有效性的判断

信息分析阶段一个非常重要的工作，就是采取什么样的方式来判断通过评价得到的数据是否符合要求。

第一步，用标准差作为判断的标准。标准差是反映一组数据相对于均值的离散程度。标准差比较大，说明现场的委员们对某个岗位在某一项指标上的认识存在着较大的差异；标准差比较小则说明现场的委员们对某个岗位在某一项指标上的认识基本一致。这也就是说，当一组数据的标准差超过了预先订好的数值，就有理由认为，大家对这项指标的含义理解存在较大差异，需要重新对这项指标进行讲解并打分。一般来讲，为了既保证项目的顺利实施，又保证数据的有效性，标准差取小于等于10为宜。当一个岗位的评分结果出来之后，主持人就要组织评价委员会的委员对该岗位的打分进行评判。成员们可以发表意见，进行充分的沟通，尤其是对于明显有严重分歧的地方。

在实际操作中还会碰到这样的情况，同一岗位的一个因素即使经过两轮的打分，也还是不符合以上所说的标准差的要求，那么这个时候，应该如何处理呢？

处理方式有以下几种：

（1）继续讨论，重新打分，直至分数符合要求。

（2）事先约定好只进行两轮，也就是说不论结果如何，最终的结果就采取第二轮的分数。

（3）在第二轮结束后，采取其他方式。例如，通过举手表决，少数服从多数。

应该明确的是，由于时间有限，而一般企业的岗位数目都较多（一般来讲，1000人左右的生产型企业，岗位数目在200个左右），所以从项目的可操作性的角度出发，建议优先采用第（3）种方法。因为第（1）种方法可能非常耗费时间，也有可能使项目前进的脚步陷入泥潭，而第（2）种方法则比较缺少民主性，显得过于生硬。

第二步，就是当所有的薪点都已经出来的时候，就可以根据已知数据做出整个企业的薪点分布图（如图6-3所示），对所有岗位按照总分高低进行排序。评价委员会的成员根据薪点图充分讨论每个岗位的排序是否合理，来共同讨论每个因素的得分是否合理，不合理的因素要重新打分。对于一个岗位来说，如果不合理的因素过多，整个岗位就要重新打分。一般在两轮重新打分后，就会得到较为理想的排序。在这里，应该非常注意的是，重要的并不是各个岗位的具体分数，而是各个岗位的排序，因为在制定新工资制度的时候，主要是根据企业的薪点图中各个岗位的排序作为基础来制定的。