非分析方法研究分析报告
分析报告与调研报告的区别
分析报告与调研报告的区别分析报告与调研报告在内容、目的和方法上有一些不同之处。
以下是它们的区别：1. 内容：- 分析报告：分析报告主要关注问题或现象的原因、影响和解决方案。
它通过收集和分析数据、统计数字、案例研究和专家意见等来解释和阐述问题。
分析报告通常会提供数据和图表的可视化展示，以支持分析和结论。
- 调研报告：调研报告主要关注对特定问题、主题或目标群体的详细调查和研究。
它通过收集和整理相关的信息、实地访察、问卷调查、访谈和文献研究等来描述和解释研究对象。
调研报告通常会包含调研的方法、样本选择、数据分析和研究结果的描述。
2. 目的：- 分析报告：分析报告的目的是识别问题、分析原因和影响，提供解决方案和建议。
它通常用于帮助决策者做出明智的决策，并为业务规划和战略制定提供支持。
- 调研报告：调研报告的目的是提供对特定问题或主题的深入了解和全面的信息。
它通常用于支持决策过程中的事实依据，也可以作为政策制定、市场分析和学术研究的参考。
3. 方法：- 分析报告：分析报告的方法包括数据收集、数据分析、比较分析、市场调查、案例研究和专家意见等。
它通常会应用统计学和推理分析等方法来进行数据的解读和结果的验证。
- 调研报告：调研报告的方法包括文献研究、实地调查、问卷设计、样本选择、访谈和观察等。
它通常会使用科学的研究方法和技巧来收集和分析数据，并确保结果的可靠性和可重复性。
综上所述，分析报告和调研报告在内容、目的和方法上存在一些区别。
分析报告更多地关注问题的原因、影响和解决方案，而调研报告更注重对特定问题或主题的深入了解和全面的信息提供。
调研分析报告包括什么内容
调研分析报告包括什么内容
调研分析报告是根据对某一特定问题或市场的调查研究结果进行综合分析和总结的报告。
内容包括：
1. 调研背景：对调研目的和调研范围进行简要介绍，说明为什么对该问题进行调研研究。
2. 调研方法：详细描述实施调研的具体方法和流程，包括数据来源、调研对象、调研题目、调研时间等。
3. 数据收集与整理：介绍所采集的各类数据的源头和具体方法，包括问卷调查、个别访谈、数据统计等。
4. 数据分析与结果：对所收集的数据进行统计和分析，包括比例、平均数、趋势、关联性等指标，并结合具体数据进行解读，得出结论和发现。
5. 调研结论与建议：根据数据分析结果，提出调研结论和相应的建议，分析问题根源、研究市场走向、优化产品或服务、改善经营策略等。
6. 调研局限和不足：对调研过程中可能存在的局限和不足进行说明，如样本选择不够全面、数据收集不完整或存在偏差等。
7. 参考文献和附录：列举在调研过程中参考的相关文献和数据信息，并提供调研的原始数据和问卷。
8. 报告结构和排版：对调研报告的结构和排版进行说明，使报告具有清晰明了的组织结构和良好的可读性。
调研分析报告是对调研结果的客观呈现和分析，通过对所收集的数据进行统计和解释，达到提供参考和支持决策的目的。
报告的有效性和可信度取决于调研方法的科学性和数据收集的完整性，同时，报告还应具备逻辑性、可读性和可操作性，使读者能够清晰地了解调研结果并根据报告提供的结论和建议做出相应的决策。
怎样分析实验报告
怎样分析实验报告要分析一个实验报告，你可以按照以下步骤进行：1. 阅读实验报告的题目和摘要：首先，仔细阅读实验报告的题目和摘要，以了解研究的主题和目的。
摘要通常包括研究的背景、目标、方法和主要结果的简要描述。
这将帮助你对整个实验报告有一个初步的了解。
2. 检查实验的设计和方法：仔细阅读实验报告中的方法部分，确保实验设计和方法详细描述了研究中采取的步骤和实施的控制措施。
这包括研究对象、样本数量、实验组和对照组的设置等。
评估这些方面的合理性和可靠性。
3. 评估数据收集和分析方法：检查实验报告中数据收集的详细步骤和使用的仪器和技术。
评估数据的收集是否可靠和准确。
同时，检查数据分析方法的描述，确保使用的统计方法和软件是适当的，并且结果的解释是正确的和合理的。
4. 检查结果部分：仔细阅读结果部分，确保实验报告中的结果是被正确分析和解释的。
注意是否提供了足够的数据支持结论，并且是否参考了相关的文献或其他研究结果进行对比和讨论。
5. 评估讨论和结论：仔细阅读讨论和结论部分，评估作者对实验结果的解释和对研究目标的达成程度的评价。
检查作者是否提供了实验结果的合理解释，并且是否提出了可能的解释和原因。
同时，检查结论部分是否与实验结果和研究目标保持一致。
6. 考虑实验的局限性和展望：实验报告中通常会提到实验的局限性和未来的展望。
评估作者对实验所面临的限制和不足的认识，并思考可能的改进和未来的研究方向。
7. 考虑实验的影响和应用：考虑实验结果的实际应用和对相关领域的影响。
是否有进一步的研究或利用的潜力？8. 进一步阅读和研究：如果你对实验报告中的某个方面有更深入的兴趣，可以进一步阅读相关的文献和研究，以便更好地理解和分析实验报告。
在分析实验报告时，关键是要全面和客观地评估实验的设计、方法和结果，同时要注意作者对结果的解释和对研究目标的评价。
此外，还应注意实验的局限性和展望，以及其对实际应用和领域影响的潜力。
报告中非线性数据分析和拟合的方法
报告中非线性数据分析和拟合的方法一、引言非线性数据分析和拟合是数据科学中的重要任务，它广泛应用于各个领域，包括经济学、生物学、工程学等。
在这些领域中，许多现象都不能用简单的线性模型进行描述，因此需要采用更为复杂的非线性模型进行分析和拟合。
本篇报告将着重介绍几种常用的非线性数据分析和拟合的方法。
二、多项式拟合法多项式拟合是一种简单但有效的非线性数据拟合方法。
该方法通过采用多项式函数来对数据进行拟合，其中函数的系数可由最小二乘法来确定。
多项式拟合的优点在于简单易用，在任何编程环境下都可以轻松实现。
然而，多项式拟合也存在一些问题，比如过度拟合、局部最小和数据不平滑等。
针对这些问题，可以通过选择适当的多项式阶数、引入正则化项或将数据进行平滑处理来解决。
三、非线性回归法非线性回归是一种更为灵活多样的非线性数据分析方法。
与多项式拟合不同，非线性回归不仅考虑多项式函数，还可以使用各种其他非线性函数。
对于给定的数据集，非线性回归的目标是找到最佳拟合函数，使其能够最好地解释数据中的变化。
非线性回归通常需要一些数值优化算法来确定最佳参数估计。
这些算法包括梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法等。
四、局部加权回归法局部加权回归是一种基于样本点周围信息的非线性数据拟合方法。
它利用距离加权来对不同样本点进行不同程度的拟合权重，从而在拟合过程中更加关注靠近目标点的数据。
这种方法克服了全局模型的刚性问题，并能够更好地适应数据中的局部变化。
局部加权回归方法相对简单，但在处理大规模数据集时会面临一定的挑战，需要采用一些高效的近似算法来提高计算速度。
五、神经网络方法神经网络是一种强大的非线性数据建模和拟合工具。
它通过构建多层神经元网络来学习数据之间的复杂非线性关系。
神经网络可以包含多个隐藏层和大量的参数，可以应对各种复杂的数据模式。
神经网络的训练通常使用反向传播算法，该算法可以通过最小化误差函数来调整网络参数，使其拟合数据。
非参数统计实验报告 南邮概要
非参数统计实验报告南邮概要非参数统计实验报告。
南邮概要。
在本次实验中，我们使用了非参数统计方法来分析数据，这些方法不依赖于总体参数的假设，适用于各种类型的数据分布。
我们的实验目的是研究南京邮电大学学生对校园生活满意度的情况。
首先，我们收集了一份问卷调查数据，包括学生对食堂、图书馆、宿舍等校园设施的满意度评分。
然后，我们使用了非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验，来分析这些数据。
这些方法可以帮助我们比较不同组之间的差异，而不需要假设数据服从特定的分布。
通过实验分析，我们发现学生对食堂的满意度评分显著高于对宿舍的评分，而对图书馆的评分则与宿舍的评分没有显著差异。
这些结果为学校改进校园设施提供了有益的参考。
总的来说，本次实验使用非参数统计方法成功地分析了南京邮
电大学学生对校园生活满意度的情况，为学校改进提供了有力的数据支持。
非参数统计方法的灵活性和适用性使得它们在实际应用中具有重要的价值，我们希望能够进一步探索和应用这些方法来解决更多的实际问题。
研究报告研究的方法有哪些
研究报告研究的方法有哪些
研究报告的方法有以下几种：
1. 实证方法：利用实证方法进行研究，通过收集和分析数据、观察和测量现象来验证假设或推测。
实证方法通常包括案例研究、实验研究、调查研究等。
2. 理论分析方法：利用理论模型和概念框架来解释和分析研究问题。
这种方法基于现有理论和文献进行推理和逻辑推导，通过分析相关理论的定义、原理和假设来回答研究问题。
3. 文献综述方法：通过对已有文献和研究进行综述和分析，总结和评估已有知识和观点。
文献综述方法可以帮助研究者了解特定领域的研究进展和趋势，从而为研究问题的策略制定和研究设计提供基础。
4. 数学和统计分析方法：利用数学和统计方法来分析和解释研究问题。
这种方法可以通过数学模型、统计分析、数据挖掘等技术来提供对研究问题的定量分析和揭示隐藏关系。
5. 实践经验方法：依靠实际经验和实践知识来解决研究问题。
这种方法通常基于实际操作和经验观察，通过案例分析和实践案例来获取对研究问题的理解和洞察。
需要根据具体的研究问题和研究对象选择合适的方法来进行研究。
不同的方法有不同的优势和适用范围，可以互相结合使用以获得更全面和准确的研究结果。
医学研究报告中的数据收集与分析方法
医学研究报告中的数据收集与分析方法引言：数据收集与分析是医学研究中不可或缺的一步，其结果直接影响着研究报告的科学性和可信度。
本文将介绍医学研究报告中常见的数据收集与分析方法，并就其适用性、优缺点以及注意事项进行详细论述。
一、临床试验中的数据收集与分析方法1. 随机对照试验：随机对照试验是最常见的临床试验设计，通过随机分组使研究对象在干预前具有相似的基本特征，然后对照组与干预组进行比较。
在数据收集环节，常用的方法包括问卷调查、体格检查、实验室检验等。
数据分析时，可以采用生存分析、方差分析等统计方法。
2. 单盲和双盲试验：为了减少干预措施带来的主观干扰，医学研究中常采用单盲或双盲试验方法。
在数据收集过程中，受试者和研究人员不知道自己所在的组别，以减少主观偏见。
数据分析时，需要注意将组别信息保密，以防止结果评估的主观干扰。
二、观察性研究中的数据收集与分析方法1. 横断面研究：横断面研究通过对特定的人群进行一次调查，了解其在某一时点上的状况。
数据收集方法包括问卷调查、体检等，数据分析时可以采用描述性统计方法。
2. 病例对照研究：病例对照研究通过回顾性调查，比较患病个体（病例组）和非患病个体（对照组）在暴露因素上的差异。
数据收集方法包括查阅病历、问卷调查等，数据分析时可以采用配对分析或非配对分析。
三、实验室研究中的数据收集与分析方法1. 细胞实验：细胞实验是一种常见的实验室研究方法，通过对细胞进行干预来观察其反应。
数据收集方法包括细胞培养、试剂添加、细胞活性检测等，数据分析时可以采用浓度-效应曲线、Western blot等方法。
2. 动物实验：动物实验是评价治疗效果和安全性的重要手段，常见的数据收集方法包括动物模型建立、治疗效果观察、动物行为评价等。
数据分析时可以采用方差分析、生存分析等统计方法。
四、数据收集与分析方法的适用性、优缺点及注意事项1. 随机对照试验：适用于评价干预措施的效果，减少了选择性偏倚。
报告撰写中的定性研究方法和分析
报告撰写中的定性研究方法和分析导语：在各类研究报告中，定性研究方法和分析是一种常见的研究方法。
定性研究方法的特点是强调以深入理解现象为目标，通过分析和解释数据来揭示问题的本质。
本文将从六个方面对定性研究方法和分析进行详细论述，包括问题的研究动机、研究设计、数据收集、数据分析、结果的解释和写作报告。
一、研究动机：研究动机是定性研究开始前需要明确的一步。
研究者应清晰明确自己为什么选择定性研究方法，以及希望通过研究得到什么样的信息。
为此，研究者需要广泛了解相关领域的研究成果和理论，并在此基础上确定自己的研究问题和目标。
二、研究设计：研究设计是定性研究方法中的重要一环。
一般来说，定性研究设计有多种选择，如个案研究、现象研究、场域研究等。
在选择研究设计时，需要根据实际情况和研究问题的要求决定，以获得有效的数据。
三、数据收集：数据收集是定性研究的关键环节。
数据的有效收集需要研究者采用合适的方法，如访谈、观察、文本分析等。
在数据收集过程中，研究者需要注意遵守伦理规范，并与被研究对象建立信任关系，以获取真实、可靠的数据。
四、数据分析：数据分析是定性研究中最复杂的环节之一。
在数据分析过程中，研究者需要对收集到的大量数据进行整理、归纳和分类。
常用的数据分析方法有主题编码、内容分析、概念映射等。
通过整体性的分析，研究者可以深入了解问题的本质，并从中挖掘出有意义的结论和模式。
五、结果的解释：结果的解释是定性研究中最重要的环节之一。
在解释结果时，研究者需要结合理论和实证数据，阐述研究结果的内涵和意义。
通过批判性思考和深入分析，研究者可以揭示现象背后的深层次问题，为进一步研究提供理论依据。
六、写作报告：写作报告是定性研究的最后一步。
在写作报告时，研究者需要将研究过程、方法、结果和分析进行系统整合，并以清晰、准确的语言进行描述和阐释。
报告的结构要合理、逻辑性强，并注意避免夸张和主观性的陈述。
结语：定性研究方法和分析在报告撰写中扮演着重要的角色。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
•分类法•排列法•点数法•配对比较法•点数加权法•工资市场调查分类法分类法是排列法的改革，又称归级法。
它是在岗位分析基础上，采纳一定的科学方法，按岗位的工作性质、特征、繁简难易程度、工作责任大小和人员必须具备的资格条件，对企业全部（或规范范围内）岗位所进行的多层次的划分，即先确定等级结构，然后再依照工作内容对工作岗位进行归类。
这种方法中，最关键的一项工作是确定等级标准。
各等级标准应明确反映出实际上各种工作在技能、责任上存在的不同水平。
在确定不同等级要求之前，要选择出构成工作差不多内容的基础因素，但如何选择因素或选取多少则依据工作性质来决定。
在实际测评时，应注意不能把岗位分解成各构成要素，而是要作为整体进行评定。
岗位分类同企业单位以外的职业分类标准存在紧密的联系。
各类职业分类标准是以企业单位、国家机关岗位分类为基础制定的。
一旦这类标准建立之后，企业单位在进行岗位分类时，便可依据、参照或执行这类标准。
（一）分类法的具体操作步骤1、岗位分析。
和其他方法一样，岗位分析是基础的预备工作。
由企业内专门人员组成的评定小组，收集各种有关的资料、数据，写出调查报告。
2、岗位分类。
按照生产经营过程中各类岗位的作用和特征，首先将全部岗位划分为若干个大类。
然后在划分大类的基础上，再进一步按每一大类中各种岗位的性质和特征，划分为若干中类。
最后，再依照每一种类中反映岗位性质的显著特征，将岗位划分为若干小类。
3、建立等级结构和等级标准。
由于等级数量、结构与组织结构有明显的关系，因此这一步骤比较重要和复杂。
它包括以下三个方面：（1）确定等级数量。
等级的数量取决于工作性质、组织规模、功能的不同和有关人事政策。
不同企业依照各自的实际情况，选择一定的等级数量，并没有同一的规定和要求。
但不管是对单个的职务依旧对组织整体都要确定等级数量。
（2）确定差不多因素。
通过这些差不多因素测评每一职位或工作岗位的重要程度。
因此，不同的机构选择的因素也不同，应依照实际情况灵活处理。
（3）确定等级标准。
因为等级标准为恰当的区分工作重要性的不同水平以及确定工作评价的结果提供了依据，因此它是这一时期的核心。
在实际操作中，一般是从确定最低和最高的等级标准开始的。
4、岗位测平和列等。
等级标准确定后，对岗位的测评和列等就依照这些标准，将工作讲明书与等级标准逐个进行比较，并将工作岗位列入相应等级，从而也评定出不同系统、不同岗位之间的相对价值和关系。
对小企业来讲分类法的实施相当简单，若应用到由大量工作人员的大企业，则会变得专门复杂。
（二）分类法的优点1、比较简单、所需经费、人员和时刻也相对较少。
这种方法在工作内容不太复杂的部门，能在较短的时刻内得到中意的结果。
2、由于等级标准都参照了制定因素，使其结果比排列法更准确、客观。
当出现新的工作或工作进行变动时，按照等级标准专门容易确定其等级。
3、由于等级的数量以及等级与组织结构之间的相应关系在各个工作列等之前差不多确定下来，因此采纳分类法分出的等级结构能如实反映组织结构的情况。
4、由于分类法应用起来比较灵活，适应性强，为劳资双方谈判解决争端留有余地。
（三）分类法的缺点1、由于确定等级标准上的困难，对不同系统的岗位评比存在着相当大的主观性，从而导致许多难以定论的争议。
2、由于等级标准常常明白分类结果之后才能被确定，从而阻碍了评定结果，使其准确度较差。
据有关资料介绍，目前欧美及日本等国家的企业一般不再采纳分类法。
排列法排列法是一种最为简单、最易操作的岗位评价方法，也是较早使用的非分析方法之一。
排列法是采纳非分析和非定量的方法，由评定人员靠着自己推断，不将工作内容分解为组成要素，而只是依照工作岗位的相对价值按高低次序进行排列，从而确定一个工作岗位与其他工作岗位的关系。
这种方法要紧的优点在于能尽快确立新的工作岗位等级，有时也被作为鉴不不合理工资差异的初步措施。
但由于主观性太强，随着分析法在岗位评价中的应用，它将逐步被淘汰。
（一）排列法的运用步骤1、岗位分析。
由有关人员组成评价小组（最好有企业领导干部、主管部门领导、劳动人事干部和职工代表参加），并做好相应的各项预备工作。
同时对工作岗位情况进行全面调查，收集有关岗位方面的资料、数据，并写出调查报告，其中要特不讲明差不多的工作要素：任务、责任、与其他工作岗位的联系、工作条件、技能和能力要求等。
2、选择标准工作岗位。
评定人员对各岗位的资料、数据收集齐全后，通常要选择若干个标准工作岗位作为参照系数。
由于其他岗位的排列顺序是以标准岗位作为参照对象，因此标准岗位的选择是一项十分重要的工作。
它必须满足两个条件：（1）必需广泛分布与现有的岗位结构中，同时其彼此之间的关系需要得到广泛的认同。
（2）必须能代表岗位所包括的职能特性和要求。
标准岗位的数量没有统一规定，但通常要选取总岗位个数的10~15%作为标准岗位。
在对工作岗位详细调查之后，标准岗位的选取先由班组和车间等基层部门着手进行，然后再由评定小组依照以上两个条件综合后确定。
评定小组在甄选标准工作岗位的同时，要建立起一个用以排列其他岗位的结构框架，其余的工作岗位在与一个或两个标准工作岗位比较后，确定其相对的位置。
3、工作岗位排列。
在确定标准工作岗位之后，通过与标准工作岗位的比较，对其余的工作岗位进行综合评估。
对本企业同类岗位中的各岗位的重要性或者其要求的潜力、智力和技能条件是大于、小于或等于标准工作岗位，从而做出评判。
这种情况是基于工作差不多相同，或在同一单位或部门，用非分析方法对工作岗位进行比较相对比较容易。
而关于可能两个不相仿或不相关的岗位，就比较困难，难以确定。
因此，如何正确选择标准工作岗位，关于岗位排列而言是一个关键。
只有正确的选择标准工作岗位，在对其他大多数的比较和测评就有了一个指导标准，从而使排列工作岗位可不能特不困难。
同时，评定人员依照标准工作岗位对工作岗位进行排列时，还必须对有关工作进行全面了解，假如评定人员不熟悉该工作，应征求工作执行者及其同事和直接上级等有关人员的意见。
总而言之，对工作岗位排列情况的综合推断是复杂的，尤其是专门难讲某个岗位实际上应该排在与其相邻的岗位之前依旧之后。
因此，在实际排列过程中，岗位不仅要与标准岗位相比，也要同已排列好的岗位相比，那么做出推断就会容易些。
事实上，许多岗位处于同等的地位，通过排列建立起来的岗位等级呈金字塔形。
4、岗位定级。
按评定人员事先确定的评判标准，对各岗位的重要性做出评判，然后将每个岗位通过所有评定人员的评定结果汇总，得到序号和除以评定人数得到每一岗位的平均序数。
最后，按平均序数的大小，由小到大评定出岗位的相对价值的次序。
例如：有甲、乙、丙三人组成的评定小组对A、B、C、D、E、F、F等7个岗位进行评定，结果如下表：岗位评定表依照上表的结果可知，被评定的7个岗位的相对价值，按重要性由大到小排列其次序应为A、B、C、D、E、F、G。
也确实是讲依据其重要程度把工作岗位排列成一种等级结构。
但为确定某一种工资结构，对这些工作岗位进行定级时应注意，排列法本身并不能对等级划分提供依据，通常还要按照治理上的要求与组织和各层次中的责任相符的等级；排列法本身对工作等级之间的差异程序没有精确的指标，不能成为一种衡量尺度。
在实践中不同等级之间的工资级不和标准通常是通过劳资谈判来确定。
总之，在任何情况下，都要慎重的给那些岗位确定起点工资标准，以便在一个适当的工资水平上达成协议。
因为工资数一经确定，便成为今后工资治理的基础。
采纳这种方法对岗位进行评定时，其最大的优点确实是简便易行。
一旦标准工作岗位及其相应位置被确定后，排列其他岗位就相对简单。
另一个优点是每个岗位是作为一个整体来进行评定的，从而幸免了对工作要素的分解而引起的矛盾和争论。
总之，排列法采纳这种直观的方法，对数量不太多的互相联系的工作岗位进行测评往往能得出正确和中意的结果。
（二）排列法的不足之处1、由于大企业岗位分布呈金字塔形，需要定级的工作岗位数量多同时不相近，评定结果最终又必须依靠评定人员的推断。
因此难于找到对工作内容都相当熟悉的评定人员。
而且评定人员的组成和各自的条件、能力并不是一致的，这势必会阻碍评定结果的准确程度。
2、由于这种方法完全是凭借评定人员的知识和经验主观的进行评价，缺乏严格的、科学的评判标准，使评价结果弹性大，容易受到其他因素的干扰。
3、由于工作岗位没有进行因素比较，方法相对简单、粗糙，它只适用生产单一、岗位较少的中小企业。
为克服这些缺陷，改进排列法的最新方法确实是制定某些参考因素。
对工作岗位进行排列时，先依据每一因素对工作进行排列，再依照因素排列的平均结果确定工作岗位排列的顺序。
尽管这种改进并没有从全然上改变排列的特性，但依据它所建立起来的岗位等级更加精确。
点数法点数法是对各种工作评定点数，以取得各工种的相对工作值，并据以定出工资等级的一种技术方法。
企业类型与工资制度和形式决定采纳何种计点法。
英国、美国等西方国家多采纳500点计点法，我国多采纳600点计点法；各种因数（工作因素）的百分比也视企业类型而不同。
一般来讲，美国较为广泛的分配比例是：智能占50%左右；责任占20%左右；体能和工作环境占15%。
但近年来随着自动化和技能化的进展，比例有所变动，需要企业依照实际需要进行调整、确定。
下面介绍美国的一些纺织企业进行工作评估中，对点数法的运用。
1、工作要素分类。
能够把工作绩效按三大要素分类：个人条件、工作类不和环境、工作责任；亦能够分为四大类：智能、责任、体能和工作环境。
然后依照需要将三类要素随工种进行划分。
取出包括高、中、低三个工资层次的10~15个工种，求出各类要素比重的平均差。
例如，在美国纺织业中，个人条件占40%；劳动类不和工作环境占15%；工作责任占30%，据此作为工作值的评价起点（如下图）工作因素及其分类2、工作因素分级与点数配置。
将工作因素分为5个等级，奖500个点配置于各等级工作要素中（见下图）工作因素分级和点数配置在运用点数法时，要力求对评价要素的定义清晰、简明；每一。