Управляем зарплатными ожиданиями: что влияет на повышение / понижение зарплаты

Не участвовали в исследовании поиска работы? Участвуем сначала, потом читаем.

Сегодняшний пост родился из вчерашнего Оценка эффективности тренингов по развитию навыков поиска работы. 

Кратко вчерашний результат: у нас кандидаты, которые проходили тренинги по развитию навыков поиска работы, в результате значимо проигрывали в зарплате в сравнении с теми кандидатами, которые учились чему угодно другому, но только не как правильно находить работу. Естественно, гипотеза о том, что кандидатов на тренингах учат соглашаться на меньшую зарплату не очень красивая, поэтому я предположил, что в основе полученного результата лежит не факт прохождения тренинга, а психологические качества кандидата и/или ситуация, в которой он находится. Кстати говоря, спецы по обучению, мотайте на ус, у вас таких ситуация куча: эта задачка называется задачкой по очищению эффекта, когда вы должны четко понимать, являлось ли повышение продаж заслугой тренера, а не следствием других факторов. 

Логика проверки простая: нам надо найти другой (-е) факторы, которые влияют как на изменение в зарплате, так и на решение кандидата принять участие в тренинге по развитию навыков поиска работы. В нашем случае я смотрел три таких фактора:

• Уровень зарплаты на старом месте работы;
• Инициатор увольнения (сам работник или работодатель);
• возраст кандидата.

Для меня было удивительно (я ставил на инициатора увольнения), что таким факторов оказался возраст: возраст кандидата влияет как на решение об участии в тренинге по развитию навыков поиска работы, так и на выигрыш/проигрыш в зарплате на новом месте работы.

Вот какая связь между возрастом и участием в тренинге по развитию навыков поиска работы

Картинка не очевидная, но мы можем сделать прогноз (по сути портрет) того, кто посещает подобные тренинги (по оси X - возраст кандидата, по оси Y - разница в зарплате между новой и предыдущей работами, зеленые точки - кандидаты, прошедшие тренинг, красные - не прошедшие). 

Итого, мы выяснили (я не только делал визуальный анализ, а строил уравнения, в данном посте я опускаю математическую часть, чтобы не раздувать текст): возрастные кандидаты склонны к посещению тренингов по развитию навыков поиска работы, и они же склонны соглашаться на проигрыш в зарплате при трудоустройстве на новое место работы).

Прогноз зарплаты

Но тут встала более интересная задача: а можно ли взять сейчас уволенного / уволившегося кандидата, опросить его и затем подсказать, на какой уровень зарплаты ему стоит рассчитывать.

Оценка эффективности тренингов по развитию навыков поиска работы

Очередной результат нашего исследования поиска работы (проходим по ссылке и участвуем).
Все результаты исследования даю ссылками в посте результатов.
Сегодня покажу анализ эффективности тренингов по развитию навыков поиска работы. В исследовании есть вопрос

Проходили ли обучение за время поиска работы

1. Языковые курсы
2. Обучение офисным программам: Excel, Word и т.п.
3. Проходили профессиональные курсы
4. Тренинги по развитию навыков поиска работы
5. другое

Я решил посмотреть, есть ли какие эффекты у тех кандидатов, кто проходил тренинги по развитию навыков поиска работы. По данным данным мы можем выдвинуть и проверить две гипотезы:

1. Кандидаты, прошедшие тренинги по развитию навыков поиска работы, быстрее находят работу, чем остальные кандидаты;
2. Данные кандидаты выигрывают в зарплате, т.е.  разница между зарплатой на новом и предыдущем местах работы в среднем больше у тех, кто прошел тренинги по развитию навыков поиска работы. 

Управление зарплатой через источники трафика кандидатов

Считаю этот результат одним из самых интересных результатов нашего исследования поиска работы (в котором вы уже сами приняли участи, ага, разбежались).
Пост имеет второе название Седьмое доказательство существования бога бренда.
Для анализа мы берем следующие данные исследования

1. разница в зарплате между новым и предыдущим местом работы
2. источник. через который кандидат нашел работу (или его нашел работодатель)

Задача такая: показать связь между источником трафика кандидата и приростом в зарплате. Или по русски: какой источник трафика выгоден для кандидата, какой - для работодателя.

Результаты.

К анализу принимаем следующие каналы (их больше, но данных хватает только на эти)

1. Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании 24 (на диаграммах для краткости звучит как "реферал");
2. Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте  103 (на диаграмме "Выjs");
3. Кадровое агентство вывело вас на работодателя 20 ("КА")
4. Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас  76 ("Рабрек")
5. Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте 86 ("рабjs")

Заметно, что слабовато у нас с рефералами и кадровыми агентствами, но это едва  ли не самые вкусные источники для показа.

Диаграмма боксплот

                                                               
Думаю, что читают подготовленные читатели, не объясняю, что такое боксплот. Не хочется комментировать, мне кажется и так все понятно. По оси X - источник трафика кандидата, по оси Y - разница в заработной плате в тысячах рублей.

Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков

Делаю пост, чтобы потом, показывая анализ дожития, всегда ссылаться на него, чтобы каждый раз не пояснять диаграмму.
Сам способ анализа и визуализации взят из клинической медицины и обозначает ровно то, что обозначает - анализ дожития. Как долго пациент прожил.
В нашем случае - я имею ввиду HR - подобный анализ применяется (на Западе, в России такие случаи редки, кроме себя, я знаю только одну компанию, которая готова делать подобный анализ, но не уверен, что у них есть клиенты) в управлении текучестью персонала. Буквально: как долго "живет" персонал компании.
Визуализируется это таким образом

Данная диаграмма показывает (например, поскольку вложить туда можно много чего) текучесть персонала по годам.
На этой диаграмме по оси X показано время (на нашей - в месяцах), по оси Y - вероятность то, что работник "доживет" до этого момента стажа. "1" обозначает, что в момент трудоустройства вероятность ухода равна 0, далее такая вероятность снижается.
Заметно, что работники принятые в 2012 году, уходили из компании чаще: через полтора года от принятых в 2012 году осталось только 10 %, а вот из принятых в 2013- 2014 годах - почти 30 %. По 2015 году линия на отметке 6 месяцев выпрямляется, и это понятно - год еще идет.

HR-ы России - Украины -- кому жить веселей

Пост не про политику - любителям потроллить в другое место.
На входе объясняю фишку поста: беру 2014 - 2015 года и смотрю по "братским" странам, кто из HR быстрее находит работу. Соответственно, бОльший срок поиска работы говорит о худшей ситуации на рынке труда.
Какие проблемы у метода

• Выборка. От Украины по заданным параметрам всего 26 HR-ов поучаствовало. Поэтому любители "репрезентативности" могут сразу отдыхать идти.
• Разница в HR. Надо смотреть реальный состав HR: возраст, пол, отрасль. Эти параметры также влияют на поиск, но повторюсь: при размере выборки в 26 человек ловить нечего. Украина, поучаствуете в исследовании??? Ведь само по себе сравнение портрета HR России и Украины интересно - можно вытащить наружу различия и сходства.

Результаты

Давайте пост рассматривать просто как первую прикидку.

Это диаграмма дожития. По оси X - время поиска работы в месяцах. По оси Y - % ненашедших работу. Т.е. в нулевой точке поиска работы работу не нашли 100 % начавших искать работу, а вот к 18 месяцу из всех российских кандидатов, которые начали искать работу в 2014-2015 году, не нашли работу примерно 10 % с копейками.
Причем, по диаграмме видно, что ситуация для HR Украины "веселее", они тратят меньше времени на поиск работы. Но эти различия незначимы.
Поэтому пока мы можем сказать: время поиска работы HR по имеющимся у нас данным одинаково.

Ау, Украина, призываю вас принять участие в исследовании

Динамика времени поиска работы 2012-2015. Стали ли кандидаты дольше искать работу

Еще один результат нашего исследования времени поиска работы (опрос действующий - заходим и участвуем).
Меня за этот пост различные гуры hr рынка попинают. И где то справедливо. Хотя сами они не понимают, почему именно справедливо.
Но вопрос "животрепещущий" - как меняется время поиска работы за последние годы, повлиял ли кризис на время поиска работы.

• Трудностей здесь несколько. Первая самая простая - границы временных отрезков. Я брал отрезки по годам от 1 января до 31 декабря. И при этом получается так: если человек потерял работу (или, точнее, начала искать работу) 31 декабря 2014 года, то он все равно относится к 2014 году, хотя по справедливости стоило бы отнести к уже 2015. Но поскольку потерявшего работу 31 декабря 2013 года мы относим к 2013 году, то статус кво сохраняется.
• Вторая трудность потруднее: 2015 год у нас не завершен, и я пока не могу судить о сезонных факторах, поэтому непонятно, как повлияет финиш 2015-го на результаты. Имейте это ввиду.
• Третья трудность самая трудная - проблема выборки. Могу только сказать, что выборка - это наш брат - "белый воротничок", офисный работник. Но данных все равно мало. Я выполнил кросс валидацию, но кросс валидация не может исправить саму выборку. Вот здесь я могу развести руками и сказать: прежде чем критиковать меня, ответьте, вы записались добровольцем поучаствовали сами в исследовании???
• Еще одна не трудность, а просто некая вводная - я не рассматриваю в данном посте тех, кого схантили, а только тех, кто сам искал работу. 

Анализ

Логика анализа простая: я беру респондентов по годам (имеется ввиду дата начала поиска работы. Т.е. если респондент указал, что начал искать работу 24.08.20015, то относим его к 2015 году и т.д....). Картина по респондентам такая

• 2012 - 51 респондент
• 2013 - 112
• 2014 - 300
• 2015 - 133

2012 год нас подводит, признаю. Для спецов скажу еще раз, что побутстрепил выборку, но это все фигня, конечно.
Результаты
Сводятся к вот такой простой картинке

Это диаграмма дожития. По оси X - время поиска работы в месяцах. По оси Y - % ненашедших работу. Т.е. в нулевой точке поиска работы работу не нашли 100 % начавших искать работу, а вот к 18 месяцу из всех кандидатов, которые начали искать работу в 2012 году, не нашли работу примерно 10 %, что, безусловно, лучше показателей 2013-2015 годов, поскольку к 18 месяцу от 25 до 30 % кандидатов этих годов не смогли найти работу (и не смейтесь над тем, как можно говорить про кандидатов 2015 года - им до 18 месяцев поиска работы ух как далеко, а аналитика уже может судить за них).
Заметьте, через полгода начала поиска работы кандидаты - 2012 уже в 70 % случаев находили работу, а кандидаты 2013-2015 только в половине случаев.
Что здесь выдающегося? То, что 2013 и 2014 года ближе по динамике к 2015, чем к 2012. Фактически мы имеем две группы: 2012 и 2013-2015. Это если у нас выборка 2012 не скошенная. Хотя, согласитесь, результаты выглядят почти логичными.
И отличие 2013 и 2014 от 2015 года заключается в том, что в 2015 кандидаты стали соглашаться на меньшую зарплату (см. Показатели кризиса на рынке труда 2015 (обновление данных)).
У меня на эту тему в голове мысль рождается: может быть линия 2013-2014 - некая предельная линия времени поиска работы, которую нельзя перейти. И кандидаты ее не переходят, соглашаясь на потери в зарплате?
В таком случае мы с вами можем выйти на функцию отношения времени / зарплаты. Но это уже в качестве бреда.

Показатели кризиса на рынке труда 2015 (обновление данных)

В нашем исследовании поиска работы (пройдите по ссылке и проголосуйте) поучаствовали новые респонденты, данные стали более полные, сегодня я покажу результаты с учетом обновления.

Итак, 

мы берем для анализа не просто уровень оплаты, а разницу между оплатой на старом месте работы и зарплатой на новом месте работы. И смотрим, как эта разница изменялась по годам.

Количество респондентов по годам у нас такое

2012 - 66 (45) респондентов
2013 - 82 (50)
2014 - 207 (137)
2015 - 171 (71)
В скобках - количество респондентов последнего среза. Заметно, что максимальный прирост дал год 2015, что нас и интересует больше всего.
Картина такая

Описательные статистики

Коллеги, надеюсь, что читают подготовленные спецы и понимают, что такое медиана, квартиль и прочее.

Как выявлять инновативных и вовлеченных специалистов при подборе персонала

История вопроса

Для меня история вопроса началась с исследований компании Evolv - см. здесь. В частности Evolv указывало, что один из предикторов инновативности специалиста - готовность задерживаться на работе сверхурочно для выполнения заданий.
Здесь можно начать спорить, что обозначает эта самая готовность задерживаться сверхурочно по собственному желанию - вовлеченность, инновативность, но в любом случае, это скорее в позитив для компании. Ранее я делал заход на прогноз готовности работать сверхурочно (см. Можно ли предсказать готовность работать сверхурочно на основе браузера, которым пользуется кандидат).

Заход

Сегодня я сделал еще один заход. Провожу исследование факторов текучести персонала (вы участвовали? Нет? тогда вперед).
В опросе есть вопрос о задержках после работы - по чьей инициативе они были (если, конечно, респондент задерживался).
Варианты ответов и распределение ответов такое:

1. Вы сами принимали решение работать сверхурочно 68
2. Никто не заставлял оставаться, но приходилось оставаться, чтобы выполнить необходимый объем работ 125 
3. Чаще по инициативе руководства 33

Я превратил эти варианты в два варианта
Вы сами принимали решение работать сверхурочно - "Да"
Остальное - "Нет"
И решил попробовать предсказать вариант "Да", т.е. собственный выбор респондента задерживаться на работе. Напомню, что участники опроса получали возможность проходить батарею тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии.

Результаты

Я посмотрел связь между шкалами тестов и задержками спецов по собственному желанию и обнаружил, что есть связь со шкалой интеллектуального теста "Эрудиция"

Или тоже, но диаграмма плотности

Связь между знанием иностранного языка и интеллектом

Результат еще одного нашего исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала.
Респонденты среди прочего указывают свой уровень владения иностранным языком, а потом часть участников проходит батарею тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии.
В батарее есть шкалы интеллекта:

1. Общий балл;
2. Вербальный IQ;
3. Эрудиция;
4. Числовой IQ;
5. Обработка информации.

Распределение респондентов по знанию иностранного языка

1. Beginner  указали 30 респондентов
2. Elementary  83
3. Pre-Intermediate 45
4. Intermediate - 42
5. Upper-Intermediate 37
6. Fluent   12

Результаты следующие

Общий балл

Для увеличения картинки - кликайте

Kruskal-Wallis chi-squared = 20.8443, df = 5, p-value = 0.0008668

Связь между оценкой руководителя и показателями эффективности (кейс)

Еще данные для анализа. Данные реальные, компанию не называю.
есть работающие сотрудники, их оценивают руководители по 10 бальной шкале, от  0 - не эффективный до 10 - самый эффективный.Также представлены данные по каждому из сотрудников: 

Стаж в должности  (кол-во месяцев)	experience
Выручка на кв.м	revenue
Трафик чеков на кв.м/день	traffic
Производительность	performance
Выполнение акций	action
Выполнение категории AB	ab
Выполнение стандартов	standart
Оценка общей эффективности  сотрудника руководителем	effectiveness

Данные ниже.
Задача простая: можем ли мы сказать, что оценка руководителем подчиненного связана с какими то показателями эффективности?
Например, с выручкой. И должна ли быть связь между оценкой руководителем подчиненного и показателями эффективности подчиненного?

Кейс по определению факторов текучести

Классный кейс.
Данные и компания абсолютно реальные. Не называю по понятным причинам. Компания очень известная. Даже, наверное, пафосная.
Данные под кат положил, берите и анализируйте.

Описание данных

При приеме на работу компания учитывает / собирает следующую информацию

• age - возраст на момент приема
• brand - наличие в опыте работы в определенных брендах (список не называю - тайна);
• otr - наличие опыта работы в данной отрасли;
• stag1 - стаж на предыдущем месте работы;
• stag2 - стаж, если есть, на пред предыдущем места работы;
• 2place - в компанию берут только при наличии уже опыта работы, поэтому выясняют, является ли компания вторым местом работы или не вторым (а третьим, четвертым и т.п..);
• edu - профильное / не профильное образование.

И еще в кейсе есть стаж этих работников в компании - stag (он измеряется в месяцах)
задача простая: посмотреть, зависит ли стаж от указанных факторов.
Любителей поспорить предупреждаю: эти факторы могут влиять еще на что-то кроме стажа, но в данном кейсе мы по желанию руководства проверяем, что влияет. ок?
Укажите в решении, какие факторы значимы, какая сила связи, визуализируйте решение

Данные 

Бенчмарк заплат HR специалистов: срезы по отраслям и гендеру (проверим дискриминацию)

Поднакопил немного данных в нашем исследовании (еще нужны голоса - принимайте участие).
Даю картину бенчмарка зарплат HR по отраслям.

картинку можно увеличивать кликом. Для тех, кто не понимает, что на диаграмме изображено - сюда Как читать диаграмму boxplot
Сравните с предыдущей картинкой - делал срез неделю назад.
На этот день данные такие (число респондентов HR по отраслям)

Результаты опроса Исследование времени поиска работы

Коллеги, решил все предварительные результаты выложить в один пост. Сыылки расположены в обратном хронологическом порядке: от самых новых к самым первым.
Благодарю за поддержку исследования Лабораторию Гуманитарные Технологии и лично Виталия Алтухова, Евгения Лурье и Блог про оценку персонала
Пройти исследование (оно постоянно действует) можно по ссылке

Результаты

• Как наличие ребенка у женщины до 30 лет влияет на поиск работы
• Как время поиска работы влияет на зарплатные ожидания кандидата
• Управляем зарплатными ожиданиями: что влияет на повышение / понижение зарплаты
• Оценка эффективности тренингов по развитию навыков поиска работы
• Управление зарплатой через источники трафика кандидатов
• Динамика времени поиска работы 2012-2015. Стали ли кандидаты дольше искать работу
• Показатели кризиса на рынке труда 2015 (обновление данных)
• Бенчмарк заплат HR специалистов: срезы по отраслям и гендеру (проверим дискриминацию)
• Рынок зарплат: несколько зарисовок новым инструментом анализа
• Показатели кризиса на рынке труда 2015
• Еще одно обоснование бренда:Какой источник поиска работы выгодней для кандидата, какой - работодателя
• Зарплатные амбиции кандидатов
• Зарплатные различия по регионам (пособие для переезжающих в Москву)
• Как зависит зарплата от размера бизнеса
• Кого больше старается удержать работодатель: мужчин или женщин
• Бенчмарк: сколько получают HR в разных отраслях
• Связь между зарплатой и уровнем владения иностранного языка
• Как на зарплату влияет возраст, образование, годы: бенчмарк - у нас и у них
• Самый популярный и самый эффективный источники поиска работы
• Время поиска работы: эти странные мужчины (и женщины)
• Как на продолжительность поиска работы влияет зарплата, возраст и стаж на предыдущем месте работы

Коллеги, опрос проводится на некоммерческой основе, у меня нет спонсоров, я трачу много своего времени, поэтому, если Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести) 

или сделать перевод на карту Сбербанка,

Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 - укажите "за результаты исследования". 
Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег. 

спасибо!

Рынок зарплат: несколько зарисовок новым инструментом анализа

Посвящается Наталье Володиной (если Вы не знаете, кто это - Вам рано себя считать состоявшимся HR-ом).
Еще один результат нашего исследования времени поиска работы (устал уже убеждать, как это важно - поучаствовать в опросе).
В основе анализа рынка заработной платы я беру не просто уровень оплаты, а уровень изменения зарплаты на новом месте работы кандидата в сравнении с предыдущим местом. Ранее я показал несколько примеров такого анализа

• Еще одно обоснование бренда:Какой источник поиска работы выгодней для кандидата, какой - работодателя
• Показатели кризиса на рынке труда 2015

В этом анализе не хватало одной важной вещи: мы брали изменение зарплаты самом по себе, без привязки к размеру самого уровня заработной платы.
 Например, здесь Показатели кризиса на рынке труда 2015 хорошо показано, что мы упали по зарплатам, но непонятно, кто именно и как упал. Все или только высокооплачиваемые менеджеры?
Сегодня я покажу несколько картинок, обрисовывающих ситуацию, но сразу предупреждаю: у нас небольшие по размеру выборки, поэтому я не претендую на генерализацию результатов. Если вам это не нравится, ответьте на вопрос, поучаствовали ли вы сами и скольких своих друзей вы привели поучаствовать в опросе.
Ну и так

Сравнение источников трафика

Здесь я показал, что рефералы выгоднее компании, а кадровые агентства выгоднее кандидату.
Но возникает вопрос: может быть в рефералах речь идет о низовом персонале, а кадровые агентства подбирают топ уровень?
Смотрим

• По оси X - заработная плата на старом месте работы
• По оси Y - заработная плата на новом месте работы

Показатели кризиса на рынке труда 2015

Еще одни вкусные результаты нашего исследования (по ссылке надо пройти и проголосовать самим, а также пригласить своих знакомых).
Давайте попробуем ответить на вопрос. есть ли кризис на рынке труда или нет.
Для этого возьмем две переменных

• год
• разницу в оплате между прежним и новым местом работы (т.е. насколько зарплата на новом месте работы отличается от уровня оплаты на предыдущем месте работы)

Отрицательное значение обозначает, простите за тавтологию, что кандидат соглашается выйти на работу с меньшей оплатой, чем он получал ранее. 

Выборка такая

• 2012 - 37 респондентов
• 2013 - 39
• 2014 - 121 
• 2015 - 40

Не нравится размер выборки? Сделайте так, что он был больше - Исследование времени поиска работы - поучаствуй сам, скинь ссылку другу

Описательные статистики
$`2012`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3  rd Qu.    Max.
 -10.00    0.00       10.00   17.43   25.00      220.00

$`2013`
   Min.    1st Qu.  Median     Mean  3rd Qu.    Max.
-50.000   0.000       5.000     8.077    15.000   65.000

$`2014`
     Min.        1st Qu.    Median      Mean      3rd Qu.      Max.
-130.0000   -5.0000      5.0000     -0.7438   15.0000     80.0000

$`2015`
   Min.   1st Qu.  Median    Mean   3rd Qu.    Max.
   -120     -30          0            -13          15          30

Kruskal-Wallis rank sum test

data:  q1$dif1 by q1$Год
Kruskal-Wallis chi-squared = 9.6488, df = 3, p-value = 0.0218

Все понятно?
* рекомендую посмотреть обновленные данные Показатели кризиса на рынке труда 2015 (обновление данных)

Еще одно обоснование бренда:Какой источник поиска работы выгодней для кандидата, какой - работодателя

Еще один результаты нашего исследования времени поиска работы (примите участие, пройдя по ссылке, мне ОЧЕНЬ нужны ваши голоса)

В этот раз я хочу показать очень вкусные результаты.

Из полученных данных у нас есть: 

1. разница в зарплате между новым и предыдущим местом работы
2. источник. через который кандидат нашел работу

К сожалению, у нас к анализу можно принять ограниченное число источников работу - по какому каналу кандидат вышел на свою новую работу

1. Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании 14 - на диаграмме обозначен как "реферал"
2. Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте 79 - "Кандидат js"
3. Кадровое агентство вывело вас на работодателя 13 - "КА"
4. Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас 54 - "Рекомендация"
5. Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте 67 - "Работодатель js" 

Рекомендации работников компании и кадровые агентства я бы не включал из-за малого числа ответов, но мне хочется показать результаты по этим источникам - слишком они вкусные.

Тоже самое, но боксплот

Зарплатные амбиции кандидатов

Показываю статистику изменений зарплаты. Не забывайте участвовать в нашем исследовании

По оси X - разница между зарплатой на новом месте работы и зарплатой на момент увольнения на предыдущем месте работы.
По оси Y - кол-во респондентов.
Шаг гистограммы в 5 000 рублей. Обращаю внимание: самый высокий столбец означает изменение в 0 рублей. Т.е. 48 из 270 респондентов указали, что перешли на новую работу с одинаковым уровнем в зарплате по сравнению с предыдущей работой.
 Min.        1st Qu.   Median     Mean   3rd Qu.     Max.
-130.000    0.000     5.000       2.981    20.000   220.000
Из описательных статистику видно, что каждый четвертый кандидат соглашается на зарплату меньшую, чем было на предыдущем месте работы.
И каждый четвертый увеличивает свою зарплату более чем на 20 000 рублей.