年収偏差値。 年収を偏差値化したら見えてきた男女間の年収格差

年収偏差値チェッカーが面白い。MRの年収偏差値高すぎの件。

年収偏差値

年(3月期) 平均年収 売上高 728万円 2兆7,863億円 634万円 2兆4,616億円 646万円 2兆0,560億円 754万円 2兆4,273億円 759万円 2兆4,001億円 (参考:シャープ|) 年度によって年収の変化が激しいことが感じ取れるかと思います。 一番年収の高い2019年 759万円 と一番年収の低い2016年 634万円 では、差額が125万円です。 2016年といえばシャープが経営危機に陥り、台湾・鴻海(ホンハイ)精密工業に買収された年です。 2017年には前年度の売上から4,000億円近く減りましたが、それを底にして 2018年には2兆4,273億円までV字回復しています。 こうした業績の変化が平均年収に反映されていると予想できます。 【補足】シャープマスクの売上への影響は? 新型コロナウィルスの影響で、シャープのマスクは抽選販売になるほど、注目が集まりました。 シャープがマスク生産、政府要請受け まず日産15万枚 — 日本経済新聞 電子版 nikkei しかし、 本業では主力の液晶パネル事業が振るわず、大幅な減益になっています。 「」によると、2兆2,712億円で、前年度の売上の5. 4%減です。 マスクの売上は増えたものの、本業の売上減を相殺させるほどには届かなかったようです。 ちなみに、シャープのマスクは送料込みで1箱3,640円。 1回の抽選で当たっている人数は回によって異なりますが、7万人とすると、1回あたり2億5,000万円をマスクの売上だけで稼いでいます。 ただ、マスクの需要が落ち着いてくると、シャープのマスクの売上も伸び悩みそうです。• 平均年収774万円• 従業員数:62,031人• 従業員平均年齢:45. 6歳 (参考:) パナソニックの2019年の平均年収は、774万円です。 パナソニックは総合家電大手で、AV機器や白物家電が主力のメーカーです。 それだけでなく、電池などのデバイス事業、照明、住宅設備事業も展開しています。 電機機器業界の名だたる有名企業の平均年収などを紹介してきました。 上記で紹介した企業と比べると、シャープの年収は774万円で最下位ということになりました。 ただし、電気業界は競争が激しい世界なので、シャープの年収が僅差のパナソニックやNECより高くなる可能性は十分考えられます。 パナソニックの年収についてもっと詳しく知りたい方は「」をご覧ください。 転職の仕方は「」で紹介しています。 4.シャープの特徴 シャープは、他の企業と比べて何が違うのでしょう? シャープへの就職や転職を考えるに当たって、この点は気になるところです。 ここではシャープの特徴を3つご紹介します。 〈8Kとは〉 現在のデジタル放送 フルハイビジョン に比べて、より高画質・高繊細な画像 スーパーハイビジョン を提供する放送のひとつです。 フルハイビジョンと比べると、8Kは16倍の画素数(画面を構成する点の数)となるので、画質の粗さが目立ちません。 2018年12月1日から放送が開始されました。 シャープは競争が激しい電気機器業界において、液晶技術に特化し、的を絞って経営資源を投入してきました。 この戦略の結果、液晶技術において高い技術力を手に入れ、他社と差別化することができました。 近年は、次世代テレビに必要とされる8Kの高い技術を、多く有しています。 鴻海グループの販売網・生産力を利用できる 台湾に本社を置く鴻海(ホンハイ)グループは、7,000億円もの巨額の資産を投下し、シャープを子会社化しました。 鴻海(ホンハイ)グループは、電子機器受託製造サービス(EMS)でのし上がった企業で、売上高が15兆円もあります。 この15兆円という売上高を達成した企業は世界でも30ほどしかなく、日本では鴻海より上位につけた企業は、トヨタ自動車だけです。 鴻海(ホンハイ)グループは世界有数の販売網・生産力を保有していますので、提携したことでシャープも、鴻海の生産力・販売網を利用できます。 鴻海との相乗効果はとても優れているとされ、例えば海外へ生産の拠点を移すことで、コストカットを行うことが可能です。 12年から続く長期的な不良による人材難 シャープは2012年から、長期的な不良に陥っています。 テレビ事業の不振などで、経営危機にまで発展しました。 そしてその不況の間に、優秀な人材が他の企業に引き抜かれてしまいました。 今後は優秀な人材をまた獲得できるように、社内環境の整備やブランドイメージの向上が必要となってきます。 経営難に陥ったとはいえ、前述したように既に底は脱したように見えますので、今後の回復に期待です。 5.シャープの口コミ・評判を紹介 シャープで実際に働いている社員の声が気になる方も多いでしょう。 ここでは、シャープ社員による口コミや評判をご紹介します。 給与の伸び• 評価は相対評価なので、成績が良くても他の人の成績が良ければ、自分の評価は普通になる 絶対評価ですと、同じ成績でも、甘い上司の場合は評価が良くなり、辛い上司の場合は評価が下がる可能性はあります。 このように絶対評価にもメリット・デメリットがありますので、どちらも納得する人事制度は難しいでしょう。 なお、推定年収の測定は、「」の登録を進めると表示される「適正年収を診断する」というボタンから行えます。 診断は3分ほどで完了しますので、ぜひ気軽に試してみてくださいね。 年収診断を行う流れ ちなみに、では キャリアアドバイザーへの転職相談も行えます。 年収アップを狙える求人を紹介してもらったり、実際に転職活動を行う場合は、書類作成などのサポートを受けることが可能です。 キャリアアドバイザーの相談は一切お金がかかりません。 対面・電話のどちらでも気軽に相談できますし、今の仕事に少しでも不安を感じているならば、 今後のキャリアを真剣に考えるきっかけになるはずです。 転職活動を考えている人はもちろん、まだ転職に現実味がない人も、ぜひ年収診断と合わせて転職相談を活用してみてください。 業界トップクラスの求人数や丁寧な転職サポートが評判で、「転職者満足度No. 1」にも選ばれています。 自分で求人を探したり、担当者に求人を紹介してもらったり、無料で様々なサービスを受けられるので、登録だけでも済ませておくのがおすすめです。 7.シャープに転職するなら「JACリクルートメント」を利用しよう シャープへの転職をお考えならば、転職エージェントの「」の利用がおすすめです。 ビズリーチはハイキャリア・高年収領域の転職支援に特化した、スカウト型の転職エージェント。 あなたの情報を登録しておけば、ヘッドハンターや企業がそれを見て直接スカウトしてくれます。 会員になれば詳しい求人情報を見ることができるので、興味のある求人に直接応募することも可能です。 利用は一部有料ですが、会員登録だけなら無料で行えるので、ぜひ気軽に登録してみてください。 運営会社 株式会社ビズリーチ 対象地域 全国・海外 年代 20〜40代 公開求人数 50,642件 (2020年5月時点) 非公開求人数 非公表 登録ヘッドハンター数 3,513人 (2020年5月時点) 利用料 一部有料 URL 詳しくは「」をご覧ください• 課長クラスで1,000万円可能• 初任給は19. 5〜24. 5万円• 上場・電気業界内での年収偏差値は49. 6で中くらい• ソニーや東芝などの有名電機メーカー内では年収は低い• 2017年から2018年にかけて売上がV字回復 サラリーマン全体の平均年収は約430万円ですので、かなり高年収の企業だと言えるでしょう。 しかし、電気機器業界全体でみると、シャープは年収が高い方とは言えません。 ソニーなどトップクラスの企業は、1,000万円を越えるところもあります。 それでも、 平均年収が700万円を越えているので、安定していると言えます。 シャープへの転職をお考えの方は、スカウト型転職サイト「」がおすすめです。 情報を登録しておけば、あとはスカウトを待つだけなので、仕事をしながら転職活動をしたい方にぴったりです。

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【階級別】年収の目安とは!? レベル別に収入を偏差値化してみた!

年収偏差値

年収を偏差値で表すと、どんなことが起きるのでしょうか。 「偏差値」という統計量は、受験戦争を通じて日本社会に定着しています。 受験期には嫌というほど耳にする数値指標ですよね。 受験業界ではもはやなくてはならない統計量になっている偏差値ですが、その数値の高低のみで進学先を決定する風習から偏差値至上主義を生み出し、"悪の元凶"のように目の敵にされてしまっている一面があります。 実際、偏差値に振り回されて嫌な思いをされた方も多いのではないでしょうか。 しかし、これだけ長きに渡り、日本の受験業界に君臨している指標ですから、 使い方次第で大きな恩恵を手にできる優れた面も持ち合わせているはずです。 一方で、この「偏差値」という数値指標は、受験生時ほぼ毎日のように耳にし、その数値を意識して過ごしていきますが、一旦入試を終えると恐ろしいほど耳にする機会が減るという奇妙な現象が起こります。 変わりに、社会人になると自分自身の客観的な立ち居地を把握する「ものさし」は、"テストの点数"から"自分自身の収入"へと移り変わっていきます。 そんな社会人にとって、ある種唯一とも言える自分自身の客観的ものさしである収入を、受験期に慣れ親しんだ偏差値化すると、どのようなことが見えてくるのでしょうか。 偏差値がこれほど浸透した理由 偏差値という統計量は、上の式で計算することができます。 簡単にこの式を説明します。 標準偏差・・・データの散らばり• +50・・・平均が50になるようにする修正式 標準偏差というデータの散らばり度を数式に組みこみ、扱いやすいデータに加工したものが「偏差値」という統計量になります。 こうして定義された偏差値は、次のような重要な性質を持ち合わせることになります。 「なぜ、これほど広く日本の受験社会に偏差値という統計量が普及したのか。 」 その理由を考えてみると、 偏差値には状況の異なる試験でも同一の土俵で評価することができる唯一の方法であることが評価されているのではないでしょうか。 偏差値を用いることで、違う時期に行われたテストや異なる教科間でも、点数を評価し、自分の学力のUP・DOWNを把握することができます。 また、偏差値を知ることで、全データ(受験生)の中での自分の立ち位置をはっきりつかむことができることも受験業界のニーズにフィットいるのです。 こうした偏差値の性質が重宝され、日本の受験業界に浸透・普及したと考えられます。 縁の下の力持ち標準偏差 「偏差値」という統計量がこれほど広く浸透している一方で、その偏差値を導き出すために必要な指標である「標準偏差」という統計量は、偏差値に比べ認知度は低く陰が薄い存在になっています。 しかし、この 「標準偏差」は、どれほどデータが散らばっているのかという非常に重要な情報を数値化してくれる優れた指標であり、平均値と同じくらい重要な存在なのです。 標準偏差は、分散というこれまた陰の薄い指標を加工してできあがります。 ここでは、分散と標準偏差の計算式も確認しておきます。 当レポートでこのあと偏差値化を目指す「日本の収入」というデータは、度数分布表という形で入手可能なため、度数分布表から標準偏差を導く式を紹介しました。 式中で登場している(階級値)や(相対度数)といった言葉の意味は後ほど紹介しています。 以上、ここまでは主に「偏差値」という統計量を導くための式について解説してきました。 それでは、この式を使って年収を偏差値化していきたいと思います。 年収を偏差値化する意義 なぜ当レポートで年収を偏差値化しようと考えたのかというと、年収というデータを代表する数値指標として 「平均年収」のみが焦点化されすぎていることに疑問を抱いたからです。 当ブログでも「平均値」という指標を用いて、色々な分析を行ってきましたが、こうした分析を行ってみると、平均値という指標がもたらすイメージ像が実感する世界と乖離している感覚を抱きます。 平均値は確かに便利な代表値ではありますが、そこだけに注視してしまうと、見えるものも見えなくなってしまうのではないでしょうか。 そんな思いから、年収を偏差値化した世界を体感してみることにしました。 年収を偏差値化してみる ここでは国税庁が発表しているを用いることで、年収を偏差値化してみたいと思います。 2016年の給与を偏差値化 こちらの表は、上の引用元データを参考に2016年に1年を通じて勤務した給与所得者数の給与額を、度数分布表に筆者がまとめたものです。 それぞれの項目の数値についてですが、まず、給与階級区分は、引用元データを参考にしています。 また、階級値はその給与階級区分の真ん中の年収を、相対度数は所属人数を調査数全体(4,794万人)で割った数値を使用しています。 全データの平均値が年収415万円であることは引用元にもしっかり表記されていますし、各メディアでも取り上げられています。 繰り返しになりますが、この平均値には多くの注目が集まるものの、その他の代表値・統計値はあまり取り上げられることがないのが現状です。 それではまず、年収の偏差値化に向け「標準偏差」を求めていくことにします。 標準偏差を求めるためには、分散の値が必要になります。 分散を求めるために上の表を加工し、必要な数値を導き出していきます。 上の表が、2016年度1年間における年収の偏差値一覧になります。 いかがでしょうか。 年収1000万円でようやく偏差値60を突破するという結果になりました。 一方で、年収200万円の偏差値が45以上あるということも少々意外な結果になったと思っています。 私なりの考察は後程しますが、皆さんはこの偏差値表をご覧になってどのような感想を持たれたでしょうか。 さて、考察を深めるためにも、2016年単年度の偏差値化で終わらず、一昔前の年収についても偏差値化をしてみたいと思います。 ここでは、引用元に掲載されている一番昔のデータである1998年の給与実態を使用し、年収の偏差値化を行っていくこととします。 1998年の給与を偏差値化 私が2つの年代の年収偏差値を見比べてまず着目した点は、「低所得層および高所得層の年収偏差値は変化」についてです。 例えば、1998年年収1500万円だった方の偏差値は73. 6ですが、2016年に年収1500万円を稼いでいる方の偏差値は70. 9まで落ち込んでいます。 これは、 1998年当時年収が高かった高所得層は、2016年ではより一層高所得になっていないと同レベルと評価されていないことが分かります。 ちなみに、2016年に偏差値73. 6をとるには、年収1650万円必要であることが計算から求められます。 標準偏差が1998年は"438"だったのに対し、2016年は"522"と値が急増していることからも分かることなのですが、まさに日本の年収は二極化している状態に突入していることを数字は物語っているわけです。 数字を語る上で大切なこと 受験生時代に自分自身の点数の増減で学力を語ることがいかに危険かを学んでいるにもかかわらず、社会人のものさしである年収は増減のみで語られているのが現状です。 テストの点数とは違い、お金は物価指数や金利、為替など多くの指標が複雑に絡み合い、ここで紹介した偏差値化においても客観的指標としては"かなり脆弱"です。 しかし、報道であるような平均値一辺倒の分析では読み取れる情報量がさらに少なくなってしまいます。 標準偏差を考えずに、平均値のみで分析を行うことはゲーム理論でいうところのゼロ・サム(誰かが得したら、誰かが損をする)的な偏った見方になると言われています。 話すにしても、文章にするにしても、数字を扱うことで信頼度や理解度を向上させる力を上げることができます。 しかし、その数字の意味を理解していないと間違った認識へと誘導されてしまうことにもつながりかねないのです。 まとめ 年収を偏差値化した世界は、いかがだったでしょうか。 年収を偏差値で表すことの意味は捉え方により様々でしょうが、 今自分自身が置かれている状況を客観的かつ正確に把握することの重要性は誰しもが必要とする情報なはずです。 テストの点数と違い、年収は努力だけではどうにもならない要素があるとはいえ、「だから何もしなくていい」という考え方は、非常に危険です。 平均値や目先の金額の増減だけで語られがちな年収を多角的な視点で分析することは、自分自身の状態が数年でどう推移しているかを正確に知る手段となります。 これにより、より具体的な目標値を見定め、それに向かった具体的な行動(対策)を起こすきっかけになるのはずです。 正確な状況分析は、具体的な対策行動のための第一歩となるはずです。 違いを確認してみてください。 また、ご指摘いただきました皆様ありがとうございました。 これを機に統計学を学びなおしていこうと思いました。 こちらの記事では、年収分布が対数正規分布に従うか検証しています。 ばっちり従っているように思います。 ではでは。 sekkachipapa.

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資格と職業の平均年収ランキング|偏差値ランキング図書館

年収偏差値

スポンサーリンク 全国の年齢層別有業者数 全国の年齢層別有業者数は下図のようになっています。 「平成24年就業構造基本調査結果」(総務省統計局)を加工して作成 () 全国の年収分布 全国の年収分布は下図のようになっています。 「平成24年就業構造基本調査結果」(総務省統計局)を加工して作成 () 各都道府県における平均年収 各都道府県の30代前半の有業者の平均年収を男性と女性について統計データから計算し、その値を両軸に取りプロットしたものが下図になります。 「平成24年就業構造基本調査結果」(総務省統計局)を加工して作成 () 青色の縦線が30代前半の男性の有業者の年収の全国平均、赤色の横線が30代前半の女性の有業者の年収の全国平均を示しており、この線を越える場合はその都道府県において30代前半の有業者の平均年収が相対的に高いと言えます。 また、紫色の線で有業者の平均年収の男女比の全国平均を示しており、この線を上側に越えると女性の有業者の平均年収が相対的に高いことになります。 各都道府県における年収600万円以上の人の割合 各都道府県の30代前半の有業者に占める、年収600万円以上の方の割合を男性と女性について統計データから計算し、その割合を両軸に取りプロットしたものが下図になります。 「平成24年就業構造基本調査結果」(総務省統計局)を加工して作成 () 全国平均では、30代前半の有業者に占める年収600万円以上の方の割合は、男性で6. 各都道府県のデータを見ると、東京都で男女ともに最もその割合は高くなり、東京都の30代前半の有業者のうち、男性で12. 男性の場合、東京都に次いで三重県、愛知県が30代前半の有業者に占める年収600万円以上の方の割合が高くなっています。 女性の場合、東京都に次いで神奈川県、静岡県が30代前半の有業者に占める年収600万円以上の方の割合が高くなっています。 全国の学歴分布 全国の年齢層別の学歴分布は下図のようになっています。 「平成24年就業構造基本調査結果」(総務省統計局)を加工して作成 () 各都道府県における大学・大学院卒者の割合 各都道府県の30代前半の人口に占める大卒者・大学院卒者の割合を男性と女性について統計データから計算し、その割合を両軸に取りプロットしたものが下図になります。 青色の縦線が30代前半の男性の大卒者・大学院卒者の割合の全国平均、赤色の横線が30代前半の女性の大卒者・大学院卒者の割合の全国平均を示しており、この線を越える場合はその都道府県において30代前半の人口に占める大卒者・大学院卒者の割合が相対的に多いと言えます。 また、紫色の線で大卒者・大学院卒者の男女比の全国平均を示しており、この線を上側に越えると女性が大卒者・大学院卒者に占める割合が相対的に多いことになります。 「平成24年就業構造基本調査結果」(総務省統計局)を加工して作成 () 図を見ると、30代前半の大卒者・大学院卒者の割合が男女ともに全国平均よりも多い都道府県は、東京都、神奈川県、京都府、兵庫県、奈良県、大阪府、広島県、愛知県、千葉県の9都府県になります。 大都市圏とされる都道府県で大卒者・大学院卒者の割合は多くなっていると言えます。 特に東京都は他の都道府県に比べ顕著に大卒者・大学院卒者の割合が高く、東京都の男性で58. 男性のみ全国平均より大卒者・大学院卒者の割合が多い都道府県は、埼玉県、滋賀県となっています。 女性のみ全国平均より大卒者・大学院卒者の割合が多い都道府県は、香川県、岡山県、徳島県となっています。 四国地方およびその隣の岡山県の5県は大卒者・大学院卒者に占める女性の割合が高い傾向があり、この地方の特色と言えます。 特に大卒者・大学院卒者の割合が低い都道府県は、福島県、秋田県、山形県、新潟県、青森県が挙げられ、東北地方で大卒者・大学院卒者の割合が低いと言えます。 特に福島県では男性の大卒者・大学院卒者の割合が低くなっており、東日本大震災における原発事故の影響があるのかもしれません。 関連リンク•

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