离职率怎么计算,员工离职率计算公式

人力资源离职率的定义所谓离职率是指在一定时期内,员工离职的数量占“员工”的比率,这个也可以理解为在一定时期内,每100个员工中有几个员工离职。离职率的计算方法1、离职率计算方法:将分母定义为本月累计在

人力资源离职率的定义

所谓离职率是指在一定时期内,员工离职的数量占“员工”的比率,这个也可以理解为在一定时期内,每100个员工中有几个员工离职。

离职率的计算方法

1、离职率计算方法: 将分母定义为本月累计在册人数,所谓的累计在册人数是指本月曾经在册的员工的总数,它等于月初员工数量加上本月新进员工数量,也等于月末员工数量与本月离职人员数量之和。我们以一、二月份的情况计算离职率: a)一。

常见的几种错误的离职率计算方法

在众多的资料中,离职率的算法大多是以某一单位时间的离职人数与正式职工平均人数之比来表示,而正式职工平均人数又为单位时间期初人数与期末人数的平均值。但是,根据上面的离职率定义,不管如何,离职率不应超过100%,如果按上述这种算法来算,很有可能就超过100%。

请看下面的例子(注:本词条中所有相关数据都基于下面所假设的某公司的数据):

现假设某公司一年的前六个月中每个月的期初人数、期末人数、录用人数、离职人数如下表所示:

1、将分母定义为期初数量和期末数量的平均,那么一月份的离职率为:

离职率=35/〔(50+18)/2〕×100%=103%

用这种方法计算出来的离职率有可能大于或等于100%,所以这种算法是错误的;

2、将分母定义为期初数量,那么二月份的离职率为:

离职率=20/18×100%=111%

这个结果可以解释为离职的人数为月初总人数的1.11倍,但如果用每100人中有111个人离职来解释该公司二月份的离职率显得有些牵强,所以这种算法也是错误的;

3、同样的道理,若将分母定义为期末数量,也会出现离职率超过100%的现象。如一月份的离职率:

离职率=35/18×100%=194%

4、在计算半年或一年的离职率时,很多人力资源经理喜欢以各个月的离职率来平均计算:

上半年离职率=(66%+37%+11%+8%+5%+2%)/6=22%

离职率计算方法:员工离职率=某一时间段某一群体当月离职人数/(某段时间某一群体最初在职人数 +此期间新进人数)×100 员工离职率=某一时间段某一群体当月离职人数/(某段时间某一群体最终在职人数+此期间离职人数)×

很多人力资源经理之所以喜欢这种方法,因为它所显示的结果更为“漂亮”,然而这种方法科学吗?我们从两方面来分析:

一、从离职率的含义来看,离职率所代表的是每百名员工中有多少人离职,如果以各月的离职率平均来表示则无法显示离职率所代表的意义。以该公司为例,用各月平均计算出的22%离职率代表该公司上半年的离职率,也即是在半年中每100个员工中只有22个员工离职,而我们知道在该公司上半年其员工的离职人数达70人,是上半年起初50人的1.4倍,因此可以明显感到22%的离职率有失偏颇。

二、若以各月平均值计算离职率将使得离职率的大小受员工离职时间的影响。如以上所示的这家公司,若将该公司一月份的离职人数和二月份的离职人数互换,即一月份为20人,二月份为35人,每月入职的人数不变,按以上方法计算可以得到一月份的离职率为38%,二月份为51%,上半年离职率平均为19%,比22%还低3个百分点。我们知道离职率反映的某一时间企业的人员流动情况,它应该是人员流动的静态的反映,它应和员工是否离职有关,而与离职的时间无关。

综上所述以上四种方法计算离职率并不科学。

正确的离职率计算方法

1、离职率计算方法:

将分母定义为本月累计在册人数,所谓的累计在册人数是指本月曾经在册的员工的总数,它等于月初员工数量加上本月新进员工数量,也等于月末员工数量与本月离职人员数量之和。我们以一、二月份的情况计算离职率:

a)一月份离职率=35/(50+3)×100%=35/(35+18)×100%=66%

b)二月份离职率=20/(18+35)×100%=20/(20+33)×100%=37%

因为离职率的分母为期末在职员工数量加上本期离职人数之和,它一定大于或等于本期的离职人数,故所计算的离职率总是小于或等于100%,不可能出现离职率大于100%的现象。

2、半年或一年的离职率计算方法:

以离职率等于某一时期的离职人数比上该时期的累积在册人数计算,则该公司上半年的离职率为:

上半年离职率=70/(50+74)×100%=70/(54+70)×100%=56%

通过上面的讨论,我们可以发现,在计算离职率时如果能将分子定义为在某一时期内的离职人数,分母定义为该时期的累积在册人数,即该时期内的在职员工最多时的数量(离职率=离职人数/累计在册人数×100%),这样求出的离职率将更为科学。一方面应用这样的方法可以使得人们更加容易理解离职率的含义,另一方面,不论员工什么时候辞职,都可以在离职率上反映出来。

年度离职率=年度离职人数/(年度期初人数+年度期末人数)/2×100% 年度离职率=年度离职人数/(年度期初人数 +年度新入职人数)×

离职率怎么计算

三维离职率计算与分析法

离职率计算与分析的目的

人力资源工作者应该是发现问题并解决问题,而不是仅仅做个统计报表给领导看了好看,我们计算离职率,不应该仅仅满足于一个表面数字,更需要从数字中发现问题!基于这个要求,我们就需要对离职进行分析!

5、国际通用的离职率的计算公式为:离职率=离职人数/((期初数+期末数)/2)×100%)离职率大于100%也是正常数值,说明该期人员流动总数已大于员工总额,并不代表全部员工离职。6、但正确的计算公式应为:(离职率=离职。

三维离职率计算与分析法定义

三维离职率计算与分析法是由戚文轩(网名火火寒心)在多年的人力资源管理实践中总结出来的一套基于企业员工分类,进行多维度的离职率计算与分析法。所谓三维离职率就是指企业的综合离职率、新员工离职率、老员工离职率。该方法通过针对企业员工性质分类,对离职情况进行多维度分析,找出企业在人力资源管理中的不足,从而可以针对性的进行改进。

综合离职率

方法一,以离职率等于某一时期的离职人数比上该时期的累积在册人数计算,则该公司上半年的离职率为:上半年离职率=70/(50+74)×100%=70/(54+70)×100%=56 方法二,以离职率等于各个月的离职率平均来计算,则该。

综合离职率是指指在一定时期内,员工离职的数量占“员工”的比率,也就是我们传统所说的离职率。

综合离职率计算公式:

综合离职率=[当期离职总人数/(期初人数+当期新进总人数)]×100%

新员工离职率

所谓新员工,通常是指在企业工作一年以下,甚至半年以下的员工(有的企业把工作不满两年的员工定为新员工,这个可由各个企业实际情况来界定)。

新员工离职率=(当期新员工离职人数/当期新进总人数)×100%

老员工离职率

老员工离职率=(当期离职老员工人数/期初人数)×100%

三维离职率分析

通过计算综合离职率、新员工离职率、老员工离职率并将三组数据进行对比,根据新老员工离职原因的差异化,进行分析,找出企业目前导致员工离职的主要原因,并进行改进完善。

新员工大多对企业状况不是很了解,有一定的新鲜感和激情,但也存在着适应过程,我们通常说,有希望才有失望,对于新员工的离职来说,主要有这么几种因素:薪资达不到预期、与新领导相处不和、自我实现与预期不符合,企业文化无法适应等等,新员工离职的原因,除了企业本身的环境因素外,大多是招聘的原因,因为招聘的时候,企业并没有看准人,所以使得新员工的预期与企业实际情况相差很大,导致新员工离职。

离职率=离职人员人数/总的人数*100%。年离职率=年离职人员人数/年平均的人数*

老员工,已经对企业有了一定的了解和认识,通过一年的工作,上级也对这些员工有了一定的了解,员工本身已经失去了当初进企业的新鲜感,更多表现出来的是老员工的成熟与稳重,因为他们对企业的特点,制度,发展状况等各个方面已经有了一定的认识,这些员工的离职原因,就企业方面而言,通常有如下几种因素:没有晋升机会、对企业发展前景失望、自我实现得不到满足、学习不到新的知识、与领导不和难以忍受或领导变动、薪资待遇增长不能满足个人需求增长、企业单方面主动提出解除合同。

一个公司员工离职,如果是老员工多,说明公司的体制存在严重的问题,需要改善,我们再结合以往各个员工离职面谈的结果,以及离职原因的调查,各种员工动态的关注,可以准确的查找到企业在制度、文化、人力资源体系、管理模式等各种能影响到老员工离职方面因素,从而加以针对性的改革改善;如果是新员工离职的多,说明公司的招聘存在严重的问题,并没有找到适合企业发展的员工,企业可以通过分析各种招聘流程与环节以及招聘人员本身的工作方式,还有企业对新员工的各种文化、工作氛围等因素,针对性的去改善招聘方式方法,改善新进员工对企业的认同与融合度!

三维离职率计算与分析的适用情况

因为离职率是一个相对宏观的指标,根据“改进工作”原则,计算离职率是为了考察并反映人力资源部在工作上的缺失以及公司存在的问题,而某一个月的离职率并不能良好的反映企业存在的问题及人力资源部工作的缺失,某一个月的离职率往往是用来进行多月对比的,比如把本公司1到12月的每个月的离职率列出来,从而找出本企业人才流动在市场中的规律,以方便企业更好的规划招聘工作来应对人才流动高峰周期。

所以三维离职率计算与分析法应当用在本企业人力资源规划分析中,发现问题,从而指导本企业的人力资源工作规划,也就是说,三维离职率计算法运用的周期一般在一年或以上,这样更有利于企业查找自身问题!而企业在做每个月的离职率的时候,只需要运用综合离职率的公式即可。

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