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果然满天板砖横飞,而且个个直指要害:-)1 ]- ^3 Q) ?" C" T9 I5 l
# l9 v0 q( T+ b2 t0 O1 e2 C: I之所以写这篇东西,是因为与德国同事聊天谈及于此,有些模糊的想法,所以顺手记了下来。在写下这些文字时,我已经意识到整个分析过程中存在诸多漏洞。正因为于此,我将这篇文章冠以“有感”之名,且用了娱乐性的“PK”一词,还在末尾自承偏颇,欢迎"板砖",都是为了表明这不是一篇严谨的论文,只是一点肤浅的随感罢了。0 @% ^& I, S1 A/ u, u$ {
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将这篇文章法在论坛上,是想借助这个平台,听听比我更有发言权的同胞们的意见,以检验自己还处于感性阶段的认知。结果不出意外,大家一针见血地指出了诸多硬伤,比如未对关键定义进行明确界定,缺乏确凿的数据来进行定量分析与论证,仅仅两个月的认知过于片面和局限,等等。
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( _. W' x. X6 ^: M% h. R) m; X9 A为了便于大家进一步的讨论,我在一个名叫“PayScale“的网站(http://www.payscale.com/mypayscale.aspx)上选取了两组数据:
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' {! P* }- H# J# {9 y, A- W; x1. Median Salary by Years Experience - City: Beijing (China) http://www.payscale.com/research/CN/City=Beijing/Salary/by_Years_Experience, j$ l6 W$ C; W2 [* p
6 a4 g- S" h3 w# w2. Median Salary by Years Experience - City: Munich (Germany)http://www.payscale.com/research/DE/City=Munich/Salary/by_Years_Experience6 }. z4 U+ Q% U* R( w$ e
3 H8 m$ J: `- A9 O/ j. c. g5 B之所以选取Median Salary by Years Experience,是因为在所有PayScale提供的分类数据中,这组数据似乎能够最好地将其他变量排除在外,以便简化讨论。当然,我不是这方面的专家,欢迎专业人士提出专业意见。! H1 D9 n6 c, ?( `6 Q+ P
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如果大家同意选取两组数据,我建议将讨论重点放在5-9年与10-19年这两个年龄段上。如果有异议,请提出。6 ^$ r2 t4 T0 g9 Q
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好了,先看看大家的意见,然后我们再展开讨论。 |
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