Ongelijksoortige gevolgen

de ongelijksoortige effectentheorie van Aansprakelijkheid is om verschillende redenen controversieel. In de eerste plaats worden bepaalde onbedoelde effecten als “discriminerend” bestempeld, hoewel discriminatie doorgaans een opzettelijke handeling is. Ten tweede, de theorie is in spanning met ongelijksoortige behandeling bepalingen onder burgerrechten wetten, evenals de Amerikaanse grondwet ‘ s garantie van gelijke bescherming. Bijvoorbeeld, als de hypothetische brandweer hierboven besproken gebruikt de 100-pond eis, dat beleid zou onevenredig vrouwelijke sollicitanten uit te sluiten van de werkgelegenheid., Volgens de 80% – regel hierboven vermeld, mislukte vrouwelijke sollicitanten zou een Fumus boni juris geval van ongelijksoortige impact “discriminatie” tegen de afdeling hebben als ze de 100-pond test met een tarief minder dan 80% van het tarief waarmee mannen geslaagd voor de test. Om te voorkomen dat een rechtszaak door de vrouwelijke sollicitanten, de afdeling zou kunnen weigeren om iemand in te huren uit de aanvrager pool-met andere woorden, de afdeling kan weigeren om iemand in te huren omdat te veel van de succesvolle sollicitanten waren mannelijk., Zo zou de werkgever de succesvolle mannelijke sollicitanten opzettelijk hebben gediscrimineerd op grond van hun geslacht, en dat komt waarschijnlijk neer op illegale ongelijke behandeling en een schending van het recht van de grondwet op gelijke bescherming. In de 2009 zaak Ricci V. DeStefano, het Amerikaanse Hooggerechtshof heeft beslist dat een brandweer gepleegd illegale ongelijksoortige behandeling door te weigeren om witte brandweerlieden te bevorderen, in een poging om ongelijksoortige impact aansprakelijkheid te voorkomen in een potentiële rechtszaak door zwarte en Spaanse brandweerlieden die onevenredig gefaald de vereiste tests voor promotie., Hoewel het Hof in die zaak niet de constitutionele kwestie te bereiken, rechter Scalia ‘ s mee eens advies stelde dat de brandweer ook geschonden het constitutionele recht op gelijke bescherming. Zelfs voordat Ricci, lagere federale rechtbanken hebben geoordeeld dat acties die worden ondernomen om mogelijke ongelijksoortige impact aansprakelijkheid te voorkomen schenden van het constitutionele recht op gelijke bescherming. Een van die gevallen is Biondo tegen City of Chicago, Illinois, van het zevende Circuit.

in 2013 diende de Equal Employment Opportunity Commission (EEOC) een rechtszaak in, EEOC v., FREEMAN, tegen het gebruik van typische criminele achtergrond en kredietcontroles tijdens het aanwervingsproces. Hoewel de EEOC toegeeft dat er veel legitieme en ras-neutrale redenen zijn voor werkgevers om veroordeelde criminelen en debiteuren te screenen, presenteerde de theorie dat deze praktijk discriminerend is omdat minderheden in de VS meer kans hebben om veroordeelde criminelen met een slechte kredietgeschiedenis te zijn dan blanke Amerikanen. Ergo, werkgevers moeten hebben om criminelen en debiteuren in hun aanwerving te betrekken. In dit geval U. S., Districtsrechter Roger Titus oordeelde resoluut tegen de ongelijksoortige impacttheorie en stelde dat EEOC ‘ s actie “een theorie was op zoek naar feiten om het te ondersteunen.””Door het instellen van acties van deze aard, de EEOC heeft veel werkgevers geplaatst in de” Hobson ’s keuze” van het negeren van criminele geschiedenis en krediet achtergrond, waardoor zich bloot te stellen aan potentiële aansprakelijkheid voor criminele en frauduleuze handelingen gepleegd door werknemers, aan de ene kant, of het oplopen van de toorn van de EEOC voor het gebruik van informatie die fundamenteel geacht door de meeste werkgevers. Iets meer…, moet worden gebruikt om een ongelijksoortige impact claim op basis van criminele geschiedenis en kredietcontroles te rechtvaardigen. Minder eisen, zou het gebruik van gezond verstand veroordelen, en dat is gewoon niet wat de wetten van dit land vereisen.”

Thomas Sowell heeft betoogd dat ervan uitgaande dat verschillen in resultaten worden veroorzaakt door discriminatie een logische misvatting is.,ematische analyse van:

1. de drempelwaarde van verschillen om discriminatie aan te nemen is opgetreden
2. Als correctie voor verstorende variabelen in een regressiemodel plaatsvond en correct werd toegepast

effectgrootte drempelwaarde

We zijn in staat om tussen maten van effectgrootte om te zetten met behulp van de relaties:

waar d {\displaystyle d} is Cohen ‘ s d, of {\displaystyle {\text{OR}}} is de odds ratio, ρ {\displaystyle \Rho } is de Pearson correlatie, en φ ( ⋅ ) {\displaystyle \Phi (\cdot )} is de standaard normale cumulatieve verdelingsfunctie., De determinatiecoëfficiënt R 2 {\displaystyle R^{2}} is het kwadraat van de correlatie. De term P (X > Y ) {\displaystyle \mathbb {P} (X>Y)} is de kans dat een lid van groep X een hogere score behaalt dan een lid van groep Y {\displaystyle Y}., Voor een set odds ratio ‘ s, die vaak wordt gebruikt om te bepalen of er een ongelijksoortige impact is, kunnen we als zodanig tussen effectgroottes converteren:

met behulp van deze verschillende maten van effectgrootte, zijn we in staat om kwantitatief de grootte van een gat te bepalen op basis van verschillende gemeenschappelijke interpretaties., Met name kunnen we interpreteren de grootte van het effect is als:

• De hoeveelheid verklaarde variantie (determinatiecoëfficiënt)
• Het verschil in termen van standaarddeviaties (Cohen”s d)
• De kans op een grotere score

Als we de 80% – regel toe te passen via de odds ratio, dit houdt in dat de drempel odds ratio voor de veronderstelling dat discriminatie is 1,25 – de overige maatregelen die effect grootte zijn dus:

dit houdt in dat discriminatie wordt verondersteld te bestaan als 0,4% van de variatie in uitkomsten wordt verklaard en er een standaardafwijking van 0,123 is tussen twee groepen. Beide hoeveelheden zijn zo klein dat er grote bezorgdheid bestaat over het vinden van vals-positieve gevallen van discriminatie op een onaanvaardbaar niveau.

een grotere drempel om aan te nemen dat verschillen te wijten zijn aan discriminatie, zoals een odds ratio van 2-3, heeft minder kans op false positieven.,

verstorende en regressieanalysedit

een tweede punt van zorg bij het gebruik van ongelijksoortige effecten is dat disparate effecten kunnen worden beïnvloed door onderliggende variabelen, die confounders worden genoemd, wat zou impliceren dat de disparity te wijten is aan onderliggende verschillen die niet gebaseerd zijn op groepslidmaatschap., Bijvoorbeeld, alle van de volgende verschillen bestaan:

• Vrouwen ondervertegenwoordigd zijn onder de brandweerlieden
  • Dit leidde New York City om de fysieke-vaardigheden te testen voor de proeftijd brandweerlieden
• Vrouwen rijden voor een Uber hebben de neiging om worden minder betaald dan mannen
• Zwarte mannen account voor een onevenredig groot deel van de Amerikanen gedood door de politie

Het is mogelijk dat al deze verschillen zijn het gevolg van discriminatie, maar regressie-analyse stelt ons in staat om rekening te houden met variabelen die kunnen verklaren waarom er verschillen., Stel bijvoorbeeld dat we proberen te onderzoeken of een loonongelijkheid tussen twee groepen te wijten is aan discriminatie. Dan kunnen we een meervoudig regressiemodel voor pay y {\displaystyle y} construeren als:

waar de x i {\displaystyle x_{i}} de verwarrende variabelen zijn, G ∈ { 0 , 1 } {\displaystyle G\in \{0,1\}} een dichotome variabele is die het groepslidmaatschap aangeeft, en ϵ ∼ n ( 0 , σ 2 ) {\displaystyle \Epsilon \sim {\mathcal {n}}(0,\Sigma ^{2})} is een normaal gedistribueerde willekeurige variabele., Na correctie voor de potentieel verstorende variabelen in een regressiemodel, zouden we in staat moeten zijn om te zien of er nog steeds een impact is van groepslidmaatschap op de hoeveelheid rente. Als we geen belangrijke verstorende variabelen hebben weggelaten en niet betrokken zijn bij P-hacking, dan suggereert een statistisch significante | γ | > 0 {\displaystyle |\gamma |>0} een zeer goede mogelijkheid van positieve of negatieve discriminatie.,

teruggaand naar onze drie voorbeelden, zijn er plausibele verklaringen voor alle verschillen die werden vermeld:

• brandweerlieden moeten fysiek sterk zijn, en vrouwen hebben de neiging niet zo sterk te zijn als mannen
• onder Uber-bestuurders, werd een loonkloof van 7% tussen mannen en vrouwen verklaard door drie factoren:
  • waar en wanneer ritten vandaan komen (d.w.z.,, tijd en plaats)
  • hoeveelheid ervaring van de bestuurder
  • rijsnelheid
• hoewel verschillen in gebruik van minder dan dodelijke kracht nog steeds bestaan na het in aanmerking nemen van verstorende variabelen, lijkt er geen verband te bestaan tussen ras en dodelijke kracht zodra verstorende factoren in aanmerking worden genomen

zoals uit deze voorbeelden blijkt, impliceren verschillen niet noodzakelijk discriminatie. Het is belangrijk rekening te houden met alle relevante variabelen bij het onderzoeken of er al dan niet sprake is van discriminatie tussen twee of meer groepen.