Impactul disparat

teoria impactului disparat al răspunderii este controversată din mai multe motive. În primul rând, etichetează anumite efecte neintenționate drept „discriminatorii”, deși discriminarea este în mod normal un act intenționat. În al doilea rând, teoria este în tensiune cu dispoziții de tratament disparate în conformitate cu legile drepturilor civile, precum și garanția Constituției SUA de protecție egală. De exemplu, dacă departamentul de pompieri ipotetic discutat mai sus a folosit cerința de 100 de lire sterline, această politică ar putea exclude în mod disproporționat solicitanții de locuri de muncă de sex feminin., În conformitate cu regula 80% menționată mai sus, solicitanții de locuri de muncă de sex feminin care nu au reușit ar avea un caz prima facie de „discriminare” cu impact disparat împotriva Departamentului dacă ar trece testul de 100 de lire la o rată mai mică de 80% din rata la care bărbații au trecut testul. Pentru a evita un proces de către solicitanții de locuri de muncă de sex feminin, Departamentul ar putea refuza să angajeze pe cineva din grupul său de candidați—cu alte cuvinte, Departamentul poate refuza să angajeze pe cineva, deoarece prea mulți dintre solicitanții de locuri de muncă de succes erau bărbați., Astfel, angajatorul ar fi discriminat în mod intenționat împotriva succes solicitanții de locuri de muncă de sex masculin din cauza sexului lor, și că probabil se ridică la un tratament ilegal disparate și o încălcare a Constituției”s dreptul la protecție egală. În cazul 2009 Ricci v. DeStefano, Curtea Supremă a SUA a decis că un departament de pompieri a comis un tratament ilegal disparat prin refuzul de a promova pompierii albi, în efortul de a evita răspunderea de impact disparată într-un proces potențial de pompieri negri și hispanici care au eșuat în mod disproporționat testele necesare pentru promovare., Deși Curtea în acest caz nu a ajuns la problema Constituțională, opinia concordantă a justiției Scalia a sugerat că pompierii au încălcat și dreptul constituțional la protecție egală. Chiar înainte de Ricci, instanțele federale inferioare au decis că acțiunile întreprinse pentru a evita răspunderea potențială de impact disparate încalcă dreptul constituțional la protecție egală. Un astfel de caz este Biondo v.City of Chicago, Illinois, din circuitul al șaptelea.în 2013, Comisia Equal Employment Opportunity (EEOC) a depus un proces, EEOC v., FREEMAN, împotriva utilizării controalelor tipice de fond penal și de credit în timpul procesului de angajare. În timp ce admite că există multe legitime și de rasă-neutru motive pentru angajatori, pentru a elimina criminali condamnați și debitori, EEOC a prezentat teoria că această practică este discriminatorie pentru că minoritățile din SUA sunt mult mai probabil să fie condamnat criminali cu rău de credit istorii decât Americanii de culoare albă. Ergo, angajatorii ar trebui să includă infractorii și debitorii în angajarea lor. În acest caz, S. U. A., District judecător Roger Titus a decis ferm împotriva teoriei impactului disparate, afirmând că acțiunea EEOC a fost ” o teorie în căutare de fapte să-l sprijine.””Prin aducerea de acțiuni de această natură, EEOC a plasat mulți angajatori în „alegerea lui Hobson”de a ignora istoricul penal și Fondul de credit, expunându-se astfel la o potențială răspundere pentru acte criminale și frauduloase comise de angajați, pe de o parte, sau de a suporta mânia EEOC pentru că a utilizat informații considerate fundamentale de majoritatea angajatorilor. Ceva mai mult…, trebuie să fie utilizate pentru a justifica o cerere de impact disparate bazate pe antecedente penale și cecuri de credit. A cere mai puțin, ar fi să condamnăm folosirea bunului simț, iar acest lucru nu este pur și simplu ceea ce necesită legile acestei țări.”

Thomas Sowell a susținut că presupunerea că disparitățile rezultatelor sunt cauzate de discriminare este o eroare logică.,ematical analiza:

1. efect de prag dimensiunea decalajelor să presupunem că a avut loc o discriminare
2. Dacă corecție pentru variabile confundate într-un model de regresie a avut loc și a fost aplicată în mod corespunzător

mărime a Efectului thresholdEdit

Suntem capabili de a converti între măsurile de mărime a efectului, utilizând relațiile:

unde d {\displaystyle d} este Cohen”s d, SAU {\displaystyle {\text{SAU}}} este odds ratio, ρ {\displaystyle \rho } este de corelație Pearson, și Φ ( ⋅ ) {\displaystyle \Phi (\cdot )} este normală standard funcției de distribuție cumulative., Coeficientul de determinare R 2 {\displaystilul R^{2}} este pătratul corelației. Termenul P ( X > Y ) {\displaystyle \mathbb {P} (X>Y)} este probabilitatea ca un membru al grupului X {\displaystyle X} obține un scor mai mare decât un membru al grupului Y {\displaystyle Y} ., Pentru un set de cote, care este adesea folosit pentru a determina dacă există un impact disparat, putem converti între dimensiunile efectului ca atare:

folosind aceste măsuri diferite de mărime a efectului, suntem capabili să determinăm cantitativ dimensiunea unui decalaj pe baza mai multor interpretări comune., În special, putem deduce mărimea efectului fi:

• cantitatea de explicat variație (coeficientul de determinare)
• diferența în termeni de abateri standard (Cohen”s d)
• probabilitatea de a un scor mai mare

Dacă luăm 80% sa se aplice regula prin odds ratio, acest lucru implică faptul că pragul odds ratio pentru presupunând că discriminarea este de 1.25 – alte măsuri de mărime a efectului, prin urmare, sunt:

Acest lucru implică faptul că discriminarea se presupune că există în cazul 0,4% din variația rezultatelor este explicat și există o 0.123 abaterea standard a diferenței dintre două grupuri. Ambele cantități sunt suficient de mici încât există preocupări semnificative cu privire la găsirea unor cazuri fals pozitive de discriminare la un nivel inacceptabil.

un prag mai mare pentru a presupune că disparitățile se datorează discriminării, cum ar fi un raport de cote de 2-3, este mai puțin probabil să aibă fals pozitive.,o a doua preocupare a utilizării impactului disparat este că disparitățile pot fi afectate de variabile subiacente, numite confounders, ceea ce ar implica faptul că disparitatea se datorează diferențelor subiacente care nu se bazează pe apartenența la grup., De exemplu, toate dintre următoarele există diferențe:

• Femeile tind să fie slab reprezentate în rândul pompierilor
  • Acest lucru a condus Orașul New York să renunțe sale fizice-test de aptitudini pentru probă pompieri
• Femei de conducere pentru Uber tind să fie plătite mai puțin decât bărbații
• Negru bărbați reprezintă o cotă disproporționată de Americani uciși de către ofițerii de poliție

Este posibil ca toate aceste diferențe se datorează discriminării, dar analiza de regresie ne permite de a ține cont de variabile care pot explica diferențele., De exemplu, să presupunem că încercăm să investigăm dacă o diferență de remunerare între două grupuri se datorează sau nu discriminării. Atunci am putea construi un model de regresie multiplă pentru a plăti y {\displaystyle y} ca:

unde x i {\displaystyle x_{i}} sunt variabile confundate, G ∈ { 0 , 1 } {\displaystyle G\in \{0,1\}} este o variabilă dihotomică indicând apartenența la un grup și ϵ ∼ N ( 0 , σ 2 ) {\displaystyle \epsilon \sim {\mathcal {N}}(0,\sigma ^{2})} este o variabilă aleatoare normal distribuită., După corectarea variabilelor potențial confuze într-un model de regresie, ar trebui să putem spune dacă există încă un impact al apartenenței la grup asupra cantității de interes. Dacă nu am omis nici importante variabile confundate și nu sunt angajate în p-hacking, apoi o semnificativă statistic | γ | > 0 {\displaystyle |\gamma |>0} sugerează o posibilitate foarte bună de pozitiv sau negativ discriminare.,revenind la cele trei exemple ale noastre, există explicații plauzibile pentru toate disparitățile care au fost enumerate:

• Pompierii ar trebui să fie puternici din punct de vedere fizic, iar femeile tind să nu fie la fel de puternici ca bărbații
• printre șoferii Uber, o diferență de salarizare de 7% între bărbați și femei a fost explicată prin trei factori:, timp și locație)
• Cantitatea de experiență de conducere
• viteza de Conducere

Cum se poate observa din aceste exemple, disparitățile nu implică în mod necesar o discriminare. Este important să se țină seama de toate variabilele relevante atunci când se investighează dacă există sau nu discriminare între două sau mai multe grupuri.