Introducción
La Oficina de Programas de Cumplimiento de Contratos Federales (OFCCP) publicó varias preguntas frecuentes el 23 de julio de 2019 con el fin de proporcionar más orientación a los contratistas federales en sus esfuerzos por comprender y cumplir con las regulaciones contra la discriminación. «Importancia práctica en el análisis de la igualdad de oportunidades en el empleo» intenta aclarar cuándo una disparidad estadísticamente significativa puede ser o no ser importante en la práctica y, por lo tanto, susceptible de ser objeto de acciones legales. Si bien las preguntas frecuentes indican que el contenido se aplica a los resultados de empleo en general, el enfoque principal parece estar en las selecciones de empleo. Sin embargo, los mismos principios se aplican a otros resultados de empleo, como las disparidades salariales. Si bien los debates sobre la importancia práctica frente a la importancia estadística no son nuevos, la cuestión ha cobrado mayor relevancia a medida que las empresas tienen acceso a un número cada vez mayor de candidatos, en particular, entre los que tomar decisiones de contratación. A medida que aumenta el tamaño del grupo, también lo hace la probabilidad de que pequeñas diferencias en las tasas de selección (o en las puntuaciones de las pruebas) sean estadísticamente significativas y, por lo tanto, susceptibles de ser impugnadas legalmente. El siguiente artículo definirá la importancia práctica y estadística, explicará las «pruebas» de importancia práctica descritas en las preguntas frecuentes de la OFCCP y ofrecerá recomendaciones para los empleadores.
Importancia de las pruebas de significación estadística en el análisis de la igualdad de oportunidades en el empleo
Las Directrices Uniformes sobre Procedimientos de Selección de Empleo (UGESP, 1978) proporcionan información sobre cómo examinar el impacto adverso de los procedimientos de selección de empleados. Las UGESP describen la regla de los 4/5 o del 80 %, que estipula que si se constata que la tasa de selección del grupo desfavorecido es inferior al 80 % de la tasa de selección del grupo favorecido, ello constituye una prueba de impacto adverso. La regla de los 4/5 ofrece a los empleadores un método relativamente sencillo para evaluar el impacto adverso de sus procedimientos de selección. Sin embargo, las UGESP reconocen que la regla de los 4/5 no es una prueba estadística. Desde entonces, la proliferación de la tecnología y el software ha facilitado el cálculo de la significación estadística de las diferencias en las tasas de selección. Con los empleadores realizando un seguimiento y manteniendo grandes conjuntos de datos de solicitantes a lo largo de varios años y la iniciativa de la OFCCP de solicitar y analizar datos de varios años, ha aumentado la probabilidad de que haya al menos un indicador estadístico.
Significado estadístico y práctico definido
Statistical significance indicates that some measured outcome (e.g., differences in selection rates between males and females) did not occur by chance. If the difference in selection rates between males and females, for example, is too large to attribute to chance, the difference is statistically significant and an indication that the difference can be attributed to gender or something related to gender. In terms of tests or assessments, either the difference in test scores or the difference in pass rates is too large to attribute to chance. Common thresholds for statistical significance include a two (or three) standard deviation difference or a p-value (i.e. probability value) less than .05. While a statistically significant difference seems like a reasonable indicator for further investigation of a selection procedure, statistical significance depends not only on the size of the difference but also on the size of the group under consideration. That is, smaller groups require larger differences to trigger the 2 s.d. or p<.05 threshold, and larger groups require smaller differences to yield a statistically significant result. For example, for pools of 1,000 applicants, selection rate differences of as little as 7.9% will be statistically significant and for pools of 5,000 applicants, selection rate differences of as little as 2.1% will be statistically significant1.
La importancia práctica examina la relevancia de una diferencia observada. Si la diferencia en las tasas de selección es del 5 %, ¿es eso significativo? Si la diferencia entre el número esperado de personas que aprobaron una prueba y el número real de personas que aprobaron (es decir, el déficit) es de 10 de cada 10 000 personas que aprobaron la prueba, ¿es eso significativo? Las preguntas frecuentes de la OFCCP identifican específicamente varias medidas de importancia práctica, todas ellas aparentemente basadas en precedentes legales, la UGESP o publicaciones sobre el tema. En concreto, las preguntas frecuentes mencionan como ejemplos de medidas el índice de impacto, el índice de probabilidades, la regla del flip-flop, el índice Apsley v. Boeing y el h de Cohen.
Medidas de importancia práctica
El índice de impacto se refiere a la tasa del grupo desfavorecido dividida por la tasa del grupo favorecido. El 80 % es el estándar para evaluar el índice de impacto. Por ejemplo, si el 90 % de los blancos aprueban un examen y el 85 % de los hispanos aprueban un examen, el índice de impacto es del 94,4 % (es decir, el 85 % dividido por el 90 %). Incluso si la diferencia en las tasas de selección supera las 2 desviaciones estándar, una ratio de impacto superior al 80 % sugiere que esta diferencia no es significativa en la práctica. Mientras que la regla de las 4/5 partes examina la proporción de las tasas de selección, otras medidas significativas en la práctica, a las que la OFCCP hace referencia en sus preguntas frecuentes, evalúan estas mismas tasas utilizando métodos alternativos. El H de Cohen, por ejemplo, calcula la diferencia entre las tasas de selección de los grupos favorecidos y desfavorecidos después de realizar una transformación estadística, lo que permite evaluar una diferencia estandarizada. Los valores h de Cohen superiores a 0,80 se consideran grandes.2. Yendo un paso más allá, la razón de probabilidades se asemeja a la razón de impacto, pero en su lugar tiene en cuenta tanto las tasas de selección como las de rechazo de los grupos en cuestión.
Según la UGESP, la regla del cambio de tendencia examina el resultado de seleccionar a un miembro adicional del grupo desfavorecido (y rechazar a un miembro adicional del grupo favorecido). Para el ejemplo anterior, supongamos que la selección de un solicitante hispano adicional y un solicitante blanco menos da como resultado la selección del 90 % de los hispanos y el 85 % de los blancos. Ahora los hispanos son favorecidos, y la regla del cambio de tendencia sugiere que la diferencia original no era prácticamente significativa. Si bien la UGESP describe específicamente la regla del cambio de tendencia en el contexto del cambio del grupo favorecido, los tribunales han ampliado este concepto al considerar el número real de miembros desfavorecidos del grupo que se necesitaría para que la diferencia cayera por debajo del umbral de significación estadística. Los tribunales han dictaminado que las disparidades significativas no eran prácticamente significativas cuando la selección de un pequeño número (que varía según la decisión) de miembros desfavorecidos del grupo da como resultado una diferencia que no es estadísticamente significativa.3.
La ratio Apsley v Boeing hace referencia a una medida de importancia práctica específica derivada de una sentencia judicial concreta. Este asunto se refería a una demanda por discriminación por edad en la selección de empleados para su recontratación por parte de Spirit Airlines. Spirit Airlines adquirió varias instalaciones de Boeing, despidió a todos los trabajadores de Boeing y, a continuación, seleccionó entre los trabajadores despedidos para cubrir los puestos en las instalaciones adquiridas. Si bien el déficit (es decir, la diferencia entre el número real de trabajadores mayores seleccionados y el número esperado de selecciones dada la composición del grupo de selección) era estadísticamente significativo, la tasa global de selección de trabajadores mayores era extremadamente alta, del 99 %. Es decir, aunque el empleador seleccionó a un número significativamente menor de miembros de la clase protegida (es decir, trabajadores de más edad en este caso) de lo que cabría esperar en un proceso de selección neutral, el tribunal consideró la elevada tasa de selección global, el 99 % del número previsto de miembros de la clase protegida, y dictaminó que la disparidad no era significativa en la práctica.
Recomendaciones
Teniendo en cuenta las recientes preguntas frecuentes de la OFCCP, las recomendaciones de las ciencias sociales y las decisiones judiciales, que reconocen la importancia de medir tanto la significación estadística como la práctica, los empleadores deberían hacer precisamente eso. Aunque algunas de las medidas prácticas pueden resultar desconocidas para los empleadores, estos deberían considerar las medidas más fáciles de calcular e interpretar, a saber, la regla de los 4/5, el déficit real y el número de selecciones adicionales del grupo desfavorecido necesarias para que la diferencia sea inferior a los umbrales de significación estadística. Cuando tanto las medidas prácticas como las estadísticas del impacto adverso sugieren diferencias significativas y estadísticamente relevantes, la OFCCP, otras agencias encargadas de hacer cumplir la ley o los abogados de los demandantes tienen argumentos mucho más sólidos para alegar discriminación laboral. Cuando las medidas prácticas y estadísticas no coinciden, el empleador debe considerar la posibilidad de buscar cualquier evidencia anecdótica de discriminación y continuar monitoreando de cerca la práctica laboral en cuestión.
1. Jacobs, R., Murphy, K. y Silva, J. (2012). Consecuencias no deseadas de las políticas de aplicación de la igualdad de oportunidades en el empleo: ser grande es peor que ser malo. Revista de Psicología Empresarial. Publicación en línea.
2. Cohen, J. (1988). Análisis estadístico de potencia para las ciencias del comportamiento. Lawrence Erlbaum Associates. Nueva York.
3. Estados Unidos contra el Estado de Virginia (1978) 620 F.2d 1018; Waisome contra la Autoridad Portuaria de Nueva York y Nueva Jersey (1991) 948 F.2d 1370.
Nota del Editor: Este post fue publicado originalmente en Circaworks.com. En abril de 2023, Mitratech adquirió Circa, un proveedor líder de software de reclutamiento inclusivo y cumplimiento de OFCCP. El contenido ha sido actualizado desde entonces para reflejar nuestra oferta ampliada de productos, la evolución de las regulaciones de cumplimiento de adquisición de talento y las mejores prácticas en la gestión de RRHH.
