Certaines des décisions de l'OFCCP visant à déterminer si un entrepreneur a fait preuve de discrimination dans son processus décisionnel en matière d'embauche sont motivées par le résultat du calcul brut des taux d'embauche, des disponibilités et des analyses du ratio d'impact que l'OFCCP effectue pendant la période d'examen de l'audit documentaire. Ci-dessous, à l'aide d'un exemple simple, je montre pourquoi les calculs bruts sur des données agrégées fournissent parfois des résultats et des conclusions trompeurs. Je discuterai également de la manière dont les entrepreneurs peuvent évaluer et réagir à un résultat potentiellement trompeur.
En probabilité et en statistiques, le fait qu'un calcul brut puisse parfois aboutir à un résultat trompeur est un phénomène très connu appelé le paradoxe de Simpson. 1. L'un des meilleurs exemples pratiques et concrets du paradoxe de Simpson s'est produit dans une affaire de discrimination sexuelle contre l'université de Californie à Berkeley en 1973. L'analyse brute des données relatives à l'admission des diplômés à l'université de Berkeley a montré que le taux d'admission des hommes était d'environ 44 %, tandis que celui des femmes n'était que de 35 %. Cependant, lorsque les taux d'admission ont été ajustés en fonction du nombre d'hommes et de femmes candidats dans chaque département et du nombre d'étudiants admis dans chaque département, les résultats ont montré que la plupart des départements admettaient en réalité davantage de femmes et qu'il n'y avait globalement aucune différence entre les taux d'admission des hommes et des femmes 2.
Est-il possible que le paradoxe de Simpson apparaisse dans un audit administratif de l'OFCCP ? Au cours d'un audit administratif, l'OFCCP peut demander à recevoir une copie de toutes les candidatures que le sous-traitant a reçues au cours d'une période donnée et pour un groupe de postes spécifique. Par exemple, l'OFCCP demande à recevoir toutes les candidatures que l'entrepreneur a reçues pour les groupes professionnels « travailleurs de service ». Si les informations démographiques des candidats (informations sur le sexe et l'origine ethnique) ne sont pas conservées avec les candidatures, l'OFCCP demande à recevoir ces informations séparément. En plus des candidatures, l'OFCCP demande également le registre des embauches du sous-traitant pour le même groupe de postes. Une fois que l'OFCCP dispose de toutes ces données, il peut calculer les ratios d'impact sur l'embauche pour tous les différents groupes protégés. Si l'un des ratios d'impact s'avère statistiquement significatif, l'OFCCP conclut que ce ratio statistiquement significatif est une preuve de la pratique discriminatoire du sous-traitant en matière d'embauche.
Prenons un exemple hypothétique simple pour illustrer comment le paradoxe de Simpson peut se produire dans le cadre d'un audit administratif de l'OFCCP. Supposons que l'OFCCP, lors d'un audit administratif, demande à un entrepreneur du secteur de l'hôtellerie de lui remettre toutes les candidatures qu'il a reçues pour le groupe de postes « Employés de service ». Supposons également que l'entrepreneur remette 600 candidatures, dont 300 provenant de candidates féminines et 300 provenant de candidats masculins. Étant donné que la plupart des emplois de ce groupe sont des emplois de niveau débutant et ne nécessitent généralement pas de compétences ou de certifications particulières, l'OFCCP pourrait supposer que les 600 candidats sont tous également qualifiés. Par conséquent, étant donné que 300 des 600 candidats, soit 50 %, sont des femmes, l'OFCCP s'attendra à ce que 50 % des embauches concernent des candidates féminines.
Supposons que les registres d'embauche de l'entrepreneur indiquent que 42 femmes et 98 hommes ont été embauchés à des postes de travailleurs de service. Cela signifie que 42 femmes sur 300 candidates ont été embauchées ; par conséquent, le taux d'embauche des femmes était de 14 %. De même, l'embauche de 98 hommes sur 300 candidats signifie que le taux d'embauche des hommes était de 33 %. La différence de près de 19 % entre les taux d'embauche des femmes et des hommes est une différence statistiquement significative et le ratio d'impact de l'embauche est de 43 % (14 % / 33 %). 3
L'OFCCP s'attendait à ce que 50 % des embauches concernent des femmes, puisque la moitié des candidats étaient des femmes, mais seules 42 des 140 embauches, soit 30 %, ont concerné des femmes. Compte tenu de cette différence entre les taux d'embauche des hommes et des femmes, l'OFCCP considérera qu'une différence aussi importante indique que les pratiques d'embauche du sous-traitant sont discriminatoires à l'égard des femmes. Le graphique -1 ci-dessous résume les données relatives aux candidats et aux embauches pour le groupe professionnel des employés de service.
Supposons que des recherches plus approfondies révèlent qu'au sein du groupe professionnel des employés de service, il existe en réalité deux catégories d'emplois distinctes. La première catégorie d'emplois est celle des hôtes et hôtesses 4 et la seconde catégorie professionnelle est celle des plongeurs 5. L'enquête montre également que la majorité des femmes qui ont déposé une candidature auprès de l'entrepreneur étaient en réalité intéressées par la catégorie professionnelle des hôtes et hôtesses, et que la majorité des hommes qui ont déposé une candidature étaient en réalité intéressés par la catégorie professionnelle des plongeurs.
Un rapide coup d'œil aux données du recensement révèle qu'environ 260 000 employés travaillent comme hôtes et hôtesses à l'échelle nationale, dont 212 000 sont des femmes. Cela signifie que près de 82 % de tous les hôtes et hôtesses sont des femmes. Il y a également environ 270 000 employés qui travaillent comme plongeurs, dont 50 000 sont des femmes. Cela signifie que près de 19 % des plongeurs sont des femmes. 6.
Dans notre exemple hypothétique, supposons que chacune des catégories d'emploi du groupe professionnel des employés de service ait reçu 300 candidatures. Parmi les 300 personnes qui ont postulé à la catégorie d'emploi « Hôtes et hôtesses », 240, soit 80 %, étaient des femmes et 60 étaient des hommes. Les registres d'embauche indiquent que 17 femmes et 3 hommes ont été embauchés dans la catégorie d'emploi « Hôtes et hôtesses ». Par conséquent, le taux d'embauche des femmes dans la catégorie d'emploi « Hôtesses » était en réalité de 7 % (soit 17/240) et celui des hommes de 5 % (soit 3/60). Les femmes ont été embauchées à un taux plus élevé que les hommes dans la catégorie d'emploi « Hôtesses ».
Pour la catégorie d'emploi « Plongeurs », supposons que parmi les 300 candidats à cette catégorie, 60 (soit 20 %) étaient des femmes et 240 des hommes. Les registres d'embauche indiquent que 25 femmes et 95 hommes ont été embauchés dans la catégorie « Plongeurs ». Par conséquent, le taux d'embauche dans la catégorie d'emploi « plongeurs » pour les femmes était en réalité de 42 % (ou 25/60) et le taux d'embauche pour les hommes était de 40 % (ou 95/240). Une fois encore, les femmes ont été embauchées à un taux plus élevé que les hommes dans la catégorie d'emploi « plongeurs ».
Il semble que les femmes aient été embauchées dans les deux catégories d'emploi à un taux plus élevé que les hommes. La question est donc de savoir pourquoi l'analyse brute initiale de l'OFCCP a révélé un taux d'embauche nettement inférieur pour les femmes. Il s'avère que l'hypothèse selon laquelle 50 % des emplois dans le groupe professionnel des travailleurs de service sont occupés par des femmes n'est pas correcte. Pour agréger correctement les résultats des deux catégories d'emploi, il faut tenir compte du fait que la disponibilité des femmes était différente dans les deux catégories (80 % pour les hôtes et hôtesses contre 20 % pour les plongeurs). De plus, le fait qu'un emploi ait donné lieu à plus d'embauches que l'autre (seulement 20 embauches pour les hôtes et hôtesses contre 120 pour les plongeurs) est un facteur important qui doit être pris en compte lorsque l'on compare les taux d'embauche entre différents emplois. Dans notre exemple, si la disponibilité des femmes est correctement calculée, les taux d'embauche agrégés pour les deux emplois montrent un taux d'embauche légèrement plus élevé pour les femmes.
Cet exemple montre que le calcul des taux d'embauche bruts et du ratio d'impact peut donner des résultats trompeurs. Il indique également que pour détecter et expliquer les problèmes liés au calcul brut, l'entrepreneur devra utiliser des informations détaillées sur le processus d'embauche. Par exemple, il est très important que l'entrepreneur suive et conserve les manifestations d'intérêt de tous les candidats à un poste spécifique. Il est également important de noter que le processus d'embauche est un processus dynamique. Certains candidats peuvent manifester leur intérêt pour certains postes spécifiques à un moment donné, mais changer d'avis par la suite et se retirer du processus de sélection. Le contractant devra conserver les traces de ces décisions volontaires. En bref, le contractant doit tenir à jour une base de données dynamique qui reflète toutes les informations, ainsi que toutes les modifications apportées à ces informations, que les autorités chargées du recrutement utilisent lors de l'évaluation des candidatures et, par la suite, à toutes les étapes du processus de sélection.
1. [Nommé d'après Edward Simpson qui a décrit ce phénomène dans un article statistique technique en 1951, voir : Simpson, Edward H. (1951). « The Interpretation of Interaction in Contingency Tables ». Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B 13 : 238–241] ↩
2. [Pour une explication plus complète, voir : Bickel, E.A. Hammel et J.W. O'Connell (1975). « Sex Bias in Graduate Admissions: Data From Berkeley ». Science 187 (4175) : 398-404.] ↩
3. [Les différences entre les ratios et les pourcentages ici et ailleurs sont dues à l'arrondi.] ↩
4. [Le code de recensement pour la catégorie d'emploi « Hôtes et hôtesses » est 415 et le code standard des professions (SOC) pour cet emploi est 35-9031.] ↩
5. [Le code de la catégorie professionnelle « Plongeur » est 414 et le code SOC (Standard Occupational Code) de cette profession est 35-9021.] ↩
6. [Bureau of Labor Statistics, Current Population Survey (CPS), Tableau : Moyennes annuelles des ménages ; personnes employées par profession détaillée, sexe, race et origine hispanique ou latino-américaine, 2012.] ↩
Note de l'éditeur : Cet article a été publié à l'origine sur Circaworks.com. En avril 2023, Mitratech a acquis Circa, un fournisseur de premier plan de logiciels de recrutement inclusif et de conformité OFCCP. Le contenu a depuis été mis à jour pour refléter l'élargissement de nos offres de produits, l'évolution des réglementations de conformité en matière d'acquisition de talents et les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources humaines.
