Experimentos de campo sobre la discriminación en el mercado laboral: ¿importa el tamaño de los grupos asignados al azar?

Question

En los experimentos de campo tradicionales sobre discriminación racial, se envían a empresas seleccionadas al azar dos currículos idénticos que sólo se diferencian por el nombre o la foto de carné. A continuación, se realiza una prueba estadística sobre el número de ofertas de entrevistas recibidas por cada currículo para determinar si la diferencia en el número de ofertas de entrevistas recibidas entre los currículos se mantiene en la población.

Tengo curiosidad por saber si, en el caso de que cada currículum se envíe a un número diferente de empresas (por ejemplo, uno se envía a 300 empresas y el otro a 310), los resultados que muestran una diferencia estadísticamente significativa en el número de ofertas de entrevista recibidas en un currículum en comparación con el otro quedarán invalidados. Mi intuición es que puede haber una tendencia a introducir un sesgo, ya que el currículum que se asigna a un mayor número de empresas tiene más posibilidades de ser seleccionado. Agradecería que se comentara si esto es cierto.

Answer 1

No, esto no debería ser un problema importante. Tendremos muy en cuenta los diferentes tamaños de las muestras. Permítame continuar con su ejemplo:

Supongamos que el "Currículum A" es el currículum de tratamiento y el "Currículum B" es el currículum de control, donde el de tratamiento tiene un nombre étnico menos favorecido (Jamal, Beyonce) y el de control contiene un nombre anglicista (James, Sophia). También hay que tener cuidado con el género.

A continuación, comparamos el porcentaje medio de aceptación entre los dos currículos. Supongamos que $N_a = 300$ y $N_b = 310$ . Los currículos aceptados son: $Accepted_a = 30$ y $Accepted_b = 62$ . Para los atajos, las tasas medias de aceptación son $r_a = 30/300 = 0.1$ y $r_b = 62/310 = 0.2$ . Obsérvese que la tasa media de aceptación normaliza cada grupo, por lo que el tamaño se tiene parcialmente en cuenta aquí.

Las desviaciones son entonces:

$\sigma_a^2 = (1-r_a)*r_a = 0.090$

$\sigma_b^2 = (1-r_b)*r_b = 0.160$

Y lo que es más importante, la varianza del significa de cada distribución son entonces $\sigma_a^2/N_a$ y $\sigma_b^2/N_b$ respectivamente. Estamos comparando las medias de las dos distribuciones con una simple prueba de comparación de medias. Observe que este paso utiliza explícitamente el tamaño de la muestra para tener en cuenta la variación esperada entre las dos distribuciones.

Así que ahora comparamos los dos para ver si hay una diferencia, bajo la hipótesis nula de que no hay diferencia. (En estadística, casi siempre se parte de la base de que no hay diferencia/no hay relevancia/no hay efecto).

$t=\frac{r_a-r_b}{\sqrt{\sigma_a^2/N_a+\sigma_b^2/N_b}} = 3.572$

El razonamiento se puede exponer de forma muy explícita como sigue:

• La diferencia entre las dos muestras es de 3,572 desviaciones estándar de 0.
• Con los supuestos que hemos hecho anteriormente, parece muy poco probable que esto ocurra por casualidad si repetimos el proceso. improbable que esto ocurra por casualidad si repetimos el proceso (si buscamos esto en la tabla t como prueba de una cola, el valor p es inferior a 0,001). Los bayesianos señalarán que hay algunos otros supuestos silenciosos que uno puede haber hecho, por lo que el lenguaje es particularmente importante en este paso, pero esto generalmente pasa la intuición.
• Por lo tanto, rechazo la idea de que estas dos muestras procedan de la misma distribución. Parece inverosímil.
• Por lo tanto, no me queda más remedio que concluir que hay una diferencia entre las dos muestras. Parece que, efectivamente, la gente acepta más los nombres anglicizados que los étnicos.

Answer 2

Por lo general, miden la probabilidad de obtener una entrevista, no el número de entrevistas, de modo que se normaliza el número de solicitudes. Por ejemplo, considere ¿Son Emily y Greg más empleables que Lakisha y Jamal? A Field Experiment on Labor Market Discrimination (AER 2004 con ~5000 citas) .

Estudiamos la raza en el mercado laboral enviando currículos ficticios a a anuncios de búsqueda de empleo en los periódicos de Boston y Chicago. Para manipular raza percibida, a los currículos se les asignan aleatoriamente nombres que suenan a afroamericanos o a blancos. nombres que suenan a blanco. Los nombres blancos reciben un 50% más de llamadas para las entrevistas. Las devoluciones de llamadas también responden más a la calidad del currículum de los nombres blancos que de los afroamericanos. La diferencia racial es La diferencia racial es uniforme en cuanto a la ocupación, el sector y el tamaño de la empresa. También encontramos También encontramos pocos indicios de que los empleadores deduzcan la clase social de los nombres. El trato diferencial por raza parece seguir siendo en el mercado de trabajo de EE.UU.

Ese documento utiliza la "probabilidad de devolución de llamada" y la "tasa de devolución de llamada" como principales variables de interés, y estas medidas utilizan devoluciones de llamada normalizadas por solicitudes, lo que significa que no son sensibles al número de solicitudes (al menos en los niveles, pero el número de solicitudes influye en los errores estándar).

Answer 3

Hay razones legítimas para querer enviar más a un grupo que a otro; por ejemplo, si se necesita un tamaño de muestra de al menos 100 para tener la potencia suficiente para utilizar ciertas pruebas, y se quiere poder hacer algunas comparaciones dentro del grupo, se podría sobremuestrear a uno u otro.

Ejemplo: Tiene 1000 trabajos disponibles para muestrear. Quiere probar lo siguiente:

• Nombres ingleses frente a nombres hispanos
• Nombres en inglés frente a nombres en negro
• Nombres ingleses frente a nombres negros e hispanos
• Nombres negros frente a nombres hispanos
• Nombres negros no hispanos frente a nombres negros hispanos
• Nombres masculinos negros frente a nombres femeninos negros

Y la potencia deseada requiere al menos n=100. Así que podría tomar:

• 300 Inglés (género irrelevante)
• 250 Hombres Negros inc. 100 Hombres Negros Hispanos
• 250 Mujer negra inc. 100 Mujer negra hispana
• 200 Blanco Hispano (género irrelevante)

Eso nos da una potencia suficiente para probar bastantes cosas dentro de los grupos, a la vez que tenemos las muestras más grandes fuera de los grupos con mejor potencia (n=300 frente a n=500 para ingleses frente a negros, por ejemplo).

Cuando hacemos una prueba estadística, entonces, los tamaños n de ambos grupos sí son un factor en la prueba, pero están construidos para considerar eso. Como tal, la diferencia de tamaños n no es una razón en sí misma para invalidar un estudio; puede serlo para bueno razones, o puede ser simplemente una diferencia irrelevante.

Answer 4

Depende del trabajo y obviamente hay campos dominados por otras razas. Por ejemplo

https://www.nahbclassic.org/generic.aspx?genericContentID=49216

El gráfico 1 ilustra la procedencia de los trabajadores de la construcción inmigrantes. La mayoría, el 54%, procede de México. Otro 25% procede de otros países de América. En conjunto, el hemisferio occidental representa el 80% de todos los trabajadores de la construcción inmigrantes en Estados Unidos. Los europeos representan el 12% y un 8% más procede de Asia.

Así que no se trata de una simple discriminación, sino que las razas se seleccionan en diferentes puestos de trabajo.