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#1:
Ya estamos comparando peras con manzanas.
Por que no comparas mismos trabajos con misma responsabilidad y horario? Claro, es que ahi no hay diferencia y no es noticia.
Y por cierto, porque no comparas por altura o belleza? Ahi si hay una brecha real, y no la puta mentira esta que nos intentan colar.
Por que no comparas mismos trabajos con misma responsabilidad y horario? Claro, es que ahi no hay diferencia y no es noticia.
Y por cierto, porque no comparas por altura o belleza? Ahi si hay una brecha real, y no la puta mentira esta que nos intentan colar.
#19:
#7 Ya he encontrado la manera de hacerlo. Copio y pego primero para que cualquiera tenga acceso fácil a ello, en un ejemplo que hacen en un cuadro amarillo en la página 37:
A factor-weighted gender pay gap is arrived at by first selecting a set of indicators (factors), which are important determinants of wage structures, to cluster women and men in comparable subgroups. Four factors have been highlighted as particularly relevant for the purpose, and easily available in most survey databases. These are “education”, “age”, “working-time status” (that is, full time versus part time) and “private-sector versus public-sector employment”. These factors are applied to distribute the sample into subgroups. It is preferable to keep the number of subgroups reasonably small so that one does not end up with subgroups where a few indi-viduals, who may or may not be representative of their group, dominate the outcome. Using the proposed four factors, the variables “education” and “age” are divided into four categories each. The variables “full-time versus part-time” and “private versus public sector” already define two categories each. Altogether, then, these four factors generate a total of (at most) 64 subgroups, as the result of interacting 4 × 4 × 2 × 2 major subgroups. Once the subgroups are formed, the next step is to estimate the subgroup-specific gender pay gap for each – using mean and median, respectively.
Y ahora mi opinión: Puede ser más detallado que simplemente hablar de una brecha salarial general en un país, pero sigue fallando en lo mismo: No tiene en cuenta el factor de que hombres y mujeres tienen una distribución dispar en distintos sectores. Solo tiene en cuenta el nivel de educación y rango de edad.
Si eso os vale, perfecto, pero no desmonta el clásico (y válido) argumento de que se mezclan peras y manzanas.
A factor-weighted gender pay gap is arrived at by first selecting a set of indicators (factors), which are important determinants of wage structures, to cluster women and men in comparable subgroups. Four factors have been highlighted as particularly relevant for the purpose, and easily available in most survey databases. These are “education”, “age”, “working-time status” (that is, full time versus part time) and “private-sector versus public-sector employment”. These factors are applied to distribute the sample into subgroups. It is preferable to keep the number of subgroups reasonably small so that one does not end up with subgroups where a few indi-viduals, who may or may not be representative of their group, dominate the outcome. Using the proposed four factors, the variables “education” and “age” are divided into four categories each. The variables “full-time versus part-time” and “private versus public sector” already define two categories each. Altogether, then, these four factors generate a total of (at most) 64 subgroups, as the result of interacting 4 × 4 × 2 × 2 major subgroups. Once the subgroups are formed, the next step is to estimate the subgroup-specific gender pay gap for each – using mean and median, respectively.
Y ahora mi opinión: Puede ser más detallado que simplemente hablar de una brecha salarial general en un país, pero sigue fallando en lo mismo: No tiene en cuenta el factor de que hombres y mujeres tienen una distribución dispar en distintos sectores. Solo tiene en cuenta el nivel de educación y rango de edad.
Si eso os vale, perfecto, pero no desmonta el clásico (y válido) argumento de que se mezclan peras y manzanas.
#8:
Hay que equiparar los salarios de las mujeres cajeras del Caprabo con el de los hombres ingenieros aeronáuticos de la NASA. Esa es la brecha salarial.
Comentarios
Ya estamos comparando peras con manzanas.
Por que no comparas mismos trabajos con misma responsabilidad y horario? Claro, es que ahi no hay diferencia y no es noticia.
Y por cierto, porque no comparas por altura o belleza? Ahi si hay una brecha real, y no la puta mentira esta que nos intentan colar.
#1 ¡¡Hay que ver cómo es la puta OIT, eh? Otro chiringuito feminista (y posiblemente bolchevique) que no cree en la igualdad sino en el "hembrismo"(sic)!!! ¿¿Y quién defiende al hombre blanco heterosexual?? ¿¿Quiéeeeen???
Por cierto:
"por qué" no "por que"
"por qué", no "porque"
"ahí" no "ahi"
#2 A ver colega, que me parece que estás confundiendo a la puta OIT con la AIT, que viene a ser como confundir la CNT con el sindicato vertical franquista.
#21 A ver colega, que creo que no has pillado el sarcasmo. Te lo tengo que explicar? Aquí el amigo estaba insinuando que este informe también formaba parte de una especie de conspiración "hembrista" internacional. De ahí mi comentario. No hace falta que me expliques lo que es la AIT ni la CNT, recuerda que soy un rojo comeniños. Sigue en pie mi medio para el finde?
#24 Cierto, no había pillado el sarcasmo.
Por supuesto, business os business, por cierto era medio pollo o media bellota?
#25 Pollastre. Es que uno entero al final se me hace bola
#26 Ok, te van a salir unas clenchas de lujo.
#27
#1 Y no se te olvide que las actrices porno cobran más que los actores porno
#1 pero a ver, me vas a decir que te has leído todo el documento (175 paginas) y reflexionado sobre el mismo en menos de un minuto?
Si leyeras verás que miden la diferencia de varias maneras para controlar VVEE. Pero claro mejor ser un ignorante edgy que pararse a leer y reflexionar... En fin
#10 #11 lo has hecho tú ?
#10 Claramente tú no te lo has leído, porque no compara en ningún momento responsabilidades y horario (más allá de tiempo completo o parcial), y eso es de lo que se queja.
Hay que equiparar los salarios de las mujeres cajeras del Caprabo con el de los hombres ingenieros aeronáuticos de la NASA. Esa es la brecha salarial.
#8 Si te hubieses molestado en leer el informe completo, te darías cuenta de la enorme estupidez que acabas de escribir. Tienes un resumen en #7
De nada.
#9 Si tuvieras el más mínimo sentido del humor te darías cuenta le la gilipollez que me has contestado. Espabila un poco.
C/C #11
#8 lo que hay que hacer es leerse las 175 páginas del estudio antes de saltar a comentar
#11 Por cierto: jamás voy a leerme un tocho que empiece por "¿Qué tan grande..."
¿Alguien puede decirme como han calculado ese "factor de ponderación de la brecha salarial de género" que, según ellos, muestra que la brecha ha sido subestimada en comparación con los métodos tradicionales de cálculo? ¿Hay algún enlace donde lo diga?
Me parece curioso que en algún país la medida estandar sea de 6.8 a favor de las mujeres y mediante su factor de ponderación pase a ser un espectacular 12.3 a favor de los hombres, como en el caso de Costa Rica.
#3 es el factor de ponderación GMVFPMO. O lo que viene siendo lo mismo Gafas Moradas Visión Feminisitra Por Mis Santos Ovarios
#3 Hay que leer un poquito mejor. El link lo tienes en la entradilla. Esto también va por Bobbytales (lo tengo ignorado) y Lubumba, que te han votado positivo...
Aquí lo tienes explicado (inglés)
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documents/publication/wcms_650553.pdf
The report finds that in most countries – but particularly where the participation of women in wage employment is low – women tend to have different characteristics than men and tend to cluster around specific hourly wages. In a wage distribution characterized by such irregularities, gender pay gap estimates based on a single number, the “mean” or the “median”, can be difficult to interpret and may
provide information that is of limited use to policy-makers, as they are completely dominated and distorted by this clustering.
The report thus proposes a methodology to generate complementary estimates of the gender pay gap that remove some of the major “composition effects” arising from the existence of these clusters (for example, when women tend to cluster in the public sector or in jobs requiring high levels of education). In essence, this methodology groups women and men wage employees into more homogeneous subgroups, and then estimates the gender pay gap in each subgroup. The methodology then constructs a weighted average of all the subgroups’ estimated gender pay gaps, with weights reflecting the size of each subgroup in the total population of wage employees. Using this method, the mean hourly gender pay gap becomes positive in all but two countries, and the mean hourly global gender pay gap increases from about 16 per cent to 19 per cent.
#7 Toda la razón, mis más sinceras disculpas.
Ahora me falta encontrar cómo han decidido hacer las agrupaciones (según he leído, les ha salido unos 64 grupos...). Pero esto ya es cosa mia, que parece un estudio extenso.
Gracias.
#7 Ya he encontrado la manera de hacerlo. Copio y pego primero para que cualquiera tenga acceso fácil a ello, en un ejemplo que hacen en un cuadro amarillo en la página 37:
A factor-weighted gender pay gap is arrived at by first selecting a set of indicators (factors), which are important determinants of wage structures, to cluster women and men in comparable subgroups. Four factors have been highlighted as particularly relevant for the purpose, and easily available in most survey databases. These are “education”, “age”, “working-time status” (that is, full time versus part time) and “private-sector versus public-sector employment”. These factors are applied to distribute the sample into subgroups. It is preferable to keep the number of subgroups reasonably small so that one does not end up with subgroups where a few indi-viduals, who may or may not be representative of their group, dominate the outcome. Using the proposed four factors, the variables “education” and “age” are divided into four categories each. The variables “full-time versus part-time” and “private versus public sector” already define two categories each. Altogether, then, these four factors generate a total of (at most) 64 subgroups, as the result of interacting 4 × 4 × 2 × 2 major subgroups. Once the subgroups are formed, the next step is to estimate the subgroup-specific gender pay gap for each – using mean and median, respectively.
Y ahora mi opinión: Puede ser más detallado que simplemente hablar de una brecha salarial general en un país, pero sigue fallando en lo mismo: No tiene en cuenta el factor de que hombres y mujeres tienen una distribución dispar en distintos sectores. Solo tiene en cuenta el nivel de educación y rango de edad.
Si eso os vale, perfecto, pero no desmonta el clásico (y válido) argumento de que se mezclan peras y manzanas.
#3 lee que lo pone bien claro
No me explico como siendo eso ilegal desde hace décadas no se denuncia y se gana siempre, porque la ley está de la parte del que cobra menos por su sexo.
Quizás es que tal cosa no existe ...
#16 cómo que no! Lo dicen las feministas en la tele, esas que vemos en su canal de youtube, a las que compramos sus libros, su merchandising, sus cursos de formación, etc.
¿Pero que clase de interés pueden tener en mentirnos de tal forma? Buzzfeed estaría triste de leerte.
Magufada nivel horóscopo. Esto ya no se lo cree nadie.
#4 lo que yo no me creo es tu supina ignorancia
#12 haces bien.