Imaginons une société fictive. 50% des salariés sont dans des postes administratif et de RH (postes majoritairement feminins), et 50% d’ingénieurs (postes très largement masculins).
Un nouveau patron arrive et veut diminuer la masse salariale. Il a besoin d’ingé mais moins de paperasse. Il cible donc des POSTES administratifs. Au final plus de femmes sont ciblés, pas parcequ’elles ont entre les jambes, mais vis à vis de la nouvelle politique de l’entreprise. Moi de papier, plus d’ingé.
Le soucis vient de la source, peu de femme dans les STEM, alors qu’elles y excellent.
Non, ça n’est pas HS :
Tu as 10 femmes et 100 hommes.
Tu vires 70% des femmes : 7
Tu vires 50% des hommes : 50
57 virés
Les femmes n’ont représenté que 12,28% des virés
Les chiffres, tu leur fait dire ce que tu veux pour appuyer ton discours.
Et ce raisonnement est tout aussi valable que l’autre, il ne va juste pas dans le même sens.
Non rien à voir; la proba d’être viré ne devrait pas dépendre du sexe, et être la même pour toutes les personnes.
Là tu calcules les intervalles possibles; pas des probas. Comparer ces intervalles à une proba est une erreur de raisonnement mathématique.
Si le sexe n’était pas un critère de selection, on devrait avoir P(V/H) = P(V/F) = P(V). Or ce n’est pas le cas, on a bien (V/F) qui est plus grand que P(V/H).
Oui, et ? Ce n’est pas de cela que parle l’article; si les hommes et les femmes avaient été évalués de la même façon, on aurait le même pourcentage des hommes et des femmes virés. Ce n’est pas le cas, donc on peut fortement suspecter du sexisme.
Exactement. Enfin presque : 10/110 = 9% de femmes, pas 10%, donc c’est encore pire
Oui, parce que tu rajoutes de l’information à l’interprétation.
Mais les hommes représentent 88% des virés de la masse salariale. Si tu présentes cette information seule, les hommes sont sur-représentés.
A l’opposé, on pourrait aussi découper par tranche d’âge, par département, par métier, etc. pour voir si les hommes ou les femmes sont sur-représentés dans chaque sous-groupe.
Si ça se trouve, les femmes de plus de 30 ans ont mieux résisté que les hommes de plus de 30 ans. Quelle conclusion en tirer ?
On n’en sortira pas de ce genre de messages.
Oui, parce que quand tu prends le ratio H/F dans les virés, ça n’a pas de de sens de ne pas regarder le ratio H/F dans le total pour comparer et voir s’il y a un déséquilibre.
Mais par contre quand tu prends le taux de licenciés parmi les femmes sur un type de poste et le taux de licenciés parmi les hommes sur le même type de poste, là y a pas besoin d’autres informations pour constater qu’il y a un certain déséquilibre en défaveur des femmes… Parce que ce taux n’est pas lié au ratio H/F dans l’entreprise. Le taux de licenciement chez les femmes ingénieur a quand même été plus de 30% supérieur à celui chez les hommes ingénieurs, c’est pas négligeable comme écart…
Et en plus on est sur des nombres de licenciés élevé, aussi bien en absolu qu’en relatif par rapport à l’effectif de la boîte, donc on s’éloigne du risque d’un déséquilibre provenant seulement du hasard.
Tout ce que ça démontre c’est que, pour les personnes virées, il y a eu plus d’impacte sur le vivier d’employés féminin. Et on transforme ça en « critère de sélection ».
Tu connais le poids, la religion, la couleur de cheveux, la couleur de peau, le régime alimentaire, l’opinion politique, le nombre d’enfants ou la marque de soda préférée de chacun des employés virés ?
Tiens si ça se trouve, le « critère de sélection » c’est la pointure : impaire = dehors parce qu’on a remarqué qu’il y a 50% de pointures paires et 50% de pointures impaires.
Tu racontes n’importe quoi, retourne en cours de proba avant d’essayer de donner des leçons aux gens.
Si tu fais un tirage au hasard dans ton groupe 20% femmes/80% hommes, tu as bien 20% de chances de choisir une femme, c’est la base des probabilités, on peut pas faire plus fondamental.
Donc dire qu’il y a plus chance de virer une femme parce qu’elles sont moins nombreuses, c’est complètement faux.
Certes, mais l’article ne parle QUE des ingénieurs - donc tout ce qui est administration, recrutement etc. ne sont pas concernés :
Ainsi, dans la tranche des ingénieurs, ce sont 63 % des femmes qui ont perdu leur emploi. A contrario, ici les chiffres masculins restent à peu près dans la moyenne générale, puisque 48 % des hommes ont eux été licenciés.
Il faut lire l’article. On parle de pourcentage des femmes travaillant à tweeter par rapport au pourcentage d’hommes et ce par métier. Comment veux-tu faire plus objectif ?
Sans rentrer dans des querelles de chiffres, ne pensez-vous pas que Musk a viré plus de femmes que d’hommes simplement par sexisme, et comme il a carrément vidé Twitter, il lui faut des gens capables/décidés/obligés de rester des jours entiers a leurs postes, sans les « contraintes » d’une vie familiale qui -pour lui- signifie que la femme doit surtout/aussi s’occuper de son foyer , et donc est moins corvéable a merci.
Edit: Cette opinion est donnée a titre personnel; Je me retire du fil de discussion
La traduction est inexacte. Ce sont des engineers. Des populations techniques avec un bachelor ou un master en computer science. Ce sont des populations 90% masculines
Si on part sur du subjectif, je pense qu’il a viré en priorité les femmes car il les voit comme moins productives, plus à risque de partir en congés maternité ou à s’occuper des enfants. Des stéréotypes qu’il entretient en privant les fermes de travail.
Mais bon là on est dans le purement subjectif. A part les nombreux cas de femmes licenciées en congés maternité.
