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नस्लीय भेदभाव कैसे साबित करें

जब तक आप किसी प्रबंधक को कुछ ऐसा कहकर रिकॉर्ड नहीं करते हैं, "मुझे इसमें कोई दिलचस्पी नहीं है कि वह कितना योग्य है मैं कभी भी एक __________ को बढ़ावा नहीं देंगे मुझे जाना है, आधे घंटे में _________ के साथ मेरी बैठक है, "यह साबित करना मुश्किल है कि किसी व्यक्ति को नस्लीय भेदभाव का सामना करना पड़ा है हालांकि, यह दिखाने के लिए कुछ प्रभावी तकनीकें हैं कि भेदभाव तब भी मौजूद है जब विशिष्ट पीड़ितों की पहचान नहीं की जा सकती।

चरणों

प्रोजे रेसियल डिस्रिमिनेशन स्टेप 1 शीर्षक वाली छवि
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निश्चित करें कि जो भेदभाव कर रहा है, और इस भेदभाव का आधार क्या है क्या आप एक कर्मचारी, घर के मालिक, एक उद्योग, एक समाज हैं? क्या वे जाति, धर्म, लिंग, वर्ग या कुछ और के कारण भेदभाव करते हैं?
  • प्रोजे रेसियल डिस्रिमिनेशन स्टेप 2 नामक छवि
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    भेदभाव कैसे प्रकट होता है? क्या वे सीधे उम्मीदवारों को खारिज कर रहे हैं, या उन्हें कम वेतन और पदोन्नति की कम संभावनाओं के साथ नौकरियां प्रदान करते हैं?
  • प्रोजे रेसियल डिस्रिमिनेशन स्टेप 3 नामक छवि
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    जैसा कि कहा गया है, तय करें कि आपकी योजना आगे बढ़ेगी कैसे। वर्णित दो विधियों के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि कितने लोग भेदभाव कर रहे हैं और आवश्यक जानकारी प्राप्त करना कितना आसान है। सांख्यिकीय पद्धति सबसे अच्छा काम करती है जब बहुत सारे लोग भेदभाव करते हैं, लेकिन विश्वसनीय होने के लिए आपको बहुत सारी जानकारी प्राप्त करनी होगी "बार्ब" विधि में कुछ संख्यात्मक आंकड़ों की आवश्यकता होती है, लेकिन कुछ व्यक्तियों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, और छिटपुट भेदभाव को याद कर सकता है।
  • विधि 1

    सांख्यिकीय

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    साबित नस्लीय भेदभाव कदम 4 शीर्षक छवि
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    भेदभाव की प्रकृति के रूप में संभव के रूप में अच्छी तरह से वर्णन करता है कि एक विशिष्ट परिकल्पना बनाएँ। एक अच्छी अवधारणा "कैलिफ़ोर्निया में अस्पतालों में अन्य समान रूप से योग्य गैर-Hispanics की तुलना में Hispanics के लिए कम वेतन की पेशकश होगी।"
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    ऐसी जानकारी प्राप्त करें जो भेदभाव के इस तरह के एक दावे के लिए या उसके खिलाफ सबूत प्रदान करता है। आप संयुक्त राज्य जनगणना या श्रम सांख्यिकी ब्यूरो जैसे स्रोतों से जानकारी की तलाश कर सकते हैं, या आप अपनी स्वयं की जानकारी प्राप्त करने के लिए एक स्वतंत्र सर्वेक्षण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपको कैलिफोर्निया, हिस्पैनिक और गैर-हिस्पैनिक अस्पताल कर्मचारियों के यादृच्छिक नमूने के वेतन के बारे में जानकारी की आवश्यकता होगी। आपके डेटा में किसी भी अन्य कारक को शामिल करना चाहिए जो मजदूरी को प्रभावित कर सकता है, जैसे कि शिक्षा और अनुभव। इसमें कर्मचारियों के बारे में अन्य प्रकार की जानकारी शामिल है, जो वेतन को प्रभावित कर सकती हैं, अगर आपको लगता है कि ऐसा मामला नहीं होना चाहिए। आप हिस्पैनिक्स के खिलाफ भेदभाव करने वाले किसी पर आरोप नहीं लगाएंगे, जब वास्तविकता में ये यहूदी के खिलाफ भेदभाव करेंगे। तथ्य यह है कि एक नैतिक कंपनी न तो, अकादमिक निरीक्षण के लिए एक बहाना नहीं है।
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    अपनी पसंद के सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेज में सभी डेटा आयात करें बहुभिन्नरूपी वर्गों को प्राप्त अन्य चर के खिलाफ मजदूरी का प्रतिगमन करो।



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    प्रत्येक वेरिएबल के लिए, गुणांक और पी मान ध्यान दें। गुणांक भेदभाव की भयावहता का प्रतिनिधित्व करता है और पी मान भेदभाव की संभावना का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके आंकड़ों के विश्लेषण में कहा गया है कि Hispanics का गुणांक -5 5 और पी .02 का मूल्य है, इसका मतलब यह होगा कि हिस्पैनिक होने पर एक कर्मचारी $ 0.54 प्रति घंटा खर्च करता है और यह 2% मौका है नस्लीय भेदभाव की अनुपस्थिति में विसंगति को समझाया जाएगा (और इसलिए, 98% संभावना है कि यह हिस्पैनिक होने के कारण है)।
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    अपनी खोज प्रकाशित करें प्रतिवादी आपकी पद्धति में खामियां देख सकते हैं स्पष्ट रूप से प्रासंगिक चर को छोड़कर या प्रवृत्त नमूना चुनने से उनके लिए यह आसान मत बनें
  • विधि 2

    पुआ ऑपरेशन
    प्रोजे रेसियल डिस्रिमिनेशन स्टेप 9 शीर्षक वाली छवि
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    भेदभाव की प्रकृति का वर्णन करने वाली एक विशिष्ट अवधारणा बनाएँ उदाहरण के लिए, "एवरग्रीन अपार्टमेंट्स का मकान मालिक अफ्रीकी-अमेरिकियों को किराए पर पसंद नहीं करता"
  • प्रोजे रेसियल डिस्रिमिनेशन स्टेप 10 शीर्षक वाली छवि
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    वित्तीय स्थिति में दो समान लोगों के नस्लीय भेदभाव अनुरोधों के संदेह वाले व्यक्ति से अनुरोध, लेकिन विभिन्न जातीय समूहों से। अधिकांश अनुरोध जातीय समूह के लिए नहीं पूछते हैं, लेकिन व्यक्ति के नाम से अनुमान लगाया जा सकता है। एक आवेदक के लिए एक विशिष्ट सफेद व्यक्ति का नाम और दूसरे के लिए काले व्यक्ति का एक अन्य विशिष्ट नाम का उपयोग करें।
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    उत्तर के लिए प्रतीक्षा करें यदि दोनों अनुरोध उसी तरह व्यवहार किए जाते हैं, तो नस्लवाद का कोई सबूत नहीं है अगर किसी को संपत्ति का दौरा करने और जमा करने के लिए आमंत्रित किया जाता है जबकि दूसरे को बताया जाता है कि वहां कोई रिक्तियां नहीं हैं, तो एक उच्च संभावना है कि आवेदक के जातीय समूह का एक कारक है।
  • Video: Authors, Lawyers, Politicians, Statesmen, U.S. Representatives from Congress (1950s Interviews)

    प्रोजे रेसियल डिस्रिमिनेशन स्टेप 12 शीर्षक वाली छवि
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    मामले को इस परीक्षण को कई बार दोहराकर मजबूत किया जा सकता है। जिन मामलों में जवाब भिन्न होते हैं, उन्हें संदेह है, लेकिन उन्हें एक त्रुटि के रूप में समझाया जा सकता है, भले ही भेदभाव से प्रेरित न हो। पांच मामलों में "काला" आवेदक "सफेद" की तुलना में बहुत बुरी तरह से चला जाता है, लगभग निर्विवाद प्रमाण है कि नस्लीय समूह को ध्यान में रखा गया था।
  • चेतावनी

    Video: Teachers, Editors, Businessmen, Publishers, Politicians, Governors, Theologians (1950s Interviews)

    • सांख्यिकी अक्सर झूठे निष्कर्ष को बनाए रखने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, अज्ञानता या जानबूझकर एक प्रसिद्ध उदाहरण सिम्पसन का विरोधाभास है, जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के खिलाफ लिंग भेदभाव के एक मामले के रूप में हुआ था। उस मामले में, एक अध्ययन में पाया गया कि पुरुष स्नातक कार्यक्रमों के लिए महिलाओं की तुलना में पुरुषों की अधिक स्वीकृति होती है, भले ही महिलाओं को प्रत्येक विभाग में व्यक्तिगत रूप से स्वीकृति की दर उच्च होती थी।
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