नस्लीय भेदभाव का प्रदर्शन कैसे करें

एक नियोक्ता को पंजीकरण करने के अलावा और कुछ कह रहे हैं, "मुझे कोई परवाह नहीं है कि मैं कितने योग्य हूं, मैं कभी भी ________ को पदोन्नति नहीं दूँगा। मुझे जाना होगा, मेरे पास आधे घंटे में एक _________ बैठक है", यह प्रदर्शित करना मुश्किल है कि कोई नस्लीय भेदभाव का विषय क्यों रहा है। हालांकि, यह दिखाने के लिए कुछ प्रभावी तकनीकें हैं कि इस तरह के भेदभाव का अस्तित्व तब भी मौजूद है जब पीड़ित को पहचान नहीं किया जा सकता है।

कदम

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वास्तव में स्थापित करना जो भेदभाव करता है, और वस्तु कौन है क्या यह एक नियोक्ता, एक मकान मालिक, एक कंपनी, निर्माता है? क्या आप जाति, धर्म, लिंग, सामाजिक वर्ग या कुछ और के आधार पर भेदभाव करते हैं?
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    भेदभाव कैसे होता है? नौकरी की तलाश में कौन प्राथमिकता को खारिज कर रहा है, या क्या वह कम वेतन वाले और नौकरी की पेशकश की है जो उन्नति के लिए कम संभावनाएं हैं?
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    उपरोक्त के आधार पर, निर्णय लें कि आप आगे बढ़ने का क्या इरादा रखते हैं वर्णित दो तरीकों के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर उन लोगों की संख्या है जो भेदभाव को लागू कर रहे हैं और सबूत इकट्ठा करना कितना आसान है। सांख्यिकीय पद्धति सबसे अच्छा काम करती है क्योंकि बहुत से लोग प्रत्येक के लिए थोड़ा भेदभाव करते हैं, लेकिन क्योंकि यह विश्वसनीय है, इसके लिए बहुत सारे आंकड़ों के संग्रह की आवश्यकता होती है। ट्रैप विधि में कुछ संख्यात्मक डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन विशिष्ट व्यक्तियों पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है और छिटपुट भेदभाव को छोड़ सकता है।
  • विधि 1

    सांख्यिकीविद
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    भेदभाव की प्रकृति अधिक विवरण में वर्णित एक विशिष्ट परिकल्पना तैयार करें एक अच्छा परिकल्पना इस तरह दिखनी चाहिए, "लोम्बार्डी के अस्पतालों में दक्षिणी के मुकाबले कम वेतन पेश किया जाता है, जो इटली के दूसरे हिस्सों से आने वाले लोगों की तुलना में समान योग्यता के साथ हैं।"
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    इस तरह के भेदभाव के लिए या उसके खिलाफ सबूत प्रदान कर सकने वाले डेटा एकत्र करें। आप लेबर या आईएसटीएटी मंत्रालय के माध्यम से इसी तरह के डेटा एकत्र कर सकते हैं या आप अपना खुद का निर्माण करने के लिए व्यक्तिगत रूप से एक सर्वेक्षण कर सकते हैं। उपरोक्त उदाहरण के बाद, आपको दक्षिणी और गैर-दक्षिणी इटली के बीच लोम्बार्डी में अस्पतालों के कर्मचारियों के यादृच्छिक नमूने के वेतन के बारे में जानकारी चाहिए आपके डेटा में अन्य कारक भी शामिल हो सकते हैं, जो शिक्षा स्तर और अनुभव जैसे वेतन को प्रभावित कर सकते हैं। कर्मचारियों के बारे में अन्य जानकारी शामिल करें, जो वेतन को प्रभावित कर सकती हैं, भले ही आपको लगता है कि यह मामला नहीं है: आप किसी के खिलाफ दक्षिणी लोगों के खिलाफ भेदभाव करने का आरोप नहीं करना चाहते हैं, जब वे वास्तव में यहूदियों के खिलाफ भेदभाव कर रहे हैं तथ्य यह है कि एक नैतिक कंपनी या तो नहीं करेगी सतही होने का कोई बहाना नहीं है।
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    अपने सभी डेटा को अपनी पसंदीदा सांख्यिकीय प्रणाली में आयात करें संग्रह के अन्य चर की तुलना में वेतन के लिए कम से कम वर्गों पर एक बहुभिन्नरूपी रैखिक प्रतिगमन करना।



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    प्रत्येक चर के लिए, गुणांक और पी मान देखें। गुणांक भेदभाव की भयावहता को दर्शाता है और पी मान संभावना को दर्शाता है कि कोई भेदभाव नहीं है या नहीं। उदाहरण के लिए, यदि आपके डेटा का विश्लेषण बताता है कि दक्षिणी के पास -54 का एक गुणांक है और 0.02 का मान पी है, तो इसका मतलब है कि दक्षिणी होने पर एक कर्मचारी 0.54 यूरो प्रति घंटा खर्च करता है, और वहां एक 2% संभावना है कि विसंगति को नस्लीय भेदभाव की अनुपस्थिति में शुद्ध मौके से समझाया जा सकता है (और इसलिए 98% संभावना है कि यह दक्षिणी होने के साथ जुड़ा हुआ है।)
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    अपने निष्कर्ष पोस्ट करें अपनी कार्यप्रणाली में खामियों को देखने के लिए अपने आरोपों के उद्देश्य की अपेक्षा करें: स्पष्ट रूप से प्रासंगिक चर को छोड़कर या एक अनप्रेष्ठीय नमूना चुनने से आपके लिए काम करना आसान नहीं बनें।
  • विधि 2

    ट्रैप ऑपरेशन
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    भेदभाव की प्रकृति का वर्णन करने वाली एक विशिष्ट परिकल्पना तैयार करें उदाहरण के लिए, "सेमेर्वरदे निवास के मालिक काले लोगों को मकान किराए पर नहीं पसंद करते हैं"
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    उस व्यक्ति को भेजें जो नस्लीय भेदभाव को उन दो लोगों से अनुरोध करता है जो आर्थिक / वित्तीय प्रोफाइल में समान हैं, लेकिन विभिन्न जातियों में से हैं। अक्सर भरे जाने वाले फ़ॉर्म उन लोगों की दौड़ के लिए स्पष्ट रूप से नहीं पूछते हैं जो उन्हें भर देते हैं, लेकिन आप हमेशा इसका नाम से नाम निकाल सकते हैं। एक अफ्रीकी के रूप में आसानी से पहचानने योग्य एक नाम का प्रयोग करें और पहचानने योग्य।
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    उत्तर के लिए प्रतीक्षा करें यदि दोनों आवेदकों को उसी तरह से व्यवहार किया जाता है, तो जातिवाद का कोई सबूत नहीं है अगर किसी को निवास का दौरा करने और जमा छोड़ने के लिए आमंत्रित किया जाता है, जबकि दूसरे को बताया जाता है कि कोई खाली अपार्टमेंट नहीं है, तो यह बहुत संभावना है कि आवेदकों की दौड़ को एक भेदभाव वाला कारक माना जाएगा।
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    आपकी थीसिस को परीक्षण के कई पुनरावृत्तियों से मजबूत किया जा सकता है एक मामला जिसमें जवाब भिन्न होते हैं, वह संदेह होता है, लेकिन यह अभी भी एक गलती हो सकती है, जरूरी नहीं कि नस्लवाद पांच मामलों में आवेदक "रंग का" वे उन लोगों से भी बदतर हैं "इतालवी" यह लगभग निर्विवाद प्रमाण है कि दौड़ मौलिक थी।
  • चेतावनी

    • आंकड़ों को अक्सर गलत निष्कर्ष, अज्ञानता से या किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए समर्थन करने के लिए दुरुपयोग किया जा सकता है। एक प्रसिद्ध उदाहरण सिम्पसन विरोधाभास है, जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के खिलाफ लिंग भेदभाव के मामले में हुआ था। उस मामले में, एक अध्ययन से पता चला है कि पुरुषों की आम तौर पर विश्वविद्यालय की डिग्री कार्यक्रमों में महिलाओं की तुलना में उच्च स्वीकृति दर है, हालांकि महिलाओं को प्रत्येक व्यक्ति के पाठ्यक्रम में स्वीकार्य दर अधिक थी।
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