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कैसे नस्लीय भेदभाव साबित करने के लिए

एक प्रबंधक की तरह कुछ कह रिकॉर्डिंग के अलावा "मुझे परवाह नहीं है अगर वह योग्य है। कोई रास्ता नहीं एक ________ को बढ़ावा देंगे। मैं जाना चाहिए, मैं आधे घंटे में एक _________ के साथ एक बैठक की है।" यह साबित करना मुश्किल है कि किसी ने नस्लीय भेदभाव का सामना किया है इसके बावजूद, भेदभाव मौजूद है, यह दिखाने के लिए कुछ प्रभावी तकनीकें हैं, भले ही विशिष्ट पीडिताओं की पहचान करना संभव न हो।

चरणों

चित्र प्रजनन नस्लीय भेदभाव चरण 1
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निश्चित करें कि किस आधार पर भेदभाव और भेदभाव है: क्या यह एक नियोक्ता, एक मकान मालिक, एक उद्योग, एक समाज है? क्या आप जाति, धर्म, लिंग, वर्ग या कुछ और के आधार पर भेदभाव करते हैं?
  • चित्र प्रजनन नस्लीय भेदभाव चरण 2
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    भेदभाव कैसे प्रकट होता है? क्या उम्मीदवार सीधे खारिज हो रहे हैं या क्या वे कम वेतन और पदोन्नति की कम संभावना के साथ नौकरियां प्राप्त कर रहे हैं?
  • चित्र प्रजनन नस्लीय भेदभाव चरण 3
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    आप जो उपरोक्त पढ़ते हैं उसके आधार पर, निर्णय लें कि आप आगे बढ़ने की योजना कैसे बनाते हैं। वर्णित दो विधियों के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि कितने लोग भेदभाव कर रहे हैं और कितनी आसानी से आवश्यक डेटा एकत्र करना संभव होगा सांख्यिकीय पद्धति सबसे अच्छा काम करती है जब बहुत से लोग काम करते हैं, प्रत्येक भेदभाव का अभ्यास करते हैं, लेकिन भरोसेमंद होने के लिए बहुत सारे डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है। समय-समय पर विधि में कुछ संख्यात्मक डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन यह कुछ व्यक्तियों पर ध्यान केंद्रित करती है और छिटपुट भेदभाव को अनदेखा कर सकती है।
  • विधि 1
    आंकड़े

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    एक विशिष्ट परिकल्पना तैयार करें, विशेष रूप से संभवतः भेदभाव की प्रकृति का वर्णन करें। एक अच्छी परिकल्पना "कैलिफ़ोर्निया में अस्पतालों की तुलना में गैर-हस्मैक्सिक्स की तुलना में हिस्पैनिक्स को उसी योग्यता के साथ कम वेतन की तरह लग सकता है।"
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    ऐसे आंकड़ों को एकत्रित करें जो भेदभाव के आरोपों के लिए या उनके खिलाफ साक्ष्य प्रदान कर सकते हैं। आप इस तरह के डेटा को राष्ट्रीय जनगणना या श्रम मंत्रालय जैसे स्रोतों से खोज सकते हैं या अपने स्वयं के आंकड़ों को इकट्ठा करने के लिए एक स्वतंत्र सर्वेक्षण कर सकते हैं। दिए गए उदाहरण के लिए, आपको कैलिफोर्निया अस्पताल के हिस्पैनिक और गैर-हिस्पैनिक कर्मचारियों के वेतन के बारे में जानकारी की आवश्यकता होगी आपके डेटा में किसी भी अन्य कारक शामिल हो सकते हैं, जो शिक्षा और अनुभव जैसे वेतन को प्रभावित कर सकते हैं। कर्मचारियों के बारे में अन्य जानकारी शामिल करें जो मजदूरी को प्रभावित कर सकती हैं, भले ही आपको लगता है कि उन्हें नहीं चाहिए आप हिंदुओं के खिलाफ भेदभाव के किसी व्यक्ति पर आरोप नहीं लगा सकते हैं, जब वास्तव में वे यहूदियों के खिलाफ भेदभाव करते हैं तथ्य यह है कि एक नैतिक कंपनी किसी भी भेदभाव नहीं करती है, अकादमिक ढलान के लिए कोई बहाना नहीं है।
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    एक सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेज में सभी डेटा आयात करें। एकत्रित अन्य सभी चर की तुलना में बहुभिन्नरूपी कम से कम वर्गों से मजदूरी के प्रति प्रतिगमन करें।



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    प्रत्येक चर के लिए, गुणांक और पी-मान देखें। गुणांक भेदभाव की भयावहता का प्रतिनिधित्व करता है और मूल्य पी किसी भी भेदभाव की संभावना को दर्शाता है उदाहरण के लिए, अगर आंकड़ों के विश्लेषण से पता चला कि हिस्पैनिक्स कहा गुणांक -0.54 और -0.02 पी मूल्य, हिस्पैनिक लागत कर्मचारी 0.54 / घंटा होने का क्या मतलब है और वहाँ एक 2% संभावना है कि विसंगति है नस्लीय भेदभाव की अनुपस्थिति में मौका द्वारा समझाया जा सकता है (और इसलिए हिस्पैनिक होने की 98% संभावना है।)
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    अपने निष्कर्ष पोस्ट करें आरोपी को अपनी कार्यप्रणाली में संभावित समस्याओं की तलाश करना चाहिए। स्पष्ट रूप से प्रासंगिक चर को छोड़कर या एक विषम नमूना चुनकर अपने काम की सुविधा न दें।
  • विधि 2
    प्वाइंट ऑपरेशन

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    भेदभाव की प्रकृति का वर्णन करने वाली एक विशिष्ट परिकल्पना तैयार करें उदाहरण के लिए "एवरग्रीन मकान मालिक एफ्रो-वंश के लिए संपत्ति किराए पर पसंद नहीं करता।"
  • चित्र प्रोजे रेसियल डिस्मिनेशन चरण 10
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    उन व्यक्तियों को भेजें जिन्हें आप वित्तीय स्थिरता के संबंध में दो व्यक्तियों के जातीय भेदभाव के अनुरोधों पर संदेह करते हैं, लेकिन विभिन्न जातियों में से। अधिकांश अनुरोध सीधे नस्ल से नहीं पूछते हैं, लेकिन नाम से किसी की दौड़ का अनुमान लगाना अक्सर संभव होता है। एक आवेदक के लिए सफेद के लिए एक विशिष्ट नाम का प्रयोग करें और दूसरे के लिए ब्लैक के लिए एक विशिष्ट नाम का उपयोग करें।
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    उत्तर के लिए प्रतीक्षा करें यदि दो आवेदकों का उसी तरह व्यवहार किया जाता है, तो जातिवाद का कोई प्रमाण नहीं है। एक ड्राइव से मिलने और जमा और अन्य जानकारी कोई कार्य देखते हैं कि प्राप्त करने के लिए आमंत्रित किया जाता है, वहाँ एक बहुत अच्छा संकेत है कि माना जाता है का अनुरोध दौड़ एक कारक रहा है है।
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    इस मामले को कई बार परीक्षण दोहराकर मजबूत किया जा सकता है। जिन मामलों में जवाब भिन्न होते हैं, वे संदेह करते हैं, लेकिन त्रुटि से समझाया जा सकता है, जरूरी नहीं कि नस्लीय प्रेरणा। पांच मामलों में जहां "काला" याचिकाकर्ता "सफेद" से बेहतर करता है लगभग निर्विवाद प्रमाण है कि दौड़ को ध्यान में रखा गया है।
  • चेतावनी

    • असत्य निष्कर्षों का समर्थन करने के लिए सांख्यिकी का दुरुपयोग किया जा सकता है एक प्रसिद्ध उदाहरण सिम्पसन का विरोधाभास है, जो कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के खिलाफ यौन भेदभाव के एक मामले के रूप में हुआ था। उस मामले में, एक अध्ययन में पाया गया है कि, कुल मिलाकर, पुरुषों, विश्वविद्यालय के स्नातक कार्यक्रमों में महिलाओं की स्वीकृति के लिए अधिक होने की संभावना थे जबकि महिलाओं व्यक्तिगत विभागों के सभी पर अधिक से अधिक स्वीकृति नोट नहीं हैं।
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