El primer paso consistió en hacer un análisis descriptivo de las rentas de mujeres y hombres. De éste podríamos haber concluido que no existía una relación entre rentas y género, puesto que las medianas de las rentas de los dos grupos eran muy similares.
Posteriormente, pudimos observar que existía una mayor proporción de hombres en cargos con nivel de renta más bajos, lo cual hacía que la mediana de la renta del total de los hombres disminuyera. Dado esto, se decidió no trabajar directamente con los sueldos, sino que con el porcentaje en la banda de cada persona.
Utilizando el porcentaje en la banda como variable dependiente, se creó un modelo lineal generalizado, en base a una distribución beta, lo cual nos permitía adecuarnos mejor a la forma de la distribución de los datos, junto con poder incorporar la interacción entre las variables.
Los resultados mostraron que el género no era una variable estadísticamente relevante al momento de explicar el porcentaje en la banda, pero que sí lo eran la antigüedad y la edad de las personas.
Una segunda conclusión fue que existía una diferencia estadísticamente relevante en la proporción de hombres y mujeres, en la jerarquía de la empresa.
Finalmente, en base a estas conclusiones, el cliente ha podido explicar las diferencias de rentas entre hombres y mujeres, señalando que estas se producen por la antigüedad de las personas en la empresa y la edad de éstas, pero que no existe un sesgo de género. Junto a lo anterior, el cliente ha decidido analizar el proceso de selección, para entender si en éste existe un sesgo por género.
Los resultados de este exhaustivo análisis revelaron interesantes hallazgos. Aunque en un principio se podría haber concluido que no existía una relación significativa entre los salarios y el género, dado que la mediana de ingresos para hombres y mujeres era bastante similar, el estudio permitió descubrir una verdad oculta. En realidad, la aparente equiparación salarial se debía a una mayor proporción de hombres ocupando cargos con niveles de renta más bajos. En consecuencia, se optó por una aproximación distinta, utilizando el porcentaje en la banda de cada persona como variable dependiente. Los resultados arrojaron que el género no era un factor estadísticamente relevante para explicar dicho porcentaje, sin embargo, la antigüedad y la edad demostraron ser factores influyentes. Además, el análisis mostró que sí existía un sesgo por género en la distribución de hombres y mujeres en la jerarquía de la empresa, puesto que la disparidad entre la cantidad de hombres y mujeres en determinados cargos resultó ser estadísticamente significativa. Estos resultados resaltan la importancia de seguir trabajando hacia la equidad de género en el ámbito laboral.