En comparación con las maneras tradicionales de calcular las disparidades de remuneración salarial entre ambos sexos, el factor de ponderación de la brecha salarial de género de la OIT constata que en más de 70 por ciento de los países abarcados por el informe, esta brecha ha sido subestimada. Como resultado, la estimación mundial aumenta, de 16 a 19 por ciento. Informe completo aquí (inglés):
www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documen 
Por cierto:
"por qué" no "por que"
"por qué", no "porque"
"ahí" no "ahi"
Me parece curioso que en algún país la medida estandar sea de 6.8 a favor de las mujeres y mediante su factor de ponderación pase a ser un espectacular 12.3 a favor de los hombres, como en el caso de Costa Rica.
Aquí lo tienes explicado (inglés)
www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---dcomm/---publ/documen
The report finds that in most countries – but particularly where the participation of women in wage employment is low – women tend to have different characteristics than men and tend to cluster around specific hourly wages. In a wage distribution characterized by such irregularities, gender pay gap estimates based on a single number, the “mean” or the “median”, can be difficult to interpret and may
provide information that is of limited use to policy-makers, as they are completely dominated and distorted by this clustering.
The report thus proposes a methodology to generate complementary estimates of the gender pay gap that remove some of the major “composition effects” arising from the existence of these clusters (for example, when women tend to cluster in the public sector or in jobs requiring high levels of education). In essence, this methodology groups women and men wage employees into more homogeneous subgroups, and then estimates the gender pay gap in each subgroup. The methodology then constructs a weighted average of all the subgroups’ estimated gender pay gaps, with weights reflecting the size of each subgroup in the total population of wage employees. Using this method, the mean hourly gender pay gap becomes positive in all but two countries, and the mean hourly global gender pay gap increases from about 16 per cent to 19 per cent.
De nada.
Si leyeras verás que miden la diferencia de varias maneras para controlar VVEE. Pero claro mejor ser un ignorante edgy que pararse a leer y reflexionar... En fin
Ahora me falta encontrar cómo han decidido hacer las agrupaciones (según he leído, les ha salido unos 64 grupos...). Pero esto ya es cosa mia, que parece un estudio extenso.
Gracias.
Quizás es que tal cosa no existe ...
A factor-weighted gender pay gap is arrived at by first selecting a set of indicators (factors), which are important determinants of wage structures, to cluster women and men in comparable subgroups. Four factors have been highlighted as particularly relevant for the purpose, and easily available in most survey databases. These are “education”, “age”, “working-time status” (that is, full time versus part time) and “private-sector versus public-sector employment”. These factors are applied to distribute the sample into subgroups. It is preferable to keep the number of subgroups reasonably small so that one does not end up with subgroups where a few indi-viduals, who may or may not be representative of their group, dominate the outcome. Using the proposed four factors, the variables “education” and “age” are divided into four categories each. The variables “full-time versus part-time” and “private versus public sector” already define two categories each. Altogether, then, these four factors generate a total of (at most) 64 subgroups, as the result of interacting 4 × 4 × 2 × 2 major subgroups. Once the subgroups are formed, the next step is to estimate the subgroup-specific gender pay gap for each – using mean and median, respectively.
Y ahora mi opinión: Puede ser más detallado que simplemente hablar de una brecha salarial general en un país, pero sigue fallando en lo mismo: No tiene en cuenta el factor de que hombres y mujeres tienen una distribución dispar en distintos sectores. Solo tiene en cuenta el nivel de educación y rango de edad.
Si eso os vale, perfecto, pero no desmonta el clásico (y válido) argumento de que se mezclan peras y manzanas.
¿Pero que clase de interés pueden tener en mentirnos de tal forma? Buzzfeed estaría triste de leerte.
Por supuesto, business os business, por cierto era medio pollo o media bellota?