目前日期文章:201703 (4)

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兩性同工同酬再等170年吧! 這是 Buzz Orange 在 2016 年 11 月 8 日的報導,指出希拉蕊的競選團隊男女薪資差了 USD 81k 。

2015 年 DQ 的一篇報導指出,照目前的發展趨勢,男女薪資平等必須再過 118 年。

看起薪資差異性別化 (gender wage gap) 的問題不但沒有縮小還越來越大,一年比一年慘。

在女權 (或女權自助餐?) 抬頭的近年,這個專題的報導十分豐富,無論國內外皆然。
在媒體治國的台灣,這種話題性十足的報導必定一味跟著最聳動的風向走。

平均而言,同一份工作,男性賺 1 塊錢時,女性只賺 0.77 塊。

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月初東森新聞 的報導寫到「郭台銘要交棒給年輕人,北大碩士正妹現身說法」。這裡先幫森森新聞做個澄清,這位正妹是北京的清華大學,而非北京大學。

郭台銘強調「我的位置屬於年輕人」,不過鴻海的接班人計劃其實運作快 10 個年頭了,當年鴻海開啟接班人計劃時,搞得轟轟烈烈、倍受矚目。這麼多年下來,培養不出一個接班人來,當初的接班人選也都老了,於是又重新再拉新血進來,然後再來個十年。

其實這在台灣大企業裡是老梗,然而,又有多少企業做好接班的心理準備。

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各種類料類別和檢定 中,有一個在一般統計學上比較少用到的方式叫「勝算比」。

勝算比雖然是一種統計手法,但它比較常被用在生物統計學上,尤其是醫學相關。它的結果來自比例的比,就結果直接去解釋沒有意義。就邏輯上勝算比可以當做一個定量或是一個有效的力量。

在類別交叉分析上,通常會利用卡方檢定或費雪精確檢定,而在醫學界則常會計算出所謂的 RR (reletive risk) 和 OR (odds ratio)。

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再談卡方檢定 這個工具在使用上有兩個限制:

1. 卡方檢定中的樣本數不得小於 5 個,或是資料結合後每一格的樣本數不能小於 5。
一般而言,樣本數<5 時必須將樣本合併。或是說格子中的資料不到 5 個時,應該把資料和別格合併。
但事實上,合併資料會使對應的資訊損失。
對於我們從事這種產業的特性來說,很多時候是不可能取得大樣本的資料的。

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