Interprétation des écarts de rémunération

Le système a affiché l'écart de rémunération non ajusté pour votre ensemble de données, la différence moyenne de salaire entre les groupes démographiques, après la section précédente où vous avez créé votre modèle de rémunération et effectué votre analyse d'équité salariale.

Une fois que vous avez mené avec succès une analyse d'équité salariale et développé un modèle de rémunération fiable, vous pouvez commencer à explorer vos résultats d'écart salarial plus en détail. Dans cette section, nous vous guiderons à travers quatre concepts clés et terminerons par l'endroit où trouver les métriques d'écarts de rémunération dans la plateforme :

• Comparer les salaires entre groupes démographiques
• Mesurer les écarts de rémunération : Non ajusté et ajusté
• Démographies et groupes de référence
• Visualiser vos écarts de rémunération dans la plateforme

Les pages de résultats Aperçu de l'analyse et Modèle de rémunération sont les principaux endroits pour visualiser et interpréter vos écarts de rémunération. Avant d'aborder la navigation dans la plateforme, il est important de clarifier quelques concepts et terminologies de base.

Comparer les salaires entre groupes démographiques

Lors de l'analyse de l'équité salariale, il est important de reconnaître que toutes les comparaisons salariales ne se valent pas. Notre logiciel vous permet d'examiner la rémunération sous trois angles clés, chacun racontant une histoire différente sur l'équité dans votre organisation.

Comparaison moyenne des salaires

C'est la manière la plus simple de regarder les différences de salaire : elle calcule le salaire moyen pour différents groupes démographiques, par exemple, en comparant les salaires moyens des hommes et des femmes à travers l'entreprise, également connu sous le nom d'écart de rémunération non ajusté, ou parfois l'écart salarial entre les sexes.

Ce que cela met en évidence : Des tendances larges et des disparités potentielles à un niveau élevé.

Limites : Il ne tient pas compte des différences de type d'emploi, d'expérience ou de responsabilités, donc les écarts ici peuvent être dus à d'autres facteurs que l'inéquité salariale.

Comparaison des salaires en ajustant pour des facteurs objectifs, ou comparaison de travail égal ou similaire

Cette approche regarde les personnes qui sont dans les mêmes profils ou des profils similaires, souvent en utilisant les familles de métiers, les grades, les compétences, les lieux ou les classifications, et compare leur rémunération pour mesurer s'il existe des différences démographiques.

Ce que cela met en évidence : Si les personnes dans les mêmes profils sont payées équitablement, indépendamment des groupes démographiques, également appelé écart de rémunération ajusté, ou parfois l'écart de rémunération égalitaire.

Limites : Cela suppose que les intitulés et descriptions de postes sont utilisés de manière cohérente, ce qui n'est pas toujours le cas.

Comparer des travaux de valeur égale

C'est une approche plus avancée, et souvent juridiquement significative. Elle compare la rémunération pour des emplois qui ne sont pas nécessairement identiques, mais considérés comme nécessitant des niveaux similaires de compétences, d'efforts, de responsabilités et de conditions de travail. Pour en savoir plus, voir Comparaison basée sur la valeur.

Ce que cela met en évidence : Si les rôles professionnels de valeur égale pour l'organisation sont rémunérés équitablement, même si les fonctions sont différentes.

Limites : Déterminer la « valeur égale » nécessite plus d'analyse et de jugement, mais cela aide à révéler des problèmes d'équité plus profonds que d'autres méthodes peuvent manquer.

Chaque méthode a un but, et ensemble, elles fournissent une image plus complète de l'équité salariale dans votre organisation. Ensuite, nous couvrirons comment ces termes se rapportent aux mesures des écarts de rémunération.

Mesurer les écarts de rémunération : Non ajusté et ajusté

Lors de l'analyse de l'équité salariale, deux métriques clés reviennent sans cesse : l'écart de rémunération non ajusté et l'écart de rémunération ajusté. Chacun raconte une partie différente de l'histoire, et chacun est calculé différemment.

Écart de rémunération non ajusté

L'écart de rémunération non ajusté, aussi appelé écart brut ou écart salarial entre les sexes, est la manière la plus basique de mesurer les différences de salaire. C'est une simple comparaison des salaires moyens entre deux groupes démographiques — par exemple, hommes contre femmes dans toute l'entreprise. Cet écart est calculé comme la différence entre ces salaires moyens, exprimée en pourcentage du salaire moyen du groupe de référence.

Cette métrique met en lumière les disparités à un niveau élevé dans la représentation des différents groupes dans les rôles d'une organisation, car elle inclut naturellement les effets des différents types d'emplois, niveaux et fonctions.

Exemple : Les femmes gagnent en moyenne 6 % de moins que les hommes dans l'entreprise.

Écart de rémunération ajusté

L'écart de rémunération ajusté, aussi appelé écart de rémunération égalitaire, mesure les différences de salaire en contrôlant les facteurs qui influencent légitimement la rémunération, tels que les rôles professionnels, les grades, l'expérience, etc. La norme de l'industrie est d'utiliser un modèle de régression multivariée log-linéaire, qui estime comment divers facteurs de rémunération — tels que la famille professionnelle, le grade, le lieu, l'éducation et l'ancienneté — contribuent au salaire. C'est la méthode utilisée dans la plateforme PayAnalytics lors de l'exécution d'une analyse d'équité salariale. Lors de cette analyse, vous construisez un modèle de rémunération qui comprend toutes les variables contribuant au salaire. Pour en savoir plus, voir Créer un modèle de rémunération.

Dans PayAnalytics, nous incluons la variable démographique (par exemple, le genre) dans le modèle de régression. Le coefficient du modèle pour la variable genre, après avoir pris en compte toutes les variables objectives, est l'écart de rémunération ajusté. Dans un environnement de rémunération véritablement neutre en termes de genre sans écarts salariaux, le coefficient pour le genre serait zéro, car il ne contribuerait ni n'expliquerait aucune différence de salaire. L'écart de rémunération ajusté se rapporte à la comparaison des démographies effectuant un travail égal ou similaire.

Exemple : Après ajustement pour tous les facteurs objectifs du modèle, par exemple, le niveau de poste, l'ancienneté et le lieu, les femmes gagnent 3 % de moins que les hommes.

Démographies et groupes de référence

Écart de rémunération démographique

Lors de l'analyse de l'équité salariale, une étape clé est d'identifier les groupes démographiques que vous comparez. Bien que le genre soit la variable démographique la plus couramment utilisée dans l'analyse des écarts de rémunération, ce n'est pas la seule option. La variable démographique que vous choisissez dépend entièrement de l'objectif de votre analyse, comme mesurer l'écart salarial entre les genres ou entre les ethnies, etc. Le système PayAnalytics permet l'inclusion de jusqu'à deux variables démographiques.

Certaines variables démographiques comprennent plus de deux groupes. Par exemple :

• Le genre peut inclure masculin, féminin, non binaire et non renseigné.
• La race peut inclure plusieurs catégories, telles que Blanc, Noir, Asiatique, Hispanique et Autochtone.

Lorsque cela se produit, la plateforme calcule des écarts de rémunération séparés pour chaque groupe comparé à un groupe de référence. Cela signifie que pour chaque groupe démographique supplémentaire, il y a une mesure d'écart de rémunération supplémentaire.

Par exemple, si le genre comprend trois catégories, vous calculerez deux écarts de rémunération, un pour chaque groupe comparé au groupe de référence (masculin) : Écart de rémunération Femme par rapport à Homme et Écart de rémunération Non binaire par rapport à Homme.

Groupes de référence

Lors de l'exécution d'une analyse d'écart, vous avez la possibilité de sélectionner un groupe de référence. C'est le groupe démographique contre lequel les autres groupes sont comparés. Le choix du groupe de référence doit être aligné avec l'objectif de l'analyse, les exigences légales ou les standards organisationnels. Il est important de documenter et de communiquer la raison de votre choix pour assurer une interprétation précise des résultats.

La sélection d'un groupe de référence est cruciale car elle influence directement la manière dont les écarts de rémunération sont calculés. Sans un choix réfléchi et une compréhension claire des règles, les résultats peuvent être mal interprétés.

Sélection automatique

La plateforme PayAnalytics est par défaut réglée sur « Sélection automatique » pour le groupe de référence. Ce paramètre identifie les groupes éligibles selon des critères fixes et sélectionne finalement le groupe ayant la rémunération ajustée la plus élevée. La figure suivante illustre la logique de sélection utilisée lors de la détermination automatique du groupe démographique de référence :

Logique de sélection automatique

Ce processus garantit que les groupes trop petits pour servir de référence ne sont pas éligibles, et que le groupe éligible le mieux rémunéré est utilisé comme base de référence équitable.

Sélection manuelle

Vous pouvez également remplacer la sélection automatique du groupe de référence en choisissant manuellement un groupe. Cela peut être particulièrement utile dans des contextes comme les rapports réglementaires, où le groupe de référence est prédéfini, par exemple en utilisant les hommes comme référence même si les femmes sont le groupe le mieux rémunéré. Un autre scénario pour la sélection manuelle est lorsque les écarts de rémunération ajustés fluctuent autour de zéro, avec différents groupes démographiques alternant en tant que groupe le mieux rémunéré ajusté. Dans de tels cas, les organisations peuvent préférer utiliser un groupe de référence cohérent pour maintenir la comparabilité dans le temps.

Pour sélectionner manuellement un groupe de référence, allez dans la section Mesurer l'écart de rémunération et choisissez votre groupe de référence préféré dans la liste déroulante Variable démographique. Lors de l'analyse de deux variables démographiques, vous pouvez spécifier un groupe de référence pour chaque variable individuellement, comme présenté dans l'image suivante :

Sélection manuelle de la variable démographique

Visualiser les écarts de rémunération dans la plateforme

Après l'importation et la configuration réussies de vos données, vous serez dirigé vers la page Vue d'ensemble des employés. Ici, vous trouverez la section Résumé des données (située soit à gauche, soit sous le graphique de vue d'ensemble des employés, selon la taille de l'écran). Par défaut, la plateforme affiche l'écart de rémunération non ajusté moyen (étiqueté « Écart »). Vous pouvez personnaliser cette vue en sélectionnant d'autres agrégats, tels que la médiane de l'écart non ajusté, pour répondre à vos besoins analytiques, comme présenté dans l'illustration suivante :

Page de vue d'ensemble des employés

Après avoir exécuté une analyse d'équité salariale, vous serez dirigé vers l'onglet Aperçu de l'analyse. Lors de la réalisation d'une analyse d'écart unique (utilisant une variable démographique), les tuiles de résultats clés en haut de cette section affichent à la fois les écarts de rémunération non ajusté et ajusté.

Ceci est un message d'attention.Cette option n'est pas encore disponible pour les écarts de rémunération multiples démographiques, cependant, nous continuerons à publier des mises à jour pour cette section afin d'améliorer la clarté des écarts de rémunération.

Les écarts de rémunération non ajusté et ajusté sont présentés dans les onglets de résultats clés lorsque vous exécutez votre analyse d'équité salariale sans suggestions d'augmentation, comme présenté dans l'illustration suivante :

Analyse sans suggestions d'augmentation

Les écarts de rémunération ajustés, avant et après les augmentations, sont présentés dans les onglets de résultats clés lorsque vous exécutez votre analyse d'équité salariale, y compris les suggestions d'augmentation, comme illustré dans l'image suivante :

Analyse avec suggestions d'augmentation

Dans la page d'analyse d'équité salariale, sous le graphique Tracé des employés, vous trouverez également la section Résultats, incluant les métriques des écarts de rémunération ajusté et non ajusté, comme présenté dans l'image suivante :

Section Résultats

Les écarts de rémunération non ajusté et ajusté mentionnés ci-dessus sont disponibles pour toute analyse d'équité salariale donnée, incluant tous les employés de l'analyse.

Écarts de rémunération dans l'analyse des sous-groupes

Lorsque vous effectuez une analyse de sous-groupes, vous serez dirigé vers une page d'aperçu listant toutes les analyses et leurs résultats clés. Pour chaque sous-groupe, le système affiche :

• L'écart de rémunération ajusté
• L'écart de rémunération non ajusté
• La valeur p, qui indique la signification statistique de l'écart de rémunération ajusté. (Note : Une valeur p plus petite signifie une signification statistique plus élevée.)

De plus, le système calcule un écart de rémunération ajusté global pour tous les employés. Ceci est basé sur la moyenne pondérée des écarts ajustés à travers les sous-groupes. Cependant, l'écart de rémunération non ajusté pour tous les employés est calculé en utilisant le jeu complet de données des employés, et non une moyenne pondérée des sous-groupes. Un exemple de ce calcul est présenté dans l'illustration suivante :

Exemple de calcul des écarts de rémunération ajusté et non ajusté pour tous les employés de l'organisation.

Si la sélection automatique du groupe de référence du système est activée, elle choisira un groupe de référence indépendamment pour chaque analyse de sous-groupe. Par exemple, « Femme » peut être sélectionné comme groupe de référence dans un sous-groupe, tandis que « Homme » pourrait être choisi dans un autre, selon les critères de ce sous-groupe spécifique.

De l'écart non ajusté à l'écart ajusté

Pour effectuer une analyse plus approfondie des écarts de rémunération au sein de votre organisation, en particulier pour comprendre comment différentes variables influencent l'écart de rémunération ajusté, naviguez vers l'onglet Écart de rémunération après avoir complété une analyse d'équité salariale.

La section initiale, De l'écart non ajusté à l'écart ajusté, présente les variables incorporées dans votre modèle et détaille leur impact individuel sur l'écart salarial. Le graphique associé illustre visuellement si l'inclusion d'une variable spécifique conduit à une augmentation ou une diminution de l'écart. Cela fournit une information cruciale sur les inégalités potentielles présentes dans votre structure salariale.

Dans l'illustration suivante, l'écart de rémunération ajusté favorise les employés masculins :

Section « De l'écart non ajusté à l'écart ajusté »

Dans l'exemple fourni, l'écart de rémunération ajusté favorise les employés masculins, ce qui conduit aux interprétations suivantes :

• Lorsqu'une variable réduit l'écart de rémunération non ajusté (par exemple, le groupe de grade) : Cela indique qu'en moyenne, il y a une concentration plus élevée d'employés masculins dans les groupes de grades mieux rémunérés. De même, pour la responsabilité managériale, les employés masculins détiennent en moyenne plus de responsabilités managériales. Lorsqu'on ajuste pour ces facteurs (par exemple, grades ou responsabilité managériale), l'écart salarial diminue. Cela suggère qu'une partie de l'écart non ajusté peut s'expliquer par des différences dans la répartition des employés à travers ces variables.
• Lorsqu'une variable augmente l'écart salarial (par exemple, l'éducation), dans les cas où l'écart favorise les employés masculins : Cela implique qu'en moyenne, les employés masculins reçoivent une rémunération plus élevée pour leur niveau d'éducation comparé aux employées féminines.
• Lorsque l'écart de rémunération ajusté est plus élevé que l'écart non ajusté : Dans de tels scénarios, la répartition globale des genres dans la structure salariale est relativement équilibrée, ce qui signifie que les hommes et les femmes occupent des niveaux de rémunération similaires. Cependant, lorsqu'on compare les salaires au sein de postes comparables ou avec des qualifications similaires, un écart salarial apparaît, indiquant des disparités sous-jacentes même avec des répartitions apparemment équilibrées.

Écarts de rémunération par groupes

Lorsque vous avez effectué une analyse d'équité salariale et cherchez à combler les écarts de rémunération au sein de groupes spécifiques, vous obtenez une vue d'ensemble de ces groupes choisis. Cela inclut leur effectif et l'écart de rémunération ajusté estimé avant et après toute proposition d'ajustement salarial.

Pour approfondir les écarts de rémunération au sein des variables de votre modèle de rémunération, rendez-vous dans la section Variables catégorielles sous l'onglet Écarts de rémunération. Ici, le système affiche à la fois les écarts de rémunération non ajustés et les écarts de rémunération ajustés estimés pour chaque groupe catégoriel.

Ces écarts spécifiques aux groupes sont calculés en utilisant uniquement les employés de ce groupe particulier. L'écart de rémunération ajusté est estimé en calculant le pourcentage moyen d'écart pour chaque genre et en comparant la différence, plutôt qu'en utilisant les coefficients de régression. Cette méthode fournit une bonne approximation de l'écart de rémunération ajusté.

Par exemple, si vous voyez un écart de rémunération ajusté estimé de -3,3 % pour les employées féminines en Inde, cela signifie qu'en moyenne, les femmes gagnent 3,3 % de moins que leurs homologues masculins, en supposant que tous les autres facteurs pertinents sont égaux.

Pour chaque groupe, le système attribue un score de groupe focal allant de 0 à 4. Ce score indique la gravité des problèmes d'équité salariale au sein de ce groupe. Plus un groupe a de points noirs, plus il est considéré comme un « groupe focal », signifiant qu'il nécessite plus d'attention. Ce score prend en compte plusieurs facteurs, notamment :

• La taille de l'écart salarial
• Le nombre d'employés dans le groupe
• La répartition par genre
• Le nombre d'individus du genre sous-payé qui sont concernés

Comme présenté dans l'illustration suivante :

Exemple de variables catégorielles

Cette section des résultats vous aide à explorer et à identifier où se situent les problèmes d'équité salariale les plus importants au sein des groupes inclus dans votre modèle de rémunération.

Pour examiner les écarts de rémunération dans d'autres groupes — ceux qui ne sont pas inclus dans votre modèle — rendez-vous dans la section Répartition des écarts de rémunération par autres groupes. En sélectionnant une colonne d'intérêt, vous pouvez voir à la fois les écarts de rémunération non ajustés et les écarts de rémunération ajustés estimés pour ces groupes supplémentaires, comme présenté dans l'image suivante :

Répartition des écarts de rémunération

Cela vous donne des informations plus approfondies sur des équipes spécifiques, des unités commerciales ou tout autre groupe défini, vous aidant à identifier s'il existe des disparités salariales et où elles se situent.

Une fois que votre modèle de rémunération est finalisé et que vous avez mesuré votre écart de rémunération ajusté initial, la question naturelle suivante est : Comment pouvons-nous corriger ces écarts ? Pour continuer et répondre à cette question, effectuez une analyse incluant des suggestions d'augmentation, avec le support de notre article : Obtenir des actions de remédiation suggérées.