Непосредственно дискриминацию очень сложно измерить статистически. Для этого надо показать, что сотрудника не взяли на работу или назначили заплату ниже исключительно из-за пола, расы, возраста. Чтобы это показать, при статистическом анализе нужно контролировать все возможные факторы. К сожалению, многие факторы мы не можем измерить. Например, в анализе мы не можем контролировать такие параметры, как уверенность в себе или лидерские качества. Если бы существовали данные, в которых работодатель честно указывал бы причину отказа принять на работу, повысить по службе или увеличить зарплату, то можно было бы четко ответить на вопрос о дискриминации. Так что как таковую дискриминацию мы измерить не можем.
Мы можем измерить некоторые эффекты, которые связаны с дискриминацией. Один из таких эффектов — это разница в заплате. Например, Хасберри в своей работе 2004 года (umich.edu) рассматривала динамику разницы в зарплате мужчин и женщин в России с 1996 по 2002. Она показала, что при одинаковом опыте, образовании, специальности и в одной индустрии заплата женщин в среднем ниже, чем у мужчин.
Безусловно, такие исследования не могут оценить все грани дискриминации. Такие исследования могут частично оценить эффект того, что женщине могут предлагать зарплату ниже, но вот оценить то, как часто женщин не берут на работу исключительно по гендерному признаку значительно сложнее.
Также очень сложно оценить эффект дискриминации при изначальном выборе специальности: женщины в среднем могут избегать некоторых «мужских» специальностей, если есть ожидания того, что их будут дискриминировать.