Auswertungsergebnisse

1. Blatt «rpt_fazit»: Erläuterungen der Zeilen
Wenn die Auswertung abgeschlossen ist, befinden Sie sich auf dem Blatt «rpt_fazit», das die wichtigsten Ergebnisse enthält. In der Tabelle erfahren Sie:

  • wie gross der geschlechtsspezifische Lohnunterschied ist (3. Zeile)
  • ob die Lohngleichheit im engeren Sinne eingehalten ist (4. Zeile)
  • ob die Lohngleichheit bezüglich der im Beschaffungswesen geltenden Toleranzschwelle von 5 Prozent eingehalten ist (5. Zeile)
  • R2 und Interpretation von R2: Je näher R2 von 1 ist, desto besser lassen sich die Lohnunterschiede im Unternehmen durch die im Modell berücksichtigten Faktoren erklären (6. und 7. Zeile, vgl. auch Was ist R2?)
  • Die Zahl der gültigen Beobachtungen wird berücksichtigt (12. Zeile): damit die Ergebnisse aussagekräftig sind, werden normalweise 50 gültige Beobachtungen benötigt. Je höher die Zahl der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, desto zuverlässiger sind die Ergebnisse. Die Zuverlässigkeit steigt auch, je ausgeglichener der Frauen- bzw. Männeranteil ist (die 13. Zeile enthält die Anzahl Frauen)

2. Blatt «rpt_fazit»: Erläuterungen der Spalten
Es werden zwei Regressionsberechnungen durchgeführt:

  • die Regression ausschliesslich auf Basis der persönlichen Qualifikationsmerkmale (Regression pQ) (1. Zeile der Ergebnisse), bei der ausschliesslich individuelle Merkmale wie die Ausbildung, die Berufserfahrung und die Dienstjahre berücksichtigt werden
  • die Standardregression, bei der zusätzlich auch arbeitsplatzbezogene Faktoren (Anforderungsniveau und berufliche Stellung), berücksichtigt werden.

Wenn die anhand der Regression pQ festgestellte diskriminierende Lohndifferenz deutlich höher ist als jene, die aus der Standardregression hervorgeht, bedeutet dies, dass bei gleicher Qualifikation die Frauen in höheren Positionen und bei anforderungsreichen Stellen untervertreten sind. Diese zusätzliche Information hilft Ihnen dabei, mögliche Beschäftigungsdiskriminierung, die durch das Gleichstellungsgesetz ebenfalls untersagt ist, zu ermitteln.

3. Blatt «data_form»: Erläuterungen der Spalte Y
Die Spalte Y des Blattes «data_form» verweist auf die prozentualen Abweichungen der effektiven Löhne im Vergleich zu den durch das Logib-Modell berechneten Löhnen. Ein positiver Wert bedeutet, dass der effektive Lohn höher ist als der berechnete, ein negativer Wert bedeutet hingegen, dass der effektive Lohn tiefer ist als der berechnete. Werte mit Abweichungen von über 20 Prozent sind rot markiert. Wenn Sie in den eingegebenen Daten auf Fehler stossen, können Sie diese korrigieren und eine erneute Auswertung starten.

Tabellarische Auswertungen und Diagramme

  1. Auf dem Blatt «rpt_regr2_1» wird in der oberen Tabelle eine Übersicht über die Verteilung von Frauen und Männern nach den in der Regressionsanalyse verwendeten Faktoren präsentiert. Die Übersicht gibt insbesondere Auskunft über die Gesamtzahl der Frauen und Männer, die der Auswertung zugrunde liegt (10. Zeile), den durchschnittlichen auf Vollzeit standardisierten Bruttolohn und die prozentuale Lohndifferenz zwischen Frauen und Männern (26. Zeile).
  2. Im Diagramm im unteren Teil stellen die Punkte den Lohn jeder Mitarbeiterin und jedes Mitarbeiters dar, die Gerade repräsentiert die durch das Modell prognostizierten Löhne. Im theoretischen Idealfall liegen alle Punkte auf der Geraden, das heisst der prognostizierte Lohn entspricht immer genau dem effektiven Lohn. Kleinere Abweichungen von dieser Idealgeraden sind üblich, grössere Abweichungen weisen entweder auf Datenfehler, auf Ausreisser oder auf Diskriminierungen hin.
  3. Alle folgenden Blättern («rpt_regr2_2» bis «rpt_regr2_7») enthalten deskriptive Auswertungen und Diagramme zu den Merkmalen Alter, Ausbildung, Berufserfahrung, Dienstalter, Anforderungsniveau und berufliche Stellung.

FAQ - Auswertung interpretieren

Ich habe ein eindeutiges Resultat bekommen, halte dieses aber für falsch. Was tun?

  1. Prüfen Sie, ob die Daten korrekt sind. Angaben zur prozentualen Abweichung zwischen den effektiven und den berechneten Löhnen erhalten Sie in der Spalte Y im Datenblatt «data_form». Signifikante Abweichungen können ein Hinweis für Fehler sein (Auswertungsergebnisse, Punkt 3).
  2. Oft müssen die Ausbildungsabschlüsse aus den Personaldossiers manuell eingegeben werden und sind deshalb nicht immer aktuell. Vergessen Sie nicht, diese Angaben zu aktualisieren.
  3. Logib berechnet die Ausbildungsjahre und die Berufserfahrung automatisch. Die Berechnung basiert auf Annahmen über die Länge der angegebenen Ausbildung. Wenn Sie den Eindruck haben, dass sich die berechnete und die effektive Berufserfahrung stark unterscheiden, können Sie die tatsächliche Anzahl Jahre Berufserfahrung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in Erfahrung bringen und erfassen. In diesem Fall können Sie jedoch nicht mit Logib weiterarbeiten, sondern müssen für die Datenbearbeitung eine Statistiksoftware verwenden. Die eingegebenen Daten können dennoch aus Logib exportiert werden (vgl. Frage unten: Kann ich Daten exportieren?).
  4. Es ist möglich, dass Sie das Anforderungsniveau, die berufliche Stellung oder beides fälschlicherweise anhand der Lohnklassen definiert haben. Sollte dies der Fall sein, überarbeiten Sie die Spalten «Anforderungsniveau» und «Berufliche Stellung», indem Sie sich beim Anforderungsniveau auf die Pflichtenhefte stützen und zur Bestimmung der beruflichen Stellung das Organigramm verwenden. Wenn Sie die vier Stufen für das Anforderungsniveau und die fünf Stufen für die berufliche Stellung verwenden, wird der Erklärungswert der Merkmale steigen.
  5. Das Resultat kann fehlerhaft sein, wenn Lohnbestandteile wie z.B. der 13. Monatslohn nicht korrekt erfasst wurden (1/12 des 13. Monatslohns), wenn es im Unternehmen mehrere betriebsübliche Arbeitszeiten gibt oder wenn die Stunden- und Monatslöhne nicht korrekt umgerechnet wurden (vgl. Kann ich die Personen im Monats- und jene im Stundenlohn in dieselbe Auswertung integrieren?).
  6. Es kann sein, dass weitere lohnbestimmende Faktoren in den Modellen nicht berücksichtigt werden (z.B. ortsabhängige Zulagen). Wenn es sich nicht um einen möglicherweise diskriminierenden Faktor handelt, können Sie auf zwei Arten verfahren:

    • Sie löschen diese Informationen (z.B. die Zulagen) in den Lohnangaben
    • Sie führen eine zusätzliche erklärende Variable in die Regressionsberechnung ein. In diesem Fall müssen Sie eine Statistiksoftware verwenden.
    • Zögern Sie nicht, eine Fachperson hinzuzuziehen, sollten noch Zweifel bestehen.

Welche zusätzlichen Angaben liefern die Regressionsberechnungen mit Logib?

Wenn die anhand der Regression pQ festgestellte diskriminierende Lohndifferenz deutlich höher ist als jene, die aus der Standardregression hervorgeht, bedeutet dies, dass bei gleicher Qualifikation die Frauen in höheren Positionen und bei anforderungsreichen Stellen untervertreten sind. Diese zusätzliche Information hilft Ihnen dabei, die Beschäftigungsdiskriminierungen, die durch das Gleichstellungsgesetz untersagt ist, zu ermitteln.

Warum unterscheidet sich die Zahl der gültigen Beobachtungen zwischen Basisregression und erweiterter Regression?

Wenn sich die Anzahl gültiger Beobachtungen zwischen der Regression pQ und der Standardregression unterscheidet, wurden wahrscheinlich die Angaben zur beruflichen Stellung oder zum Anforderungsniveau für eine gewisse Anzahl Personen nicht korrekt (oder gar nicht) erfasst. Sie können Ihre Angaben im Blatt «data_form» überprüfen und korrigieren.

Weshalb erhalte ich für zwei verschiedene Blätter praktisch dieselbe Auswertung?

Wenn sich die Anzahl gültiger Beobachtungen zwischen der Regression pQ und der Standardregression unterscheidet, liegen die Auswertungen für die Regression pQ und für die Standardregression auf verschiedenen Blättern vor.

Wozu dient die Toleranzschwelle?

Die Toleranzschwelle von 5 % wurde für die Anwendung des Instruments bei Kontrollen im Beschaffungswesen des Bundes eingeführt. Es kann sein, dass in der standardisierten Überprüfung durch Logib nicht alle Faktoren berücksichtigt werden, die in Ihrem Unternehmen lohnrelevant sind. Mit der Toleranzschwelle wird dieser Tatsache Rechnung getragen und es wird verhindert, dass ein Unternehmen zu Unrecht sanktioniert wird.

Wichtig: Bundesverfassung und Gleichstellungsgesetz schreiben Lohngleichheit zwischen Frau und Mann für gleichwertige Arbeit vor. Hier gibt es keine Toleranzschwelle. Wenn Sie eine systematische oder einzelne Diskriminierung in Ihrem Unternehmen vermuten, ziehen Sie eine Fachperson hinzu, um eine gründliche Auswertung durchzuführen und die angemessenen Lohnanpassungen vorzunehmen.

Wieso kann Logib bei einer berechneten Lohnungleichheit von über 5 Prozent angeben, dass die Toleranzschwelle von 5 Prozent trotzdem eingehalten ist?

Die von Logib berechnete Lohnungleichheit liegt in einem statistischen Streuungs-bereich (Unschärfebereich), da sie, wie jede statistische Berechnung, auch von zufälligen Faktoren beeinflusst werden kann. Das Mass für diese Streuung ist der Standardfehler (Fazitblatt, 10. Zeile).

Logib berechnet nun aufgrund dieses Standardfehlers, ob die Lohnungleichheit mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit über der Toleranzschwelle von 5 Prozent liegt. Wenn dies der Fall ist, so gilt die Toleranzschwelle als signifikant überschritten. Falls diese Wahrscheinlichkeit nicht gegeben ist, so gilt die Toleranzschwelle als eingehalten – obschon der absolute Wert über 5 Prozent liegt.

Der Standardfehler ist aus statistischen Gründen umso grösser, je geringer die Anzahl der Mitarbeitenden und je kleiner das R2 (d.h. die Modellgüte, vgl. auch nächste Frage: Was ist R2?) ist.

Was ist R2?

R2 ist das Bestimmtheitsmass (= R²). Sie finden den Wert von R2 auf dem Blatt «rpt_fazit» in der 6. Zeile des Fazitblatts.

R2 sagt aus, wie gut sich die Lohnunterschiede durch das Modell erklären lassen. Der Wert von R2 liegt zwischen 0 und 1. Je höher R2 ist, desto besser werden die Lohnunterschiede im Unternehmen durch die im Modell berücksichtigten Faktoren erklärt.

Kann ich die Daten exportieren?

Sie können die Daten entweder mit «Datei/Speichern unter» im von Excel vorgeschlagenen Datenformat speichern oder Sie können die Daten markieren, kopieren und anschliessend in eine neue Excel-Datei einfügen.

TIPP 1: Speichern Sie Logib unbedingt, bevor Sie ein «Speichern unter» mit einem anderen Datenformat vornehmen, weil Sie sonst unter Umständen Ihre gesamte bisherige Arbeit verlieren!

TIPP 2: Wenn Sie nach der zweiten Methode vorgehen und auch berechnete Spalten (z.B. den standardisierten Gesamtverdienst) mitmarkiert haben, wählen Sie «Bearbeiten/Inhalte Einfügen/Einfügen/Werte». Andernfalls erhalten Sie für die Spalten mit Formeln nicht die richtigen Werte.