

Pantera Research: Lohngefälle in der Kryptoindustrie, Frauen verdienen 15 % mehr als Männer
Originaltitel: „Crypto's Reverse Wage Gap“
Autor: Matt Stephenson, Ally Zach, Nick Zurick
Zusammengestellt von Deep Tide
Wir haben Pantera gemeldet Ergebnisse einer Kapitalquerschnittsumfrage zu Gehältern in der Blockchain-Branche. Mit 502 Befragten aus der Allgemeinbevölkerung ist die Umfrage die bislang größte ihrer Art. Unsere Analyse ergab, dass der geschlechtsspezifische Lohnunterschied bei Mitarbeitern in der Kryptoindustrie das Gegenteil des allgemeinen Musters ist – Frauen in unserer Stichprobe verdienen mehr als Männer.Gender Pay Gap
Methodik Diese Studie hat ein zweistufiges Forschungsdesign angenommen, um die potenziellen Probleme des Testens mehrerer Hypothesen und des P-Hackings zu bewältigen. Erste Beobachtungen aus der Umfrage des Vorjahres galten als Pilotstudie und flossen in die aktuelle Studie ein.Pilotstudie (Vorjahr)
Das geschlechtsspezifische Lohngefälle wurde bei der explorativen Datenanalyse der vorherigen Umfrage beobachtet, aber aufgrund des Risikos falsch positiver Ergebnisse aufgrund mehrerer Vergleiche nicht als Befund gemeldet. Dieser Ansatz steht im Einklang mit Best Practices zur Vermeidung von Typ-I-Fehlern und Publikationsverzerrungen. Basierend auf den Pilotdaten führten wir eine A-priori-Power-Analyse durch, um die Stichprobengröße zu bestimmen, die erforderlich ist, um die hypothetischen Auswirkungen in der diesjährigen Umfrage zu erkennen. Diese Ergebnisse werden hier vorgestellt.Bestätigende Analyse:
Die aktuelle Studie dient als Bestätigungstest. Dieser Ansatz ermöglicht eine zuverlässigere p-Wert-Interpretation, da er nicht durch mehrere Vergleiche oder nachträgliche Annahmen beeinflusst wird. Durch die Anwendung dieses zweistufigen Ansatzes vermeiden wir die Notwendigkeit mehrfacher Vergleichskorrekturen, wie z. B. die Bonferroni-Methode, die für eine einzelne Studie geeignet ist, in der mehrere Hypothesen gleichzeitig getestet werden. Unser Ansatz steht vielmehr im Einklang mit dem Konzept der „Out-of-Sample-Validierung“ in der prädiktiven Modellierung und erhöht die Robustheit unserer Ergebnisse. Dieser methodische Rahmen erhöht die Gültigkeit unserer Ergebnisse und bietet ein Modell für strenge Hypothesentests in explorativen Bereichen wie der Forschung in der Kryptowährungsbranche.Es muss anerkannt werden, dass Frauen in dieser Branche möglicherweise immer noch mit Hindernissen und Schwierigkeiten konfrontiert sind. Die relativ faire Bezahlung in der Kryptoindustrie zeigt jedoch, dass sich die Gleichstellung der Geschlechter in eine größere Richtung bewegt, was einen progressiven Trend in diesem aufstrebenden Bereich markiert.
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