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Sagot :
"Dans l’entreprise A, il y a 100 employés dont 43 femmes ; dans l’entreprise B, il y a 2500 employés dont 1150 femmes (soit 46%). Or 46% est plus proche de 50% que 43% : les chiffres parlent d’eux-mêmes, pourrait-on dire, et l’entreprise B respecte mieux la parité que l’entreprise 1. Si on admet que la parité c’est exactement 50% des femmes, il est vrai que B est plus proche que A. Mais une telle définition, à l’unité près, de la parité n’aurait ici pas de sens. La parité, cela signifie que l’identité sexuelle n’intervient pas au niveau du recrutement, c’est-à-dire qu’au niveau du caractère homme ou femme, les résultats observés pourraient être obtenus par choix au hasard des individus dans la population. Dans ce cadre, l’entreprise A est assimilable à un échantillon de taille 100 d’un modèle de répétions indépendantes à deux résultats (Homme ou femme) avec p = 0,5 donc l’intervalle de fluctuation est [0,4 ; 0,6] et l’entreprise B est assimilable à un échantillon de taille 2500 donc l’intervalle de fluctuation est [0,48 ; 0,52]. La valeur 43% pour l’entreprise A est donc dans l’intervalle de fluctuation alors que 46% pour l’entreprise B ne l’est pas. Autrement dit pour l’entreprise B, la proportion de 46% s’observe dans moins de 5% des échantillons obtenus selon le modèle accordant une probabilité égale d’obtenir un homme et une femme. On peut alors rejeter l’hypothèse que cette entreprise respecte la parité. En résumé, le raisonnement pour apprécier si une fréquence observée f sur un échantillon de taille n est compatible ou non avec un modèle de répétitions indépendantes à deux issues (appelé modèle de Bernoulli) de probabilité p est le suivant : On regarde si cette fréquence est dans l’intervalle de fluctuation à 95% : Si f est en dehors, on considère que l’observation n’est pas compatible avec le modèle. "
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