Certains affirment qu’il n’est pas nécessaire d’examiner la signification statistique du coefficient du genre dans le cadre d’une étude sur l’équité salariale dans une université, parce que les données utilisées pour estimer le modèle proviennent d’un recensement et pas d’un échantillon. L’étude de 2008 sur l’équité salariale à l’Université de Lethbridge donne une explication plus détaillée sur ce point. 27 Cependant, certains affirment aussi que la signification statistique est pertinente, car il peut exister des lacunes dans les données, la spécification de la régression ou les deux. Il est peu probable que la régression soit une véritable réplique du système utilisé pour déterminer la paie à l’université. Le test de signification statistique reconnaît cette anomalie.28
27 Mellow, Muriel, et al.. Salary Equity Committee Report to the University of Lethbridge. 2008.
28 Il est également important de tenir compte de la relation cruciale entre la signification statistique et la taille de l’échantillon. Pour un écart salarial donné, à mesure que la taille de l’échantillon augmente, la signification statistique tend aussi à augmenter. Donc, la question de la signification statistique est particulièrement pertinente pour les universités comptant relativement peu de professeures et de professeurs.