C’est la forme la plus courante d’analyse utilisée dans les universités canadiennes pour étudier les écarts salariaux. Pour la mener, les chercheurs se servent généralement de la régression des moindres carrés ordinaires pour créer un modèle statistique qui reflète le système de détermination de la paie de l’université. Ils utilisent les données salariales individuelles pour calculer la régression du salaire¹⁴ à l’aide de variables qui représentent les facteurs qui déterminent la paie, comme le rang, le département ou la discipline, l’âge ou les années dans le rang ou les années d’expérience. Selon la disponibilité des données, la régression peut aussi inclure d’autres variables pouvant influer sur la paie, comme la qualité de titulaire d’une chaire de recherche du Canada et le nombre de publications, ou d’autres données démographiques comme l’appartenance à un groupe racialisé.

Fait important, une variable reflétant le genre est également incluse dans la régression. Le coefficient obtenu pour cette variable représente l’écart salarial moyen entre les hommes et les femmes à l’université et constitue une mesure de la disparité salariale. Certaines associations de personnel académique ont reçu des réparations pécuniaires fondées sur la grandeur de ce coefficient; c’est notamment le cas pour l’Université McMaster,¹⁵ l’Université Wilfrid Laurier,¹⁶ l’Université de la Colombie-Britannique,¹⁷ et l’Université Simon Fraser.¹⁸

Lors de la spécification de la régression, les chercheurs doivent tenir compte de toute variable qui est importante pour la détermination de la paie au sein de l’université. Étant donné que les structures de paie sont différentes selon les universités, il peut également exister des différences dans la spécification des modèles. Cependant, presque tous les modèles salariaux tendent à posséder des variables fondamentales, à savoir le genre, le rang, la discipline et un certain reflet des années d’expérience ou de l’âge.

Il existe d’autres techniques de régression et techniques statistiques qui peuvent être utiles pour l’analyse de régression des salaires.¹⁹ L’une d’elles est le modèle linéaire hiérarchique, qui est une forme de régression des moindres carrés ordinaires tenant compte du « groupement » ou de l’« emboîtage » des observations, qui peut être applicable dans certains cas, étant donné que le personnel enseignant est organisé par département ou faculté. L’analyse menée à l’Université Wilfred Laurier utilise cette technique.²⁰

Une régression de ce genre peut être réalisée sur différents types ou éléments de salaire, comme les salaires à l’embauchage, les indemnités différentielles fondées sur le marché, les rémunérations pour maintien en fonction ou les allocations. En 2015, le comité de l’Université Simon Fraser a examiné les éléments du salaire du personnel académique, qui comprennent le salaire de base, les montants « hors échelle » comme les indemnités différentielles fondées sur le marché et les primes de maintien en fonction. D’après cette analyse, le comité a établi que les disparités salariales entre les genres étaient principalement dues à des disparités au niveau des indemnités différentielles fondées sur le marché et pas à celui des salaires de base.²¹

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