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統計的差別とは、経済主体（消費者、労働者、雇用主など）が相互作用する個人について不完全な情報を持っている場合に、集団間の不平等が生じるという理論上の行動である。 [ 1 ]この理論によれば、経済主体が合理的であっても、人口統計学的集団間で不平等が存在し、持続する可能性がある。これは、人口統計学的集団間の労働市場の結果の格差を説明するために偏見（性差別、人種差別など）の役割を強調する嗜好に基づく差別とは区別される。[ 2 ]
統計的差別理論は、ケネス・アロー（1973年）とエドモンド・フェルプス（1972年）によって提唱されました。[ 3 ]「統計的差別」という名称は、雇用主が雇用決定を行う方法に関係しています。応募者の生産性に関する情報が不完全であるため、雇用主は、応募者が属するグループに関する現在および過去の統計情報を使用して生産性を推測します。少数派グループが当初生産性が低い場合（過去の差別や悪い均衡状態を乗り切ってきたため）、このグループの各個人は生産性が低いとみなされ、差別が生じます。[ 4 ]この種の差別は、差別されたグループの非典型的な個人が市場への参加を阻害されたり、[ 5 ] （平均的な）投資収益率（教育など）が差別されていないグループよりも低いため、スキルを向上させることを阻害されたりするため、時間の経過とともに自己強化的な悪循環を引き起こす可能性があります。[ 6 ]
統計的差別の一形態として、応募者が雇用主に送るシグナルの違いに基づくものがあります。これらのシグナルは応募者の生産性を報告しますが、ノイズが含まれています。応募者が名目上平均以上のシグナルを同一に持っていたとしても、グループ間で平均値に差があれば差別が発生する可能性があります。平均への回帰は、平均値が高いグループのメンバーは真の値が高い可能性が高いため回帰が少なくなる一方、平均値が低いグループのメンバーは回帰が大きくなり、グループメンバーシップを無視するとシグナルがその値を過大評価することを意味します（「ケリーのパラドックス」[ 7 ]）。また、平均値が等しいと仮定した場合でも、シグナルのグループ間の分散（つまり、シグナルのノイズの程度）に基づいて差別が発生する可能性があります。分散に基づく差別が発生するには、意思決定者がリスク回避的である必要があります。そのような意思決定者は、分散の低いグループを好みます。[ 8 ]理論的に同一のグループ (平均値や分散など、あらゆる点で) が 2 つあると仮定しても、リスク回避的な意思決定者は、信号誤差項を最小化する測定値 (信号、テスト) が存在するグループを好みます。[ 8 ]例えば、2 人の個人 A と B が、理論的には同一のテスト スコアを持ち、母集団全体の平均をはるかに上回っていると仮定します。しかし、個人 A の推定値は、B のグループと比較して、A のグループで利用できるデータ量が多い可能性があるため、より信頼できると考えられます。次に、A から 1 人、B から 1 人の 2 人が同じ仕事に応募した場合、A のスコアの方がより信頼できる推定値であると認識されるため、A が採用されます。したがって、リスク回避的な意思決定者は、B のスコアは運によるものである可能性が高いと見なします。逆に、2 つのグループが平均を下回る場合、グループ A の負のスコアの方がより良い推定値であると考えられるため、B が採用されます。これは雇用機会の差を生み出すだけでなく、異なるグループの平均賃金にも差を生じさせる。信号精度が低いグループは、より低賃金の仕事に不均衡に雇用されることになる。[ 9 ]
米国では違法であるアフリカ系アメリカ人に対する住宅ローン融資の差別は、統計的差別が原因の一部である可能性が示唆されている。 [ 10 ]
市場原理は、ある種の統計的差別を罰すると予想される。例えば、関連する指標に基づいて求職者をテストする能力と意欲のある企業は、雇用決定においてグループ平均のみに頼る企業よりも優れた業績を上げると予想される。[ 11 ]
2020年の研究によると、統計的差別理論の経験がある管理者は、ステレオタイプの正確さを信じ、ステレオタイプを受け入れ、採用において性差別を行う傾向が強かった。管理者が統計的差別に対する批判を知らされると、これらの影響は軽減された。[ 12 ]