ここにある数字はどうやって作られたか

有効時給

各方法は、お金を費やした後、誰も支払わない時間を費やした後、あなたの人生のどの時間がそれをする価値があるかを計算した数字でランク付けされます。手で入力することはありませんし、編集者のオーバーライドはありません。それが、意見の問題よりも、順位付けを意味深くするものです。

判断のコールがある場合は より保守的な読み方をとります なぜなら 方法が支払う額を過大評価する数字は 次の6ヶ月をどう過ごすかを決める人にとって 実際の損害を与えるからです

どの無給時間が計算されますか

これは、ほとんどの公表された時間単位の数字が静かに膨らむ場所です。請求可能な時間のみで計算されたレートは、誰もが経験するレートではありません。以下のすべてを計算します。

• 初めて有給の仕事をする前の設定：アカウント作成，確認，装置購入，学習。
• 仕事を見つける―応募、ピッチング、入札、リスト、受け入れの間の時間。
• 管理：この収入に関する請求、追加支払、簿記、税務作成。
• 無給待機（むきゅうちょうき）とは、配達やリトルシェア業務において、実質的な収入を得ることができないプラットホーム上の待機時間である。
• 再作業：改訂、返品、紛争、返金。

どの費用が減算されるか

総収益は２つ目の一般的なインフレルートである。

なぜ全ての図が中央値なのか

平均は、収入分布が大きく歪んだ場合の誤った統計であり、独立した仕事からの収入は、データが歪んだように、ほぼ歪んでいる。非常に高収入者の少数が、典型的な参加者が経験するよりも平均値をずっと高く引き上げる。平均値を引用することは、技術的に真実であり、実際には嘘である。

歪みの規模は微妙ではない。アメリカのサイドハスラーの月収は平均で885ドルで、中央値は200ドルである。フランスの微小起業家は平均で月773ユーロで、中央値は350ユーロ以下である。どちらの場合も平均は分布の中央値の4倍以上である。

平均値は，文体選択ではなく欠陥として扱われる。

故障率の推定方法

失敗率には分母が必要である―真剣に試みた人々の数、そして、静かに何も得ず、それについて書かなかった人々を含む。オンラインコミュニティは、失敗した人々は、投稿をやめた人々だから、それを提供できない。

税務記録は可能です。 誰かが事業を営むとき、彼らは申告し、結果として得られる統計は、自分で選んだサンプルではなく、全人口を記述します。 アメリカ合衆国国勢調査と国税局のデータは、ある種の事業を経営する人が何人いるか、そして、彼らの収入と純収入がどのように分配されているかを報告します。 最も低いバンドに座っている割合は失敗率です。

これは，この分野が使用しない公開，フリー，権威あるデータである。

給料の数字が 何を省略しているか

連邦給与データは職業に従事する人々をカバーします。 それに対して訓練を受けたが雇われなかった人々は、中央値に含まれません。 それで、同じ仕事をする人は自営業者です。 このサイトの全ての中央値は、生き残った人々の数字です。

ライセンスまたは認証機関が認証を持つ全ての人々の常時数を公表する場合、私たちはその数を連邦記録に示されている職業に従事している人数の隣に設定します。それによってギャップの大きさが見えるようになります。この分割が意味を持つには、両方の側が同じ種類の量でなければなりません。持ち主の常時数と従業者の常時数です。唯一の数値が年間の流れである場合、1年間に新たに認証を取得した人々の場合、私たちは数を公表し、比率を拒否します。なぜなら、流れを株に分割することは雇用率のように読まれ、1ではないからです。

分割によって生じるギャップは失業率ではなく上限です。管理、教師、販売、検査に移った全員、資格を譲渡せずに退職した全員、就業調査に含まれない部分時間、代理店、自営業で働く全員、他の仕事に二次的に持っている全員を含みます。実際の訓練を受けた人々が仕事から排除された数はギャップよりも少なく、どれだけ少ないかはわかりません。ほとんどの職業には確認された持ち主数は全くありません。このページでは、推定値のみを示しています。

回収率ベースライン

資格ページは、資格費用を支払うために必要な額外の給与がいくつか月かを報告します。 プレミアムは、このサイトの各職業の雇用重視平均値、すなわち米国の中間労働者に対して測定されます。なぜなら、特定の読者が現在どれだけの収入を得ているかはわかりません。もしあなたがそれ以上の収入を得ているなら、その回収は表示より長く、それ以下の場合は短くなります。

数字は、ほとんどの人が少しも稼げないか、 何も稼げない訓練期間の数ヶ月を無視し、 借りた金の利息を無視しています。 また、雇用される条件もある。 このサイトのすべての返済数字は、あなたが仕事を得るという仮定を仮定しています。 これは、上記の持ち主数が検証するために存在する仮定です。

証拠の梯子

各数字は階層を持ち、脚注に埋め込まれる代わりにページに表示されます。階層は数字がどれだけの重さを持つかを示します。

これらの方法の弱点は

産業分類コードは方法よりも粗い。 いくつかの本当に異なる収入方法が一つのコードに入る可能性があり、それは統一分母を共有することを意味します。そういう場合、ページ上でそれを言い、一つの方法に特有なものとして提示するよりもグループ全体で共有されている数字をラベル付けします。

非雇用者統計は最小の収入を除外しているので、ほとんど何も稼がない人々の真の割合は、報告されているよりも高い可能性がある。W-2に支払われたギグ収入は、一人当たりのデータには全く現れない。そして、税金データは遅れており、最近の完了年は通常2年遅れている。だから、昨年崩壊した方法は、連邦統計でまだ生き残っているように見える。

これらの限界はデータを使用する理由ではない。 それらは各記録に対して信頼レベルを述べる理由である。

数字が間違ってると思ったら

方法、疑問に思う数値、正しいと思う出典を含めて、我々に伝えてください。 修正が必要な場合は適用され、変更は記録に記載されます。 他人の作業の失敗率を公開するサイトは、自分の作業について修正を受け入れることができるべきです。

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