Interpretaciones de las probabilidades
Hay dos categorías amplias de interpretaciones de las probabilidades las cuales pueden ser llamadas probabilidades "físicas" y "evidenciales".  Algunas interpretaciones de probabilidad son asociadas con enfoques a inferencia estadística, incluyendo las teorías de estimación y pruebas de hipótesis. La interpretación física, por ejemplo, es adoptada por seguidores de los métodos estadísticos "frecuentistas", como Ronald Fisher [dubious] , Jerzy Neyman y Egon Pearson. Los estadísticos de la escuela opuesta (bayesiana) típicamente aceptan la existencia e importancia de las probabilidades físicas, así como también consideran el cálculo de probabilidades evidenciales; de acuerdo a esta escuela, ambas son válidas y necesarias en estadísticas. Este artículo, sin embargo, se enfoca en las interpretaciones de probabilidad más que en las teorías de inferencia estadística.
Igualdad salarial
Por otro lado, la teoría de la discriminación estadística plantea que, debido a la asimetría de información, los empleadores tomarán las decisiones de contratación en función de las características medias observables del grupo al que pertenece el futuro empleado, no de las características personales de los individuos. Esto supone una primera diferencia con la teoría anterior, ya que no se discrimina a un grupo en su conjunto, sino a los individuos que efectivamente se alejan de las características medias de dicho grupo.A modo de ejemplo, ante la existencia de una vacante el empresario quiere completarla con el empleado que resulte más productivo, si en sus pre-concepciones (objetivas o subjetivas) entiende que las mujeres jóvenes presentan mayores probabilidades de abandonar el puesto de trabajo por razones de maternidad, preferirá contratar hombres, aunque no todas las mujeres tomen la opción de tener hijos.