Die Mindestanforderung an die Geschlechterdifferenzierung von Daten ist das Erfassen und Ausweisen der Daten getrennt nach Geschlecht. Dies wird in Rückgriff auf die Trennung zwischen „sex” und „gender” in der englischen Sprache oft „Sex-counting” genannt. Die Differenzierung nach dem Geschlecht ist oft unverzichtbar, bringt jedoch auch Probleme mit sich.

So können auch geschlechterdifferenzierte Daten einen Gender Bias aufweisen: Wenn nur zwischen Frauen und Männern differenziert wird, suggeriert dies, es seien in sich homogene Gruppen und es besteht die Gefahr einer Festschreibung von Geschlechterstereotypen (vgl. auch Doppelte Bewertungsmaßstäbe).

Bei der Darstellung geschlechterdifferenzierter Daten sollte darauf geachtet werden, Frauen nicht als Abweichung von der Grundgesamtheit auszuweisen, da die Männer so unsichtbar bleiben. Besonderheiten und spezifische Probleme können dann nicht erkannt werden. Wenn Männer in der Grundgesamtheit „versteckt” bleiben, reproduziert dies zudem die Vorstellung vom „Mann als Norm”. Besser ist es, bei auf Personen bezogenen Daten die Anzahl der Frauen und die der Männer auszuweisen, und ggf. die Relation anzugeben.

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• Verzerrte Daten: Gender Bias
• Minimale Datenqualität: „Sex-counting”
• Optimale Datenqualität: Gender-kompetent

Beispiel Entgeltungleichheit