Когда Американский коллегиальный испытательный совет опубликовал результаты работы SAT в 2013 году, они обнаружили, что мальчики снова превзошли девочек на секции математики теста. Фактически, эта половая разница была последней записью в непрерывной тенденции, относящейся к 1970-м годам.
И начались блог-войны.
По словам д-ра Марка Перри из консервативного Американского института предпринимательства , этот «огромный, статистически значимый + 30-точечный гендерный разрыв в SAT» является явным признаком того, что «существуют некоторые врожденные различия по полу для математических способностей», и поэтому «закрытие разрыв в рабочей силе STEM может быть бесполезной попыткой социально сконструировать неестественный и недостижимый результат ».
Те, кто с любопытством смотрит на половые различия, просят разницы. По словам профессора психологии Университета Висконсина-Мэдисона Джанет Хайд, «в математическом плане больше нет гендерных различий. Поэтому родители и учителя должны пересмотреть свои мысли об этом. Стереотипы очень, очень устойчивы к изменениям, но, как ученый, я должен бросить им вызов с данными ».
Цель этого блога – объяснить, как эти, казалось бы, расходящиеся взгляды могут быть одновременно правильными и неправильными. Ключ ценит полный смысл слов коллеги-блоггера, доктора Стив Стюарта-Уильямса:
Начнем с простого факта: у большинства женщин нет подходящих способностей быть профессорами в отделах STEM. Это, к сожалению, несчастливо, но это правда. Также верно, что большинство мужчин не имеют правильной способности! Только небольшое меньшинство людей. Явление, которое мы пытаемся объяснить, заключается не в том, почему половина населения (мужчины) может это сделать, тогда как половина населения (женщины) не может. Большая часть населения не может, и из крошечной фракции, кто может, некоторые мужчины, а некоторые женщины. Единственный вопрос: почему крошечная доля мужчин, работающих в области STEM сегодня, несколько больше, чем крошечная доля женщин?
Чтобы в полной мере оценить мудрость задавать вопрос таким образом, учтите, что оценка баллов по шкале SAT для поступления в университеты в высшие американские государственные университеты. Для лучших инженерных школ это 630-800. Теперь рассмотрим эту разбивку недавно опубликованных данных SAT:
Во-первых, обратите внимание, что только 7,2% из 1,7 млн. Студентов, прошедших тестирование в 2012 году, были оценены в диапазоне «гений» (700-800). Из этого крошечного процента 4,5% были мужчинами и 2,7% составляли женщины – соотношение мужчин и женщин от 1,6 до 1. Только 17,9% были отмечены в категории «выше среднего» (600-690), а мужчины – женский коэффициент намного уже (от 1,2 до 1). Наконец, почти 30% заработали в «средней» категории (500-590), а около половины мужчин и половины были женщинами; отношение составляет примерно 1: 1.
Так что просто не так, что каждый мужчина превосходит каждую женщину по математике, и даже в том случае, если большинство мужчин превосходят большинство женщин по математике. Однако это, как правило, вывод, сделанный в популярной прессе, когда сообщается о результатах оценки SAT.
Фактически, некоторые утверждают, что эта разница в 32 пункта не только свидетельствует о врожденном мужском превосходстве в математике, они утверждают, что это свидетельствует о мужском превосходстве в целом. В этой связи довольно подробно говорится в разделе комментариев, следующих за статьей Перри. Многие интерпретируют эту 32-разрядную половую разницу в подразделении вступительного экзамена на выпуск бумаги и карандаша в качестве поддержки патриархата как «естественного человеческого порядка».
Итак, давайте посмотрим более внимательно на то, что означает 32-точечная разница. Во-первых, сравните график из блога Перри с теми же переделанными данными, используя полный диапазон оценок SAT.
Обратите внимание на то, как «огромная» половая разница на самом деле оказывается довольно малой, когда ось Y более правдиво обращается.
Теперь сравните распределения мужских и женских математических оценок SAT на следующем графике:
Обратите внимание, насколько подобны распределения и насколько близки средства распределений.
Так что, если на самом деле очень мало различий в производительности между подавляющим большинством мужчин и женщин, как может быть статистически значима средняя разница в 32 точки?
Это не секрет. Это просто вопрос размера выборки и изменчивости: чем больше выборка и чем плотно сгруппированы баллы, тем меньше разница, необходимая для достижения статистической значимости. В общей сложности почти 1,7 млн. Студентов прошли тесты САТ в 2013 году. Оценки математики варьировались от 200 до 800 пунктов, как правило, распределялись с общим средним значением 514 и «средний разброс» баллов вокруг этого значения (стандартное отклонение) чуть более 100 баллов (sd = 118). При нормальном распределенном размере выборки, который был бы большим с такими плотно сгруппированными оценками, даже незначительная разница в средней производительности была бы статистически значимой.
Поскольку тесты значимости иногда могут вводить в заблуждение, для научных журналов обычно требуется другая статистика для оценки важности результата. Наиболее распространенными являются оценки эффектов-размерных тестов, которые рассказывают вам, насколько велико эффект. Используя данные, выпущенные из платы SAT (средний мужчина = 521, sd = 121, средняя женщина = 499, sd = 114), оказывается, что около 3% изменчивости в оценках математики SAT можно отнести к полу тестируемый; 97% обусловлено другими факторами – предположительно различиями в обучении и естественной склонности в математике (коэффициент Коэн d = .37, размер эффекта r-квадрат = .03).
Теперь, если мужчины и женщины примерно одинаковы с точки зрения математики, как объяснить эти факты:
В моем следующем сообщении в блоге мы найдем ответ.
Copyright 17 марта 2014 года Доктор Дениз Камминс
Доктор Камминс – исследовательский психолог, член Ассоциации психологических наук и автор книги «Хорошее мышление: семь мощных идей, влияющих на то, как мы думаем».
Более подробную информацию обо мне можно найти на моей домашней странице.
Подпишись на меня в Твиттере.
И на Google + .
