Jak duże są empirycznie obserwowane różnice między płciami?
[...] w artykule Beckmanna i Menkoffa „Czy kobiety będą kobietami?” jedną z największych odnalezionych znaczących statystycznie różnic jest coś, co autorzy nazywają „zachowaniem turniejowym” wśród włoskich kobiet i mężczyzn zarządzających funduszami (2008, s. 379). Wykorzystanie profesjonalnych zarządców funduszy jako uczestników badań jest udoskonaleniem w porównaniu do niektórych wcześniejszych badań opisanych w literaturze i odnoszących się do kwestii relacji płci i Wall Street, gdyż mężczyźni i kobiety, którzy sami dokonują wyboru zawodu finansowego, mogą mieć inne cechy charakteru niż cała populacja studentów studiów pierwszego stopnia, którzy często biorą udział w wielu innych badaniach. Ale czy odpowiedź twierdząca autorów na ich własne pytanie jest faktycznie uzasadniona? Zapytani, czy mając portfel, który do tej pory osiągał wyniki przekraczające oczekiwania, zarządzający funduszem „zmniejszyliby relatywny poziom ryzyka, aby zmieścić się w oczekiwaniach” - 82% włoskich menedżerek odpowiedziało twierdząco w porównaniu do 57% włoskich menedżerów. 18% menedżerek i 39% menedżerów odpowiedziało, że „nie zmieniliby”, podczas gdy żadna kobieta i 5% mężczyzn odpowiedziało, że „zwiększyliby ryzyko”.
W tym przykładzie wyraźnie widać, że kobiety i mężczyźni są jednocześnie do siebie podobni, ale również od siebie różni. Jeśli unikanie ryzyka uważane jest za „kobiece”, to wydaje się, że 57% mężczyzn menedżerów przebadanych przez Beckmanna i Menkoffa to „kobiety”. Z drugiej strony, jeśli nieobniżanie ryzyka jest „męskie”, to 18% menedżerek jest najwyraźniej „mężczyznami”. Wodpowiedzi na pytanie postawione przez autorów: „Czy kobiety będą kobietami?”, odpowiedź wydaje się brzmieć: pewna liczna kobiet „nie będzie”, podczas gdy większość mężczyzn „jest”. Taka analiza powinna zasiać pewne wątpliwości co do idei, iż skłonność do ryzyka jest cechą skorelowaną z płcią.
Analiza nakładania się [wartości] może również zostać sformalizowana w sposób, który ułatwi porównania krzyżowe. Czytelnicy mogą być zaznajomieni ze „wskaźnikiem segregacji zawodowej”, który długo wykorzystywany był do badania segregacji zawodów ze względu na płeć (Reskin 1993; Blau, Ferber et al. 2010, s. 135), czy matematycznym ekwiwalentem „wskaźnika niepodobieństwa” (również nazywanym „D Duncana”), który od dawna był wykorzystywany do badania segregacji mieszkaniowej ze względu na rasę (Duncan i Duncan 1955). Reprezentują one procent kobiet i mężczyzn (czarnych lub białych), którzy musieliby zmienić swój zawód (miejsce zamieszkania), aby odzwierciedlać identyczny podział pomiędzy płciami (rasami) [...] W przedstawionym powyżej przykładzie menedżerów funduszy, można wyliczyć „wskaźnik podobieństwa” lub „wartość IS” na 75%. Przy pomocy jednej liczby można podsumować dane Beckmanna i Menkoffa, a liczba ta wskazuje, że menedżerki i menedżerowie funduszy są raczej do siebie podobni niż różni. Podczas gdy „wskaźnik podobieństwa” sprawdza się w przypadku zmiennych kategorycznych, to istotny rozmiar różnic płci w zachowaniu mierzony przy pomocy zmiennych ciągłych przyjęło się w literaturze psychologicznej mierzyć przy pomocy „wyniku d”, nazywanym również „d Cohena” lub (jako jedna miara) „efekt rozmiaru”.
[...] Jak tradycyjnie zakłada się w psychologicznej literaturze na temat różnic między płciami, pozytywna wartość d reprezentuje przypadek, w którym wynik mężczyzn przekroczył wynik dla kobiet, a negatywna odwrotnie. Biorąc pod uwagę przypadek idealny, w którym zmienna charakteryzuje się rozkładem normalnym i posiada takie samo odchylenie standardowe dla kobiet i mężczyzn, różnica między wysokimi i niskimi d wynikami jest zilustrowana na rysunku:
Wykres w części (a) na rysunku 3 ilustruje dwa rozkłady, których różnica mierzona jest jako d ≈ 2,6. Ten rozkład jest zbliżony do rzeczywistego światowego rozkładu [pomiarów] wzrostu kobiet i mężczyzn (Eliot 2009, s. 12). Ciemny obszar zachodzący na obydwa wykresy przedstawia część wspólną, podobieństwo. Większe, jaśniejsze części pod każdym z wykresów, które nie nachodzą na siebie, przedstawiają różnice. Średnie wzrostu dorosłych mężczyzn i kobiet w codziennym życiu są dostrzegalnie różne, chociaż istnieje znaczne zróżnicowanie w obrębie obu tych grup, a niektóre średnie są wspólne. Różnice między płciami odnoszące się do prędkości rzutu czy odległości rzutu również mają tendencję do osiągania wyższych wyników d, około 2 (Hyde 2005, s. 585). Wykres w części (b) obrazuje d ≈ 0,35. Podczas gdy część (a) jest głównie jasna, część (b) rysunku 3 jest głównie ciemna (zdecydowanie większa część wspólna w stosunku do części nie wspólnych).
A więc jak duże są empirycznie obserwowane różnice między płciami? Przeprowadzona przez Hyde’a (2005) meta-analiza 124 badań wskazujących na wpływ płci na wyniki w testach matematycznych i kompetencji werbalnych, w testach dotyczących komunikacji, osobowości, samooceny, zachowań motorycznych (takich jak rzucanie) zakończyła się wnioskami, że 78% opisanych różnic między płciami było mniejszych niż d = 0,35. Dodatkowo, metaanaliza 150 badań nad skłonnością do ryzyka przeprowadzona przez badaczy behawioralnych Jamesa P. Byrnesa, Davida C. Millera i Williama D. Schafera pokazała średnią ważoną wartość wyniku d na poziomie 0,13. Najwyższy wynik d osiągnął 1,45, a najniższy – 1,23 (wskazujący, że kobiety cechuje wyższa skłonność do ryzyka), z 60% skupionymi między – 0,8 a 0,49. Metaanaliza różnic pomiędzy płciami w „impulsywności” przeprowadzona przez psycholożki Cathherine P. Cross, Lee T. Copping i Anne Campbell także analizuje niektóre czynniki istotne dla skłonności do ryzyka, takie jak wrażliwość na kary i nagrody, poszukiwanie wrażeń, zdolność do kontroli swojego zachowania. Analizując 741 pomiarów wskazujących na korelację, odkryły, że różnice pomiędzy płciami w wielu przypadkach nie występowały lub były odwrotne do pierwotnie założonych, z największą różnicą znaczącą statystycznie dla wartości d = 0,41 (dla poszukiwania wrażeń) (Cross, Copping et al. 2011). W przeglądzie 24 artykułów na temat płci i ryzyka, dla których obliczono d lub wskaźnik podobieństwa, Nelson (2012) odkryła, że różnice są statystycznie nieistotne, a spośród tych statystycznie istotnych większość wartości d była mniejsza niż 0,50 a większość wartości IS przekraczało 0,80. Z takimi zakresami wartości d i IS można się często mylić, jeśli domniemywa się, że kobieta wykazuje mniejszą skłonność do ryzyka lub że osoba wykazująca taką niską skłonność do ryzyka to kobieta.
„Jednakowość”, w odniesieniu do wykresów takich jak na rysunku 3, oznaczałaby całkowicie identyczne rozkłady, podczas gdy proste binarne rozumienie „różnicy” oznaczałoby, że rozkłady w ogóle na siebie nie nachodzą. Dla analizowanych tutaj zachowań – szczególnie zachowań ryzykownych – bardziej odpowiednim wykresem jest wykres (b) na rysunku 3, obrazujący w znacznym stopniu empirycznie potwierdzone podobieństwa i niewielką ilość różnic.
Był to fragment artykułu Nelson J. A.,
Czy przywództwo kobiet w biznesie zapobiegłoby globalnemu kryzysowi finansowemu? Wnioski dla nauczania o relacjach płci, zachowaniu i ekonomii,
ekologiasztuka.pl/pdf/f0126_Nelson.pdf, s. 9-12.
Polecam zapoznać się z całym tekstem.
Komentarze (20)
najlepsze
W jaki sposób wskazanie, że różnice między płciami są mniejsze niż się powszechnie uważa, miałoby uzasadniać tezę, że gdyby kobiety rządziły gospodarką to uniknęlibyśmy kryzysu? Przecież, żeby tak twierdzić trzeba by było zająć stanowisko przeciwne: że kobiety i mężczyźni istotnie się różnią. Autorka artykułu - kierująca katedrą ekonomii
A jeśli rola wymagająca dostosowania się do jej reguł powoduje wyraźne zniwelowanie różnic między zachowaniami mężczyzn i kobiet, to znaczy że są one przede wszystkim
99,9% naszego DNA jest takie samo, jak DNA innych ludzi. Ale czy ten 0,1% nie odróżnia nas od innych wystarczająco? Można przypuszczać, że istnieją cechy, w przypadku których nawet małe różnice mogą skutkować dużymi efektami, a jeszcze większe konsekwencje może mieć cały zbiór takich "drobnych" różnic - więc jakie znaczenie tak naprawdę ma to, że statystyczny rozrzut jest niewielki?
Co do pierwszego przedstawionego badania, co