Cuando el American College Testing Board publicó los resultados del rendimiento del SAT de 2013, descubrieron que, una vez más, los niños superaban a las niñas en la sección de matemáticas del examen. De hecho, esta diferencia de sexo fue la última entrada en una tendencia ininterrumpida que data de la década de 1970.
Y las guerras de blog comenzaron.
Según el Dr. Mark Perry, del conservador American Enterprise Institute , esta "gran brecha de género de +30 puntos en el SAT" es una clara indicación de que "hay diferencias innatas por género en la capacidad matemática" y por lo tanto "cierre" la brecha laboral de género STEM puede ser un intento fútil de diseñar socialmente un resultado antinatural e inalcanzable ".
Aquellos que miran de reojo las diferencias sexuales piden diferir. Según la profesora de psicología de la Universidad de Wisconsin-Madison, Janet Hyde, "Ya no hay diferencias de género en el rendimiento matemático. Entonces, los padres y maestros necesitan revisar sus pensamientos sobre esto. Los estereotipos son muy, muy resistentes al cambio, pero como científico tengo que desafiarlos con datos ".
El objetivo de este blog es explicar cómo estos puntos de vista aparentemente divergentes pueden ser correctos e incorrectos al mismo tiempo. La clave es apreciar el significado completo de las palabras del compañero blogger, el Dr. Steve Stewart-Williams:
Comencemos con un hecho simple: la mayoría de las mujeres no tienen la aptitud adecuada para ser profesores en los departamentos superiores de STEM. Esto es desafortunado, tal vez, pero es verdad. También es cierto, sin embargo, que la mayoría de los hombres no tienen la aptitud adecuada. Solo una pequeña minoría de personas lo hace. El fenómeno que intentamos explicar no es por qué la mitad de la población (hombres) puede hacerlo, mientras que la mitad de la población (mujeres) no puede hacerlo. La mayoría de la población no puede, y de la pequeña fracción que puede, algunos son hombres y otros son mujeres. La única pregunta es: ¿por qué la pequeña fracción de hombres que trabajan en campos de STEM hoy en día es un poco más grande que la pequeña fracción de mujeres?
Para apreciar por completo la sabiduría de hacer la pregunta de esta manera, considere que el puntaje de SAT en matemáticas se otorga a las admisiones universitarias a las principales universidades públicas estadounidenses. Para las mejores escuelas de ingeniería, es 630-800. Ahora considere este desglose de los datos SAT publicados recientemente:
Primero, observe que solo el 7.2% de los 1.7 millones de estudiantes que fueron evaluados en 2012 obtuvieron un puntaje en el rango de "genio" (700-800). De ese pequeño porcentaje, el 4.5% eran hombres y el 2.7% eran femeninos, una proporción de hombres a mujeres de 1.6 a 1. Sólo el 17.9% obtuvo una calificación en la categoría "superior al promedio" (600-690), y el masculino la proporción de mujeres es mucho más estrecha (1.2 a 1). Finalmente, casi el 30% obtuvo una calificación en la categoría "promedio" (500-590), y aproximadamente la mitad eran hombres y la mitad mujeres. la proporción es de aproximadamente 1: 1.
Por lo tanto, simplemente no es el caso que cada hombre supere a todas las mujeres en matemáticas, ni siquiera es el caso de que la mayoría de los hombres superen a la mayoría de las mujeres en matemáticas. Sin embargo, esta suele ser la conclusión extraída en la prensa popular cuando se informan los puntajes de rendimiento del SAT.
De hecho, algunos afirman que esta diferencia de 32 puntos no solo constituye una prueba de superioridad masculina innata en las matemáticas, sino que afirman que es una evidencia de la superioridad masculina en general. La sección de comentarios que sigue al artículo de Perry es bastante reveladora al respecto. Muchos interpretan esta diferencia sexual de 32 puntos en una subsección de un examen de ingreso a la universidad de papel y lápiz como apoyo al patriarcado como el "orden humano natural".
Entonces, veamos más de cerca lo que significa la diferencia de 32 puntos. En primer lugar, compare el gráfico del blog de Perry con los mismos datos rediseñados utilizando toda la gama de puntajes SAT.
Observe cómo la "enorme" diferencia sexual realmente parece bastante pequeña cuando el eje Y se dibuja con más veracidad.
Ahora compare las distribuciones de los puntajes SAT de matemáticas masculinos y femeninos en el siguiente gráfico:
Observe cuán similares son las distribuciones y cuán cerca están las medias de las distribuciones.
Entonces, si realmente hay muy poca diferencia en el rendimiento entre la gran mayoría de hombres y mujeres, ¿cómo podría una diferencia de 32 puntos ser estadísticamente significativa?
No hay ningún secreto para esto. Es simplemente una cuestión de tamaño de muestra y variabilidad: cuanto más grande es la muestra y más estrechamente agrupadas las puntuaciones, menor es la diferencia necesaria para alcanzar la significación estadística. Un total de casi 1.7 millones de estudiantes tomaron los exámenes SAT en 2013. Los puntajes matemáticos variaron de 200 a 800 puntos, se distribuyeron normalmente con una media general de 514, y un "promedio extendido" de puntajes alrededor de esa media (desviación estándar) de un poco más de 100 puntos (sd = 118). Con un tamaño de muestra normalmente distribuido tan grande con puntajes tan estrechamente agrupados, incluso una pequeña diferencia en el desempeño promedio sería estadísticamente significativa.
Debido a que las pruebas de significación a veces pueden ser engañosas, las publicaciones científicas suelen requerir otras estadísticas para evaluar la importancia de un resultado. Los más comunes son las evaluaciones de las pruebas de tamaño del efecto que le indican qué tan grande es el efecto. Utilizando los datos publicados en el panel SAT (Mean male = 521, sd = 121; mean female = 499, sd = 114), resulta que aproximadamente el 3% de la variabilidad en los puntajes SAT de matemáticas se puede atribuir al sexo del examinador; El 97% se debe a otros factores, presumiblemente diferencias en el entrenamiento y la aptitud natural en matemáticas (d de Cohen = .37, tamaño del efecto r-cuadrado = .03).
Ahora bien, si los hombres y las mujeres son aproximadamente los mismos en términos de aptitud matemática, ¿cómo explicamos estos hechos?
En mi próxima publicación de blog, descubriremos la respuesta.
Copyright 17 de marzo de 2014 Dra. Denise Cummins
El Dr. Cummins es psicólogo investigador, miembro de la Asociación de Ciencias Psicológicas y autor de Good Thinking: Siete ideas poderosas que influyen en nuestra forma de pensar.
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