Гендерный мозг. Современная нейробиология развенчивает миф о женском мозге  - читать онлайн книгу. Автор: Джина Риппон cтр.№ 19

В 1974 году вышла влиятельная книга Элеанор Маккоби и Кэрол Джеклин под названием «Психология половых различий». В этой книге были проработаны многолетние исследования, авторы которых заявили о найденных различиях между мужчинами и женщинами по многим параметрам, от чувствительности к прикосновениям до агрессии³³. Что Маккоби и Джеклин действительно обнаружили, продираясь через восемьдесят шесть категорий якобы существующих половых различий (от зрения и слуха до любопытства, плаксивости и щедрости в пожертвованиях), так это огромное количество усилий, которое потратили психологи на изучение этого вопроса.

Пожалуй, только в одной работе доказательства можно считать достоверными: у девочек лучше развиты вербальные способности, а у мальчиков – способность к пространственному восприятию, умение обращаться с цифрами, более выражена физическая и словесная агрессия.

Но Маккоби и Джеклин не до конца опровергли миф о половых различиях, который бытовал в то время, хотя иногда выводы из этой работы, особенно те, которые относятся к «вербальным» женщинам и «пространственным» мужчинам, стали рассматривать как достоверные характеристики или доказанный «факт». Как мы увидим, это приводит нас к области столь же масштабной, что и популярная литература по самопомощи и интерпретации данных, полученных в результате изучения мозга методами визуализации. И следовательно – к всеобщей вере в различия мужчин и женщин.

О чем не сказали Маккоби и Джеклин в своей книге, так это о том, что на самом деле различие маленькое. Если вы знаете, какого пола человек, это не значит, что вы можете предсказать его результат выполнения теста на вербальные способности (или умение парковать машину). К тому же авторы не рассматривали способ измерения этих качеств или достоверность измерительных инструментов экспериментаторов. Если вы изучаете пространственные навыки, то все ли тесты дадут один и тот же результат? Вы уверены, что изучаете репрезентативную выборку участников? Нужно ли вам учитывать их различия, скажем, в уровне образования? И вообще, насколько правильные сравнения вы используете для анализа полученных данных?

Когда различия не будут различиями?

Слово «различие» представляет собой пример того, как использование термина в психологии может не соответствовать его значению в общей лексике. В самом широком смысле слово «различный» явно означает «не тот же самый». Предположим, вы путешествуете на остров, и вам говорят, что там можно встретить два разных племени, и описывают, чем эти племена отличаются друг от друга. Затем вы знакомитесь с их отдельными характеристиками. Например, представители Племени 1 могут иметь рост, в среднем, сто семьдесят сантиметров, а Племени 2 – сто двадцать. Или люди Племени 1 носят длинные прямые черные волосы, а в Племени 2 – курчавые блондины с короткими волосами. Вероятно, вы можете догадаться, что «различный» значит здесь «явно отличающийся», поэтому если вы встретите высокого человека с длинными прямыми черными волосами (то есть человека с характерной внешностью), то будете уверены в том, что он принадлежит к Племени 1 – и достоверно отличается от представителя Племени 2, коротышки с короткими курчавыми светлыми волосами. Но из психологических исследований, посвященных половым различиям, вы, скорее всего, не сможете сделать столь однозначные выводы.

В психологии слово «различный» часто используется в его статистическом значении: средние баллы двух исследуемых групп достаточно далеки друг от друга, чтобы пересечь некий статистический порог. Вы можете сказать, что измеренная вами величина «отличается» в двух группах. Но это часто скрывает очень важный вопрос: как именно отличается? Каждая из двух групп получает какое-то количество баллов за измеренные параметры, и эти баллы распределяются вокруг среднего значения. Получившиеся два набора значений могут существенно перекрываться. Другими словами, вы не можете достоверно сказать, как член одной из групп выполнит задание или сколько баллов он получит в личностном тесте. И вы не можете определить на основании количества баллов, которое получил участник, к какой группе он относится. Эти группы на самом деле имеют гораздо больше сходств, чем различий. Поэтому хотя и существует статистическая разница, это не всегда значимое отличие.

Один из способов измерения степени пересечения двух групп заключается в определении величины эффекта³⁴. Чтобы ее рассчитать, нужно вычесть средний балл одной группы из среднего балла другой, а потом разделить разность на величину изменчивости в двух группах. Допустим, вы хотите узнать, кто быстрее решает кроссворды: любители чая или кофе. Вы собираете данные, вычитаете средний балл чаелюбов из среднего балла кофеманов и делите на величину стандартного отклонения – это показатель дисперсии (разброса значений), который показывает широту распределения баллов в каждой группе. В результате вы получите «величину эффекта» для различия между теми, кто пьет чай, и теми, кто предпочитает кофе.

Величина эффекта показывает, насколько значимыми являются различия между группами. Психологи говорят о «статистически значимых различиях», и, строго говоря, так оно и есть. Однако различия могут быть незначительными и в действительности не оказывать влияния на решение принять на работу представителя одной группы, а не другой (или пригласить для отгадывания кроссворда любителя кофе или чая). Когда вы говорите о чем-то столь же важном, как результаты исследования половых различий, то вы должны четко объяснить, что имеете в виду. Если величина эффекта небольшая (около 0,2), то различия между баллами в двух группах могут быть статистически «значимыми». Но на самом деле на основании этих различий вы не можете точно определить, к какой группе принадлежит участник или что могут или не могут делать представители той или иной группы.

Если две группы явно различаются, то величина эффекта будет довольно большой. Самый яркий пример – это различие роста мужчин и женщин. Средняя величина эффекта составляет примерно 2,0, то есть мужчины и женщины отличаются существенно: девяносто восемь процентов представителей более высокой группы будут выше среднего роста низкой группы³⁵. Однако, даже если величина эффекта большая, то значения, измеренные в двух группах, будут пересекаться на тридцать процентов.

Я так подробно останавливаюсь на этом потому, что величина эффекта в большинстве опубликованных исследований половых различий невелика, порядка 0,2 или 0,3. Это значит, что пересечение данных составляет примерно девяносто процентов. Даже «умеренная» величина эффекта 0,5 свидетельствует о пересечении более чем на восемьдесят процентов. Поэтому когда кто-то говорит о половых различиях, нам нужно четко представлять себе, что это почти никогда не означает полного разделения, непересечения данных двух групп. Это также не означает, что они явно различимы, какой бы параметр вы ни оценивали, и если вы знаете пол человека, то вы не можете точно предсказать, насколько хорошо или плохо он выполнит какое-то задание или как поведет себя в конкретной ситуации³⁶.