जब अमेरिकन कॉलेज परीक्षण बोर्ड ने 2013 सैट प्रदर्शन के परिणाम जारी किए, तो उन्होंने पाया कि, एक बार फिर, लड़कों ने परीक्षा के गणित अनुभाग पर लड़कियों से बेहतर प्रदर्शन किया। वास्तव में, यह सेक्स अंतर 1 9 70 के दशक की एक निरंतर प्रवृत्ति में नवीनतम प्रविष्टि था।
और ब्लॉग युद्ध शुरू हुआ।
रूढ़िवादी अमेरिकन एंटरप्राइज इंस्टीट्यूट के डॉ। मार्क पेरी के मुताबिक, "एसएटी पर 30 अंकों वाला बड़ा अंतर", यह एक स्पष्ट संकेत है कि "गणितीय क्षमता के लिए लिंग के कुछ सहज अंतर हैं" और "बंद एसटीईएम लैंगिक रोजगार की खाई सामाजिक रूप से एक अप्राकृतिक, और अप्राप्य, परिणाम इंजीनियरिंग इंजीनियरिंग में एक बेकार प्रयास हो सकता है। "
जो लोग सेक्स मतों पर आक्षेप दिखते हैं, वे अलग-अलग हैं। विस्कॉन्सिन-मैडिसन के मनोविज्ञान विश्वविद्यालय के प्रोफेसर जेनेट हाइड के अनुसार, "गणित के प्रदर्शन में अब सिर्फ लिंग अंतर नहीं है। इसलिए माता-पिता और शिक्षकों को इसके बारे में अपने विचारों को संशोधित करने की आवश्यकता है। स्टैरियोटाइप बहुत बदलते हैं, बहुत प्रतिरोधी हैं, लेकिन एक वैज्ञानिक के रूप में मुझे उन्हें डेटा के साथ चुनौती देना पड़ता है। "
इस ब्लॉग का उद्देश्य यह समझाना है कि एक ही समय में ये प्रतीत होता है कि भिन्न विचार सही और गलत हो सकते हैं। कुंजी, साथी ब्लॉगर, डॉ स्टीव स्टीवर्ट-विलियम्स के शब्दों का पूरा अर्थ प्रशंसा कर रही है:
आइए एक साधारण तथ्य से शुरू करें: ज्यादातर महिलाएं एसईईएम विभागों के शीर्ष पर प्रोफेसरों के लिए सही योग्यता नहीं रखते हैं। यह दुर्भाग्यपूर्ण है, शायद, लेकिन यह सच है। यह भी सच है, हालांकि, कि ज्यादातर पुरुष सही योग्यता नहीं है! केवल एक छोटा अल्पसंख्यक लोग करते हैं इस घटना को हम समझाने की कोशिश कर रहे हैं, इसलिए आधे आबादी (पुरुष) ऐसा नहीं कर सकती जबकि आधे आबादी (महिलाएं) नहीं कर सकतीं। ज्यादातर आबादी नहीं, और छोटे हिस्से का, जो कर सकते हैं, कुछ पुरुष हैं और कुछ महिलाएं हैं एकमात्र सवाल यह है कि आज के दिनों में पुरुषों के छोटे से हिस्से में महिलाओं के छोटे अंशों की तुलना में थोड़ा बड़ा क्यों है?
इस तरह से सवाल पूछने के ज्ञान की पूरी तरह से सराहना करने के लिए, विचार करें कि एसएटी गणित स्कोर श्रेणी में शीर्ष अमेरिकी सार्वजनिक विश्वविद्यालयों के प्रवेश के लिए शीर्ष इंजीनियरिंग स्कूलों के लिए, यह 630-800 है अब हाल ही में प्रकाशित एसएटी डेटा के इस टूटने पर विचार करें:
सबसे पहले, ध्यान दें कि 1.7 मिलियन छात्रों का केवल 7.2% जो 2012 में परीक्षण किया गया था "प्रतिभा" (700-800) श्रेणी में रन बनाए। उस छोटे प्रतिशत में, 4.5% पुरुष थे और 2.7% महिला थे- 1.6 से 1 के बीच एक पुरुष-से-महिला अनुपात। "औसत औसत" श्रेणी (600-690) में केवल 17.9%, और पुरुष- महिला अनुपात बहुत संकरा (1.2-1) है अंत में, लगभग "औसत" श्रेणी (500-590) में लगभग 30% अंक हैं, और लगभग आधा पुरुष थे और आधा महिला थे; अनुपात लगभग 1: 1 है
इसलिए यह ऐसा मामला नहीं है कि प्रत्येक पुरुष हर महिला को गणित के मुकाबले बेहतर कर देता है, और न ही ऐसा मामला भी है कि अधिकांश पुरुष गणित के अधिकांश महिलाओं को मात देते हैं। फिर भी यह आम तौर पर लोकप्रिय प्रेस में निष्कर्ष निकाला जाता है, जब सैट प्रदर्शन स्कोर की सूचना दी जाती है।
वास्तव में, कुछ का दावा है कि यह 32-बिंदु के अंतर में गणित में सहज पुरुष श्रेष्ठता का सबूत नहीं है, उनका दावा है कि यह कुल पुरुष श्रेष्ठता का सबूत है। पेरी के अनुच्छेद के बाद टिप्पणी अनुभाग इस संबंध में काफी कह रहा है। कई लोगों ने "प्राकृतिक मानव आदेश" के रूप में पितृसत्ता के समर्थन के रूप में एक कागज और पेंसिल महाविद्यालय प्रवेश परीक्षा के उप-भाग पर 32-बिंदु लिंग अंतर की व्याख्या की है।
तो चलो 32-बिंदु के अंतर का मतलब क्या है पर अधिक बारीकी से देखते हैं। सबसे पहले, पेरी के ब्लॉग से ग्राफ की तुलना करें, एसएटी स्कोर की पूरी श्रृंखला का उपयोग करके वही डेटा दोबारा किया गया है।
ध्यान दें कि "विशाल" सेक्स अंतर वास्तव में काफी छोटा होता है जब Y- अक्ष अधिक सच्चाई से खींचा जाता है।
अब निम्न ग्राफ में पुरुष और महिला गणित एसएटी स्कोर के वितरण की तुलना करें:
नोटिस कैसे वितरण समान हैं, और वितरण के साधन एक साथ कितने करीब हैं
इसलिए यदि पुरुषों और महिलाओं के विशाल बहुमत के बीच प्रदर्शन में वास्तव में बहुत कम अंतर है, तो 32-बिंदु का अर्थ अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कैसे हो सकता है?
इस के लिए कोई रहस्य नहीं है यह केवल नमूना आकार और परिवर्तनशीलता का मामला है: नमूना बड़ा और स्कोर को और अधिक कसकर संकुचित किया गया, सांख्यिकीय महत्व को प्राप्त करने के लिए आवश्यक अंतर। लगभग 1.7 मिलियन छात्रों ने 2013 में सैट परीक्षा ली थी। गणित के स्कोर 200 से 800 अंकों के थे, सामान्य रूप से 514 के समग्र अर्थ के साथ वितरित किए जाते थे, और इसका मतलब है कि (मानक विचलन) के आसपास स्कोर का "औसत प्रसार" थोड़ा सा 100 अंक (एसडी = 118) एक सामान्य रूप से वितरित नमूना आकार के साथ जो इस तरह के कसकर क्लस्टर्ड स्कोर के साथ बड़े, औसत प्रदर्शन में भी एक छोटा अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होगा
क्योंकि कभी-कभी महत्वपूर्ण परीक्षाएं भ्रामक हो सकती हैं, वैज्ञानिक पत्रिकाओं को आमतौर पर एक परिणाम के महत्व का आकलन करने के लिए अन्य आंकड़े की आवश्यकता होती है। सबसे आम प्रभाव आकार के परीक्षणों का आकलन है जो आपको बताते हैं कि प्रभाव कितना बड़ा है एसएटी बोर्ड (माइन पुरुष = 521, एसडी = 121; मादा = 49 9, एसडी = 114) से जारी आंकड़ों का उपयोग करना, यह पता चला है कि एसएटी गणित के स्कोर में लगभग 3% परिवर्तनशीलता के लिंग का श्रेय दिया जा सकता है परीक्षक; 97% अन्य कारकों के कारण-संभवतः गणित में प्रशिक्षण और प्राकृतिक योग्यता में अंतर (कोहेन के डी = .37, प्रभाव आकार आर-वर्ग = .03)।
अब अगर पुरुष और महिला गणित की योग्यता के मामले में समान हैं, तो हम इन तथ्यों को कैसे समझा सकते हैं:
मेरे अगले ब्लॉग पोस्ट में, हम जवाब खोज करेंगे।
कॉपीराइट 17 मार्च, 2014 डॉ। डेनिस कमिंस
डा। कमिन्स एक मनोचिकित्सक के लिए एक मनोचिकित्सक, एक मनोवैज्ञानिक विज्ञान के लिए सहयोगी और गुड थिंकिंग के लेखक हैं: सात शक्तिशाली विचार जो हम सोचते हैं कि जिस तरह से हम सोचते हैं
मेरे बारे में अधिक जानकारी मेरे होमपेज पर मिल सकती है।
ट्विटर पर मुझे फॉलो करें।
और Google + पर
