Lorsque l'American College Testing Board a publié les résultats du test SAT 2013, ils ont constaté que, encore une fois, les garçons ont surpassé les filles dans la section des mathématiques du test. En fait, cette différence de sexe était la dernière entrée dans une tendance ininterrompue remontant aux années 1970.
Et les guerres de blog ont commencé.
Selon le Dr Mark Perry de l' American Enterprise Institute conservateur, ce «fossé entre hommes et femmes sur le SAT», énorme et statistiquement significatif, indique clairement qu'il existe «des différences innées selon le sexe pour la capacité mathématique» et donc «la fermeture». le fossé des emplois entre les sexes dans les STEM peut être une tentative futile d'ingénierie sociale d'un résultat artificiel et irréalisable. "
Ceux qui se méfient des différences entre les sexes sont différents. Selon Janet Hyde, professeure de psychologie à l'Université du Wisconsin-Madison, «il n'y a plus de différences entre les sexes en matière de performance mathématique. Les parents et les enseignants doivent donc réviser leurs pensées à ce sujet. Les stéréotypes sont très, très résistants au changement, mais en tant que scientifique, je dois les mettre au défi avec des données. "
Le but de ce blog est d'expliquer comment ces points de vue apparemment divergents peuvent être à la fois bons et faux en même temps. La clé est d'apprécier la pleine signification des mots de son collègue blogueur, le Dr Steve Stewart-Williams:
Commençons par un simple fait: La plupart des femmes n'ont pas la bonne aptitude à être professeurs dans les meilleurs départements STEM. C'est malheureux, peut-être, mais c'est vrai. Il est également vrai, cependant, que la plupart des hommes n'ont pas la bonne aptitude! Seule une petite minorité de personnes le font. Le phénomène que nous essayons d'expliquer n'est pas pourquoi la moitié de la population (les hommes) peut le faire alors que la moitié de la population (les femmes) ne le peut pas. La plupart de la population ne peut pas, et de la fraction minuscule qui peut, certains sont des hommes et certains sont des femmes. La seule question qui se pose est la suivante: pourquoi la petite fraction des hommes qui travaillent dans les domaines des STEM est-elle aujourd'hui un peu plus grande que la fraction infime des femmes?
Pour apprécier pleinement la sagesse de poser la question de cette façon, considérons que la note de mathématiques SAT varie pour les admissions à l'université dans les meilleures universités publiques américaines. Pour les meilleures écoles d'ingénieurs, il s'agit du 630-800. Considérons maintenant cette répartition des données SAT récemment publiées:
Tout d'abord, notez que seulement 7,2% des 1,7 million d'élèves qui ont été testés en 2012 ont obtenu un score de «génie» (700-800). De ce minuscule pourcentage, 4,5% étaient des hommes et 2,7% étaient des femmes – un ratio hommes-femmes de 1,6 à 1. Seulement 17,9% ont obtenu un score dans la catégorie «au-dessus de la moyenne» (600-690), et le le ratio des femmes est beaucoup plus faible (1,2 à 1). Enfin, près de 30% ont obtenu un score dans la catégorie «moyenne» (500-590) et environ la moitié étaient des hommes et la moitié des femmes; le rapport est à peu près 1: 1.
Il n'est donc pas vrai que chaque mâle surclasse toutes les filles en maths, et il n'est même pas vrai que la majorité des hommes surpasse la majorité des filles en maths. Pourtant, c'est généralement la conclusion tirée dans la presse populaire lorsque les scores de performance SAT sont signalés.
En fait, certains prétendent que cette différence de 32 points ne constitue pas seulement une preuve de la supériorité masculine innée en mathématiques, ils prétendent que c'est une preuve de supériorité masculine en général. La section des commentaires qui suit l'article de Perry est très révélatrice à cet égard. Beaucoup interprètent cette différence de sexe de 32 points sur une sous-section d'un examen d'entrée au collège papier-crayon comme support pour le patriarcat comme «l'ordre humain naturel».
Examinons donc de plus près ce que signifie la différence de 32 points. Tout d'abord, comparez le graphique du blog de Perry avec les mêmes données redessinées en utilisant la gamme complète des scores SAT.
Notez que la différence de sexe "énorme" apparaît en réalité assez petite lorsque l'axe des Y est plus fidèlement tracé.
Maintenant, comparez les distributions des scores SAT mathématiques masculins et féminins dans le graphique suivant:
Notez à quel point les distributions sont similaires et à quel point les moyennes des distributions sont proches.
Donc, s'il y a en fait très peu de différence de performance entre la grande majorité des hommes et des femmes, comment une différence moyenne de 32 points pourrait-elle être statistiquement significative?
Il n'y a pas de secret à cela. Il s'agit simplement de la taille et de la variabilité de l'échantillon: plus l'échantillon est grand et plus les scores sont serrés, plus la différence nécessaire pour atteindre la signification statistique est faible. Au total, près de 1,7 million d'étudiants ont passé les tests SAT en 2013. Les scores en mathématiques allaient de 200 à 800 points, étaient normalement distribués avec une moyenne générale de 514 et une «moyenne» des scores autour de cette moyenne (écart-type) de un peu plus de 100 points (sd = 118). Avec une taille d'échantillon normalement distribuée aussi grande avec des scores très serrés, même une infime différence de performance moyenne serait statistiquement significative.
Parce que les tests de signification peuvent parfois être trompeurs, les revues scientifiques ont généralement besoin d'autres statistiques pour évaluer l'importance d'un résultat. Les plus courantes sont les évaluations des tests de taille d'effet qui vous indiquent l'ampleur de l'effet. En utilisant les données publiées par le panel SAT (Mâle moyen = 521, sd = 121, femelle moyenne = 499, sd = 114), il s'avère qu'environ 3% de la variabilité des scores mathématiques SAT peut être attribuée au sexe de la population. testeur; 97% est dû à d'autres facteurs – probablement des différences d'entraînement et d'aptitudes naturelles en mathématiques (Cohen d = 0,37, taille de l'effet r-carré = 0,03).
Maintenant, si les hommes et les femmes sont à peu près les mêmes en termes d'aptitudes mathématiques, comment pouvons-nous expliquer ces faits:
Dans mon prochain article de blog, nous découvrirons la réponse.
Copyright 17 mars 2014 Dr. Denise Cummins
Le Dr Cummins est psychologue de recherche, membre de l'Association for Psychological Science et auteur de Good Thinking: Sept idées puissantes qui influencent notre façon de penser.
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