Roslin hat bei Danisch auf einen interessanten Artikel hingewiesen.
Sex differences in personality are believed to be comparatively small. However, research in this area has suffered from significant methodological limitations. We advance a set of guidelines for overcoming those limitations: (a) measure personality with a higher resolution than that afforded by the Big Five; (b) estimate sex differences on latent factors; and (c) assess global sex differences with multivariate effect sizes. We then apply these guidelines to a large, representative adult sample, and obtain what is presently the best estimate of global sex differences in personality.
Sie verweisen zunächst auf die „Gender Similarities Hypothesis“ , die von eher kleinen Geschlechtsunterschieden ausgeht, obwohl auch dort bei den aufgeführten Unterschieden einige durchaus nicht so kleine vorhanden sind. Dieser werden evolutionäre Theorien gegenüber gestellt.
Danach wird darauf abgestellt, dass die Geschlechtsunterschiede in der Persönlichkeit insbesondere im Zusammenspiel deutlich größere Unterschiede erzeugen:
When two groups differ on more than one variable, many comparatively small differences may add up to a large overall effect; in addition, the pattern of correlations between variables can substantially affect the end result. As a simple illustrative example, consider two fictional towns, Lowtown and Hightown. The distance between the two towns can be measured on three (orthogonal) dimensions: longitude, latitude, and altitude. Hightown is 3,000 feet higher than Lowtown, and they are located 3 miles apart in the north-south direction and 3 miles apart in the east-west direction. What is the overall distance between Hightown and Lowtown? The average of the three measures is 2.2 miles, but it is easy to see that this is the wrong answer. The actual distance is the Euclidean distance, i.e., 4.3 miles – almost twice the “average” value.
Aus meiner Sicht ein gutes Beispiel. Die Geschlechtsunterschiede können sich eben durchaus addieren. Wenn jemand in mehreren Eigenschaften in eine bestimmte Richtung abweicht, dann kann sich daraus eben auch ein anderes Verhalten ergeben, weil sich die Faktoren verstärken. Dabei ist zu bedenken, dass die Unterschiede, wenn man die evolutionären Theorien zugrunde legt, eben auch gut alle in eine bestimmte Richtung verlaufen, weil sie Anpassungen an einen bestimmten evolutionären Druck sind. Es sind keine zufälligen Unterschiede, die sich gegenseitig ausgleichen, auch wenn sie durch zufällige Mutationen entstanden sind, die aber eben einem Selektionsprozess durchlaufen haben.
Zu den Ergebnissen:
The uncorrected multivariate effect size for observed scores was D = 1.49 (with 95% CI from 1.45 to 1.53), corresponding to an overlap of 29%. Correcting for score unreliability yielded D = 1.72, corresponding to an overlap of 24%. The multivariate effect for latent variables was D = 2.71 (with 95% CI from 2.66 to 2.76); this is an extremely large effect, corresponding to an overlap of only 10% between the male and female distributions (assuming normality). On the basis of univariate d’s (Table 2), it might be hypothesized that global sex differences are overwhelmingly determined by the large effect size on factor I, or Sensitivity (d = −2.29). Thus, we recomputed the multivariate effect size for latent variables excluding Sensitivity; the remaining d’s ranged from −.89 to +.54. The resulting effect was D = 1.71 (with 95% CI from 1.66 to 1.75), still an extremely large difference implying an overlap of 24% between the male and female distributions (the corresponding effect size for observed scores, corrected for unreliability, was D = 1.07, implying a 42% overlap). In other words, the large value of D could not be explained away by the difference in Sensitivity, as removing the latter caused the overlap between males and females to increase by only 14%. While Sensitivity certainly contributed to the overall effect size, the large magnitude of global sex differences was primarily driven by the other personality factors and the pattern of correlations among them. It should be noted that Sensitivity is not a marginal aspect of personality; in the 16PF questionnaire, Sensitivity differentiates people who are sensitive, aesthetic, sentimental, intuitive, and tender-minded from those who are utilitarian, objective, unsentimental, and tough-minded. This factor overlaps considerably with “feminine openness/closedness”, identified by Costa and colleagues [49] as a cross-culturally stable dimension of sex differences in personality.
Klingt etwas nach der Unterscheidung zwischen dem empathischen und dem systematischen Gehirn.
Alles Evolution 
Zu dem Paper hat sich Joachim auch schon mal ausgelassen:
http://www.scilogs.de/wblogs/blog/quantenwelt/ber-den-tellerrand/2012-01-06/ein-schlag-f-r-die-genderwissenschaft
(Jetzt kann Haselnuss uns ja mal wieder was vom
Pferd„Zusammenhangsmaß D“ erzählen :D)stimmt, sehe jetzt erst, dass das die Studie war. bei Joachim ist ja auch eine kleine Diskussion dazu vorhanden, ob die Berechnung so erfolgen darf.
würde mich interessieren, wie ihr das hier seht.
„würde mich interessieren, wie ihr das hier seht.“
wir sind NATÜRLICH der meinung, dass du vollkommen recht hast. männer und frauen gehören quasi nicht mal einer gemeinsamen spezies an. mars und venus. einparken und schuhe kaufen. das weiß man doch!!!11
wir sind NATÜRLICH der meinung..
Wenn man so „argumentiert“, muss sich wenigstens nicht mit Statistik plagen 😀
@hottehü
inwiefern vermittle ich dir den Eindruck, dass ich keine Kritik daran zulassen würde oder nur Bestätigung möchte?
@ Christian
Natürlich ist es nicht nur erlaubt, so zu messen/rechnen, sondern realistisch, WEIL die Unterschiede, die auf einzelnen Feldern nur gering sein können, sich aufaddieren, nicht zufällig hin und her schwanken, sondern oft gleichsinnig-geschlechtstypisch abweichen auf VERSCHIEDENEN Feldern, die aber ALLE das Gesamtverhalten beeinflussen und in der Endsumme große Verhaltensunterschiede bewirken.
Wenn ich zufällig schwankende Werte hätte, würden die das Mahalnobis-D nicht erhöhen, das also ein gutes Maß für sich aufsummierende Vershciebungen in einer Richtung auf verschiedenen Feldern (Persönlichkeitsmerkmalen) ist.
Siehe dazu eine Grundsatzüberlegung von Marco Del Giudice (einer der Autoren der anderen Studie):
Klicke, um auf ep07264279.pdf zuzugreifen
@Roslin:
Der Knackpunkt sind die verschiedenen Felder (Dimensionen).
Der Vergleich zum Abstand zwischen Hightown vs. Lowtown ist imho recht gut:
– Wenn ich den Abstand auf der Nord-Süd Achse messe, habe ich einen kleinen Abstand, z.B. 1,2 km
– Wenn ich den Abstand auf der Ost-West Achse messe, habe ich einen kleinen Abstand, z.B. 1,8 km
-> Wenn ich aus beiden Werten einen Durchschnittswert bilde, bleibt der Abstand klein, = 1,5 km
-> Wenn ich diese beiden Abstände geometrisch addiere (=“Luftlinie auf der Landkarte“), dann ist der Abstand schon größer, ca. 2,16 km
– Wenn ich den Höhenunterschied messe, dann ist dieser ebenfalls recht gering, z.B. 0,5 km
-> Wenn ich diesen Wert zum Durchnittschnittswert dazunehme, wird der Abstand in diesem Beispiel kleiner, ca. 1,16 km
-> Wenn ich diesen Wert geometrisch dazuaddiere (=“Luftlinie im Real Life“), dann ist der Abstand noch größer, ca. 2,17 km
Es ist natürlich eine gute Frage, was diese Zahl am Ende besagt. Einzelne Felder können ja, müssen aber nicht additiv zu einem besstimmten Verhalten beitragen.
Was die Zahl aber wohl besagt ist, dass die Geschlechter insgesamt sich klarer unterscheiden lassen, als es manche Genderisten glauben machen wollen.
Wenn ich ein Statistisches Verfahren finden kann, welches dahingehend eindeutige Ergebnisse produziert, dann ist eben nicht viel dran an der Behauptung, dass beide Geschlechter sich bzgl. „traits“ kaum unterscheiden lassen.
(Joachim:
..beim Mahalanobis D ist der Abstand eben nicht _immer_ deutlich größer als die Einzelwerte, sondern genau _nur in dem Maße_, wie die Einzelwerte unkorreliert sind.
Wenn die Einzelwerte unkorreliert sind, so die Annahme, dann bilden sie eine eigene Dimension ab.
Wenn ich 1000x dieselbe Dimension messe (wie Joachim das nahelegt), dann korrelieren diese Meßwerte, und erhöhen den Mahalanobis-Abstand genau nicht.
War wohl ein ziemlich pfiffiges Kerlchen, der Mahalanobis. Eine praktische Anwendung dieses Verfahrens, zur Freistellung eines Objektes (Blaue Kappe des Stiftes) aus einem Video:
Es geht dabei darum, jedes Pixel des einzelnen Bildes dem Objekt zuzuordnen oder nicht zuzuordnen.
Das sieht viellecht trivial aus, aber wer schon mal versucht hat, mit Photoschop ein Objekt alleine über den Farbwert freizustellen weiß bescheid. Und dabei handelt es sich um ein einzelnes Bild, bei dem sich die Lichtverhältnisse nich ständig ändern.
Das ist erst recht nicht zu bewerkstelligen, indem man über die „Meßwerte“ (Rot, Grün, Blau) eines Pixels Durchschnittswerte bildet – Das Verfahren, welches Hyde für die Meßwerte der Geschlechterunterschiede anwendet.
..um bei dem Beispiel zu bleiben, damit es klarer wird:
Wenn ich zu den Meßwerten Rot, Grün und Blau die Helligkeit hinzunehme, dann korreliert diese im gewissen Maße mit den einzelnen Farbwerten. Das ist klar, weil die Helligkeit des Pixels sich aus den einzelnen Werten zusammensetzt. Sie ist keine eigene Dimension.
Der „Einfluß“ der einzelnen Farbwerte auf das Mahalanobis D geht in dem Maße zurück, wie die Helligkeit einfließt, das Mahalanobis D bleibt im Ergebnis exakt gleich.
Wenn ich bei Geschlechterdifferenzen z.B. sowohl „Unterarmlänge“ als auch „Oberarmlänge“ messe, dann wird das – ganz anders als Joachim es darstellt – das Mahalanobis D nicht erhöhen.
Wenn ich zusätzlich z.B. „Empathie“ messe, dann wird das schwächer korrellieren: Es gibt große Frauen mit viel Empathie, kleine Frauen mit viel Empathie, große Frauen mit wenig empathie etc. Dabei wird sich das D schon deutlicher erhöhen.
Den Joachim müssen ja Geschlechtsunterschiede ziemlich stören.
Deswegen stören ihn auch errechnete Größen in einer imaginären Einheit die eine wesentlich bessere Unterscheidung der Geschlechter ergeben.
Ist es nicht gerade Physik und Wissenschaft Berechnungsregeln zu finden mit denen Anhand von verschiedenen Meßgrößen die alleine für sich kaum die gewünschte Korrelation liefern deutlicher werden?
Doch diese Berechnungsregeln werden von Joachim als unzulässige „Verfälschung“ der eigentlichen Messgrößen angesehen.
Aber ist die Verfälschung nicht schon das Beschränken auf Messgrößen für die der Mensch glaubt sichere Messverfahren gefunden zu haben?
Könnte es nicht noch weitere Messgrößen geben die der Mensch noch nicht entdeckt hat?
Und nur weil Messgrößen sich (mehr oder weniger) einfach physikalisch reproduzieren lassen sind diese die „wahren“ Messgrößen?
Die kognitive Leistung des Gehirns wird auch immer mehr (auf sehr einfacher Ebene) reproduzierbar.
Er negiert damit die Funktion des menschlichen Gehirns, beraubt es jeder kognitiven Leistung.
Er negiert Kultur und den menschlichen Geist.
Er befreit alles von einer Bedeutung.
Er negiert den Mensch.
Das kann bei Erforschung und Beschreibung der nichtmenschlichen Welt, der Welt ohne Mensch ja temporär hilfreich sein, doch am Ende muss sich alles daran messen was es im Bezug auf den Mensch bringt, was es nützt.
Doch geht es hier ja um den Mensch, seine Kognitive Leistung ist genau das: Aus einem Wust an sensorischen „Messwerten“ eine „imaginäre“ Größe zu erkennen, dem eine Bedeutung zu geben und danach zu handeln.
Ich sehe bei Joachim einen Konflikt, denn seine kognitiven Fähigkeiten sind wohl überdurchschnittlich ausgeprägt, die Voraussetzung für seinen Beruf und dafür mit Anderen kommunizieren zu können.
Aber beim Thema „Gender“ leugnet und negiert er diese.
„Jetzt kann Haselnuss uns ja mal wieder was vom Pferd “Zusammenhangsmaß D” erzählen“
Du wirst lachen, durch dich und deine Argumente habe ich erkannt, dass das sinnlos ist. Wolltest du zwar nicht, du kannst aber trotzdem 100% der Lorbeeren ernten.
Du wirst lachen, durch dich und deine Argumente habe ich erkannt, dass das sinnlos ist.
Ist halt ein Problem, wenn man Mahalanobis D „Zusammenhangsmaß D“ nennt, und das dabei entscheidende Kriterium „unkorreliert“ ganz verschämt in Klammern setzt.
Da wird man wohl eher nicht verstanden 😀
Du scheinst heute noch freudig erregt ob unserer Diskussion. Dann hatten wir beide was davon.
Ja, danke, nichts für ungut 🙂
„Zusammenhangsmaß D“ hat mich dann doch sehr irritiert, sodaß ich der Sache etwas mehr nachgehen musste.
Die hervorragende Farbsegmentation mittels Mahalanobis D, in dem Video oben, hat mich dann einigermaßen begeistert.
Ich komme mir hier manchmal wie der Prediger in der Wueste vor. Es soll Leute geben, die im Rauschen des Fernsehers, das sich einstellt, wenn gerade nicht gesendet wird, Muster erkennen.
Es geht so gesehen darum, Methoden zu finden, um die Musterfantasten als solche zu entlarven.
Mit Mahalanobis D ließen sich keine Gruppen von Pixeln (vulgo: Muster) in dem Rauschen des Fernsehbildes nachweisen.
Wieder einmal wirft Christian uns eine Studie zum Frass vor, die Korrelationen nachweist. Die eigentliche Frage aber lautet: Was ist ursächlich für die festgestellten Unterschiede? Ist es gelernt? Angeboren? Beides und wieviel vom einten und anderen? Diese entscheidende Frage bleibt unbeantwortet, auch wenn Christian augenblicklich mit einer mehr oder weniger plausiblen Geschichte aufwarten kann, die die Unterschiede als Resultat evolutionärer Entwicklungen begründet.
Grundsätzlich gilt, bezüglich Christians Diskussionsbeitrag: Ohne die Studie im Detail zu betrachten bleibt die erwähnte Mahalanobisdistanz ohne Aussagekraft. Und ich sag es gern zum hundertstenmal: Statistisch ermittelte Differenzen beantworten die Frage „Nature or Nurture“ nicht.
Und wie steht es mit der Trennung von Nature und Nurture? Ist es nicht vielmehr so, dass Nature und Nurture in einer komlexen, nur unzureichend verstandenen Wechselwirkung stehen und damit eine klare Trennung prinzipiell gar nicht scharf vollzogen werden kann? Da aber Männer und Frauen bekanntlich einer Spezies angehören, ist es der Trennbereich, der interessiert.
Um zu erkennen, dass es geschlechtsspezifische Differenzen gibt, genügt beispielsweise ein Blick in die Statistiken, welche Berufswahl und Studienwahl geschlechtsspezifisch aufschlüsseln, so wie sich ganz allgemein signifikante Unterschiede in den Biografien von Männern und Frauen feststellen lassen. Das ist ja nun nicht die ganz grosse Erkenntnis.
Glauben darf man was man will. Wenn aber von Gleichstellung die Rede ist, dann sprechen wir über Gesellschaftspolitik. Diese muss demokratisch legitimiert sein. DAS ist der Punkt. Genderisten dürfen glauben was sie wollen, Biolog(ist)en ebenso. Sie dürfen aber nicht Politik machen, wie sie wollen, nur weil sie etwas glauben.
@Peter
„Diese entscheidende Frage bleibt unbeantwortet“
Sie musste hier auch nicht beantwortet werden. Hier ging es erst einmal um Unterschiede an sich. Eine Analyse der Faktoren muss damit nicht verbunden sein.
Dass die Faktoren biologische Ursachen haben legen aber andere Studien nahe. Beispielsweise solche zu den Ursachen von Transsexualität. Oder eben Studien, die die Faktoren und ihren Zusammenhang mit dem pränatalen und postnatalen Testosteronspiegel untersuchen. Oder Punkte wie das Gender Equality Paradox.
Hi Christian,
du schreibst:
„Die Geschlechtsunterschiede können sich eben durchaus addieren. Wenn jemand in mehreren Eigenschaften in eine bestimmte Richtung abweicht, dann kann sich daraus eben auch ein anderes Verhalten ergeben, weil sich die Faktoren verstärken.“
Wenn die Eigenschaften in dieselbe Richtung gehen, dann sind die stärker korreliert und führen in der Summe tatsächlich zu einem geringeren Abstand. Maximal wird dieser Abstand tatsächlich, wenn die Eigenschaften unkorreliert sind. Auch deshalb ist dieses Verfahren nicht besonders geeignet, die Ergebnisse von Genderstudien zusammenzufassen.
„Sie verweisen zunächst auf die “Gender Similarities Hypothesis“ , die von eher kleinen Geschlechtsunterschieden ausgeht, obwohl auch dort bei den aufgeführten Unterschieden einige durchaus nicht so kleine vorhanden sind. Dieser werden evolutionäre Theorien gegenüber gestellt.“
Das ist ein weiteres Problem. Eine Hypothese über die Größe der Genderunterschiede einer These über ihrer Herkunft gegenüberzustellen macht nicht so furchtbar viel sinn, weil diese Thesen ja beide falsch oder beide richtig sein könnten. Die Unterschiede können ja klein und evolutionär bedingt oder groß und gesellschaftlich bedingt sein.
Diese Studie, und das ist der Hauptkritikpunkt, kann die Frage nach der Herkunft von Genderunterschieden nicht beantworten.
@Joachim:
Auch deshalb ist dieses Verfahren nicht besonders geeignet, die Ergebnisse von Genderstudien zusammenzufassen.
Warum hältst du das arithmetische Mittel für besser geeignet, wenn es sich um verschiedene Dimensionen handelt?
Man könnte ja ebensogut argumentieren, dass diese Vorgehensweise darauf ausgerichtet ist, möglichst kleine Zahlen zu produzieren.
Diese Studie, und das ist der Hauptkritikpunkt, kann die Frage nach der Herkunft von Genderunterschieden nicht beantworten.
Behauptet sie das?
..immerhin haben wir es hier mit interkulturellen Daten zu tun.
Wenn sich – unter der Prämisse, dass der Faktor „Kultur“ zufällig verteilt ist – ein statistisches Verfahren finden lässt, mit dem sich die Geschlechter oder Gender eindeutig unterscheiden lassen, dann kann man wohl davon ausgehen, dass Evolution eine Rolle spielt.
Natürlich ist diese Prämisse fragwürdig, weshalb ich das nicht als Beweis betrachten würde.
Man könnte aber mit dem Mahalanobis D verschiedene Gender-Theorien verifizieren/falsifizieren, indem man z.B. die Ergebnisse einer „patriarchalen“ Kultur mit denen einer matriarchalen Jäger- und Sammlerkultur vergleicht. Insofern sehe ich schon einen Sinn in dieser Zahl.
(Bei deiner Nullhypothese hätte das natürlich keinen Zweck :D)
Auch das ist Problematisch, denn wenn die Zahl bei verschiedenen Kulturen vergleichbar groß ist, sagt es noch nichts darüber aus, ob auch dieselben Persönlichkeitsmerkmale betroffen sind. Es wäre nicht nur der Abstand im vieldimensionalen Raum, sondern auch die Richtung zu beachten.
Es wäre nicht nur der Abstand im vieldimensionalen Raum, sondern auch die Richtung zu beachten.
Das ist natürlich richtig, aber manche Gender-Theorien behaupten ja, Gender bzw. Geschlecht an sich sei ein Produkt des Patriarchates.
„unter der Prämisse, dass der Faktor “Kultur” zufällig verteilt ist“
diese prämisse ist falsch.
diese prämisse ist falsch.
Selbstverständlich ist sie falsch, die große Frage ist ja, warum sie falsch ist.
das ist ganz simpel: weil die interaktion von kultur(en) mit anderen faktoren und anderen kulturen nicht separat beobachtbar ist.
Na ja, mit der Reduzierung der Information auf eine Zahl geht eben eine Menge an Information verloren. Was war denn eigentlich die Frage, deren Antwort 0.7 lautet? 🙂
@Peter, Das ist der Punkt
@ Peter
Aus einem Abstandsmass lässt sich immerhin die Information gewinnen, dass bei D = 1,0 die beiden Populationen sich mehr voneinander unterscheiden als bei 0,7.
@Roslin
Ich finde es ja auch interessant, dass so auf kleine Unterschiede abgestellt wird. Eigentlich erfordern die feministischen Theorien doch einiges an Unterschieden, dann eben kulturell bedingt. Schließlich werden die Frauen durch die Geschlechterrollen stark eingeschränkt, sie dürfen weniger toben, sind weniger selbständig, werden zur Vorsicht erzogen und sind gerade durch diese Übernahme der Geschlechterrollen eingeschränkt, die sie sich ganz im Sinne von Foucault zu eigen machen.
Wenn es keine Unterschiede gibt, dann wirken sich die Rollen auch nicht aus oder sind jedenfalls nicht so stark. Beides kann man aus meiner Sicht schwer vereinbaren, entweder die Frau lebt eben in ihrer Rolle und ist deswegen auch anders oder sie ist gleich, dann kann die Rolle nicht so einschränkend sein.
das ist ganz simpel: weil die interaktion von kultur(en) mit anderen faktoren und anderen kulturen nicht separat beobachtbar ist.
Beobachtbarkeit sagt aber nichts über Verteilungswahrscheinlichkeiten aus.
Die Kulturen fragen sich ja bei ihrer Entwicklung nicht, ob sich die Gründe für ihr Sosein später nachvollziehen lassen 🙂
„Interaktion“ kann man wohl durchaus zwischen Maja-Kulturen und den alten Griechen kontrollieren, denke ich.
Na ja, mit der Reduzierung der Information auf eine Zahl geht eben eine Menge an Information verloren.
Wenn ich den (spezifischen) Benzinverbrauch meines vierrädrigen CO²-Generators ermittle, dann gehen auch „Informationen verloren“ 🙂
..
@ Christian
*Ich finde es ja auch interessant, dass so auf kleine Unterschiede abgestellt wird. Eigentlich erfordern die feministischen Theorien doch einiges an Unterschieden, dann eben kulturell bedingt.*
Auch theoretisch ist Feminismus reine Rosinenpickerei.
Ich halte es überhaupt nicht für Sinnvoll, aus den verschiedenen Unterschieden eine einzelne Zahl zu generieren. Was soll uns diese Zahl sagen?
Viel spannender sind die Ergebnisse selbst und die Korrelationen untereinander und zu Geschlecht und anderen gesellschaftlichen Rollen der Probanden und Probandinnen.
„Behauptet sie das?“
Naja, sie behaupten: „A comprehensive evolutionary theory of sex differences will benefit from an accurate assessment of their magnitude across different psychological domains.“
Die „evolutionary theory“ macht aber keine Aussage zur Größe der Genderunterschiede, sondern zur Herkunft.
@Joachim
*Ich halte es überhaupt nicht für Sinnvoll, aus den verschiedenen Unterschieden eine einzelne Zahl zu generieren. Was soll uns diese Zahl sagen?*
Ich halte es für sehr sinnvoll, zu ermitteln, wie weit die Bewohner von Lowtwon tatsächlich von den Bewohnern Hightowns entfernt sind.
Was soll uns diese Zahl sagen?
Sie ist ein Maß für die Unterscheidbarkeit der Geschlechter – mehr nicht.
Die “evolutionary theory” macht aber keine Aussage zur Größe der Genderunterschiede, sondern zur Herkunft.
Es kann ja durchaus sinnvoll sein, ein Maß zu haben – eben um evolutionären oder kulturellen Ursachen auf die Spur zu kommen.
Was man damit so anstellen kann ist doch sehr vielschichtig, nicht nur für Biologen.
Man könnte beispielsweise „patriarchal attitudes and values“ ermitteln, und diese mit dem ermittelten D versuchen zu korrelieren..
Der Physiker hat ja auch gerne Maße, oder nicht?
@Joachim:
Wenn es z.B. gelänge, eine Kultur bzw. Population zu finden, bei der mithilfe von D sich die Geschlechter nicht unterscheiden lassen, dann wäre das ein klares Indiz dafür, dass Geschlecht ein reines Kulturprodukt ist.
„Ich halte es überhaupt nicht für Sinnvoll, aus den verschiedenen Unterschieden eine einzelne Zahl zu generieren. Was soll uns diese Zahl sagen?“
Halte ich auch für eines der stärksten Argumente dagegen. Wenn ich 5 Birnen mit 8 Äpfeln multipliziere, bekomme ich 40 was genau?
@Haselnuss
„Wenn ich 5 Birnen mit 8 Äpfeln multipliziere, bekomme ich 40 was genau?“
Das scheint mir kein passendes Beispiel zu sein. Wäre es nicht eher so, dass man hier feststellt, dass in Dorf B die Apfel um 15% größer sind als in Dorf A, die Birnen um 20% größer und die Kartoffeln um 10% kleiner und man aus diesen gemeinsamen Unterschieden dann einen deutlicheren Unterschied in der Landwirtschaft zwischen Dorf A und B feststellt? (der dann am besseren Boden oder an der Landwirtschaftstechnik liegen kann)
Wenn ich 5 Birnen mit 8 Äpfeln multipliziere, bekomme ich 40 was genau?
Und ein Cohens d von 0,5 ist 0,5 Äpfel oder 0,5 Birnen?
So langsam frage ich mich ..
@Christian.
So ungefähr, nur dass es sich nicht um einzelne Dörfer handelt, sondern um Mittelwerte ganzer Populationen. So gesehen ist der Dorfvergleich unpassend.
Aber dein Vergleich zeigt sehr schön, wie Sinnlos die Rechnerei ist. Aus dem Ergebnis „15% Apfelunterschied, 20% Birnenunterschied und -10% Kartoffelunterschied“ lässt sich viel mehr über Landwirtschaft und Bodenqualität vorhersagen als durch eine zusammengerechnete Zahl „34,5% Gesamtunterschied“.
@Joachim:
Aus dem Ergebnis “15% Apfelunterschied, 20% Birnenunterschied und -10% Kartoffelunterschied” lässt sich viel mehr über Landwirtschaft und Bodenqualität vorhersagen als durch eine zusammengerechnete Zahl “34,5% Gesamtunterschied”.
Wenn du die Fakoren kennst, die Äpfel, Birnen und Kartoffeln unterschiedlich gedeihen lassen: Zweifelsohne.
Wenn du aber eine Million Dörfer hast, und Zusammenhänge und Abhängigkeiten erst ermitteln musst, dann kommst du nicht sehr weit damit, nur die einzelnen Erträge isoliert zu vergleichen.
@Joachim:
Ich verstehe deine Dichotomie zwischen der Auswertung der Einzelfaktoren und der Ermittlung eines Mahalanobis D ehrlich gesagt nicht.
Der Rechner mag ja die Zahlen schlucken, aber sie sind ja deshalb nicht verloren 🙂
@Joachim:
Landwirtschaft ist übrigens ein häufiges Anwendungsgebiet für Mahalanobis.
Googlest du: „mahalanobis genetic diversity“
@Joachim:
Ich halte es überhaupt nicht für Sinnvoll, aus den verschiedenen Unterschieden eine einzelne Zahl zu generieren. Was soll uns diese Zahl sagen?
Letzter Satz aus deinem o.g. Blogartikel:
„Da sind die Genderdifferenzen moderat bis klein.“
Mit dieser Aussage hast du ja gleichermaßen alles zu einer einzelnen Variable verwurstet 😀
Ich find die Unterscheidung in „empathisches“ und „systematisches“ Gehirn schon totalen Humbug.
Jeder kann „sentimental & intuitive“ oder „unsentimental & tough-minded“ sein, je nach Tagesform und Thema.
Wer weiß, welcher Philosoph diesen wunderschönen Spruch prägte:
„Ich bin groß, ich umfasse Vieles.“
?
(Ist eine meiner Lieblings-Affirmationen btw :D)
@ muttersheera
*Ich bin groß, ich umfasse Vieles.*
Kaiser Nero?
Hier mal Joachims Kritik:
http://www.scilogs.de/wblogs/blog/quantenwelt/ber-den-tellerrand/2012-01-06/ein-schlag-f-r-die-genderwissenschaft
Ups, Kommentar nicht mehr aktuell, war wohl noch ne alte Version im Cache, sorry.
Interessant wären die Untersuchungen wenn:
a) immer auch ein Längsschnitt gemacht würde: Z.B. alle 10 Jahre ein Vergleich, so dass man dann mit der Zeit Daten von ein ein paar hundert Jahren hätte;
b) Varianz innerhalb einer Geschlechtergruppe: immer Querschnitt und Längsschnitt
c) Weitere Strukturfaktoren hinzunehmen wie
– Alter, Kohorten
– Ethnie, Nationalität, Kultur, Religion
– Stadt/Land
– Schicht/Klasse/soziale Milieus
Auch hier immer die Varianzen innerhalb einer Gruppe und Unterschiede zwischen den verschiedensten Merkmalskategorien.
Alles immer im Querschnitt und Längsschnitt und mit den verschiedensten Strukturmerkmalen kombiniert etc.
Wenn nur Geschlecht genommen wird, weiss man eben nie, wie viel Kultur und wie viel Biologie und ob eben Biologie nicht durch Kultur überlagert wird oder vice versa oder wir es eben auch mit unterschiedlichen Reziprozitäten/Wechselwirkungen und Interdependenzen zu tun haben.
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