13 Gedanken zu “Warum „Ausnahmen“ bei Unterschieden im Schnitt kein gutes Argument zur Widerlegung des Schnitts sind

  1. Je mehr ich von Feministinnen höre, desto plausibler finde ich Baron-Cohen’s These, dass es das Gegenteil von Autismus geben müsste: Menschen, die schlichtweg unfähig sind, logisch zu denken, aber dafür ganz doll Emotionen können.

  2. Der Punkt aus dem Tweet ist für sich allein betrachtet richtig, eine Ausnahme ist keine Widerlegung des Durchschnitts. Die ganze Diskussion setzt allerdings die (stillschweigende) Annahme voraus, dass der Durchschnitt überhaupt eine gewisse beschreibende Aussagekraft hat. Bei komplexen Systemen ist diese Annahme oftmals nicht zutreffend, d.h. eine Normalverteilung (Gausskurve) ist von Beginn an das falsche Analysewerkzeug. Sehr viele soziale (z.b. wer verdient wieviel) und verhaltenspsychologische (z.b. flirten, Status usw.) Fragen sind von komplexe Systeme. Quasi alle Gruppendynamischen Fragen sind per Definition (=bei großen Gruppen) komplexe Systeme.

    In Anlehnung an den Titel des Beitrags:

    Warum der Durchschnitt bei komplexen Systemen irrelevant ist
    https://mystudentvoices.com/why-complexity-is-different-ecd498e0eccb

      • Research conducted in 2011 and 2012 by Ernest O’Boyle Jr. and Herman Aguinis (633,263 researchers, entertainers, politicians, and athletes in a total of 198 samples). found that performance in 94 percent of these groups did not follow a normal distribution. Rather these groups fall into what is called a „Power Law“ distribution.

        A „Power Law“ distribution is also known as a „long tail.“ It indicates that people are not „normally distributed.“ In this statistical model there are a small number of people who are „hyper high performers,“ a broad swath of people who are „good performers“ and a smaller number of people who are „low performers.“ It essentially accounts for a much wider variation in performance among the sample.

        It has very different characteristics from the Bell Curve. In the Power Curve most people fall below the mean (slightly). Roughly 10-15% of the population are above the average (often far above the average), a large population are slightly below average, and a small group are far below average. So the concept of „average“ becomes meaningless.

        https://www.forbes.com/sites/joshbersin/2014/02/19/the-myth-of-the-bell-curve-look-for-the-hyper-performers/#25535ebc6bca

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