Два не таких уж противоположных пола.
Метаанализ. Гендерные различия в математических способностях. Почему в высшем учебном заведении производительность мужчин и женщин начинает различаться. Эмпатия и экспрессивность. Теория социальных ролей. Эмоциональность. Исследования некоторых других гендерных различий. Агрессия. Конформность и подверженность влиянию. Альтруизм. Заключительные замечания. Резюме
Мы считаем мужчин и женщин совершенно разными существами. Согласно Уильямс и Бест (Williams & Best, 1986), мужчины, в отличие от женщин, обычно считаются амбициозными, рациональными, независимыми и неэмоциональными, тогда как женщин представляют нежными, чувственными, эмоциональными и общительными. Эти представления о мужчинах и женщинах общеприняты в нашей культуре. Юморист Дейв Барри (Barry, 1991) говорил, что женщины хотят, чтобы их любили, слушали, желали, уважали, нуждались в них и верили им, а мужчинам нужен только билет на чемпионат мира по футболу. А в статье Джеклин (Jacklin, 1989) было отмечено, что спекуляции на тему различий между мужчинами и женщинами стали американским национальным занятием. Эрлих (Erlich, 1973) сформулировал положение о том, что этнические стереотипы являются частью социального наследия общества. То же самое можно сказать и о гендерных стереотипах. Судя по всему, эти стереотипы — часть господствующего социального сознания.
Малейшим различиям в строении мозга у представителей разных полов ученые склонны приписывать гораздо большее значение, чем на то дают право объективные данные, а средства массовой информации охотно и очень подробно освещают подобного рода открытия (дискуссии по этому вопросу см.: Unger & Crawford, 1992, Tavris, 1992).
В своем знаменитом обзоре Маккоби и Джеклин (Maccoby & Jacklin, 1974) выделили только четыре психологических отличия между полами (способности к ориентированию в пространстве, математические способности, речевые навыки и агрессивность). Обычно авторы трудов по психологии ссылаются именно на эти четыре отличия, упоминая лишь вскользь, а иногда вообще не упоминая о том, что у мужчин и женщин гораздо больше сходства (Unger, 1988), и по большей части умалчивая о том, что по результатам недавних исследований эти отличия оказались совсем невелики и ситуационно-специфичны (именно об этом пойдет речь в данной главе).
Психологи начали изучать гендерные различия еще в конце XIX века, но вплоть до 1970-х гг. они по большей части занимались тем, что демонстрировали различия полов и обосновывали этим разное отношение к мужчинам и к женщинам (Denmark & Fernandez, 1993). Только за последние 20 лет опубликовано более 20 000 статей о половых различиях (Myers, 1990), и некоторые из них продолжали упорно проводить мысль, что два пола отличаются коренным образом. Необходимо все же помнить, что, даже если такие отличия и обнаруживаются, они относительно невелики, обычно не больше 10%, а в большинстве случаев распределения мужской и женской выборок на 90% совпадают (Basow, 1986; Hyde, 1991; Maccoby & Jacklin, 1974; Pleck, 1978; Spens et al., 1974). Как отметил Хайд (1991), когда мы говорим, что у мужчин и женщин наблюдается существенное отличие по определенному признаку, это совсем не обязательно означает, что отличие велико. Например, на графике мы видим две кривые, отображающие распределение результатов, полученных, соответственно, на выборке мужчин и женщин. Математики, вероятно, сказали бы, что отличие между этими двумя распределениями является «статистически значимым». Однако обратите внимание на то, какая у них большая площадь взаимного перекрытия. Даже средние значения не так уж сильно различаются.
Пример результатов, полученных на выборках мужчин и женщин, показывающий незначительность гендерных различий. (Из J. S. Hyde. Half the Human Experience. Heath Publisher, 1955, p. 75. Печатается с разрешения).
Проблема, связанная с литературой, посвященной гендерным различиям, именно в том и заключается, что печатные издания проявляют больший интерес к отличиям, чем к сходствам, соответственно отчеты об обнаруженных отличиях имеют гораздо больше шансов попасть в печать, чем сообщения о найденном сходстве (Basow, 1986; Unger, 1988). Наконец, как уже обсуждалось в главе 1, когда мы находим отличия, мы зачастую склонны приписывать их фундаментальной биологической разнице между полами. Однако при ближайшем рассмотрении становится ясно, что эти отличия возникают из-за нашего личного опыта и из-за разницы в требованиях, предъявляемых социумом к мужской и женской гендерной роли.
Число научных работ, посвященных гендерным отличиям, очень велико, и мы подробно остановимся лишь на двух областях, в которых успешность мужчин и женщин традиционно считается различной: во-первых, это математические способности, во-вторых — эмоциональная экспрессивность и эмпатия. Последние качества мы используем для того, чтобы проиллюстрировать социально-психологическую природу гендера. В дополнение к этому будут обсуждаться отличия в таких областях, традиционно относящихся к сфере изучения социальной психологии, как агрессия, конформность, альтруизм. О гендерных отличиях, касающихся силы, статуса, лидерства и интимности в отношениях, речь пойдет в главах 3 и 4. Детальный обзор других областей человеческого поведения, которые исследовались с точки зрения гендерных отличий, читатель может найти у Холперн (Halpern, 1992), Базоу (Basow, 1986 а) или Хайда (Hyde, 1991). Книга под редакцией О'Лири, Унгер и Уолстона (O'Leary, Unger & Wallston, 1985) тоже обсуждает темы, касающиеся гендера в социальной психологии, и в частности — исследования гендерных отличий в атрибуции успешности, мотивации достижений, понятии о справедливости, влиятельности, агрессии и альтруизме.
Метаанализ.
Перед тем как двинуться дальше, мы должны ознакомиться с исследовательской техникой, называемой метаанализ. После того как Холл (Hall, 1978) провел метаанализ гендерных различий в невербальном декодировании, эта техника достаточно быстро стала мощным инструментом изучения гендерных отличий. Метаанализ — это статистическая техника, заключающаяся в комбинации информации, полученной из нескольких исследований, имеющая целью прийти к общей оценке величины различий между группами; другими словами, это анализ результатов других анализов (детальное описание и дискуссии с участием специалистов по математической статистике можно найти: Glass et al., 1981; Hyde & Linn, 1986; Rosenthal, 1991.)
Метаанализ сообщает нам, есть ли различие между группами по отдельной переменной, и предоставляет оценку того, насколько это различие велико. До появления метаанализа ученые, имевшие дело с литературой по исследованию частных областей отличий, пользовались для проверки надежности предполагаемых гендерных отличий методом «голосования». Данный метод заключался в том, чтобы, собрав как можно больше исследовательских работ по интересующей теме, подсчитать, в скольких из них гендерные отличия были обнаружены, а в скольких — нет. Так, знаменитая книга Маккоби и Джеклин (1974) о гендерных различиях представляет собой не что иное, как исчерпывающий обзор существующей литературы по предмету (причем описательный обзор) с дополнением в виде таблицы, в которой перечислены исследования, обнаружившие гендерные различия и не обнаружившие таковых.
Существенным недостатком метода голосования является то, что отдельные исследовательские работы могут иметь малую статистическую мощность, т. е. способность выявлять различия между группами. Статистические оценки, определяющие значимость отличия одной группы от другой по данной переменной, учитывают как величину различий между группами, так и величину вариабельности по данной переменной внутри каждой группы. Проще говоря, насколько сильно отличаются мужчины и женщины по данной переменной и насколько сильно по этой переменной мужчины отличаются от мужчин, а женщины — от женщин? Для того чтобы заявить, что группы обладают значимыми различиями, мы должны быть уверены, что различия между группами превышают внутри-групповые отличия. Например, если женщины отличаются друг от друга по данной переменной так же сильно, как они отличаются от мужчин, то мы не имеем права признать, что эти группы значимо отличаются друг от друга.
Намного сложнее получить значимый результат при малых различиях или низких значениях показателей, особенно если в исследовании задействовано малое количество наблюдений. Иначе говоря, низкие значения показателей и малый объем выборки снижают мощность статистического критерия. Это может привести к тому, что статистическая проверка покажет отсутствие различия, которое на самом деле существует (в статистике это называется «ошибкой второго рода»). Таким образом, вы придете к ложному заключению, что отличия не существует, хотя в реальности оно есть. При использовании метаанализа, который комбинирует данные большого числа исследований, мощность статистического критерия существенно возрастает. Это означает, что в ряде случаев при помощи метаанализа можно обнаружить межгрупповые отличия, которые не были выявлены методом голосования (Lipsey & Wilson, 1993). Кроме того, метаанализ дает представление о значении величины отличия, называемой effect size и обозначаемой буквой d.
Чтобы провести высококачественный метаанализ, необходимо собрать все доступные исследования по данной теме, включая неопубликованные. Значение величины отличия (d) подсчитывается для каждого исследования путем вычитания среднего одной группы из среднего другой (в нашем случае среднее для женщин вычитается из среднего для мужчин), после чего полученная разница делится на внутригрупповое стандартное отклонение (Eagly & Carli, 1981; Hyde, 1992; Hyde & Linn, 1986; Lipsey & Wilson, 1993).
Коэн (Cohen, 1969) установил, что если d принимает значение 0,2, то надо говорить о малой величине отличия, 0,5 — средняя величина отличия, а 0,8 — большая. Большая величина отличия означает, что мужчины и женщины сильнее отличаются друг от друга, чем от представителей своего же пола (Eagly, 1987). Затем значения d для всех исследований усредняются (складываются и делятся на общее число исследований), чтобы получить общий индекс величины отличия d по всем исследованиям. Например, в таблице 2.1 отражены значения d гендерных отличий в выполнении математического теста для 19 стран. Вы можете самостоятельно подсчитать среднее значение величины отличия для стран, где мальчики более успешно выполняли тест, чем девочки (d = 0,18), и среднее значение величины отличия для тех стран, где девочки показывали лучшие результаты, чем мальчики (d = 0,16). Другими словами, даже если мужчины и женщины демонстрируют различный успех в математике, эти отличия очень малы.
Таблица 2.1. Национальные половые различия по математическому тесту для восьмого класса
| Страна | Значение для мальчиков | Значение для девочек | Разница Xм-Xд | Значение величины отличия (d) |
| Более успешное выполнение мальчиками | ||||
| Франция | 17,02 | 14,18 | 2,84* | 0,37 |
| Израиль | 18,79 | 17,74 | 1,05* | 0,11 |
| Люксембург | 13,34 | 11,74 | 1,60* | 0,25 |
| Нидерланды | 22,00 | 20,23 | 1,77* | 0,17 |
| Новая Зеландия | 14,60 | 13,51 | 1,09* | 0,10 |
| Канада (Онтарио) | 17,72 | 16,94 | 0,78* | 0,8 |
| Свазиленд | 9,29 | 7,89 | 1,40* | 0,21 |
| Одинаково успешное выполнение | ||||
| Британская Колумбия | 19,55 | 19,27 | 0,28 | 0,3 |
| Англия (Уэльс) | 15,38 | 14,92 | 0,46 | 0,4 |
| Гонконг | 16,59 | 16,09 | 0,50 | 0,5 |
| Япония | 23,84 | 23,80 | 0,04 | 0,004 |
| Нигерия | 9,50 | 9,05 | 0,45 | 0,7 |
| Шотландия | 16,83 | 16,68 | 0,15 | 0,1 |
| Швеция | 10,70 | 11,18 | -0,48 | -0,6 |
| США | 14,98 | 15,12 | -0,14 | -0,1 |
| Более успешное выполнение девочками | ||||
| Бельгия—Франция | 19,44 | 20,54 | -1,10* | -0,12 |
| Финляндия | 13,24 | 14,87 | -1,63* | -0,17 |
| Венгрия | 22,36 | 23,62 | -1,26* | -0,13 |
| Таиланд | 12,09 | 14,16 | -2,07* | -0,22 |
* В этих случаях, согласно тесту F (р = 0/01), оценки мужчин и женщин значимо отличались. Обратите внимание на малые значения величины отличия d.
Источник: Baker & Perkins-Jones, «Creating Gender Equality: Cross-National Gender Statification and Mathematical Performance», Sociology of Education, 66, #2, Table 2-1. American Sociological Association, 1993. Печатается с разрешения American Sociological Association и авторов.
Можно также прибегнуть к сравнению значений показателя d в различные периоды времени, менять измерительные инструменты, методы, возрастные группы, контекст исследования, чтобы увидеть динамику различий во времени и в целом спектре разнообразных ситуаций. Подобные аналитические исследования обычно показывают, что факт обнаружения гендерных различий в той или иной области очень зависит от гендерных норм, господствующих в Данное время в данном месте. В этой главе обсуждаются метааналитические исследования математических способностей, агрессии, альтруизма и влиятельности. Метаанализ гендерных различий в лидерстве и оценке успешности представлен в главе 3. В работе Хайда и Фроста (Hyde & Frost, 1993) вы можете найти великолепный обзор метааналитических исследований гендерных различий.