J’ai présenté une version du graphique ci-dessus dans ce billet sur le CD en 2010, et j’ai pensé qu’il valait la peine de le réafficher car il révèle un phénomène statistique très intéressant : la variabilité mesurée de l’intelligence masculine s’est avérée plus grande que celle de l’intelligence féminine. Cela ne veut pas dire que les hommes sont plus intelligents que les femmes en moyenne, mais que la dispersion de l’intelligence masculine autour de la moyenne est plus grande que la dispersion de l’intelligence féminine autour de la moyenne. Statistiquement, cela revient à dire que l’écart-type de l’intelligence masculine est supérieur à l’écart-type de l’intelligence féminine.

Le graphique affiche les résultats des tests de QI de l’article « Population Sex Differences in IQ at Age 11 : The Scottish Mental Survey 1932 », basé sur « 80 000+ enfants – presque tous nés en Écosse en 1921 – testés à l’âge de 11 ans en 1932. »

Principale conclusion de l’article : « Il n’y avait pas de différences moyennes significatives dans les scores aux tests cognitifs entre les garçons et les filles, mais il y avait une différence hautement significative dans leurs écarts types (Prob. < .001). Les garçons étaient surreprésentés aux deux extrêmes, bas et haut, des capacités cognitives. »

Comme le montre le graphique, les filles étaient plus nombreuses que les garçons pour les scores aux tests du milieu – entre 90 et 115, tandis que les garçons étaient plus nombreux que les filles à la fois pour : a) les scores de QI bas inférieurs à 90 et b) les scores de QI élevés supérieurs à 115. En outre, la part des garçons a augmenté en allant vers les deux extrémités de la distribution, de sorte que les garçons représentaient 57,7% des scores de QI les plus élevés de 140 (136 garçons pour 100 filles) et les garçons représentaient 58,6% des scores de QI les plus bas de 60 (142 garçons pour 100 filles).

Les auteurs spéculent que leurs résultats pourraient « expliquer des résultats cognitifs tels que le léger excès d’hommes obtenant des diplômes universitaires de première classe (la plus haute distinction académique dans le système de classification des diplômes de premier cycle britannique), et l’excès d’hommes ayant des difficultés d’apprentissage. »

Ces preuves appuient également les propos de l’ancien président et économiste de Harvard, Larry Summers, qui n’auraient vraiment pas dû être controversés, mais qui ont conduit à son licenciement en tant que président en 2006 pour être « sexiste » :

Il semble bien que sur de très nombreux attributs humains différents – taille, poids, propension à la criminalité, QI global, capacité mathématique, capacité scientifique – il existe des preuves relativement claires que, quelle que soit la différence de moyenne – qui peut être débattue – il y a une différence dans l’écart-type, et la variabilité d’une population masculine et féminine.

Il est malheureux que dans l’environnement « politiquement correct » d’aujourd’hui sur les campus universitaires, citer un fait statistique connu qui a été confirmé empiriquement en 1932 peut être un motif pour se faire virer en tant que président de collège pour avoir été insensible, controversé et sexiste. Je suis convaincu que la plupart de ceux qui se plaignent de ce qu’a dit Larry Summers n’ont jamais suivi un cours de base en statistiques, ou s’ils ont suivi un cours de statistiques, ils n’ont pas compris le concept statistique d' »écart type ».