Ho presentato una versione del grafico qui sopra in questo post su CD nel 2010, e ho pensato che valesse la pena ripubblicarlo perché rivela un fenomeno statistico molto interessante: la variabilità misurata dell’intelligenza maschile è risultata maggiore di quella dell’intelligenza femminile. Questo non significa che gli uomini sono più intelligenti delle donne in media, ma che la dispersione dell’intelligenza maschile intorno alla media è maggiore della dispersione dell’intelligenza femminile intorno alla media. Statisticamente, sta dicendo che la deviazione standard dell’intelligenza maschile è maggiore della deviazione standard dell’intelligenza femminile.

Il grafico mostra i risultati del test del QI dall’articolo “Population Sex Differences in IQ at Age 11: The Scottish Mental Survey 1932,” basato su “80.000+ bambini – quasi tutti nati in Scozia nel 1921 – testati all’età di 11 anni nel 1932.”

Conclusione principale dell’articolo: “Non c’erano differenze medie significative nei punteggi dei test cognitivi tra ragazzi e ragazze, ma c’era una differenza altamente significativa nelle loro deviazioni standard (Prob. < .001). I ragazzi erano sovrarappresentati sia agli estremi bassi che alti della capacità cognitiva.”

Come mostra il grafico, le ragazze superavano i ragazzi per i punteggi dei test nel mezzo – tra 90 e 115, mentre i ragazzi superavano le ragazze sia per: a) punteggi bassi del QI sotto 90 e b) punteggi alti del QI sopra 115. Inoltre, la quota di ragazzi è aumentato andando verso entrambe le estremità della distribuzione, in modo che i ragazzi rappresentavano 57.7% dei punteggi più alti QI di 140 (136 ragazzi per ogni 100 ragazze) e ragazzi rappresentavano 58.6% dei punteggi più bassi QI di 60 (142 ragazzi per ogni 100 ragazze).

Gli autori ipotizzano che i loro risultati potrebbero “spiegare tali risultati cognitivi come il leggero eccesso di uomini raggiungere gradi universitari di prima classe (la massima distinzione accademica nel sistema di classificazione britannico laurea), e l’eccesso di maschi con difficoltà di apprendimento.”

Questa prova supporta anche ciò che l’ex presidente ed economista di Harvard Larry Summers ha detto, che in realtà non avrebbe dovuto essere controverso, ma che ha portato al suo licenziamento come presidente nel 2006 per essere “sessista”:

Sembra che su molti, molti attributi umani diversi – altezza, peso, propensione alla criminalità, QI complessivo, abilità matematica, abilità scientifica – ci sono prove relativamente chiare che qualunque sia la differenza nelle medie – che può essere discussa – c’è una differenza nella deviazione standard e nella variabilità di una popolazione maschile e femminile.

E’ un peccato che nell’attuale ambiente “politicamente corretto” dei campus universitari, citare un fatto statistico noto e confermato empiricamente nel 1932 possa essere motivo di licenziamento come presidente di un college per essere insensibile, polemico e sessista. Sono convinto che la maggior parte di coloro che si lamentano di quello che ha detto Larry Summers non hanno mai seguito un corso base di statistica, o se hanno seguito un corso di statistica, non hanno capito il concetto statistico di “deviazione standard”.