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    蒙格斯智库:有趣的经济学 男孩天生就比女孩数学好?

    2019-11-06 18:24:15

    金融界网站 蒙格斯智库

      国内首家致力于中国宏观经济拐点研究、风险研究的独立智库机构   

    导 言

    你一定听过诸如此类的话,“相较于女孩,男孩子更容易学好数学和其他理工学科”,不知道从什么时候开始,人们总是说「男生理科好,女生文科好」,在职场上也有类似的现象:程序员、工程师绝大多数是男生,从事科学研究的人也大都是男性。

    那难道女生真的在数学方面相较于男生处于弱势吗?2019年2月由作者Jane E. Hutchison,Ian M. Lyons和Daniel Ansari发表在 Child Development 上的一篇论文 More similar than different: Gender differences in children’s basic numerical skills are the exception not the rule 进行了相关的研究。

    研究结果表明男生和女生在基本的数字加工方面能力一致,同样具备习得复杂数学能力的潜质。

     有趣的经济学(第86期)| 男孩天生就比女孩数学好?

    研究背景

    “女生学不好数学,男孩学不好语言”

    “男主外,女主内,男性负责外出工作,女性负责家务和育儿”

    “护士应该是女性,CEO应该是男性……”

    这些观点,其实是当今社会环境中比较主流的性别刻板印象(gender stereotypes)。性别刻板印象是指人们对于性别的一些概括化的固定看法。在性别刻板印象的作用下,人们把一部分女性/男性的特征进行概括,并推广到整个女性/男性的群体,而忽视个体差异,数学学科中的性别刻板印象更是深入人心。

    然而,已经有一些研究结果表明其实是在某些数学任务上女性占据优势,而在另一些数学任务上则男性占优势,或者可以说是男性和女性在数学上表现出了同等的天赋。

    为了检验数学中的性别差异是否真的存在,本研究搜集了不同年龄阶段(从小学1到6年级)的大样本儿童的数据,采用传统统计和贝叶斯统计方法,系统地分析基本数字任务(或早期的数学能力)上的性别差异。

    实验设计

    本次研究选择的被试者来自于一个大型数据库,有效被试为年龄在1-6年级之间的1391名儿童,其中男生669名,女生722名。

    实验一共设计了15种任务,其中有12个任务用于测量基本数学能力,包括数数(Counting)、点比较(DotComp)、点估计(DotEst)、数字比较(NumComp)、个位数的数字排序(one digit NumOrd )、两位数的数字排序(two digits NumOrd )、视听觉匹配(VisAud)、目标匹配(ObjMatch)、加减(AddSub)和乘除(MultDiv)、0-100数轴估计(0–100NumLine )、0-1000数轴估计(0–1,000NumLine );另外有3个任务用于测量一般认知能力,包括阅读能力(Reading)、刺激-反应加工(StimResp)和智力(Ravens)。

    实验结果

    本次研究首先采用方差分析检验了性别差异,再运用t检验比较了每个年级的性别差异,最后使用贝叶斯统计进行进一步的分析。

    表1 方差分析结果

     有趣的经济学(第86期)| 男孩天生就比女孩数学好?

    如表1所示,以性别和年级作为自变量,被试者在各个任务上的表现作为因变量,运用方差分析发现性别的主效应是显著的。具体表现为在男生在两位数的数字排序、0-100的数轴估计、0-1000的数轴估计和加减运算的表现优于女生,但在数字排序和加减上的效应量低,且随着年级上升差异不再显著,而在其余两个数轴任务上的效应量大而持续时间长;另外,在每个任务上年级的主效应也显著,年长的儿童在各个任务上的表现都优于年幼儿童,即随着年龄的提升,任务完成度显著提升。

    表2 性别和年龄交互作用的t检验

     有趣的经济学(第86期)| 男孩天生就比女孩数学好?

    表2展现了性别和年龄交互作用的t检验结果,可以看到性别和年龄交互作用显著,即数数方面女生优于男生只在1年级的儿童中体现,在0-100数轴任务上男生的表现优于女生仅在1-2年级的儿童中体现,生在0-1000数轴任务上男生的表现优于女生仅在2-5年级的儿童中体现。

    贝叶斯统计运用简介:贝叶斯统计有两种假设,B.10 是备择假设,即假设性别差异存在;B.01是零假设,即假设性别差异不存在。BF的值则可以分成三类,BF<3为不支持该假设;BF>3为该假设成立;BF>10则该假设成立的证据很充足。

    贝叶斯的结果如图1所示。首先可以看到,加减、两位数的数字排序和物体匹配任务的的BF值<于3,说明不支持零假设和备择假设,即无法判断这3种任务上是否存在明显的性别差异。其次,在0-100、0-1000数轴估计和数数上的B.10>3,说明支持备择假设,即3种测验上性别差异是显著的,并且仅在0-1000数轴估计上的B.10>10,说明该测验的性别差异十分明显。最后,在数字比较、点比较、个位数数字排序、点估计、乘除、视听匹配、刺激-反应加工、阅读和智力测验上的B.01值均>3,说明支持零假设,即这9种测验上的性别差异是不显著的,并且,在数字比较、个位数数字排序、点估计、乘除、视听匹配、刺激-反应加工和智力测验上的B.01值均>10,说明这些测验上性别差异不显著的证据很充分。

    图1 贝叶斯结果

     有趣的经济学(第86期)| 男孩天生就比女孩数学好?

    结论

    本次研究发现男女生在基本数学能力上大体无差异,仅仅在数数、0-100和0-1000数轴估计任务上发现了性别差异。

    在数数任务上女生的表现优于男生,而数轴估计任务上男生的表现优于女生,但性别差异随着年级上升而逐渐消失,最后在统计上呈现不显著。这表明男生和女生在基本的数字加工方面能力一致,同样具备习得复杂数学能力的潜质。

    因此,父母需要打破性别刻板印象,同样鼓励女孩去探索复杂的数学世界。

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    责任编辑:曹静

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