большой. Самый яркий пример – это различие роста мужчин и женщин. Средняя величина эффекта составляет примерно 2,0, то есть мужчины и женщины отличаются существенно: девяносто восемь процентов представителей более высокой группы будут выше среднего роста низкой группы35. Однако, даже если величина эффекта большая, то значения, измеренные в двух группах, будут пересекаться на тридцать процентов.
Я так подробно останавливаюсь на этом потому, что величина эффекта в большинстве опубликованных исследований половых различий невелика, порядка 0,2 или 0,3. Это значит, что пересечение данных составляет примерно девяносто процентов. Даже «умеренная» величина эффекта 0,5 свидетельствует о пересечении более чем на восемьдесят процентов. Поэтому когда кто-то говорит о половых различиях, нам нужно четко представлять себе, что это почти никогда не означает полного разделения, непересечения данных двух групп. Это также не означает, что они явно различимы, какой бы параметр вы ни оценивали, и если вы знаете пол человека, то вы не можете точно предсказать, насколько хорошо или плохо он выполнит какое-то задание или как поведет себя в конкретной ситуации36.
Очень важно учитывать величину эффекта, если вы пытаетесь составить общее впечатление о данных в той или иной области исследований. Есть такой прием, метаанализ. Это когда вы сопоставляете данные, полученные из разных экспериментов по изучению одной и той же темы. Вы определяете, сколько человек участвовало в исследовании, оцениваете, насколько полученные данные достоверные и согласующиеся, а также высчитываете, какая величина эффекта является нормой. Такой подход помогает решить проблему исследований с небольшим количеством участников или экспериментов типа «включено-выключено», которые невозможно повторить. Когда вы смотрите на величину эффекта, то понимаете, насколько справедливо заявление о том, что полученное различие «глубокое» или «основополагающее». Если в исследовании, где используются подобные выражения, на самом деле не сообщается о величине эффекта, то следует отнестись к нему с осторожностью.
Следует отметить еще одно предупреждение относительно публикаций полученных данных. Если кто-то называет какую-то величину «значимой» (например, «мужчины и женщины значимо различаются»), то он, скорее всего, имеет в виду, что это различие важное и оно привлечет к себе внимание. Вы вряд ли подумаете: «Ага, это значит, что вероятность составляет 5 из 100 возможных». Нет, вывод не в том, что данные ничего не значат, просто нам нужно не спешить восторгаться возможной интерпретацией слова «значимый».
Таким образом, существует список вопросов, на которые следует ответить, чтобы узнать, какой вклад психология внесла в дискуссию о половых различиях. Является ли гипотеза настолько объективной, насколько это вообще возможно, или она отражает стереотипы, предвзятость и упорный поиск различий? Будет ли результат выполнения теста беспристрастно отражать поведение или характер человека, или это просто
