Метаанализ

Перед тем как двинуться дальше, мы должны ознакомиться с исследовательской техникой, называемой метаанализ. После того как Холл (Hall, 197S) 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 тендерные 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 тендерные 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 (на статистическом жаргоне это называ­ется «ошибкой второго рода» и обозначается буквой р). 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 & WUson, 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 внугригрупповое 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 (tf —0,16). Другими словами, даже если мужчины и женщины демонстрируют различный успех в математике, эти отличия очень малы.

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 разнообраз-

Таблица 2.1 Национальные половые различия по математическому тесту для восьмого класса

Страна	Значение для мальчиков	Значение ДЛЯ девочек	Разница К-*ш	Значение величины отличия id)
Бшее 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	-од
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 иженщин 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.

ных 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 мета-аналитические 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 тендерных различий.