Hipótesis de variabilidad

The publication of Ellis's Man and Woman led to an intellectual dispute about the variability hypothesis between Ellis and the statistician Karl Pearson, whose critique of Ellis's work was both theoretical and methodological. After Pearson dismissed Ellis's conclusions, he then "presented his own data to show that it was the female who was more variable than the male"^[4] Ellis wrote a letter to Pearson thanking him for the criticisms which would allow him to present his arguments "more clearly & precisely than before", but did not yield his position regarding greater male variability.^[4]

Support for the greater male variability hypothesis grew during the early part of the 20th century.^[2] During this period, the attention of researchers shifted towards studying variability in mental abilities partly due to the advent of standardised mental tests (see the history of the Intelligence quotient), which made it possible to examine intelligence with greater objectivity and precision.

Uno de los defensores de una mayor variabilidad masculina durante este período fue el psicólogo estadounidense Edward Thorndike , uno de los principales exponentes de las pruebas mentales, quien desempeñó un papel fundamental en el desarrollo de la actual Batería de Aptitud Vocacional de las Fuerzas Armadas (ASVAB) . En su publicación de 1906, Sex in Education , Thorndike argumentó que, si bien las diferencias sexuales promedio en la capacidad intelectual parecían insignificantes, las diferencias sexuales en la variabilidad eran claras. ^{[ 2 ]} Otros defensores influyentes de la hipótesis en ese momento fueron los psicólogos G. Stanley Hall y James McKeen Cattell . ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]} Thorndike creía que la variabilidad en la inteligencia podría tener una base biológica y sugirió que esto podría tener importantes implicaciones para el rendimiento académico y la pedagogía. Por ejemplo, postuló que una mayor variación masculina podría significar que "la eminencia y el liderazgo en los asuntos mundiales, de cualquier tipo, inevitablemente pertenecerán con mayor frecuencia a los hombres". ^{[ 8 ]} Además, dado que el número de mujeres que se encuentran en el extremo superior de la distribución de inteligencia sería inherentemente menor, sugirió que los recursos educativos deberían invertirse en preparar a las mujeres para roles y ocupaciones que requieren solo un nivel mediocre de capacidad cognitiva. ^{[ 9 ]}

Al examinar los expedientes de 1000 pacientes en el Centro de Detección de Discapacidades Mentales, Leta Hollingworth determinó que, si bien los hombres superaban en número a las mujeres en dicho centro, la proporción entre hombres y mujeres disminuía con la edad. Hollingworth explicó que esto se debía a que los hombres enfrentaban mayores expectativas sociales que las mujeres. En consecuencia, las deficiencias en los hombres se detectaban a menudo a una edad más temprana, mientras que deficiencias similares en las mujeres podían pasar desapercibidas debido a que se esperaba menos de ellas. Por lo tanto, las deficiencias en las mujeres tendrían que ser más pronunciadas que las de los hombres para ser detectadas a edades similares. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 7 ]}

Hollingworth también atacó la hipótesis de la variabilidad teóricamente, criticando la lógica subyacente de la hipótesis. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 9 ] [ 11 ]} Hollingworth argumentó que la hipótesis de la variabilidad era defectuosa porque: (1) no se había establecido empíricamente que los hombres fueran más variables anatómicamente que las mujeres, (2) incluso si se estableciera una mayor variabilidad anatómica en los hombres, esto no significaría necesariamente que los hombres también fueran más variables en rasgos mentales, (3) incluso si se estableciera que los hombres fueran más variables en rasgos mentales, esto no significaría automáticamente que los hombres fueran innatamente más variables, (4) la variabilidad no es significativa en sí misma, sino que depende de en qué consiste la variabilidad, y (5) que cualquier posible diferencia en la variabilidad entre hombres y mujeres también debe entenderse en referencia al hecho de que las mujeres carecen de la oportunidad de alcanzar la eminencia debido a sus roles sociales y culturales prescritos en ese momento. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 9 ]} Además, Hollingworth criticó el argumento de que una gran variabilidad significaba automáticamente un mayor rango. ^{[ 9 ] [ 12 ]}

En un intento por examinar la validez de la hipótesis de la variabilidad, evitando los factores sociales y culturales intervinientes, Hollingworth recopiló datos sobre el peso y la longitud al nacer de 1000 recién nacidos varones y 1000 recién nacidos niñas. Esta investigación no encontró prácticamente ninguna diferencia en la variabilidad del peso al nacer de los bebés varones y niñas, y se concluyó que si la variabilidad favorecía a algún sexo, era al sexo femenino. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 9 ] [ 10 ]} El consenso general actual es que los niños tienen un mayor peso al nacer que las niñas y son más sensibles a la dieta de su madre en el útero, lo que provoca una variación aún mayor si se satisfacen las necesidades nutricionales. ^{[ 13 ]}

Un estudio de 2004 intentó analizar los efectos del promedio de los cromosomas X mediante una muestra de aproximadamente 1000 gemelas y 1000 gemelos de cada edad, desde los 2 hasta los 4 años. Plantearon la hipótesis de que las gemelas monocigóticas (MZF) debido a la inactivación del cromosoma X tendrían correlaciones más bajas con su gemela que los varones, y lo contrario ocurriría con las gemelas dicigóticas (DZF) debido a que las mujeres comparten un cromosoma X de su padre. Encontraron resultados estadísticamente significativos para:

• Comportamiento prosocial a los 2 años para gemelos monocigóticos (menor) y a los 3 años para gemelos dicigóticos (mayor).

• Problemas entre compañeros en gemelos monocigóticos (datos disponibles solo para la edad de 4 años)

• Capacidad verbal a los 3 años para gemelos monocigóticos (MZF) (menor) y dicigóticos (DZF) (mayor)

• Ansiedad a los 4 años en MZF (mayor). El resultado inconsistente con la hipótesis probablemente significa que no existen loci ligados al cromosoma X para la ansiedad.

No se encontraron resultados estadísticamente significativos para gemelos MZ o DZ para: Hiperactividad, problemas de conducta, problemas de comportamiento totales, capacidad no verbal o g . ^{[ 18 ]}

Un metaanálisis de 2007 encontró que los hombres son más variables en la mayoría de las medidas de habilidad cuantitativa y visoespacial , sin llegar a conclusiones sobre su causalidad. ^{[ 19 ]}

Un análisis de 2008 de las puntuaciones de las pruebas en 41 países, publicado en Science, concluyó que "los datos muestran una mayor varianza en los resultados de los niños que en los de las niñas en las pruebas de matemáticas y lectura en la mayoría de los países de la OCDE", lo que implica que "las diferencias de género en la varianza de las puntuaciones de las pruebas son un fenómeno internacional". Sin embargo, también se constató que varios países no presentaban diferencias de género en la varianza. ^{[ 14 ]}

Un estudio de seguimiento de CS loat et al. 2004 ^{[ 18 ]} replicó algunos de sus hallazgos anteriores.

Un estudio de 2008 revisó la historia de la hipótesis de que la inteligencia general es más variable biológicamente en los hombres que en las mujeres y presentó datos que, según los autores, "son en muchos sentidos los más completos que se han recopilado hasta la fecha [y que] respaldan sustancialmente la hipótesis". ^{[ 2 ]}

Un estudio de 2009 en psicología del desarrollo examinó rasgos no cognitivos, incluidos parámetros sanguíneos y peso al nacer, así como ciertos rasgos cognitivos, y concluyó que "una mayor variabilidad fenotípica intrasexual en los hombres que en las mujeres es un aspecto fundamental de las diferencias de género en los seres humanos". ^{[ 21 ]}

Estudios recientes indican que persiste una mayor variabilidad masculina en matemáticas en los EE. UU., aunque la proporción de niños y niñas en el extremo superior de la distribución se invierte en los estadounidenses de origen asiático. ^{[ 22 ]} Un metaanálisis de 242 estudios de 2010 encontró que los hombres tienen una varianza un 8 % mayor en habilidades matemáticas que las mujeres, lo que, según los autores, no difiere significativamente de una varianza igual. Además, encontraron que varios conjuntos de datos indican una proporción de varianza nula o invertida. ^{[ 23 ]}

Un estudio de 2010 con una metodología similar a la de CS loat et al. 2004 ^{[ 18 ]} con 272 pares de gemelos que realizaron una prueba de CI y 324 pares de gemelos fueron evaluados utilizando medidas de problemas de comportamiento infantil y no encontró evidencia de una contribución ligada al cromosoma X a una mayor varianza en los varones y ninguna interacción estadísticamente significativa entre el sexo y el tipo de corion. ^{[ 20 ]}

Un estudio de 2012 analizó la evidencia de una base ligada al cromosoma X para la mayor varianza de los hombres en las habilidades cognitivas. Los autores plantearon dos hipótesis:

1. La varianza dentro de la pareja debería ser mayor en gemelos dicigóticos (DZ) que en gemelos monocigóticos (MZ) si el cromosoma X causa una mayor variación en las puntuaciones de las pruebas cognitivas de los varones (aunque, obviamente, las diferencias del cromosoma X no son las únicas fuentes genéticas de variación dentro de la pareja).
2. Se observan mayores diferencias en la variación intrapareja entre gemelos monocigóticos (MZ) y dicigóticos (DZ) masculinos en comparación con los femeninos MZ y DZ.

La evidencia respaldó la hipótesis uno tanto para hombres como para mujeres, pero no la hipótesis dos. Por lo tanto, los autores no encontraron evidencia de un efecto de promediación en los cromosomas X de las mujeres que resulte en una mayor varianza en las habilidades cognitivas de los hombres, pero no aceptan esto como evidencia concluyente. ^{[ 24 ]}

Looking for genetic evidence of variability between the sexes, a 2013 study used the body sizes of different species that either had heterogametic males (mammals and insects) or heterogametic females (birds and butterflies). The study found that heterogametic males had higher variability in body size than homogametic females, while heterogametic females had higher variability in body size than homogametic males, thus showing a relation between the chromosomes and variability between the sexes in traits.^[25]

A 2014 review found that males tend to have higher variance on mathematical and verbal abilities but females tend to have higher variance on fear and emotionality; however, the differences in variance are small and without much practical significance and the causes remain unknown.^[26] A 2005 meta-analysis found greater female variability on the standard Raven's Progressive Matrices, and no difference in variability on the advanced progressive matrices, but also found that males had a higher average general intelligence.^[27] This meta analysis, however, was criticized for bias by the authors and for poor methodology.^[28][29][30]

A 2016 study by Baye and Monseur examining twelve databases from the International Association for the Evaluation of Educational Achievement and the Program for International Student Assessment were used to analyze gender differences within an international perspective from 1995 to 2015, and concluded, "The 'greater male variability hypothesis' is confirmed."^[31] This study found that on average, boys showed 14% greater variance than girls in science, reading, and math test scores. In reading, boys were significantly represented at the bottom of score distribution, whereas for maths and science they featured more at the top.

The results of Baye and Monseur have been both replicated and criticized in a 2019 meta-analytical extension published by Helen Gray and her associates, which broadly confirmed that variability is greater for males internationally but that there is significant heterogeneity between countries. They also found that policies leading to greater female participation in the workforce tended to increase female variability and, therefore, decrease the variability gap. They also point out that Baye and Monseur had themselves observed a lack of international consistency, leading more support to a cultural hypothesis.^[32]

Un metaanálisis de 2018 de más de un millón de niños en edad escolar halló pruebas contundentes de una mayor variabilidad en las calificaciones de los niños, pero de que las niñas obtenían calificaciones más altas en promedio, hallazgos que los autores describen como "en línea con estudios previos". Debido en parte a la combinación de estos factores, concluyen que las diferencias en la variabilidad son insuficientes para explicar las disparidades en la admisión a las facultades de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) . Señalan: "Las simulaciones de estas diferencias sugieren que el 10% superior de una clase contiene un número igual de niñas y niños en STEM, pero más niñas en materias no STEM". ^{[ 33 ]}

En octubre de 2020, con respecto a la morfometría cerebral , los investigadores informaron sobre "el mayor megaanálisis jamás realizado sobre las diferencias sexuales en la variabilidad de la estructura cerebral"; afirmaron haber "observado patrones significativos de mayor varianza entre sujetos en hombres que en mujeres para todas las medidas volumétricas subcorticales, todas las medidas de área de superficie cortical y el 60 % de las medidas de grosor cortical . Este patrón se mantuvo estable a lo largo de la vida para el 50 % de las estructuras subcorticales, el 70 % de las medidas de área regional y casi todas las regiones en cuanto al grosor". Sin embargo, los autores enfatizan que esto aún no tiene un significado interpretativo práctico, no dice nada sobre la causalidad y requiere un examen y replicación adicionales. ^{[ 34 ]}

En 2021, dos metaanálisis sobre la medición de preferencias en economía experimental encontraron evidencia sólida de una mayor variabilidad masculina en la cooperación (cociente de varianza: 1,30, IC del 95 % [1,22, 1,38]), ^{[ 35 ]} preferencias de tiempo (1,15, [1,08, 1,22]), preferencias de riesgo (1,25 [1,13, 1,37]), ofertas del juego del dictador (1,18 [1,12, 1,25]) y transferencias en el juego de confianza (1,28 [1,18, 1,39]). ^{[ 36 ]}

Un estudio de 2021 sobre 10 millones de estudiantes de cálculo y estadística AP entre 1997 y 2019, encontró que, si bien la participación femenina en estos cursos ha aumentado significativamente, la proporción de hombres con respecto a mujeres en las puntuaciones más altas en los exámenes de matemáticas AP sigue siendo sustancial, aunque la proporción de hombres con respecto a mujeres en las puntuaciones más altas ha ido disminuyendo lentamente. ^{[ 37 ]}

Una revisión de 2021 que investiga diferentes hipótesis sobre la discrepancia de sexos en trabajos STEM resume la investigación sobre mayor variabilidad con respecto a esta cuestión. Dado que la investigación encuentra mayor variabilidad en los hombres dentro del razonamiento cuantitativo y no verbal, ^{[ 38 ]} sostienen que esto puede explicar parte, pero no toda la diferencia observada en ocupaciones STEM. ^{[ 39 ]} Con respecto a la cuestión de si estos resultados se deben a influencias sociales o a orígenes biológicos, sostienen que los resultados que muestran mayor varianza a una edad muy temprana (por ejemplo, las diferencias de CI en la variabilidad entre los sexos son visibles desde una edad temprana en adelante ^{[ 40 ]} ) dan crédito a la teoría de que los factores biológicos podrían explicar gran parte de los datos observados.

Un análisis de 2022 de una gran base de datos sobre el gasto energético en adultos reveló que, incluso comparando estadísticamente a hombres y mujeres de la misma edad, estatura y composición corporal, existe mucha más variación en el gasto energético total, de actividad y basal entre los hombres. ^{[ 41 ]} Un artículo posterior reafirmó este hallazgo, demostrando que existe una mayor variabilidad en la ingesta energética diaria en los hombres. ^{[ 42 ]}

Un artículo publicado en 2023 analizó 50 rasgos morfológicos y fisiológicos de la base de datos NHANES y encontró que casi la mitad de los rasgos no presentaban dimorfismo sexual en la variación, mientras que 18 presentaban mayor variación femenina (GFV), lo que indica que la GFV no domina las características humanas. Solo ocho rasgos presentaban mayor variación masculina, lo que indica que la GMV tampoco domina. Los resultados también parecían sugerir que el ciclo menstrual generalmente no explica la GFV cuando ocurre, ni tampoco parecía que la selección sexual explicara la GMV. Los rasgos asociados con el músculo (masa magra total, masa magra de la pierna y creatinina sérica, que se asocia positivamente con la masa muscular) no indican GMV. En cambio, los dos primeros rasgos presentan GFV, mientras que la creatinina sérica no presenta dimorfismo sexual en la variación en ninguna dirección. ^{[ 42 ]}

Un estudio de 2024 analizó un amplio conjunto de datos de 337 especies y encontró que el sexo de mayor tamaño, en la mayoría de los casos, presentaba mayor variación en la masa corporal; sin embargo, algunos órdenes se desviaron ligeramente de la relación esperada, lo que sugiere factores adicionales que afectan a un sexo más que al otro. Los autores proponen que otros procesos y factores biológicos, como la rigurosa competencia entre machos, que puede ser perjudicial para su salud, y una mayor amplitud de búsqueda de pareja en primates monógamos (donde los sexos suelen tener un tamaño similar), podrían aumentar el gasto energético y la exposición a parásitos. ^{[ 43 ]}