Hipótesis de variabilidad

La hipótesis de variabilidad , también conocida como hipótesis de mayor variabilidad masculina , es la hipótesis de que los hombres generalmente muestran una mayor variabilidad en los rasgos que las mujeres.

Se ha discutido a menudo en relación con la capacidad cognitiva humana , donde algunos estudios parecen mostrar que los hombres tienen más probabilidades que las mujeres de obtener puntuaciones muy altas o muy bajas en las pruebas de CI. En este contexto, existe controversia sobre si existen tales diferencias basadas en el sexo en la variabilidad de la inteligencia y, de ser así, si son causadas por diferencias genéticas, condicionamiento ambiental o una mezcla de ambos.

Se han observado diferencias de variabilidad en función del sexo en muchas habilidades y rasgos (incluidos los físicos, psicológicos y genéticos) en una amplia gama de especies sexualmente dimórficas . A nivel genético, es probable que la mayor variabilidad fenotípica en los machos esté asociada con el hecho de que los machos humanos son de género heterogamético , mientras que las hembras son homogaméticas y, por lo tanto, es más probable que muestren rasgos promedio en su fenotipo. ^[1]

La noción de una mayor variabilidad masculina, al menos en lo que respecta a las características físicas, se remonta a los escritos de Charles Darwin . ^[2] Cuando expuso su teoría de la selección sexual en El origen del hombre y la selección en relación con el sexo , Darwin cita algunas observaciones realizadas por sus contemporáneos. Por ejemplo, destaca los hallazgos de la Expedición Novara de 1861-1867, donde "se realizó una gran cantidad de mediciones de varias partes del cuerpo en diferentes razas, y se encontró que los hombres en casi todos los casos presentaban un mayor rango de variación que las mujeres" (p. 275). Para Darwin, la evidencia de la comunidad médica de la época, que sugería una mayor prevalencia de anomalías físicas entre los hombres que entre las mujeres, también era indicativa de la mayor variabilidad física de los hombres.

Aunque Darwin sentía curiosidad por las diferencias sexuales en la variabilidad en todo el reino animal, la variabilidad en los humanos no era una preocupación principal de su investigación. El primer erudito que llevó a cabo una investigación empírica detallada sobre la cuestión de las diferencias sexuales humanas en la variabilidad de las facultades físicas y mentales fue el sexólogo Havelock Ellis . En su publicación de 1894 Hombre y mujer: un estudio de los caracteres sexuales secundarios humanos , Ellis dedicó un capítulo entero al tema, titulado "La tendencia variacional de los hombres". ^[3] En este capítulo postula que "tanto los caracteres físicos como los mentales de los hombres muestran límites de variación más amplios que los caracteres físicos y mentales de las mujeres" (p. 358). Ellis documenta varios estudios que respaldan esta afirmación (véanse las págs. 360-367), y

"En la década de 1890 se habían realizado varios estudios para demostrar que la variabilidad era de hecho más característica de los machos... La evidencia biológica favorecía abrumadoramente a los machos como el sexo más variable". ^[4]

La publicación de Ellis's Man and Woman dio lugar a una disputa intelectual sobre la hipótesis de la variabilidad entre Ellis y el estadístico Karl Pearson , cuya crítica de la obra de Ellis era tanto teórica como metodológica. Después de que Pearson rechazara las conclusiones de Ellis, "presentó sus propios datos para demostrar que era la mujer la que era más variable que el hombre" ^[4]. Ellis escribió una carta a Pearson agradeciéndole las críticas que le permitirían presentar sus argumentos "de forma más clara y precisa que antes", pero no cedió en su posición sobre la mayor variabilidad masculina. ^[4]

El apoyo a la hipótesis de una mayor variabilidad masculina creció durante la primera parte del siglo XX. ^[2] Durante este período, la atención de los investigadores se desplazó hacia el estudio de la variabilidad en las habilidades mentales, en parte debido al advenimiento de las pruebas mentales estandarizadas (ver la historia del cociente intelectual ), que hicieron posible examinar la inteligencia con mayor objetividad y precisión.

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

Al examinar los registros de 1.000 pacientes del Clearing House for Mental Defectives, Leta Hollingworth determinó que, aunque los hombres superaban en número a las mujeres en el Clearing House, la proporción de hombres a mujeres disminuía con la edad. Hollingworth explicó que esto se debía a que los hombres se enfrentaban a mayores expectativas sociales que las mujeres. En consecuencia, las deficiencias en los hombres a menudo se detectaban a una edad más temprana, mientras que deficiencias similares en las mujeres podían no detectarse porque se esperaba menos de ellas. Por lo tanto, se requeriría que las deficiencias en las mujeres fueran más pronunciadas que las de los hombres para poder detectarse a edades similares. ^{[5] [6] [9] [10] [7]}

Hollingworth también atacó la hipótesis de variabilidad teóricamente, criticando la lógica subyacente de la hipótesis. ^{[5] [6] [9] [11]} Hollingworth argumentó que la hipótesis de variabilidad era errónea 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 los rasgos mentales, (3) incluso si se estableciera que los hombres fueran más variables en los 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 con referencia al hecho de que las mujeres carecen de la oportunidad de alcanzar la eminencia debido a sus roles sociales y culturales prescritos. ^{[5] [6] [9]} Además, el argumento de que una gran variabilidad significaba automáticamente un mayor rango fue criticado por Hollingworth. ^{[9] [12] [ ¿cómo? ]}

En un intento de examinar la validez de la hipótesis de variabilidad, evitando al mismo tiempo la intervención de factores sociales y culturales, Hollingworth recopiló datos sobre el peso y la longitud al nacer de 1.000 recién nacidos varones y 1.000 niñas. Esta investigación no encontró prácticamente ninguna diferencia en la variabilidad del peso al nacer de los bebés varones y mujeres, y se concluyó que si la variabilidad favorecía a algún sexo era al femenino. ^{[5] [6] [9] [10]} El consenso general hoy es que los niños tienen un mayor peso al nacer que las niñas y responden mejor a la dieta de su madre mientras están en el útero, lo que provoca una variación aún mayor si se satisfacen las necesidades nutricionales. ^[13]

El siglo XXI ha sido testigo de un resurgimiento de la investigación sobre las diferencias de género en la variabilidad, con mayor énfasis en los humanos. Los resultados varían según el tipo de problema, pero algunos estudios recientes han descubierto que la hipótesis de variabilidad es cierta para partes de las pruebas de CI, con más hombres en los extremos de la distribución. ^{[14] [15]} Las publicaciones difieren en cuanto al alcance y la distribución de la variabilidad masculina, incluso sobre si la variabilidad puede demostrarse a través de varios factores culturales y sociales. ^{[16] [17]}

Un metaanálisis de 2007 descubrió que los hombres son más variables en la mayoría de las medidas de capacidad cuantitativa y visoespacial, sin llegar a conclusiones sobre su causalidad. ^[18]

Un análisis de los resultados de las pruebas de 2008 en 41 países publicado en Science concluyó que "los datos muestran una mayor varianza en los resultados de los niños que en 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 los resultados de las pruebas son un fenómeno internacional". Sin embargo, también se encontró que varios países no mostraban una diferencia de género en la varianza. ^[14]

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

Un estudio de 2009 sobre psicología del desarrollo examinó rasgos no cognitivos, incluidos los parámetros sanguíneos y el peso al nacer, así como ciertos rasgos cognitivos, y concluyó que "una mayor variabilidad del fenotipo intrasexual en los machos que en las hembras es un aspecto fundamental de las diferencias de género en los seres humanos". ^[19]

Estudios recientes indican que en Estados Unidos persiste una mayor variabilidad masculina en matemáticas, aunque la proporción de niños y niñas en el extremo superior de la distribución se invierte en los estadounidenses de origen asiático. ^[20] Un metaanálisis de 242 estudios de 2010 concluyó que los hombres tienen una varianza un 8% mayor en habilidades matemáticas que las mujeres, lo que los autores indican que no es significativamente diferente de una varianza igual. Además, descubrieron que varios conjuntos de datos indican una proporción de varianza invertida o nula. ^[21]

Una revisión de 2014 encontró que los hombres tienden a tener una mayor varianza en las habilidades matemáticas y verbales, pero las mujeres tienden a tener una mayor varianza en el miedo y la emocionalidad; sin embargo, las diferencias en la varianza son pequeñas y sin mucha importancia práctica y las causas siguen siendo desconocidas. ^[22] Un metanálisis de 2005 encontró una mayor variabilidad femenina en las Matrices Progresivas de Raven estándar , y ninguna diferencia en la variabilidad en las matrices progresivas avanzadas, pero también encontró que los hombres tenían una inteligencia general promedio más alta. ^[23] Este metanálisis, sin embargo, fue criticado por sesgo por los autores y por una metodología deficiente. ^{[24] [25] [26]}

En un estudio de 2016 realizado por Baye y Monseur, en el que se examinaron doce bases de datos de la Asociación Internacional para la Evaluación del Logro Educativo y del Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes, se analizaron las diferencias de género desde una perspectiva internacional entre 1995 y 2015 y se llegó a la siguiente conclusión: "Se confirma la 'hipótesis de la mayor variabilidad masculina'". ^[27] Este estudio descubrió que, en promedio, los niños mostraban una varianza un 14 % mayor que las niñas en los resultados de las pruebas de ciencias, lectura y matemáticas. En lectura, los niños estaban significativamente representados en la parte inferior de la distribución de puntuaciones, mientras que en matemáticas y ciencias aparecían más en la parte superior.

Los resultados de Baye y Monseur han sido replicados y criticados en una extensión metaanalítica de 2019 publicada por Helen Gray y sus colaboradores, que confirmó en términos generales que la variabilidad es mayor para los hombres a nivel internacional, pero que existe una heterogeneidad significativa entre países. También encontraron que las políticas que conducen a una mayor participación femenina en la fuerza laboral tienden a aumentar la variabilidad femenina y, por lo tanto, a disminuir la brecha de variabilidad. También señalan que Baye y Monseur habían observado una falta de consistencia internacional, lo que genera más apoyo a una hipótesis cultural. ^[28]

Un metaanálisis de 2018 de más de un millón de niños en edad escolar encontró evidencia sólida de una mayor variabilidad en las calificaciones de los niños, pero de que las niñas reciben calificaciones más altas en promedio, ambos factores que los autores describen como "en línea con estudios anteriores". Debido en parte a la combinación de estos factores, concluyen que las diferencias en la variabilidad son insuficientes para explicar las disparidades en las admisiones a universidades de STEM . Señalan: "Las simulaciones de estas diferencias sugieren que el 10% superior de una clase contiene cantidades iguales de niñas y niños en STEM, pero más niñas en materias no STEM". ^[29]

En octubre de 2020, en relación con la morfometría cerebral , los investigadores informaron sobre "el mayor megaanálisis jamás realizado de las diferencias de sexo en la variabilidad de la estructura cerebral"; afirmaron que "observaron patrones significativos de mayor variación entre sujetos masculinos que femeninos para todas las medidas volumétricas subcorticales, todas las medidas de área de superficie cortical y el 60% de las medidas de espesor cortical . Este patrón fue 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 de espesor". Los autores enfatizan, sin embargo, que esto todavía no tiene un significado interpretativo práctico, no dice nada sobre la causalidad y requiere un examen y una replicación más profundos. ^[30]

En 2021, dos metaanálisis sobre la medición de preferencias en economía experimental encuentran evidencia sólida de una mayor variabilidad masculina para la cooperación (cociente de varianza: 1,30; IC del 95 % [1,22; 1,38]), ^[31] preferencias temporales (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 la confianza (1,28 [1,18; 1,39]). ^[32]

Un estudio de 2021 sobre 10 millones de estudiantes de cálculo y estadística de AP entre 1997 y 2019 encontró que, si bien la participación femenina en estos cursos ha aumentado significativamente, la proporción de hombres y mujeres en los puntajes más altos en los exámenes de matemáticas de AP sigue siendo sustancial, aunque la proporción de hombres y mujeres en los puntajes más altos ha ido disminuyendo lentamente. ^[33]

Una revisión de 2021 que investiga diferentes hipótesis detrás de la discrepancia de sexos en trabajos STEM resume la mayor variabilidad de la investigación con respecto a esta cuestión. Dado que la investigación encuentra una mayor variabilidad en los hombres en el razonamiento cuantitativo y no verbal, ^[34] sostienen que esto puede explicar algunas, pero no todas, las diferencias observadas en las ocupaciones STEM. ^[35] Con respecto a la cuestión de si estos resultados se deben a influencias sociales o de origen biológico, sostienen que los resultados que muestran una mayor variabilidad a una edad muy temprana (por ejemplo, las diferencias de CI en la variabilidad entre los sexos son visibles desde una edad temprana ^[36] ) dan crédito a la teoría de que los factores biológicos podrían explicar una gran parte de los datos observados.

Un análisis de 2022 de una gran base de datos sobre el gasto energético en humanos adultos descubrió que "incluso cuando se comparan estadísticamente hombres y mujeres de la misma edad, altura y composición corporal, hay mucha más variación en el gasto energético total, de actividad y basal entre los hombres". ^[37]

La hipótesis de variabilidad ha seguido generando controversia en los círculos académicos.

En un artículo de 1992 titulado "Variabilidad: una hipótesis perniciosa", la profesora de Stanford Nel Noddings analizó la historia social que, según ella, explica "la repulsión con la que muchas feministas reaccionan a la hipótesis de la variabilidad". ^[38]

Uno de los incidentes más destacados ocurrió en 2005, cuando el entonces presidente de Harvard, Larry Summers , se dirigió a la Conferencia de la Oficina Nacional de Investigación Económica sobre el tema de la diversidad de género en las profesiones científicas y de ingeniería, diciendo: "Parece que en muchos, muchos atributos humanos diferentes (altura, peso, propensión a la criminalidad, coeficiente intelectual general, capacidad matemática, capacidad científica) hay evidencia relativamente clara de que cualquiera que sea la diferencia en las medias (que puede debatirse), hay una diferencia en la desviación estándar y la variabilidad de una población masculina y una femenina". ^{[39] [40]} Sus comentarios provocaron una reacción violenta; Summers enfrentó un voto de censura de la facultad de Harvard , lo que provocó su renuncia como presidente. ^{[41] [42]}

En un incidente similar ocurrido en 2017, el ingeniero de software de Google , James Damore, fue despedido inmediatamente después de publicar un memorando interno sobre diversidad (véase la Cámara de eco ideológica de Google ) que sugería posibles factores biológicos innatos, incluida una mayor variabilidad masculina, para ayudar a explicar la subrepresentación de las mujeres en los trabajos de alta tecnología. ^[43]

Ese mismo año, un artículo de investigación matemática que presentaba una posible explicación evolutiva para la hipótesis de variabilidad fue revisado por pares, aceptado y publicado formalmente en The New York Journal of Mathematics . Tres días después, ese artículo fue eliminado sin explicación y reemplazado por un artículo no relacionado escrito por diferentes autores. Esto provocó un debate dentro de la comunidad científica y publicidad internacional. ^{[44] [45] [46]} Posteriormente, una versión revisada fue revisada por pares nuevamente y publicada en el Journal of Interdisciplinary Mathematics . ^[47]

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