Prawdzimir

Tutaj jest fajnie pokazane co dzieje się w prawym ogonie fig. 1. Kiedyś różnica była większa, zapewne z powodu seksizmu. Dziś gdy seksizm jest jedynie fantazją, wyraźnie widać, że różnica istnieje. Stabilność tego stosunku, sugeruje podłoże biologiczne, a w dodatku całkiem dobrze zgadza się z sytuacją w STEM. https://pdfs.semanticscholar.org/6fd7/de502146be112ef32d75f6814bea212d8455.pdf

To zdecyduj się. Skośność 1.A nie ma nic do ogonów poszczególnych rozkładów z poszczególnych krajów, takih jak na rysunku 2. Z kolei 1.C pokazuje, że nawet dla d=0 wariancja jest większa u facetów. Czechy, które tak lubisz podawać za przykład są jednak dość peryferyjnym przykładem bo VR jest bliskie 1 a d bliskie 0. Pominę już to, że w artykule jest istotny błąd dotyczący samej tezy i jej dowodów.

" Jakich 3 rozkładów, przecież mówię o wykresie 1C, który miał w twojej opinii potwierdzać tezę profesora, a tak nie jest. Wszystko ci się myli. " Ale przecież 1.C pokazuje VR do "gender gap", cyli róznicy wartości średniej. Teza profesorka mówi jasno, że gender gap może być = 0, a większa wariancja da rozbieżność na ogonach. Gender gap w ogóle nie mierzy ogonów, tylko wartości średnie, więc o czym ty w ogóle mówisz?

"Nieczego jasno nie pokazuje. Nie wiem który raz powtarzasz to samo zdanie, ale ewidentnie brakuje ci wiedzy statystycznej albo nie rozumiesz co ja mówię. Ciągle powtarzam przecież, że trzeba wyeliminowac kraje nieeuropejskie i niecywilizowane (w sumie Turcję chyba też). Szare prostokąty to rozkład VR dla nie-islamskich krajów, które mogą służyć za ekwiwalent. Rozkład tych prostokątów NIE JEST normalny, bo jest lewostronnie skośny. W takiej sytuacji średnia jest przesunięta na lewo od dominanty i mediany. Ci się myli zapewne średnia z dominantą, czyli najwyższym prostokątem. Dominanta wynosi tyle co mówisz, ok. 1,15, ale to nie jest absolutnie średnia. Średnia leży między 1 a 1,1, czyli tyle co wcześniej podawałem. Zresztą kraje muzulmańskie też są skośne i też nie jest powiedziane, że średnia to 1,15. " Typie, tracę już cierpliwość. Czy wiesz w ogóle co przedstawia histogram 1.A? Jest napisane jak byk: "A) Histogram showing distribution of measured variance ratios among predominantly Muslim (i.e., >75%; white bars) and other participating countries (gray bars). X axis is standard VR units but presented in evenly spaced intervals in log 10" Czyli jest to histogram stosunków wariancji var(M)/var(K) i widać, że prawie wszędzie jest większy od 1. Punkt 1.0 to jest właśnie ta linia. Nie myli mi się średnia z dominantą, możemy krakowskim targiem ustalić, że wynosi ona 1.125. To nadal nie ratuje sytuacji. " To już brednie. Centralne twierdzenie graniczne i wielkich liczb się kłania. WIesz dlaczego robi się sondaże na 1000 osób? Nie dlatego, że to pasuje, tylko dlatego, że wystarczająca próba do przybliżenia populacji." LOL. 1000 osób jest w porządku jeśli badasz ogół populacji, ale jest to o wiele za mało jeśli chodzi o ogony. Fizycy to powiedzmy 2% najinteligentniejszych ludzi w populacji. Czyli wyjdzie ci średnio 20 osób z tysiąca. Teraz podziel to między kobiety i facetów i uwzględnij różnicę w wariancji a wyjdzie ci pewnie 15M i 5K, powodzenia z taką statystyką. Może coś tam wiesz i wykułeś coś o statystyce, ale widać, że chyba jednak do końca nie zrozumiałeś. Skoro jednak nie ma różnicy w ogonach, to czemu na przykład wyniki matematyczne testu SAT pokazują, że im wyższy wynik, tym stosunek n(M)/n(K) większy? Nie ma też mowy o skośności, chociaż ją widać, więc mamy ją odrzucić, bo nie ma o niej mowy? No nie ma mowy, ale serio chcesz na podstawie wybranych arbitralnie trzech rozkładów z rysunku 2 wnioskować cokolwiek na jej temat? Chcesz tutaj dość przewrotnie założyć, że chociaż wariancja jest większa u facetów, to jej efekt niweluje różnica kurtozy i skośność, ale nic o tym w artykule nie ma. Po prostu chcesz tak założyć, bo tak ci pasuje do tezy i już. Niezbyt to naukowe podejście. Dyskutujemy dane przedstawione w artykule, czy jakieś twoje fantazje na ich temat? 10

"Czechy niby leżą na linii, ale one właśnie mają ok. 9% różnicy. Na wykresie 2 widać, że ta różnica nic nie zmienia. Czyli 10% nie przesądza wcale o wyższości IQ i zdolności umysłowych M." Skąd wziąłeś, że mają 9%? Przecież na wykresie 1.B widać, że mają blisko zera, to samo na wykresie 2.A, gdzie prawie nie ma różnicy między rozkładami. Histogram 1.A Pokazuje jasno, że wariancja facetów jest większa. "Większa wariancja wcale nie musi oznaczać grubszych ogonów, co już ci wcześniej wykazałem." Nic takiego nie pokazałeś. Serio, przy rozkładzie normalnym? Odkrywasz jakąś nową matematykę, a wystarczy kartka i 3 minuty, żeby pokazać, że nawet mała różnica w wariancji daje dużą różnicę w ogonach. Co więcej, w tym badaniu ogony mogą być niedokładne, bo jak masz próbę 1000 osób, to na ogony zostaje niewiele. "Tymczasem profesor, korwiniści i ich wyznawcy tacy jak ty mówią tylko o wariancji, twierdzą, że dzięki niej więcej jest geniuszy wśród M, że osiągi w naukach ścisłych wynikają z grubych ogonów, podczas gdy tych grubych ogonów wcale nie potrafią wykazać." Zabawne, jak dysonans poznawczy potrafi zablokować nawet korę wzrokową. Rysunek 2B i 2.C pokazuje ogromne różnice w lewych ogonach. Wiem, że teraz powiesz, że to przez różnice w średniej. "O grubych ogonach głównie decyduje kurtoza. Gdyby badanie wykazało, że kurtoza jest istotnie większa dla M, wtedy można by dopiero uwierzyć w te grube ogony u M i cienkich u K." Ale w całym badaniu nie ma mowy o kurtozie, więc najrozsądniej jest założyć, że jest ona taka sama dla kobiet i mężczyzn i mamy do czynienia z rozkładem normalnym w którym jest ona równa zero. A skoro tak, to sama już wariancja da nam rozbieżności w ogonach. PS: Mam wrażenie, że albo masz problemy z czytaniem wykresów, albo z angielskimi opisami do nich. PS 2: Może to ci trochę rozjaśni: https://pdfs.semanticscholar.org/6fd7/de502146be112ef32d75f6814bea212d8455.pdf

Ja tu nie widzę żadnej nieliniowości. Jeśli jakakolwiek jest, to bardo niewielka. Co najwyżej kąt nachylenia nie jest 45, ale nic więcej z tego nie wynika. Prosta na rysunku dzieli wykres na dwa obszary: górny - wariancja kobiet jest większa, dolny - wariancja mężczyzn jest większa. Ponieważ większość punktów, leży w dolnym obszarze, można śmiało powiedzieć, że wariancja u facetów jest większa. Co więcej, im większa wariancja (im dalej na prawo) tym bardziej różnica się powiększa, czyli ewentualna nieliniowość działa na twoją niekorzyść. Zresztą histogram 1.A bardzo dobrze pokazuje, że średni stosunek wariancji var(M)/var(K) to mniej więcej 1.15, czyli 15% o których mówił profesor, natomiast przypadki odwrotne są niezwykle rzadkie.

Właśnie, że w Czechach nie widać. Jakbyś posiadł cenną umiejętność interpretacji wykresów, to byś zobaczył, że Czechy leżą na linii y=x. " Gdybys zrobił co mówię i narysował linię od rogu do rogu to zobaczyłbyś, że od środka wykres pokrywa się z chmurą punktów, a więc wariancje u kobiet i mężczyzn są bardzo zbliżone." Ale o jakich rogach mówisz? Przecież te rogi to jest po prostu ramka rysunku, a nie jakieś punkty szczególne. Takie rzeczy się robi w czwartej klasie szkoły podstawowej, nie spodziewałem się takiego poziomu ignorancji dotyczącego absolutnych podstaw. Ta linia jest jak najbardziej poprawnie narysowana i przedstawia zbiór punktów, dla których wariancja męska jest równa kobiecej. Widać dokładnie, że prawie całość leży pod krzywą. Mamy zatem do czynienia ze zjawiskiem uniwersalnym przekraczającym granice kultur i grup etnicznych. Jak daleko jeszcze można zabrnąć w ideologicznym kwestionowaniu rzeczywistości?

A Szwecja 1.13, a Hiszpania 1.23? Coś mało tych krajów Europejskich, ale najlepiej to wybrać takie, które pasują pod tezę. Zresztą nawet gdy różnica w wariancji to "tylko" 8%, to i tak ma to ogromny wpływ na wyniki w ogonach rozkładu, czyli tam gdzie znajdują się fizycy w CERN i nie tylko. To, co wśród średniaków nie jest zauważalne, wśród najlepszych da duże dysproporcje, tym większe im wyżej mierzymy. Weź sobie kartkę i policz jak nie wierzysz. Ale i tak śmiesznie się dyskutuje z kimś kto linię y=x rysuje od rogów ramki wykresu, a nie od punktów.

To ty się mylisz. Znajdź na wykresie i zaznacz punkty (4,4) i (10,10) i poprowadź między nimi prostą, a sam się przekonasz. Linia na rysunku nie jest żadną regresją, tylko linią y=x czyli linią "ekwiwariacyjną" (przepraszam za neologizm). To, że większość punktów znajduje się pod nią, doskonale pokazuje, że wariancja u facetów jest większa, histogram pokazuje dokładnie to samo. Wrzuciłeś artykuł mający obalić tezy profesora, a sam je niechcący potwierdziłeś, brawo ty. Nie wiem, czy chcesz się nadal kłócić o umiejętność czytania wykresów, ale aż specjalnie dla tego celu wydrukowałem sobie cały artykuł. Najlepiej sam sprawdź, matematyka jest dla każdego taka sama. "Najciekawszą grafiką jest Figure 2, bo pokazuje jak konkretne wyniki w testach się rozkładały u kobiet i mężczyzn. W Czechach nie ma praktycznie różnicy między płciami. Rozkład jest symetryczny. Inne kraje, jakiś Bahrain i Tunezja to inne światy dla Europy / Ameryki." To jest już z twojej strony totalny cherrypicking. Autor wybrał te przykłady do rysunku 2 bo dobrze spełniały rolę przykładów, jako środek i dwie skrajności, nic więcej. " I dlatego w ogóle takie kraje bym odrzucił Badania, które ten naukowiec prezentował powinny odnosić sie tylko do Europy, ewentualnie Ameryki, bo CERN jest Europie, a więc generalizowanie kobiet Europejskich na wszystkie kobiety świata jest podszyte ideologią." Niech będzie i tak. A teraz spójrz jak to wygląda na wykresie. Czechosłowacja jest dla Europy wyjątkowa pod tym kątem, reszta raczej grzecznie siedzi pod wykresem. Jeśli więc ograniczymy się tylko do Europy, lub Europy i Stanów, nasza różnica wariancji pozostaje mniej więcej taka jak globalna. Przypadek? Spisek patriarchatu? Ciekawe, że mimo takich różnic między kulturami, cały czas wariancja mężczyzn jest większa, niż kobiet. Hmmmm.... Ciekawe dlaczego. Tu masz artykuł zawierający matematyczny model tłumaczący, dlaczego tak może być. Co ciekawe, ten autor też został zaszczuty przez feministki i pseudonaukowców. Artykuł był przyjęty do publikacji, ale został w ostatniej chwili wycofany pod naciskiem politycznym: https://arxiv.org/pdf/1703.04184.pdf

Zobacz na (figure. 1 B) z linku, który wkleiłeś. Przedstawia on wykres wariancji K vs. M. Wyraźnie widać, że większość jest pod prostą y=x, co oznacza, że wariancja chłopców jest wyższa. Tak więc nawet to najnowsze badanie potwierdza to co mówił profesor. Zresztą histogram na (figure 1. A) pokazuje dokładnie to samo.