Слово «различие» представляет собой пример того, как использование термина в психологии может не соответствовать его значению в общей лексике. В самом широком смысле слово «различный» явно означает «не тот же самый». Предположим, вы путешествуете на остров, и вам говорят, что там можно встретить два разных племени, и описывают, чем эти племена отличаются друг от друга. Затем вы знакомитесь с их отдельными характеристиками. Например, представители Племени 1 могут иметь рост, в среднем, сто семьдесят сантиметров, а Племени 2 – сто двадцать. Или люди Племени 1 носят длинные прямые черные волосы, а в Племени 2 – курчавые блондины с короткими волосами. Вероятно, вы можете догадаться, что «различный» значит здесь «
В психологии слово «различный» часто используется в его статистическом значении: средние баллы двух исследуемых групп достаточно далеки друг от друга, чтобы пересечь некий статистический порог. Вы можете сказать, что измеренная вами величина «отличается» в двух группах. Но это часто скрывает очень важный вопрос: как именно отличается? Каждая из двух групп получает какое-то количество баллов за измеренные параметры, и эти баллы распределяются вокруг среднего значения. Получившиеся два набора значений могут существенно перекрываться. Другими словами, вы не можете
КАЖЕТСЯ, У ДЕВОЧЕК ЛУЧШЕ РАЗВИТЫ ВЕРБАЛЬНЫЕ СПОСОБНОСТИ, А У МАЛЬЧИКОВ – СПОСОБНОСТЬ К ПРОСТРАНСТВЕННОМУ ВОСПРИЯТИЮ, УМЕНИЕ ОБРАЩАТЬСЯ С ЦИФРАМИ И АГРЕССИЯ.
Один из способов измерения степени пересечения двух групп заключается в определении величины эффекта34. Чтобы ее рассчитать, нужно вычесть средний балл одной группы из среднего балла другой, а потом разделить разность на величину изменчивости в двух группах. Допустим, вы хотите узнать, кто быстрее решает кроссворды: любители чая или кофе. Вы собираете данные, вычитаете средний балл чаелюбов из среднего балла кофеманов и делите на величину стандартного отклонения – это показатель дисперсии (разброса значений), который показывает широту распределения баллов в каждой группе. В результате вы получите «
Величина эффекта показывает, насколько значимыми являются различия между группами. Психологи говорят о «статистически значимых различиях», и, строго говоря, так оно и есть. Однако различия могут быть незначительными и в действительности не оказывать влияния на решение принять на работу представителя одной группы, а не другой (или пригласить для отгадывания кроссворда любителя кофе или чая). Когда вы говорите о чем-то столь же важном, как результаты исследования половых различий, то вы должны четко объяснить, что имеете в виду. Если величина эффекта небольшая (около 0,2), то различия между баллами в двух группах могут быть статистически «значимыми». Но на самом деле на основании этих различий вы не можете точно определить, к какой группе принадлежит участник или что могут или не могут делать представители той или иной группы.
Если две группы явно различаются, то величина эффекта будет довольно 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.