Тестостерон Рекс

Но к этой части книги мы уже скептично относимся к тому, что тестостерон может создать “фундаментальные” различия между мужчинами и женщинами в принятии решений в финансовой сфере. Как мы уже видели, главное испытание для позиции Т-Рекса по части половых различий – закономерное совпадение поведения обоих полов. Неужели из всех наших качеств именно те, что связаны с финансами, особенно активно подверглись половому отбору в плейстоцене?

В подробном обзоре научной литературы экономист Джули Нельсон проанализировала 18 работ по половым различиям в принятии финансовых рисков¹². В части этих исследований использовались столь любимые экономистами задания с лотереей, в которых люди выбирают между, скажем, гарантированным выигрышем в 5 долларов и шансом в 50 % выиграть 10 долларов. В других исследованиях людей просили сообщать о склонности к финансовым рискам в реальной жизни или смотрели, как люди распределяли свои финансовые активы между менее и более рискованными опциями (например, акции или облигации). Как можно ожидать, показатель эффекта для этих различий был, за малым исключением, обычно довольно скромным, а порой и нулевым (не наблюдалось половых различий), а в двух исследованиях обнаружилось даже, что женщины более склонны рисковать в финансовой сфере¹³.

Как же происходит переход от этого совпадения полов к утверждениям, что между ними существуют фундаментальные различия? Нельсон замечает, что путем частичного объяснения исследователи часто обобщают результаты предыдущих исследований неточно, соответственно стереотипам. Ученые также стремятся сделать упор на результаты, соответствующие стереотипам “рисковых мужчин”, умаляя (а порой даже игнорируя) результаты, которые расходятся с этим взглядом. Нельсон заподозрила, что исследователи “стремятся «найти» результаты, подтверждающие убеждения, которых придерживаются в обществе”¹⁴, – классический случай “предвзятости подтверждения”. Если такие результаты имеют больше шансов на публикацию, научная литература перекашивается в сторону ожидаемого вывода.

Однако существует способ представления данных, называемый “воронкообразной диаграммой”, который показывает, предвзята или нет научная литература¹⁵. (Если статистика вас не вдохновляет, можете перескочить прямо к предсказуемому выводу в последнем предложении этого абзаца.) Для этого на график наносятся данные из всех исследований в соответствии с размером эффекта по горизонтальной оси и размером выборки (примерным)¹⁶ по вертикальной оси. Зачем? Результаты больших исследований являются более “точными” и потому приближаются к “истинному” размеру эффекта. Напротив, небольшие исследования, более подверженные случайным ошибкам из-за малых, специфических выборок, будут иметь больший разброс в размерах эффекта. Некоторые маленькие исследования будут сильно переоценивать различия, другие – сильно недооценивать (или даже “ошибаться” в направлении эффекта). Дальше все просто, но гениально. Если в опубликованных статьях о большей склонности к риску у мужчин предвзятость отсутствует, эти пере-и недооценки половых различий должны быть симметричны относительно “истинного” показателя, который обнаруживают крупные исследования. И график, если воспользоваться воображением, становится похож на перевернутую воронку (лично я бы назвала его “подсвечником”, но меня никто не спрашивал). Но если предвзятость существует, тогда на графике остается пустая область, где должны находиться мелкие выборки, которые недооценивают различия, не находят различий или обнаруживают большую склонность к риску у женщин. Иными словами, переоценка мужского рискованного поведения публикуется, а разного рода “недооценка” – нет. Когда Нельсон построила график из данных своего обзора, она обнаружила именно это: “Очевидно наблюдается предвзятость подтверждения”¹⁷.