Re: Baron-Cohen

susu, Monday, 14.02.2005, 23:59 (vor 7660 Tagen) @ reinecke54

Als Antwort auf: Re: Baron-Cohen von reinecke54 am 14. Februar 2005 12:12:42:

Das ist mir auch sofort aufgefallen. Die zahlen stehen auch in der
tabelle: 2D:4D 0.99, SD=0.004. Auch bei sibling control ist der
mittelwert 0.99, die streuung etwas groesser (SD=0.006). Das ist
umso erstaunlicher als der corresponding author Manning ein
wesentlicher vertreter der 2D:4D-theorie ist. Ein review zu
seinem buch "Digit Ratio: A Pointer to Fertility, Behavior and Health"
ist in [link=http://human-nature.com/nibbs/02/manning.html" arget="_top]http://human-nature.com/nibbs/02/manning.html[/link]. Danach
ist das 2D:4D ratio tatsaechlich geschlechtsdimorph - wenn auch
in erheblich geringerem masse als die koerpergroesse bei erwachsenen.
Die spekulationen Mannings zum evolutionaeren vorteil des kleineren
2D:4D ratios bei maennern halte ich aber fuer spinnerei. Ich halte es
eher fuer eine unbedeutende nebenwirkung der vermaennlichung des
skeletts (becken-knochen bei frauen).

Noch interessanter ist eigentlich, daß die 2D:4D auf den pränatalen Testosteronspiegel zurückgeführt wird, in dem Paper aber deutlich eine Korrelation zwischen 2D:4D der Väter und deren Kindern besteht. Reguliert die Fingerlänge der Männer mit denen sie sich Umgeben den Hormonhaushalt der Frauen?

Ist mir nicht klar, was das heisst. Wir haben von diesem experiment
nur diese 6 zahlen: zahl der maenner=71, mean(EQ)=41.8, SD=11.2;
zahl der frauen=126, mean(EQ)=47.2, SD=10.2. Es ist absolut ueblich,
hierauf einen t-test durchzufuehren, und das machen die autoren auch.
Den t-test habe ich auch mit pessimistischerem SD berechnet und erhalte
als ergebnis, dass die these von Baron-Cohen mit weniger als 0.1%-iger
wahrscheinlichkeit falsch ist. Da ist noch viel luft fuer eine noch
pessimistischere SD, um einer nicht-gaussschen verteilung gerecht
zu werden. Mediziner begnuegen sich haeufig mit 5%. Das wuerde ein
SD=17 zulassen. Ich halte die nullhypothese fuer widerlegt. Dass
maenner (in der getesteten region, etc) also einen leicht geringern
EQ aufweisen als frauen, ist signifikant.

Ich habe hier eine andere statistische Methode benutzt, die auf die genannten Parameter weitestgehend verzichtet. Es wird ja ebenfalls dir Kurve angegeben, mit Zahl der Fälle für jede EQ-Stufe. Wenn ich diese Werte nun zufallsgesteuert in zwei Gruppen aufteile, bekomme ich Verteilungen die von sicher unabhängigen Parametern abhängen. Im Gegensatz zum t-test bekomme ich jetzt empirische Daten über mögliche Mittelwerte und SDs. Jetzt kann ich die Frage stellen, welche SD die Mittelwerte besitzen und die Ergebnisse der Studie fallen in diesen Bereich.

susu