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Las diferencias entre mujeres y hombres y la estadística

En esta entrada hablo de las diferencias entre hombres y mujeres, de cómo distinguir entre hechos, hipótesis, estadísticas, líneas de investigación y conclusiones para poder navegar en tanta noticia e ideología que se mueve alrededor de cualquier estudio, opinión o decisión sobre el tema. Me ha movido a escribir esta entrada la reciente controversia de un artículo matemático retirado de dos revistas por presiones políticas. Me referiré a él más adelante para situarlo en este esquema, sin que constituya la idea principal de la entrada. Numeraré los párrafos para mayor claridad en una posible discusión posterior.

1. Hay diferencias obvias, como las físicas, desde los atributos sexuales primarios (órganos sexuales) a los secundarios (vello, masa muscular, altura, etc.). A pesar de que los atributos sexuales no son binarios al 100%, la gran mayoría de individuos de la especie humana tiene órganos sexuales masculinos o femeninos en correspondencia con su carga genética, mientras que personas cuyos cuerpos difieren del estándar masculino/femenino constituyen en torno al 1% de la población (). En los atributos secundarios la variabilidad es mucho mayor, con diferencia significativa en las medias, pero con mucho solapamiento en las distribuciones. Por ejemplo, hay un porcentaje sustancial de mujeres que son más altas que un porcentaje también sustancial de hombres (aquí hablamos de la importancia de hablar de distribuciones y no de medias).

2. Hay diferencias de preferencias y de acciones, algunas con una gran correlación con uno u otro sexo y otras con menos. Entre las que presentan más correlación está el hecho de que las mujeres prefieren hombres como pareja en mayor medida que los hombres y que los hombres prefieren mujeres como pareja en mayor medida que las mujeres. Otras características, como la atención a la familia frente a la carrera profesional, presentan una correlación menor. También hay una correlación entre algunos tipos de trabajos y el sexo (con más mujeres en ciencias de la salud y más hombres en las ). Algunas de estas diferencias son estables en el tiempo mientras que otras van cambiando. se pueden consultar referencias sobre estas y otras diferencias.

3. Las diferencias podrán deberse a circunstancias genéticas, ambientales o sociales (o alguna otra causa que pueda encontrarse), sin que en principio sean excluyentes. Aquí hablé de la aportación de la investigación económica en el esclarecimiento de las causas. Algunas diferencias serán claramente genéticas y serán difíciles de cambiar, como los atributos sexuales primarios o las preferencias por tener como pareja a una persona del otro sexo. Estas dificultades pueden ser menores a medida que la tecnología avance. Otras son más maleables. Por ejemplo, hace bien poco las mujeres no realizaban estudios de Derecho, pero ahora lo hacen en mayor medida que los hombres, y todo apunta a que esa elección estaba muy condicionada socialmente.

4. Hay muchos rasgos distintos entre hombres y mujeres sobre los que todavía no sabemos en qué medida influyen las posibles causas y, lo que tal vez sea más importante, tampoco sabemos en qué medida son maleables. Es posible que en media las causas sociales sean más maleables, pero no tienen por qué serlo siempre. Hay circunstancias genéticas muy maleables (las preferencias por actividades que antes requerían fuerza física pueden cambiar una vez tenemos máquinas, mejores técnicas de entrenamiento o mejor aceptación social entre las mujeres) y circunstancias sociales que lo son muy poco (véase el modelo de segregación de Schelling).

5. Además de diferencias en media, hay diferencias en la varianza de la distribución de algunos rasgos. Cuando eso ocurre, la varianza suele ser mayor entre los hombres (). El ejemplo típico es que se encuentran más hombres en la cárcel y también más premios Nobel en comparación con las mujeres.

6. Las diferencias en la varianza pueden ser muy pequeñas, especialmente en las habilidades cognitivas, y así todo dar grandes diferencias en los extremos.

7. Ejemplo de hipótesis social para explicar la variabilidad: hay más premios Nobel hombres por la discriminación hacia las mujeres en el acceso a la educación e investigación.

8. Segundo ejemplo de hipótesis social para explicar la variabilidad: Hay más hombres en las cárceles porque la competencia social entre hombres, a la par que beneficia a los ganadores, perjudica a los perdedores, que ven más atractivo incumplir las reglas.

9. Ejemplo de hipótesis genética para explicar la variabilidad: el par 23 de cromosomas en las mujeres es XX y en los hombres es XY. Los dos cromosomas X no son exactamente iguales, de manera que si un rasgo está ligado a una expresión de genes en el cromosoma X, la presencia de dos cromosomas X hace que la variabilidad de esta expresión genética tienda a ser menor si la expresión se corresponde con la media de ambas cargas genéticas. El cromosoma Y es mucho menor y muy distinto del cromosoma X, por lo que no influirá tanto en reducir la variabilidad que pueda haber en el cromosoma X. (Aquí se ligan ciertas características al cromosoma X y se discute el tema de la variabilidad. se presenta un estudio más reciente.)

10. Segundo ejemplo de hipótesis genética para explicar la variabilidad: en una población con dos sexos, si uno de ellos es más selectivo tenderá a producir más variabilidad en el otro. Es la hipótesis recogida en un trabajo del matemático Theodore Hill (). Pongamos que en la población el sexo B está dividido en dos subgrupos igual de abundantes, B1 y B2 y que el B1 presenta alta variabilidad con una mitad muy atractiva para el sexo A, mientras que la otra mitad es poco atractiva. El grupo B2 presenta poca variabilidad y los individuos de ese grupo son medianamente atractivos. Si el sexo A es suficientemente exigente a la hora de buscar pareja sexual, de manera que los encuentros sexuales con individuos del grupo B1 más atractivos son más numerosos que los encuentros con individuos del grupo B2, entonces estará induciendo una selección evolutiva a favor de la variabilidad del sexo B.

11. Mientras no se demuestren estas hipótesis son eso, hipótesis. Tener detrás un modelo coherente de funcionamiento no implica que ese mecanismo sea el que opera en tal o cual variabilidad. Por ejemplo, la hipótesis del punto 9 difícilmente explicaría los casos en que la variabilidad es mayor en las mujeres. El mecanismo de la hipótesis pudiera incluso no operar en ninguna de las diferencias.

12. Proponer hipótesis y estudios para saber si son explicativas de mucha o poca parte de una diferencia entre sexos es parte de la investigación científica y no debe ser censurado. El trabajo de Hill se encuadra en esta categoría. Fue aceptado para su publicación y luego retirado por presiones políticas no una, sino dos veces por sendas revistas (la versión de Hill, ; el otro lado de la historia, ). En la American Economic Association se preguntan, preocupados, si algo así puede pasar en la investigación económica ().

13. Proponer que ya sabemos la causa de alguna diferencia solo porque una hipótesis es compatible con esa diferencia es hacer mala ciencia. Hace falta comprobar empíricamente que esa es la hipótesis que mejor explica los datos, y eso requiere mucho estudio empírico. De momento estamos empezando a conocer toda la complejidad del tema y en muchas diferencias estamos lejos de haber cerrado la investigación.

14. Proponer que si se descubre y se comprueba una explicación genética de una diferencia implica aceptar esa diferencia es incurrir en la . Proponer que si se descubre y se comprueba una explicación social de una diferencia implica el deber de cambiar esa diferencia constituye también una falacia que nos lleva a una ingeniería social acrítica. La socióloga Catherine Hakim, de la LSE, abunda sobre esta idea.

15. El que una causa, genética o social, de una diferencia se quiera y pueda revertir dependerá de las preferencias de los individuos y de la maleabilidad del mecanismo causal.

16. El proponer que las preferencias de los individuos deberán tenerse en cuenta para tomar decisiones sobre las diferencias entre los sexos, cuando esas mismas preferencias están influidas por las diferencias, no implica que no puedan evolucionar. Por ejemplo, se puede incentivar que las mujeres estén más y mejor expuestas a las carreras STEM y que el ambiente en esas carreras elimine posibles discriminaciones y a la vez aceptar la posibilidad que aun así no se consiga (¿de momento?) la paridad en esas carreras y, por tanto, no forzar esa opción.

Como anticipaba al comienzo, mi interés es aportar claridad al debate, no llegar a una conclusión sobre el tema (o los temas, puesto que cada posible diferencia será un tema potencialmente distinto). Como ya he señalado en otras ocasiones, en aquellos temas en que no tengamos ya una explicación clara, mi opinión es que las acciones políticas deben tomarse sobre la hipótesis de menos riesgo. Por ejemplo, en el caso de las mujeres en las STEM creo que debemos actuar según la hipótesis de que todavía hay margen para que más mujeres se incorporen a estas carreras.

P.D.: Mientras escribía estas líneas, y como para darme la razón, la revista Nature publicaba .