Wieder gibt es eine rein statistische Studie, die kleine aber signifikante Unterschiede zwischen Männern und Frauen in einem recht unspektakulären Bereich feststellt. Wiedermal spekulieren Forscherinnen und Forscher wild darauf los, dass das angeboren sein könnte und an Hormonen liegt. Wiedermal haben sie keinen echten Hinweis darauf, dass das stimmt. Der Onlinespiegel titelt Männer und Frauen sehen unterschiedlich und endet mit der Feststellung, es sei noch nicht geklärt, was diese Unterschiede verursacht.
Im Grunde ist es unspektakulär: Unter 50 Personen haben die weiblichen etwas schlechter Streifen erkennen können als die männlichen Probanden und die männlichen haben Farben etwas bläulicher wahrgenommen also die weiblichen. Das ist alles, was die Studie hergibt. Ob das Geschlecht der Probanden der entscheidende Einfluss war, oder ob ähnlich große Unterschiede aufgetreten wären, wenn die Probanden nach Körpergröße oder Gewicht sortiert worden wären, wissen wir nicht.
Auch ob Hormone etwas damit zu tun haben, wissen wir nicht. Darüber wird zwar in dem Artikel zwei Mal spekuliert, aber am Ende gibt der Artikel zu, dass es „noch nicht geklärt“ sei. Das noch ist hier falsch, denn Tatsache ist: Es ist nicht geklärt und mit statistischen Untersuchungen wie dieser kann es auch nicht geklärt werden.
Heiße Luft also, sonst nichts.
Folgender Gedanke, mal wieder, Müsste-Man-Mal:
Alle Studien dieser Art benutzen eine Hypothese (die Werte der zu messenden Variablen sind sinnvoll in genau zwei Kategorien zu clustern, nämlich „männlich“ und „weiblich“). Entsprechend sind dann auch die Studien darauf angelegt, diese Hypothese zu beweisen oder zu widerlegen. So weit, so gut, so biased, so langweilig.
Viel interessanter wäre es mal zur Abwechslung, die Anzahl der Cluster nicht vorzugeben und nicht zu verlangen, dass sie sich mit den Clustern „Proband männlich“ und „Proband weiblich“ decken, und dann nur auszuwerten, wie gut oder schlecht diese Deckung ist – sondern zu sehen, welche Cluster sich bei verschiedenen Parametern für den Clustering-Algorithmus ergeben, oder welche Variablen die beste Vorhersagekraft haben (was, wie angedeutet, am Ende die Körpergröße, der Ort, an dem der Proband aufgewachsen ist, oder, oder, oder sein könnte). Ich glaube, die Ergebnisse könnten interessant sein.
Zugegeben, diese Art von Studien ist sowohl im Entwurf als auch in der Auswertung wesentlich schwieriger.