5. Folienpaket - Gender Similarities Hypothese

Question 1

GENDER SIMILARITIES HYPOTHESIS

Answer 1

Janet Shibley Hyde (2005) ⇨ Meta-Analyse von 46 Meta-Analysen Frauen und Männer sind sich in den meisten psychologischen
Variablen ähnlich ⇨ kleine (48%) bis sehr kleine (30%) Effektstärken Ausnahmen:
Motorische Leistung (z.B. Geschwindigkeit, Wurfdistanz) – große Effektstärken
Sexualität (Masturbationshäufigkeit, Gelegenheitssex) – große Effektstärken
Aggressivität – moderate Effektstärken
Effektgrößen ändern sich mit dem Alter der Publikation Effektgrößen sind kontextabhängig (z.B. bei Aggression, bei Lächeln)

Question 2

GENDER SIMILARITIES HYPOTHESIS
Ethan Zell, Zlatan Krizan & Sabrina R. Teeter (2015) ⇨ Metasynthese von 106 Meta-Analysen (12 Mio Teilnehmer*innen)

Answer 2

Inkludieren mehr psychologische Domänen und Moderatoren 46.1% kleine und 39.4% sehr kleine Effektgrößen, wenig
Unterschiede über Alter, Kultur und Zeit Große Effektstärken (M>F):
Maskuline Persönlichkeitseigenschaften
Mentale Rotation
Bedeutung körperlicher Attraktivität bei Partnerwahl Aggression
Große Effektstärken (F>M): Reaktivität auf schmerzhafte Reize Zuneigung zu Gleichaltrigen Interesse an Menschen

Question 3

GENDER SIMILARITIES HYPOTHESE - UPDATE

Answer 3

 Gender Differences in Verbal Performance (Jennifer Petersen, 2018)Meta-Analyse an amerikanischen Schüler*innen (d=0.29)…kleine Unterschiede zu Gunsten von Frauen
 Frauen zeigen auch im National Assessment of Educational Progress (NAEP) beim Lesen und Schreiben bessere Ergebnisse im Bereich kleiner bis mittlerer Effektstärken (David Reilly, David Neumann & Glenda Andrews, 2019)
 Christoph Niepl, Matthias Stadler & Samuel Greiff (2019)  Geschlechtsunterschiede in Mathematik hängen mit der beruflichen Gender-Diversität (d.h. Frauenanteil in mathematiknahen Berufen) eines Landes ab
 Lutz Jäncke (2018)  die meisten Unterschiede in Bezug auf Gehirnanatomie, Verhalten und Cognition sind nicht groß genug um von einem geschlechtlichen Dimorphismus zu sprechen

 Alyssa Kersey, Kelsey D. Csumitta & Jessica Cantlon (2019): Neuronale Prozesse im fMRI unterscheiden sich nicht bei mathematischen Aufgaben bei 3-10 Jährigen Kindern unabhängig vom Geschlecht
 Chaocha Jia et al. (2020): National Assessment of Education Quality an großer chinesischer Stichprobe (ca. 200.000 Personen) zeigt keine Geschlechtsunterschiede in „science achievement“, aber „science“ interest“
 Ellen T.M. Laan et al. (2021): Sexuelle Aktivität ist in den meisten Kulturen für (heterosexuelle) Frauen weniger angenehm als für (heterosexuelle) Männer* bei gleicher Kapazität für sexuelle Befriedigung.
 Charlotte Löffler & Tobias Greitmeyer (2023). Frauen* beurteilen sich empathischer als Männer* aber Emotionserkennung ist bei Frauen nur höher, wenn Motivation dafür erhöht wurde  Kontext-Faktoren, Gender Rollen und Stereotype

 Chenyu Pang et al. (2023). Bei Selbsteinschätzung zeigen Frauen höhere Empathiewerte, im EEG (Empathie gegenüber schmerzhaften Gesichtsausdrucken) zeigen sich keine Unterschiede. Werden Männer auf ‚sharing & caring‘ geprimed, verschwinden die Geschlechtsunterschiede ebenfalls.
 Lise Eliot (2024). „Based on the sum of data, neuroscientists would be well-advised to take the null hypothesis seriously: that men and women’s brains are fundamentally similar, or “monomorphic”“ (p. 1); einzig reliabler Unterschied  männliche Gehirne sind um 11% größer (Männer sind auch 18% schwerer und 9% länger!) ABER auch in der Gehirn-Größe gibt es einen Overlap von 51% (d=1.31)
 Yuntian Xie et al. (2024). Metaanalyse von 83 chinesischen Artikeln zur Mathematikangst zeigt höhere Werte bei Mädchen, die vor allem in der Mittelschule auftreten.

Question 4

BINÄRE FORSCHUNGSLOGIK?

Answer 4

Janet Shibley Hyde, Rebecca S. Bigler, Daphna Joel, Charlotte Chuck Tate & Sari M. van Anders (2018): „The Future of Sex and Gender in Psychology: Five Challenges to the Gender Binary“ ⇨ Kosten binärer Forschungslogik
1. Verhindert Forschung darüber hinaus (‚move beyond‘)
2. Verhindert das Verständnis komplexer Zusammenhänge
3. Schließt Personen aus, die nicht in das binäre Schema fallen und ignoriert Gender-Identitäten
4. Reifiziert das Differenz-Paradigma und damit Stereotype ⇨ politische Entscheidungen, Berufslaufbahnen, Sport etc.

Empfehlungen für die Forschungspraxis
Gender-Identität inkludieren (z.B. weiblich, männlich, transgender weiblich, transgender männlich, genderqueer, sonstige: oder Identitäts-Kontinuen (Männlich : 0 -10, Weiblich: 0-10)
Geburtsgeschlecht (sex) vs. gelebtes Geschlecht (sex-category) Gender als ‚Doing‘ /als Prozess auffassen und gemeinsam mit
‚Sex‘ in die Forschung inkludieren
Gender-neutrale Sprache

Question 5

BINÄRE FORSCHUNGSLOGIK?
Empfehlungen für die klinisch-psychologische Praxis

Answer 5

Genderstereotype Zuschreibungen bei Diagnosen kritisch
hinterfragen
Essentialistische Zuschreibungen aufgrund der zugewiesenen ‚sex- category‘ hinterfragen (Einfluss von Hormonen etc.)
Gender-Einflüsse mitdenken – Korsett der Zweigeschlechtlichkeit!?
Jedem Mensch, ob jung, ob alt, sollte es erlaubt sein, seine Gender-Identität zu leben – Vorsicht vor Pathologisierungen!