您再次未能解决格尔曼和默茨提出的问题，即您对犹太学术表现和过度代表的错误统计数据。 您根据与您的错误统计数据问题无关的内容批评 mertz，从而偏离了主要观点。

多年前我上大学的时候，偏向于现实的中间偏左大多居住在非科学、非工程部门。 令人不安的是，我们现在看到科学被意识形态扭曲了。

数学最高梯队的男女比例为 95-5 肯定有可能是超越所有世界文化的文化态度的结果，而不是男女之间的任何内在差异，但默茨教授有什么证据？报价是这样吗？ 您能否构建一个测试来排除文化偏见的因素，并且辩论的所有各方都必须承认只能从结果中得出一个结论，这取决于其结果？

同上威廉·道尔顿。 我猜想不仅在数学领域，在许多其他领域——科学、社会科学、烹饪、时尚……的最顶端的男女比例也更高。 向我展示一个社会，女性在社会中占主导地位——在经济、政治、社会、文化方面。 我想不出任何。 那是因为直到最近，体力在社会经济方面都很重要。 即使现在，当它的数量较少时，性别歧视已经制度化，因此女性仍然不被视为平等。 但给它也许一千年。

话虽如此，我同意 Unz 的观点，即 Mertz 的结论似乎没有得到支持。 当我们讨论这个主题时，为什么默茨没有将一个拥有亚裔美国人姓氏的混血数学奥林匹克学生算在亚裔美国人类别中？ 半亚裔是否意味着一个人不是亚裔美国人？ 如果是这样的话，她是否同样将具有犹太姓氏的半犹太人排除在犹太类别之外？

“数学最高梯队的男女比例为 95-5，这当然有可能是超越所有世界文化的文化态度的结果，”

如果有超越世界所有文化的文化态度，那么除了人性之外，还会从哪里来？

令人不安的是，我们现在看到科学被意识形态扭曲了。

会不会只是“现在”。 科学有 时刻 受意识形态驱动。 不这么想是很危险的。 颅相学、纳粹遗传理论和李森科生物学并不是意识形态驱动科学的总和。

你继续声称近几十年来犹太人的学术成就一直在下降。 既然已经确定犹太人在 13-2000 年间至少占美国 IMO 团队成员的 12%，那么犹太人学术成就崩溃的证据在哪里？

美国 IMO 参与者中犹太人与非犹太白人的比例 (1:2-3) 几十年来几乎没有变化，尽管犹太人在美国人口中所占的百分比正在下降。 改变的是亚裔美国人在 HS 数学和科学学术成就的最高水平上的比例过高，所以我们实际上看到的是，在 HS 数学和科学竞赛中，白人的学术成就与亚裔美国人相比有所下降。

我还想指出，您似乎很乐意通过电子邮件与 Gelman 教授进行辩论，但忽略了我要求澄清您如何进行 Weyl 分析的枯燥询问。

我想单独谈谈默茨教授关于女性在数学中的代表性的学术工作。 Unz 再一次歪曲了 Mertz 教授的工作。 特别是，我强烈建议读者查看表 5（第 1252 页）：
http://www.ams.org/notices/200810/fea-gallian.pdf
从1977年到1990年，东德IMO队有5名女孩（其中至少有一名是金牌得主），而西德IMO队则没有。 这代表了由同一种族组成的两个国家之间的显着差异，并表明在西德 IMO 团队中没有女孩的情况下，社会文化因素的重要性。

直到 1998 年，美国 IMO 团队才拥有女性成员。也就是说，2 多年来，美国 IMO 团队中的女孩人数为零，尽管苏联在 1962 年、1976 年、1985 年等 IMO 上曾有过女性金牌得主。英国于 1983 年首次拥有女性 IMO 团队成员，比美国早 15 年。 美国直到 2004 年才出现一位女金牌得主，而英国至少在 2 年前就有两位女金牌得主。 从 10 年至今，女孩占美国 IMO 参与者的 1998%。 显然，这种变化不是由于遗传，而是由于社会文化因素。 Mertz 教授只是证明了社会文化因素在评估女性在最高数学水平上的代表性不足的重要性。

威廉·道尔顿 说：
“数学最高梯队中男女比例为 95-5 的情况当然有可能是超越所有世界文化的文化态度的结果，而不是女性和男性之间的任何内在差异，但有什么证据可以证明？默茨提议是这样吗？”

Unz 再次在他 16 月 2008 日的帖子中预先选择了与他希望得出的主张一致的数据，同时忽略了所有其他反驳他主张的数据。 他用他的“Meritocracy”文章做到了这一点，他在我 2012 年和 XNUMX 年的通知文章中再次做到了这一点。 这不是进行适当科学的方式。

在我 2008 年的文章中，我很清楚地表明，各国在女孩有资格成为其国家 IMO 团队成员的频率上存在很大差异。 例如，在统一之前，西德的 IMO 团队中从未有过女性。 另一方面，东德有许多女孩，她们的名字列在本文的一个表格中。 7 年代，这两个国家在 IMO 中的平均排名都在第 1980 位左右。 东德和西德人在基因上基本相同。 因此，西德未能确定杰出女数学家的最可能解释是西德与东德不同的社会文化因素。 一个看似合理的区别是托儿服务的可及性，东德还是一个共产主义国家时，托儿服务很丰富，但在西德几乎不存在； 东德妇女应该全职工作，而西德妇女一旦成为母亲，就应该留在家里照顾孩子。 因此，东德女孩的职业梦想和期望与西德女孩不同。 2 年代，西德大学的终身数学教授中有 1980% 是女性。 在 25 世纪后期，共产主义东欧国家平均约有 20% 的终身数学教授是女性。 从 1636 年到 2006 年，哈佛大学的女终身数学研究教授为零！ 这是社会文化因素如何强烈影响对数学成绩优异的女性的识别的一个例子。

在我 2012 年的文章中，我继续表明一个国家 IMO 团队的女孩百分比与其性别平等指数之间存在很强的相关性。 并非所有国家/地区的团队中都有约 5% 的女孩。 在 1998 年之前，美国的球队中只有零个女孩，而在过去的 1/2 世纪中，一些国家的球队中有女孩。 在 1950 年代和 1960 年代，授予美国公民的数学博士学位中只有 5% 授予女性； 在 2000 年代，约 30% 做到了。 人类不会进化得这么快。 这些巨大的差异和相当迅速的变化很大程度上是由于社会文化的差异和变化。

我还在后一篇文章中表明，一些国家在数学成绩的分数分布中没有表现出更大的男性差异； 在一些国家，男孩和女孩的分布基本上是一致的。 如果如拉里·萨默斯 (Larry Summers) 所建议的那样，男性在数学表现上的较大差异主要是由于天生的生物学决定的性别差异，那么这样的国家就不应该存在。

最后，我从未声称在非常高端的数学能力上，男性和女性之间的先天差异是不存在的。 相反，我根据我的数据声称的是，数学表现的大部分差异（如果存在）是由于不同国家/地区的各种社会文化因素造成的。 只要这些社会文化因素仍然存在，人们就无法衡量可能由于两性“内在能力”差异而导致的剩余差异的大小（如果有的话）。

在我作为研究科学家的 80 年职业生涯中，我发表了大约 4 篇经过同行评审的初级科学文章。 没有人，包括 Unz，曾经声称我在这几十篇文章中报告的任何数据都是错误的。 同意在如何解释数据上存在分歧是可以的。 然而，已发表的数据没有错误对于科学进步至关重要。 当发现错误时，作者有责任发表“更正”，这样错误的数据就不会污染文献。 在他的“Meritocracy”文章中，Unz 清楚地公布了包含重大错误的数据，因为他的直接检查方法非常不准确和不精确。 他早就应该承认这项研究的方法论问题并纠正他的错误数据。 我期待他尽快这样做，并要求大卫布鲁克斯也这样做。

ps 如果 Unz 用谷歌搜索我，他会知道我是一名基础研究科学家，而不是临床医生。 我做过实验的唯一脊椎动物（数量很少）是青蛙、老鼠和兔子。 作为博士生物化学家，我在癌症研究方面的大部分工作都涉及试管和培养皿。 为什么 Unz 会“假设 Mertz 对两种不同的癌症治疗方法进行了研究，并在全球二十几个国家的试验中进行了测试”？ 鉴于没有人质疑过我发布的任何数据或统计数据的质量，我不会费心回应这些无关紧要的假设。

Gaeranee 说：
“为什么默茨没有将一个拥有亚裔美国人姓氏的混血儿数学奥林匹克学生算在亚裔美国人类别中？ 半亚裔是否意味着一个人不是亚裔美国人？ 如果是这样的话，她是否同样将具有犹太姓氏的半犹太人排除在犹太类别之外？”

如果仔细阅读我的文章，您会发现我总是清楚地指出我何时将双种族和双族裔学生视为少数族裔/族裔，以及何时按比例计算这些种族/族裔的学生。 是的，我的数据中有混血亚裔白人，就像有双重种族的犹太人和外邦人一样。 我从来没有故意将双种族亚裔白人误算为纯白人，无论他们的姓氏是否为亚洲人。

恩兹先生

您将数学竞赛参与者的统计数据与抗癌药物测试进行比较。 然而，药物测试的本质是它需要 受控 一组服用药物而另一组不服用（或服用安慰剂）的试验，目的是确保药物以外的因素不会混淆试验结果。

日常生活中完全没有这种情况，这就是为什么我们不能查看统计数据显示特定性别（或其他群体）的人在某些领域往往比另一个人做得更好或更差，并立即将其归因于 固有的生物学差异. 身为女性不仅仅意味着您在生理上是女性； 这意味着有各种各样的社会期望和假设会影响你。 多项科学研究表明，人们在预期表现更差时表现更差。 如果女孩们听说女孩数学不好，她们不仅不太可能将数学作为感兴趣的领域，而且也不太可能在数学上表现出色。

此外，参考参与国际事件的统计数据作为数学中基于性别的能力的衡量标准更不可靠，因为它是 还 受诸如谁获得资金参加此类会议之类的影响，这也可能不是性别中立的。

简而言之——身为女人或男人既是一种社会品质，也是一种生物品质，因此女性和男性在某些领域的成就差异不能自动归因于性别。 （顺便说一句，当人们对种族界线的“先天能力”得出类似的结论时，这就更加令人震惊了，因为种族是 不能 任何有意义的程度的遗​​传质量。）

我对是否存在影响男性和女性学业成绩的生物学因素感兴趣，但为了让某人证明——甚至提出任何与之相关的科学论证——他们必须实际研究 生物 因素。 如果有人能在 X 或 Y 染色体上找到一个基因，它产生一种蛋白质，在某种程度上对学术能力产生明显影响，那么我会对这个发现非常感兴趣。 但是，对统计数据的粗略检查并不能证明男性和女性在任何学科中的先天能力之间存在任何差异。

从科学背景来看，这对我来说似乎非常简单明了，所以我很惊讶，任何人都无法掌握这样一个基本点，仍然认为自己在科学方法论问题上有一些有价值的东西要说。

我对这篇文章感到沮丧的是 Ron Unz 拒绝提出 Mertz 的基本论点。 Unz 复制了一张桌子，并声称它被“10,000 件复杂的作品”所包围。 事实上，大部分论文总结了女性和种族群体在各种竞赛中的参与程度。 最后，讨论部分开始：

一种普遍的看法来解释数学最高水平的女性极度稀缺的原因是女性根本缺乏该领域的足够能力（例如，参见 [25]、[31]、[36]）。 这里提供的数据既不能证明也不能反驳具有深厚数学内在天赋的人的出现频率是否在女性和男性之间存在差异。 然而，他们确实表明这种稀缺性是
在很大程度上是由于多变的因素
因时间、国家和民族而异。

这与 Unz 将文章的结论描述为将高端数学中的男性和女性之间的差异归因于“压倒性地归因于文化而非生物学”，这似乎相去甚远。 事实上，文章的结论部分开始于以下内容：

综上所述，一些东欧和亚洲国家经常培养出具有深厚数学解题能力的女孩； 大多数其他国家，包括美国，都没有。 来自一些在 IMO 成绩优异的国家移民到美国和加拿大的儿童，包括女孩，在被认定为具有深厚数学天赋的学生中所占比例过高； 来自所有其他种族/种族背景（包括白人）的美国出生女孩的代表性非常低。 有着深厚的数学天分的女生很多； 然而，由于社会文化、教育或其他环境因素，它们很少被识别。

这两段看起来并不复杂。 我认为很明显，这篇文章并没有得出强有力的结论，反而似乎得出了温和得多的结论。 我希望 Unz 的“更仔细的检查”能够处理这些结论。

公平地说，Mertz 教授对 Unz 之前博客的评论是完全合理的：

“我并不是说先天的性别差异不会在顶级数学家中女性少于男性的情况下发挥任何作用。 我只是想说，鉴于有些欧洲和亚洲国家的女性（和男性）杰出数学家比我们多得多，因此美国可能会产生更多的女性（和男性）杰出数学家。 ”

另一方面，Jezebel 和 Science Daily 上有关她研究的头条新闻出奇地不诚实。 “对不起，拉里·萨默斯：由文化而非生物学造成的数学性别差距”！

有些事情在上流社会是不能谈的，成本太高了。

你们都疯了。 罗恩没有提出他在哈佛偏袒犹太人的理由。 指出默茨在另一个主题上是错误的——她当然是错的——并不能证明她对罗恩论点的反对是不正确的。

至于顶级数学能力，证据强烈支持男性能力更强。 默茨充满了它。 对 Katherine W 说：如果你认为种族“在任何意义上都不是一种遗传品质”，那么你就赢得了疯狂的奖项。

默茨女士，

我指的是你对 Larry Summers 之前发表的 Unz 文章的评论。 你写道，你有 42 个亚裔美国人，而 Unz 的 44 个是因为你知道至少一个亚裔姓氏是为一个混血儿的孩子而写的（意思是，在这个练习中，你没有把他或她算作亚裔美国人。）然而你指出你的 26 个犹太人到 Unz 的 23 个犹太人可能是因为他没有把米勒、米尔多夫和劳伦斯这样的名字算作犹太人的名字。 然而，这三个学生是混血儿——犹太人/白人。 所以，你的种族识别方法似乎不一致。

那么，您和 Gelman 教授的观点是，在过去 25 年中，优秀犹太人的百分比一直保持一致，而他们的常春藤盟校录取率保持不变？ 那么这段时间成就卓越的亚裔美国人的增加（以及常春藤盟校没有相应地接纳他们）可以完全归因于他们偏爱除犹太人之外的所有人吗？

KatherineW 写道：

“但对统计数据的粗略检查并不能证明男性和女性在任何学科中的先天能力之间存在任何差异。”

您似乎忽略了统计在研究中的作用。 随机抽样误差必须在有对照的随机抽样试验中计算。 如果您接受此类试验的结果，那么您就不能拒绝作为几乎所有研究基础的统计推断的根本重要性。

拉里·萨默斯（Larry Summers）认为，正是方差的差异导致了数学能力的差异。 虽然男性和女性的平均智力没有差异，但萨默斯指出，较高的方差意味着在分布的尾部，高智商男性相对于女性的数量会有很大差异。 这也意味着还有更多男性的 g 较低。 然而，我们没有看到有人急于维护女性同样愚蠢的权利。 男性多动症和自闭症的发生率也更高，并且犯下的罪行要多得多。 但是，唉，我们并没有努力看到女性在那里犯下了公平的强奸和谋杀罪。 作为一个社会，如果平均值遵循我们先前建立的偏见，我们似乎愿意接受平均值，同样，我们忽略变异的差异，除非它们显示出“有益”特征的差异。

默茨认为没有任何先天差异。 默茨说得对。 然而，这不是夏天的论点。 争论的焦点是 +3、+4 标准差的男性是否更多，以及这是否意味着数学和硬科学领域的男性更多。 争论点应该是这种差异是接近数据显示的 10 比 1 的平均值，还是接近塞尔维亚和黑山显示的 5 比 1 的比例。 也许社会因素是造成这种差距的原因，在这一点上，我同意在硬科学领域应该有更多的女性。 即使这些社会和文化问题得到控制，我们仍然会看到差异。

如果愿意对文化打折的话，在统计中可以看到很多非常不舒服的东西。

东非后裔赢得长跑奥运会项目。 西非后裔在奥运会短跑项目中获胜。 斯拉夫人主宰摔跤。 男性获得菲尔兹奖。

事情的真相远比出生复杂得多。 Mertz 的论文花了一些时间来说明社会中的性别不平等如何反映在青少年数学高端的女性表现中，而论文的结论只是指出了这一点，假设有更多的研究要做，并且这个问题不能说是纯粹的生物或纯粹的文化。

顺便说一下，牙买加文化崇尚短跑。

对我来说最引人注目的是那 5% 的统计数据。 显然，这些女性在数学能力上并不​​逊色于男性。 所以说“女人”低人一等并不能说明她们的能力，对吗？ 无论如何，她们是女性，所以她们一定是低人一等的。

将这些统计数据解释为任何人是劣等人或优等人的问题根本无法预测任何特定个人的结果，但可以通过群体统计数据来预测个人成就。

例如，我是“男人”或“女人”； 我不是“男人”或“女人”。

任何使用群体统计数据来预测任何个人的实际表现都是无用的； 然而，个人，而不是团体，执行。

可以说能力不相同的唯一方法是，任何被评估为个人但也被归类为团体成员的成员的表现为 0%（但实际上并没有说明表现这将始终由个人决定。）

萨默斯说的是哪一点？ 我推断，我希望不是不公平的，从他自己明显的支配权利意识中，他可能会自我参照地思考，很少有人能与他相提并论，但肯定没有任何女性能做到。

哲学家约翰塞尔在 90 年代写了一篇关于政治正确如何破坏学术界的理性话语的文章（当时主要是人文科学），因为客观现实变得无关紧要。 这是该预警的链接，其标题为“大学的使命：知识发现或社会变革”：

http://link.springer.com/article/10.1007%2FBF02682921?LI=true#page-1

我认为塞尔提出的问题更进一步。 如果大学是社会转型的机构，那么它们就没有更多的权利征税或公共资金，因为社会转型是基于意识形态的偏见，而一些纳税人可能不同意这种偏见。 因此，大学应该由那些同意特定意识形态倾向的人资助。 当然，更好的选择是将大学恢复为知识发现机构。

从旧线程中回复 Mertz 女士的观点：

“我在 2012 年的文章中提出的第三个主要观点与萨默斯的论点直接相关，即数学表现中男性差异较大是顶尖女性数学家稀缺的主要原因。 我表明，虽然美国和大多数其他国家在数学方面的男性差异更大，但也有一些国家没有。 事实上，有些国家的数学成绩分布基本相同。 如果更大的男性差异是由生物学决定的两性差异，那么这样的国家就不应该存在！”

像突尼斯这样的国家都是垃圾箱。 根据 2003 年的 PISA 数据，49% 的女孩和 46% 的男孩得分低于 1 级，这是当时的最低水平。 他们的异常方差比率存在并不是因为男孩在高端的数量没有超过女孩，而是因为他们的整个钟形曲线在一端被打破了。

“如果更大的男性差异是由生物学决定的性别差异，那么这样的国家就不应该存在！”

为什么不？ 一旦你从生物学上确定了性别差异，那么从生物学上确定种族差异肯定是一小步，毕竟种族差异远大于性别差异。
之后一切都是公平的游戏。

“我进一步表明，平均数学成绩的性别差距之间存在非常强的统计显着相关性”

可笑的是，东亚数据点被删除为性别平等指数回归的异常值。
秘方，让你浆果强壮！

“罗马尼亚这个小国比美国培养了更多的女性普特南研究员。 怎么会这样？”

你的“研究”发表在美国数学学会上？ 突尼斯看起来并不远。

格科克兰，

对于保加利亚、罗马尼亚等在国际海事组织中表现出色且性别更加平等的国家，您有何故事？ 更一般地说，苏联集团在让女性学习数学、获得博士学位以及在 IMO 上领先美国白人几十年方面取得了成功？

她是不是说各国在培养数学技能人才参加课外数学竞赛和从事数学学术界工作的速度上存在差异？

正如其他人在评论中所表明的那样，Unz 严重歪曲了 Mertz 的文章，甚至没有提到关于东欧表现的关键点，随着时间的推移增加了女性的代表性，以及国家间方差比和方差的持续差异。

我觉得荒谬的是，在这个问题的双方都可以看到的基本假设是，如果性别或种族之间存在一些遗传差异，那么它就是世界末日（或至少非常重要）。

首先，显然有，所以创造了性别和种族。

在第二个方面，考虑到我们对遗传学、自然选择和人类历史的了解，如果*没有*任何进一步的遗传差异，那将是相当了不起的。 或者，换句话说，谁真的不相信因纽特人的许多身体特征源于他们在寒冷的气候中生活和进化？ （例如，通常更短/更小，这更能抵御寒冷，等等。）

而在第三，那么血腥什么？ 作为一名男性，我毫不怀疑，不仅在一般情况下，而且特别是对我个人而言，女性在许多不同方面都远远超过了我的能力。 这也包括在一些智力方面：再一次，有人真的怀疑女性在阅读社交场合和动态方面总体上——但仍然是压倒性的——远远超过男性吗？ 令人惊讶的复杂、艰难、令人困惑、微妙的事情，但我怀疑大多数男人会承认，女人在阅读相同的东西时比他们聪明得多。

这不是一个 *不重要* 考虑到一个人在社会中取得成功的大部分能力取决于阅读社会情况和其他人。

但是，说到个人，它根本没有任何意义，因为总是有异常值，而且，从道德上讲，这意味着 *绝对地* 什么都没有。

当我们谈论遗传学时，我们在谈论自然，自然的基本单位是物种，向我展示一个基因同质的物种，你几乎肯定会谈论一个已经灭绝的物种，或者生活在灭绝边缘的物种，因为它们的缺乏多样性使他们处于这种边缘。 一种对一个人致命的新微生物对所有人都是致命的。 一种新的环境变化对一个人来说是致命的，对所有人来说都是致命的。 等等等等。

我们各不相同，毫无疑问，由于我们的遗传多样性，我们不仅茁壮成长，而且还享受着我们的成功。 关心我们的 *个人* 基因构成虽然在某种程度上只是自然的，但不仅完全假装自己在自然之外，而且还可以成为愚蠢的虚荣心。

“甚至没有提到关于东欧表现的关键点”

“例如，在统一之前，西德的 IMO 团队中从未有过女性。 另一方面，东德有许多女孩，她们的名字列在本文的一个表格中。 ”

维基百科：

“它最初是为参加华沙条约组织的东欧国家在苏联集团的影响下建立的，但最终其他国家也参与了”

教学应试？ 前苏联国家仍然存在的课程差异？ 难道他们东德科学家不是对他们的女运动员，也许对他们的数学运动员也做过一些讨厌的事情吗？ 🙂
女性在这些工作中是否可以自由选择？

“苏联集团在让女性学习数学方面取得的成功”

这些研究将继续进行，直到性别平等得到改善。

“国家间方差比和方差的持续差异。”

他们的假设似乎是：
1）不同国家的性别差异应该保持完全相同
2）上述确切的性别差异应该是时间不变的。

两者都是随意的。 而国家就是国家。

粗略看一下她 2012 年的论文，TIMSS07 中没有中国，而上海没有。

“值得注意的是
事实上，26% 和 27% 的女孩和男孩，
分别来自中国上海，得分高于
669 PISA 2009； 相应的数字
美国女孩和男孩的这一比例分别为 1.2% 和 2.5%，低于经合组织国家整体的 2.8%。”

抽样差异。 从美国数字中筛选出亚洲人，性别比例应该更加不平衡，上海与美国的比例更高。
筛选掉 NAM 和表现不佳的亚洲人，你会对后者产生相反的效果。

在另一篇论文中，她提到了 2003 年的 PISA 数据：

“表明在冰岛、泰国和英国，得分超过 99% 的女孩与男孩一样多，甚至更多”

现在什么样的社会文化因素可以解释泰国和冰岛属于同一类别？ 更不用说后者的 300,000 个奇怪的人口。

然后是 SMPY 事实，根据 Wai 700，SAT-M 上 13 岁的男孩与女孩的比例从 1 年代的“80 比 3”变为 1 年代的“4 比 1”或“2000 比 2010”。
亚洲人现在是被选中的大多数。 自 80 年代以来，亚洲女孩一直是女孩的大多数。 一定是老虎妈妈和以前缠足妇女的性别平等文化，今天穿高跟鞋的女士还在继续吗？

在另一篇性别平等论文中，更多的性别平等意味着女孩在数学上的表现几乎与男孩一样好，在阅读方面甚至更好。 显然，性别平等指数并不是我认为的那样。
当这些研究被吹嘘表明萨默斯是错误的，通常是通过错误地描述他所说的话，而当他们不断验证他所说的话时，这很有趣。

有趣的是，有共产主义历史的国家在顶级/比赛中有更多的女数学家。 中国、前苏联国家、东德…… 也许意识形态平等的概念促进了这些国家的性别平等。 我绝不提倡共产主义。 我只是认为这应该被研究，如果它还没有的话。

人们想用例外的女人来证明一般规则是无效的。 但也许这种女性的稀有性是证明一般规则的例外。 如果一个男孩拥有异常数学技能的几率是十分之一，而一个女孩是 1 分之一，那么有没有人会说男人和女人一般来说是一样的？ 我对此表示怀疑。

无论如何，我真的不能在意这个，除非有人想以这些统计数据为借口，以不依赖于启动武力或使用欺诈的方式来限制我组织事务的能力.

实际上，在这一点上，Unz 的说法可能是有问题的。 但在我看来，他只是在说默茨的结论肯定不是从数据中得出的，得出结论取决于人们是否接受最终只是假设的东西。 此外，将默茨的研究用作“证据”的媒体是错误的，并且存在意识形态偏见。 这也不应该成为解雇萨默斯的充分理由。 特别是因为有更好的理由。

但是原来的文章处理了另一个问题……

Gaeranee，默茨教授在她的数据中将半亚洲人计算为半白人和半亚洲人，就像她将半犹太人计算为半犹太和半非犹太白人一样。 没有不一致之处。

你误解了默茨教授的一些评论。 Unz 表示，他将东欧和日耳曼人的名字算作犹太人，这就是他对 1970 年代美国 IMO 团队中犹太人百分比的严重高估。 然而，Unz 在 2000 年后的数据中不再将德国人的名字（例如 Mildorf）算作犹太人，即 Unz 使用不一致的方法来识别犹太人。 通过高估旧数据中的犹太人百分比和低估最近数据中的犹太人百分比，Unz 表现出犹太人学术成就的虚假崩溃。

默茨教授在她的数据中将米勒和劳伦斯都算作半犹太/半非犹太白人。 她把米尔多夫算作非犹太白人，就像她对我们没有任何信息的所有白人一样。

我们并没有暗示犹太人的录取率在过去 25 年中保持不变，如果你读过默茨教授对 Unz 的反驳，你会看到 Unz 的哈佛招生数据包括非选择性哈佛扩展学校和不考虑多种族或种族未知的学生的显着百分比。 默茨教授还链接到哈佛网站，称哈佛学院 2016 届的亚裔美国人占 21%，远高于 Unz 声称的亚裔美国人配额。

我觉得很奇怪你选择称默茨教授为“女士。 默茨，”同时正确地称呼格尔曼教授。

@nb： “Unz 的哈佛招生数据包括非选择性哈佛扩展学校”

它大概包括 可选择的 哈佛推广学校的一部分，而不是非选择性部分。 选拔部分包括正式申请并被正式录取的学位候选人。 该计划是出了名的严格，并且在任何给定年份授予的扩展学校学士学位相对较少（<150）。 这些学生包括在大学的本科生总数中。

Unz 可能不包括非选择性（公开招生）扩展学生。 如果有的话，还会有数千人。

需要明确的是：将哈佛扩展学校的学生与大学生结合起来就是苹果和橘子的结合：扩展学生通常年龄较大，其中许多是职业生涯中期的专业人士。 选择过程不同于高中年龄申请者到学院的过程。

对我来说最引人注目的是那 5% 的统计数据。 显然，这些女性在数学能力上并不​​逊色于男性。 所以说“女人”低人一等并不能说明她们的能力，对吗？ 无论如何，她们是女性，所以她们一定是低人一等的。

任何人在 X 方面做出普遍性的陈述，即男性比女性更好，这显然是指统计概率； 在这种情况下，在数学方面，前 x% 的男性在数学上的平均成绩往往优于前 x% 的女性。 没有人说所有的女人都比所有的男人都糟糕。 别和稻草人打架了。

将这些统计数据解释为任何人是劣等人或优等人的问题根本无法预测任何特定个人的结果，但可以通过群体统计数据来预测个人成就。

不，不会。 如果事实证明，在数学方面，例如 01% 的人中，80% 是男性，20% 是女性，这并不意味着应该劝阻女性从事数学工作，只是如果针对最上层 01% 的计划最终导致了 80% 的男性，我们不应该寻找歧视或试图找到某种方法来平衡它。

例如，我是“男人”或“女人”； 我不是“男人”或“女人”。

我说 2000 年。我们正在讨论一个针头上可以有多少个天使跳舞，不是吗？

任何使用群体统计数据来预测任何个人的实际表现都是无用的； 然而，个人，而不是团体，执行。

有很多地方团体的表现很重要。 特别是，当性别/种族代表性被用作歧视的证据时，群体统计数据非常重要。

萨默斯说的是哪一点？

我认为他是在暗示数学系男性人数不均衡的现象可能不是由于歧视，也可能不需要补救。 至少，它不应该被视为 事实本身 歧视的证明。

您似乎忽略了统计在研究中的作用。 随机抽样误差必须在带有对照的随机抽样试验中计算。 如果您接受此类试验的结果，那么您就不能拒绝作为几乎所有研究基础的统计推断的根本重要性……[即使] 社会和文化问题被控制，因为我们仍然会看到差异。

我没有忽视统计数据； 我要指出的是，它们的使用是基于对其他因素的控制，并且在比较男性和女性时，您无法控制对性别的社会期望。

100% 的女性（或者，如果我们将围绕性别认同的问题视为一件事，则可能是 99.99%）在生理上和社会上都被视为女性。 地球上没有一个社会对特定性别的人喜欢什么没有期望和先入之见。 因此，统计数据无法告诉我们男女在任何技能组合上的差异是基于生物学、文化还是两者的混合。

我向默茨教授道歉，因为她没有以教授的身份称呼她。 只是我记得的一个疏忽“Prof. Gelman”作为统计学教授，同时记得 Mertz 教授不是教授而是癌症研究人员，我只是习惯于称呼人们为先生或女士。

注意，

感谢您的澄清。 虽然提到了对犹太混血儿学生的分数计数，但我在她对 Unz 文章的反驳中没有看到任何提到对亚裔混血儿的分数计数（只有她在另一篇文章中评论说她的亚裔美国人的数字较低因为有一个，这让我相信她没有将混血亚裔儿童算作亚裔美国人。）

我理解你、Mertz 教授和 Gelman 教授关于 Unz 没有使用一致的方法论的观点。 但是，如果您要经历指出不一致的所有麻烦，最好自己进行整个分析（我聚集了三个聪明的人），而不是简单地争论 Unz 可以做得更好。 如果希勒尔的数字“难以置信”，那么 Unz 应该如何计算这些数字，而不是仔细查看每所大学的录取名单，并梳理了数以千计的名字多年。 如果你认为他应该这样做，你为什么不能呢？

根据默茨教授的普特南数字，亚裔美国人和犹太人的人数自 2000 年以来似乎都在下降，而白人外邦人和外国学生的人数一直在上升。 这段时间的常春藤盟校录取率是否反映了这一点？ 而且似乎根据你的 NMS 数字，犹太人的数量自 1987 年以来一直保持不变。自 1987 年以来，常春藤盟校对犹太学生的录取人数保持不变还是有所增加？

我不认为大多数人对解析几个百分点感兴趣，这就是这场辩论的重点。 更重要的问题是 Unz 在他的文章中提到的：（1）亚裔在这些学校是否受到歧视？ (2) 这些学校是否歧视外邦白人？ (3) 犹太人在这些学校受到青睐吗？ 直到我们查看这些学校的录取人数后，我们才会知道。 而且我认为两个派系就每个种族类别的名称达成一致并以这种方式进行研究是值得的。 如果处理所有学校太困难，也许人们应该从哈佛、耶鲁和普林斯顿开始。

1) 我确实认为 Gelman、Mertz 等人的语气和言辞令人反感：他们过多地夸大了“我们是科学家，我们寻求真相，你们这些未经认证的人只是没有兴趣的无知傻瓜”实话实说。” 最后一点不是他们明确说的，但语气确实适合该总结。 这只会激怒任何缺乏凭据的人，作为对现实的描述似乎不完整，也没有必要。 他们可以在不参考他们的博士学位、他们的同行评审证书等的情况下提出相同的观点。或者如果他们必须参考他们的职业性格，作为某种相关的权威，必须有一些不那么烦人的方式来做到这一点。 我建议他们努力改变他们的论证方式。

2) Unz 先生的语气也不完美。 我认为他可以对他的对手的论点进行更慈善的探索——再次，同时提出相同的基本观点。 我认为，对于 Unz 先生和他的对话者来说，应该关心的不是他们的专业精神，而是他们相互的慈善事业。

3）我认为这个论点会因分解而受益。 我认为一个论点涉及一般专家使用的统计数据的可靠性，另一个论点是 Unz 先生是否应该特别依赖 Hillel 统计数据。 Unz 先生指出，其他权威人士使用 Hillel 统计数据，而大量的公共政策使用统计数据并不比他在结合不同统计来源时更草率，因此批评他是一种双重标准他对数字的处理方式是独一无二的。 我认为这个论点很好，它不会伤害教授。 Gelman 和 Mertz，以及神秘的 NB，承认 Unz 先生在他的实践中在公共知识分子中完全是普通的——甚至说他们对 Unz 先生所做的任何批评都应该针对他的所有同龄人，尤其是那些使用这些统计数据来支持 Unz 先生试图颠覆的那些虔诚。 另一方面，Unz 先生也可以承认“其他人也犯了罪”是一种解释，但不是直接的辩护，并支持（或资助？）按照他的对话者的首选标准对同一主题进行的研究.

4）我认为还应该将犹太人在数学奥林匹克等方面的表现和犹太人进入常春藤盟校的问题分解。 说当前的数学奥林匹克竞赛等中有更多的犹太人，就是说目前常春藤大学的犹太人入学率（无论是什么）反对 Unz 先生的论点，即（简化）常春藤联盟更像是一个犹太人乡村俱乐部而不是犹太精英； 然而，它并没有反驳这样一种论点，即与他们在美国人口中的总体代表性相比，常春藤大学中犹太人的代表性明显过高。 常春藤大学犹太人人数的希勒尔统计数字被夸大的论点确实说明了后一点——但这两个论点应该仔细描述。 我还要补充一点，这里提出的一些数学奥林匹克竞赛的论点似乎是说，犹太人人数的下降与白人的普遍下降成正比，两者都因亚裔参与者的增加而减少。 但这并没有直接解决 Unz 先生的论点，即从本质上讲，虽然白人外邦人和犹太人都应该看到他们的人数因亚洲精英竞争而减少，但犹太人以牺牲白人外邦人为代价集体保留了他们在常春藤大学的人数。 Hillel 数字确实说明了最后一个论点，但我不相信数学奥林匹克等数字可以。 在 Unz 先生提出的各种问题中，我倾向于进一步研究两项密切关注但又相互独立的研究：一项是关于常春藤盟校招生中是否存在通过量化的各种标准对亚洲人的歧视，另一项是关于实际上，根据各种量化标准，常春藤盟校录取中存在有利于犹太人的歧视，而牺牲了白人外邦人。 我认为如果 Profs. Gelman 和 Mertz 与 Unz 先生一起敦促常春藤盟校招生办公室发布符合教授专业标准的研究所需的信息。 格尔曼和默茨。

5）我认为双方都需要明确和更详细地讨论如何定义混合血统的人，无论是部分犹太人，部分亚洲人，还是你有什么。 正在研究什么？ 主观认同是犹太人（亚洲人等）还是祖先的组成部分？ 如果是前者，我们如何准确定义半犹太人，但根据人和环境将自己定义为犹太人、非犹太人或两者兼而有之？ 我们如何看待四分之一犹太人等？ 主观/客观的定义——谁是犹太人，谁是亚洲人？——应该在进入计数方法之前考虑。

6) 关于 Mertz 教授的性别研究：我相信这场辩论背后的一个问题是，当前的文化是否扭曲或反映了你对伟大女神自然的期望，在她目前的孟德尔式服装中。 或者：如果像瑞典、东德或罗马尼亚这样的国家在各种数学测试中的女性表现高于当前的世界平均水平，这是因为他们的努力消除了对自然表现的文化限制，还是因为他们的努力本身构成了一种文化，夸大自然表现的偏差更多是异常值的性质，而不是领先指标。 无论这些不同的假设是否可以通过社会科学数据来解决，我怀疑该领域的当前状态是否还可以决定性地解决这个问题。 在这个问题上的一些相互慈善也可能是有序的。

7) 我建议 Unz 先生不要把时间花在为 Weyl 方法论辩护上。 如果它是准确的，那么任何合理的替代方法都会产生类似的结果； 如果不是，那么就不会。 问题是考虑到 Unz 先生提出的有趣结果不符合专业统计学家的所有方法论结果，该怎么办。 是 Unz 先生用另一种方法证明常春藤盟校歧视的举证责任，还是统计学家反驳它的责任？ 我宁愿说后者——但那和五十美元就能给你一杯咖啡。 我再次建议 Unz 先生继续他的批评，资助一些有能力的统计学家继续他对这个主题的调查，希望统计学家能找到符合他的对话者标准的歧视证据。 （我不是统计学家，我的亲戚也不是。）我不认为这是一个需要 Unz 先生付出额外努力的公正世界，而且他们不会做这项工作是对统计专业的坏话他们自己，但 Unz 先生必须​​照原样对待这个世界。 如果产生这样的结果，我相信 Unz 先生有能力为其提供足够的宣传。

8) 如果常春藤盟校招生办公室的 Bradley Manning 开始将相关数据通过电子邮件发送给 Unz 先生，这将大大有助于调查真相。

默茨教授对这篇比较东西德经验的文章的评论很有趣。 谈到获得儿童保育和职业梦想和期望的机会，肯定会让极权主义警察国家的生活充满波利亚纳式的旋转。 或者，也许压制自愿的职业选择对女性数学家有好处？ 如果是这样的话，也许最好的解决方案是强迫美国有学业天赋的年轻女性无论是否愿意都学习数学，然后禁止她们选择家庭生活而不是职业。 也就是说，Ron Unz 确实需要比这里提出的更好的论据。

一些评论者似乎要求 Gelman 教授、Mertz 教授和我反驳 Unz 的说法，举证责任在我们身上。 我们中的任何人都不可能证明或反驳亚裔美国人和/或白人外邦人在常春藤名校录取中受到歧视而偏袒犹太人。 我将撰写一篇综合性的博客文章，在其中表明无法从 Unz 的数据集中得出任何结论。

普林斯顿大学的 Thomas Espenshade 教授发现，平均而言，申请特定大学的亚裔美国人与 SAT 分数低 140 分的白人申请人有相同的录取机会。 然而，他说：

看到这里，人们可能会想说：“哦，因为我是亚裔美国人，所以我的 SAT 分数被降级了。” 这并不是解释这些数据的真正方式。 很多时候人们会问我，“你的结果是否证明对亚裔申请人存在歧视？” 我说，“不，他们没有。” 尽管在我们的数据中，我们有很多关于学生的信息以及他们在申请文件夹中展示的内容，但我们拥有的大部分信息都是可量化的数据。 我们没有“软”变量——学生写的个人陈述、他们的老师推荐、完整的课外活动清单。 因为我们无法访问招生办公室可以访问的所有信息，所以如果我们拥有完整的材料范围，一个或另一个申请人特征的影响可能会以不同的方式出现。

与 Unz、Gelman 教授、Mertz 教授或我相比，Espenshade 教授在这个主题上做了更多的研究，我认为注意到他对从他的 SAT 分数数据中得出影响深远的结论的谨慎态度是有益的。 相比之下，Unz 的数据要少得多（因为他关于犹太学生的数据有极大的缺陷）并得出了全面的结论。

注意：请注意我上面的规定：“根据量化的各种标准。” 这是你的学科有能力研究的，它证明的结果是重要的。 说一组申请者通过定性因素（广泛和模糊定义的特征）而不是定量因素来享受其集体录取率是一个重要的结果。 再说一次，如果你缺乏必要的数据，你当然应该和 Unz 先生一起要求发布这些数据。

我敦促 Unz 先生起草一封致各个常春藤盟校招生办公室的信函，要求发布相关数据——适当匿名——根据 NB、Mertz 教授和 Gelman 教授规定的标准进行统计研究所需的数据。 我敦促 Unz 先生将他的草稿分发给教授们。 Mertz 和 Gelman，因此它可能包含三个人都可以接受的语言。 然后我敦促这三个人（不是 NB，唉，因为他/她是匿名的）签署这封信，并将其提交给各个常春藤盟校招生办公室。 我还敦促 Unz 先生尽其所能宣传这封信。

应该教授。 Mertz 和 Gelman 未能签署这样的草案，我敦促 Unz 先生亲自寄出他的信，并在必要时指出教授的不情愿。 Mertz 和 Gelman 加入他的行列，他希望获得足够的数据，以便根据他们的专业标准对真相进行调查。

KatherineW 写道：

“我没有忽视统计数据； 我要指出的是，它们的使用是基于对其他因素的控制，而在比较男性和女性时，您无法控制对性别的社会期望。”

统计方差预测分布末端的差异。 这就是萨默斯指出的。 如果情况并非如此，那么我认为需要解释为什么女性的方差较小，而男性和女性的均值相似。 我认为 Mertz 试图解决这个问题，但最终也忽略了国家之间的差异。 显然没有人想解决这个问题的含义，例如为什么东亚国家的平均智商更高而方差更小。

更多的女性聚集在平均值周围，导致分布尾部的数字减少。 这让我想问：社会结构是否是导致相对于女性智商极低的男性更多的原因？ 同样，社会结构是否解释了为什么相对于男性，围绕平均值聚集的女性更多？ 我希望看到这在正态分布的每个因素上发挥作用。

此外，如果我们要通过方差进行统计推断，我们不应该也抛弃表明女性和男性平均智力相同的统计方法吗？ 然后我们可以最终完成这个主题，因为我们将没有运行随机样本研究的工具。 我宁愿我们都只是耸耸肩说“我不知道”，而不是在它不适合我们的兴趣时忽略基本的统计分析。

Espenshade 教授和 Unz 所说的是两件不同的事情。 Unz 的观点是招生应该完全基于精英管理（他将其定义为学术成就），Espenshade 教授从不提倡这一点。 虽然我同意招生人员应该考虑软变量，但它是高度主观的，容易产生偏见，因此应该对其进行监控。 如果亚裔美国人的学术成就最近一直在上升，但录取率并没有反映出这一点，这显然存在问题。 如果犹太人的学术成就一直在下降，但录取率却在上升，这显然是一个问题。 在这种情况下，我相信人们会想知道犹太人似乎拥有而亚裔美国人没有的这些“软”变量是什么？ 会不会像 Unz 暗示的那样，是这些学校的管理部门偏袒自己的同类？

Unz 提到了 Griffe 在“最低工资和大赦”文章中所做的统计分析。 格里夫说：“简而言之，今晚我们已经看到，数学领域的性别差距已经稳定了至少半个世纪； 能力分布均值和方差比的性别差异与种族、文化和地理无关； 在高智商国家，女性的数学表现最接近男性； 这种文化在数学表现中发挥了作用，尽管很小。” 他写道，“在数学性别差距可以弥合之前，（女性）需要克服强大的生物学障碍。”

我仍然不相信。 仅仅因为男性在不同文化中被证明在数学上比女性更好并不意味着他们在数学上“生物学”更好。 在我所知道的每一种文化中，男性都是占主导地位的性别——在政治、军事、社会经济、高层管理、家庭内部……。 因此，在所有文化中，男性在数学方面的表现都更好（不仅在数学方面，在许多其他领域也是如此）也就不足为奇了。 当然，如果 Unz 和 Griffe 可以向我展示一个女性占主导地位的社会，而男性在数学方面的表现仍然优于女性，那么我可能会信服。 在那之前，比较文化是毫无意义的，因为性别歧视在我所知道的所有文化中都普遍存在。 [注：格里夫提到韩国和日本是数学 PISA 高分国家，“在妇女解放方面具有进步的前景。” 然而，性别歧视在这些国家很猖獗。 所以你必须想知道，如果给她们平等的机会，女性在数学方面会有多伟大。]

默茨教授说：

“在 1950 年代和 1960 年代，授予美国公民的数学博士学位中只有 5% 授予女性； 在 2000 年代，约 30% 做到了。 人类不会进化得这么快。 这些巨大的差异和相当迅速的变化很大程度上是由于社会文化的差异和变化。”

在 1950 年代，很少有女性获得任何学科的博士学位，而不仅仅是数学。

Withywindle 说：

“我确实认为 Gelman、Mertz 等人的语气和言辞令人反感：他们过分夸大了‘我们是科学家，我们寻求真相，你们这些未经认证的人只是无知的傻瓜，对真相。' 最后一点不是他们明确说的，但语气确实适合该总结。 这只会激怒任何缺乏凭据的人，作为对现实的描述似乎不完整，也没有必要。 他们可以在不参考他们的博士学位、他们的同行评审证书等的情况下提出相同的观点。或者如果他们必须参考他们的职业性格，作为某种相关的权威，必须有一些不那么烦人的方式来做到这一点。 我建议他们努力改变他们的争论方式。”

我同意。 听起来他们正在使用他们的凭据来关闭讨论。 正如 Withywindle 所建议的，罗恩聘请一名统计学家为他做一些关于这个主题的研究，这似乎也是一个好主意。

很多优点，Withy！

Espenshade 教授发现，申请特定大学的亚裔美国人与 SAT 分数低 140 分的白人申请人有相同的录取机会。 他说，他的结果并不能证明对亚裔申请者存在歧视。 相比之下，Unz 声称他的数据证明了基于类似数据（NMS 状态被用作 SAT 分数的代理）对白人外邦人（但奇怪的是不是亚裔美国人）的歧视，这是一个有缺陷的分析，因为 NMS 资格分数因州而​​异）。 我认为很明显 Espenshade 教授不同意 Unz 的数据证明存在偏见。

盖拉尼说：
如果亚裔美国人的学术成就最近一直在上升，但录取率并没有反映出这一点，这显然存在问题。 如果犹太人的学术成就一直在下降，但录取率却在上升，这显然是一个问题。

没有证据表明犹太人的录取率一直在增加，因为我们不知道哈佛申请者中犹太人申请者的百分比。 此外，希勒尔关于哈佛和耶鲁的犹太人入学数据显示出如此明显的统计异常，它们不可能被认为是可靠的数据。 此外，由于已经讨论过的原因，Unz 为哈佛（可能还有其他大学）提供的亚裔美国人入学数据完全是错误的。 例如，根据哈佛大学招生办公室的数据，亚裔美国人占 21 年哈佛学院班级的 2016%。

我一开始站在 Unz 一边，但我认为他已经输掉了这场辩论，而 Mertz 的这些无关研究的东西只是一种俗气的分心。 如果你已经相信他是对的，而默茨是错的，那么它只有作为 Unz 论点的一部分才有意义。 然后你可以同意“哦，她是一个有偏见的理论家”之类的事情。 但很明显默茨的批评是无法回答的（否则 Unz 会回答他们）。

大学招生中的腐败问题在媒体上越来越多地出现，而 Unz 的研究似乎在其中发挥了作用。

我想我们都希望看到这一点得到解决，并建立一些确凿的事实，作为确定招生流程是否（如果是的话）被破坏的程度的基础。

最新消息——招生办公室伪造数字以提高他们的美国新闻排名：

http://openchannel.nbcnews.com/_news/2013/03/20/17376664-caught-cheating-colleges-falsify-admissions-data-for-higher-rankings?lite

显然，将 IMO（一种有同龄人、教师和自我选择的竞赛）与衡量社会文化偏见程度的全面测试分数进行比较的效用已经逃过了 Unz。

“但在我看来，他只是在说默茨的结论肯定不是从数据中得出的”

看看 Mertz 的论文（上面链接）中关于捷克共和国女性与男性数学考试分数分布的比较。 鉴于这些数据，很难对男性与女性的数学能力争论做出本质论。

我对这个讨论有点晚了，所以我将就非专业人士对专家的批评（即 Withywindle 的第一个要点）的有效性这一有争议的概念发表评论。

我是一名软件工程师。 我对你做什么的问题的标准回答是“有一个小时？” 即使是对事物有一般理解的人，例如大型计算机和 PC 网络之间的抽象差异。

对于那些勇敢地说“是的，继续”的人来说，这个小时是试图总结 13 个月的直接培训和 20 多年的全职经验，在这些经验中，我学到或遇到的东西足以填补另外 13 个月或更多的时间。直接培训。

因此，当一个人决定对我工作的某些特定方面提出主张、断言或批评时，我立即清楚该人无法对该陈述的有效基础做出合理的主张，我认为这完全适合回答“你错了，我有资格支持我拒绝你的陈述。”

我的工作主要是体验式工作。 我们做了很多边做边学，因为计算机就是这样。 仅仅从学术背景就知道太多了——更不用说记忆了 绝大多数外行人根本没有。

我也认识到，我边做边学（试错法）的实践与研究科学家所做的只是微不足道的相似之处。 我对 Mertz 教授和 Unz 先生或我们其他分享这个论坛的人一样都是外行，我将根据我对她的观点的同情声明做出个人断言：基于自我的拒绝受认证的权威就是我的全部到目前为止（除了极少数例外）在这里看到过，虽然我可能会加入对她在回答中选择的语气和措辞的批评，但我完全支持默茨教授的内容。

Withywindle：你提出了一个民事案件，但我必须指出，无论我试图把事情说得多么好，都会有人以其他方式反对——我是居高临下、居高临下之类的——我看到了作为经典的 catch-22。 唯一的解决办法是让外行人把他们的自我藏在门口，带着真诚的学习欲望。

Mertz 的工作相当于宣传新闻的伪学术，而 Gelman 的工作也不甘落后。 他们采取的每一步都是为某种社会目标服务的，如果他们的偏见影响到他们的其他工作，确实令人担忧。 但这并不奇怪。

她声称的基础是亚洲能够培养出伟大的数学家女孩。

在批评 Vanderbilt SMPY 时，她忘记说明它具有非常高的预测能力。 数学专业的 50% 中的 0.01% 获得了博士学位，其中一半在精英课程中。

该计划还注意到，除了亚洲女孩是 17 比 1 之外，男性与女性的比例为 4 比 1。并且几乎所有 0.01-12 岁数学 SaT 中 14% 的女孩都是亚洲人。

所以文化论文，让我们像东亚人一样，似乎是妄想，因为东亚女孩在美国做的和在美国做的一样好。

但是，每 1 名白人中就有 100 人的男性比 4 女性。 所以这只是他们以 1 万分之一的比例做，因为我们以 1 分之一的比例做，因为更高的平均值...... 这就解释了为什么最好的 10 个孩子仍然是男人。

https://cdn.vanderbilt.edu/vu-my/wp-content/uploads/sites/826/2013/01/14084658/PsychScience2006.pdf