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一个统计学家眼里的“种族差异”

(2010-06-06 13:35:38) 下一个

一个统计学家眼里的种族差异

首先声明一下,本人不是种族主义者,也反对现有定义下的种族主义。但作为一个观察者,我不能不注意到种族之间的差异,且这种差异可以从统计学上得到证实。以下就是我的观察方法与结论。

一、观察对象

1)灵长类动物(主要是黑猩猩)以及全体人类的皮肤、眼睛和体毛的颜色;

2)文明创造能力,包括政治、经济、文化、军事、体育、教育等一切人类社会活动能力及其迄今为止的创造结果。

二、观察与测量方法

1) 以黑猩猩为参照,并设其皮肤、眼睛和体毛的色度为0,而其自身的文明创造能力为0

2)将人类种族分为黑色、棕色、茶色、黄色、亚白(皮肤为白、但眼睛和体毛为黑)、白色(皮肤为白、但眼睛和体毛对黑色差异最大化);

3)对人类迄今为止的文明成果的总和进行种族创造来源作简单归类。

三、结果

1)观察数据

灵长类

皮肤

眼睛

体毛

主要地域分布

对黑猩猩的差异性

文明创造能力

黑猩猩

黑色

黑黄

黑色

非洲

0

0

黑色

黑黄

黑色

非洲、美洲(非洲源性)

1

1

棕色

黑黄

黑色

印度、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡

2

2

茶色

黑黄

黑色

东南亚、美洲(白黑土杂交)

3

3

黄色

黑黄

黑色

中亚、东北亚

4

5

亚白

黑灰

黑色

中东、北非、除犹太人以外的西亚以及阿拉伯半岛

5

4

白色

蓝灰

金褐

含犹太人在内的欧洲和美洲(欧洲源性)

6

6

2)相关与回归模型

对黑猩猩的差异性文明创造能力之间建立相关关系,由Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数都可以得到一个统计结论,即种族肤色与其文明创造能力之间存在高度显著的相关性,两种相关系数都是0.9643,显著性检验的概率是0.0005

在统计学中,我们一般都会对有相关关系的随机变量建立回归模型以便用自变量对因变量做出预测。回归模型的意思是说,如果某个自变量(例如这里的对黑猩猩的差异性)每改变一个单位(如这里改变一个等级),因变量(例如这里的文明创造能力)将改变多少。本文不打算建这类的预测模型,其中的原因见下文的讨论。

四、结论

上述相关系数的性质表明,人类各种族中与黑猩猩的差异性越大,其文明创造能力越强,相应地,社会的文明化程度越高。

五、评价

本观察法存在一定的问题。由于相关系数的计算基于对对黑猩猩的差异性文明创造能力的量化,因此,主要的问题是这种量化还远不够精确。本人认为,对对黑猩猩的差异性的量化可以采用色度差异进行量化,而对文明创造能力的量化则可以计算各种族中对人类文明进步做出过公认的贡献的个体数量及其占其种族人口的比例。如果这两个更精确的测量数据能得到的话,我相信其相关系数将会更高。正是由于这个原因,试图用本文提供的量化方法建立预测回归模型的努力是徒劳的,或者至少是不准确的。

最后,权且当这个分析报告是一个笑话。如果整个世界真的是上帝创造的结果,我们不知道上帝为什么要造出不同颜色的人种,以及为什么还会有黑猩猩这类与人类很相似的物种存在?莫非黑猩猩的存在就是为了提供一个比较智慧生命系统的参照系?谁能解释这个现象?

 

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数字系统中有0,它是数字的起点。自然生命系统中的智慧也有起点。这个起点是猩猩而非猪类。这是因为猩猩与人类一样都属于灵长类。

可是,灵长类不仅包括猩猩和人类,还包括猴子和狒狒,但不包括猪类。然而,在灵长类中猴子和狒狒有尾巴,而猩猩和人类没有,因此,在整个大自然的生命系统中,只有猩猩与人类最接近。这就是本人之所以选择猩猩作为比较的参照系或智慧的起点的理由。如果你坚持要以猪类为比较的参照系,你得首先问问猴子、狒狒和猩猩们同意不同意。
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