I present here some more evidence about the race*SES interaction concerning IQ from various survey data. The techniques are employed. Comparison of means among different SES strata, ANCOVA and multiple regression.
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Widening Black-White IQ gap with Parental Education in the Add Health data
Some large datasets available, at this address, allows us to investigate some characteristics of the Add Health respondents. What I am interested here is the magnitude of the black-white (verbal) IQ difference at different levels of parental education. I have downloaded the WAVE I and WAVE III Public Use datasets for SPSS. In the WAVE I, the respondents’ mean age is 16, in WAVE III, 22 yrs-old.
Mensonges aux parents (Add Health)
En utilisant les données de l’Add Health, WAVE 1, je tente d’examiner les caractéristiques des enfants qui mentent à leur parents et voir quel facteur est le plus déterminant de la probabilité de mentir. La régression logistique sera utilisée à cette fin. Ci-dessous sont listées les variables utilisées dans la régression. Âge moyen de la WAVE 1 = 16 (range = 12-21).
Determinants of Liar’s Behavior (Add Health)
Using the Add Health data, WAVE 1, I try to investigate the characteristics of children who lie to their parents and see which factor is the most determinant of the likelihood of lying. For this purpose, I use the logistic regression. Below are the variables used in the regression. Mean age in WAVE 1 = 16 (range = 12-21).
Prédicteurs du végétarisme (Add Health)
En utilisant les données de l’Add Health, WAVE 3, je tente de déterminer les facteurs les plus importants du végétarisme, en utilisant les variables indépendantes disponibles dans la WAVE 3. Puisque la variable dépendante est dichotomique, l’usage de la régression logistique est le plus approprié. Ci-dessous sont listées les variables utilisées dans la régression.
Predictors of Vegetarianism (Add Health)
Using the Add Health data, WAVE 3, I try to investigate which factor is the best predictor of vegetarianism. Since the dependent variable is a dichotomous one, I use the logit regression. Below are the variables used in the regression.
Beauté et nutrition (Add Health)
La nutrition peut constituer une très grande source de beauté, et nous avons certainement en tête que des aliments qui ne sont pas bénéfiques pour notre santé ne sont pas bénéfiques également pour notre apparence physique (la peau, en particulier). Une façon de tester cette hypothèse est de traiter les données de l’Add Health se rapportant aux types de nourriture.
De certains déterminants et prédicteurs de la beauté physique (Add Health)
On entend dire parfois qu’une bonne santé est associée à la beauté, de même que la pratique de l’exercice et le fait d’être heureux. Il est aussi très commun d’entendre dire que le fait d’être beau favorise les opportunités amoureuses. Une idée aussi avancée serait que les personnes violentes au mauvais comportement seraient moins belles. On peut également soupçonner que la beauté est inversement corrélée à la timidité, pour des raisons évidentes. Une façon de tester ces hypothèses est de traiter les données de l’Add Health se rapportant à chacun des points évoqués.
Le mythe de la menace du stéréotype : les noirs pensent être intelligents (GSS & Add Health)
Steele et Aronson (1995) ont suggéré que la persistance des différences raciales en ce qui concerne le QI (asiatiques > blancs > hispaniques > noirs) peut s’expliquer par ce qu’ils appellent la menace du stéréotype. Pour commencer, Sackett et al. ont démontré que leur interprétation est viciée. La menace du stéréotype n’explique en rien les différences actuelles entre les noirs et les blancs.
Rather than suggesting stereotype threat as the explanation for SAT differences, it suggests that the threat manipulation creates an effect independent of SAT differences.
Thus, rather than showing that eliminating threat eliminates the large score gap on standardized tests, the research actually shows something very different. Specifically, absent stereotype threat, the African American–White difference is just what one would expect based on the African American–White difference in SAT scores, whereas in the presence of stereotype threat, the difference is larger than would be expected based on the difference in SAT scores.
Analyse Economique 