【正文】 Cejka amp。即使那些自覺(jué)接受職業(yè)性別刻板印象的人也可能比較猶豫的表達(dá)他們(cf. Yoder amp。使用外顯刻板印象方法的研究者可能因此低估職業(yè)性別刻板印象。那就是假定一種職業(yè)在明確的性別刻板印象上存在與之配對(duì)的最顯著的不同，那么他將會(huì)有持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間的延遲，并且產(chǎn)生一個(gè)比其他疼痛都強(qiáng)大的內(nèi)隱刻板印象。同學(xué)們表達(dá)了他們下列的種族劃分觀念：白種美國(guó)人（%）、非洲美國(guó)人（%）、亞洲美國(guó)人（%）、本土美國(guó)人（%）、拉美美國(guó)人（%）和其他（%）。被試學(xué)習(xí)所有的反應(yīng)都應(yīng)該在桌子上的計(jì)算機(jī)中完成。有一種版本是，“工程師”出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)屏幕的左邊，“小學(xué)老師”出現(xiàn)在右邊。實(shí)驗(yàn)在同學(xué)們十次正確的嘗試后開(kāi)始。假設(shè)第一個(gè)名字是“馬修”，正確的回答是按左鍵。從之前兩個(gè)概念和屬性列表中選擇的詞語(yǔ)出現(xiàn)在中間的下面，但是隨機(jī)的組成20條口令。為了和步驟二形成對(duì)比，對(duì)男性名字例如“約翰”的正確反應(yīng)就需要按右鍵（J）。就像步驟三一樣，錯(cuò)誤信息不會(huì)出現(xiàn)。該程序最后的屏幕是一句感謝你們的幫忙的話語(yǔ)，實(shí)驗(yàn)者詢問(wèn)被試測(cè)驗(yàn)情況，感謝他們，給他們參與研究的課程學(xué)分。我們使用的內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)程序?qū)е铝?0次對(duì)結(jié)合任務(wù)的嘗試。Nosek, Greenwald, and Banaji (2005)最近報(bào)道內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)對(duì)每個(gè)種類至少影響各種不同的少于8個(gè)、4個(gè)或2個(gè)樣本。D，就像內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)步驟和被他們合并的標(biāo)準(zhǔn)誤差的不同一樣。這些方法加上600毫秒，就能夠代替錯(cuò)誤的潛在因素。這些變量的影響（目標(biāo)職業(yè)配對(duì)、一致表達(dá)的性別刻板印象）將采用以D充當(dāng)因變量的兩元方差分析進(jìn)行測(cè)試。工程師和小學(xué)老師(N1=, SD=)與會(huì)計(jì)師和小學(xué)老師(Al=, SD=)的對(duì)比并沒(méi)有不同。在7等級(jí)評(píng)定量表上(1=男性, 4=中立, 7= 女性)意味這對(duì)工程師的評(píng)定是最具男性的特征（），會(huì)計(jì)師被評(píng)定為幾乎是中立的（），小學(xué)老師被評(píng)定為最具女性的特征（）。在1975年，,，每一種手段測(cè)量都有顯著不同。比如男性工程師和女性小學(xué)老師。相反的，工程師會(huì)計(jì)師對(duì)照組的刻板印象分?jǐn)?shù)和會(huì)計(jì)師小學(xué)老師對(duì)照組的刻板印象分?jǐn)?shù)存在負(fù)相關(guān)（，P.01）。特別的值的關(guān)注的在于內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)和對(duì)相同職業(yè)的外顯測(cè)量的三個(gè)統(tǒng)計(jì)。沒(méi)有其他的對(duì)比組是有效地。 White,1989)。盡管，會(huì)計(jì)師刻板印象并不是像工程師那樣顯著，工程師和會(huì)計(jì)師存在最少的內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)影響。進(jìn)一步說(shuō)，這些刻板印象的本質(zhì)是保持與外顯評(píng)價(jià)等級(jí)的一致性。20。對(duì)男性會(huì)計(jì)師和女性小學(xué)老師的反應(yīng)要比其他與此職業(yè)匹配的性別要快的多。相反的，內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)最大的影響是保持和外顯刻板印象結(jié)果的一致:當(dāng)出現(xiàn)工程師和小學(xué)老師是其他性別的人做的時(shí)候，調(diào)查對(duì)象能更快的區(qū)別男性工程師和女性小學(xué)老師。把這些評(píng)定等級(jí)和女會(huì)計(jì)師的高百分比給出來(lái)，那么可能會(huì)認(rèn)為20世紀(jì)70年代關(guān)于男性會(huì)計(jì)師的刻板印象已經(jīng)不存在了。這個(gè)職業(yè)的外顯等級(jí)經(jīng)常被展示為中性職業(yè)(Beggsamp。p.01。對(duì)不同內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)對(duì)比的統(tǒng)計(jì)都不太可能。對(duì)外顯分?jǐn)?shù)的統(tǒng)計(jì)表明對(duì)工程師和小學(xué)老師有刻板印象的被試同樣對(duì)會(huì)計(jì)師和小學(xué)老師存在刻板印象（，P.01）。在內(nèi)隱方法測(cè)量地情況下，最初的分?jǐn)?shù)是來(lái)自文本框1。和使用Z檢驗(yàn)對(duì)比的評(píng)定等級(jí)也列在文本框2中。外顯刻板印象小學(xué)老師的三項(xiàng)研究等級(jí)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上(, , and ,respectively)。就像預(yù)期的，工程師和會(huì)計(jì)師的內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)試對(duì)比顯著的小于(N1=, SD=)其他兩種基于Tukey39。結(jié)果D的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)在文本框一中顯示，這些數(shù)據(jù)有三個(gè)目標(biāo)職業(yè)的對(duì)比組成（比如：工程師和會(huì)計(jì)師的對(duì)比）。帶有潛在因素的嘗試大于10000毫秒并且被試有多余300毫秒的10%的反應(yīng)將被測(cè)量。D就是類似于Cohen39。之前的測(cè)試已經(jīng)表明當(dāng)有10個(gè)詞被請(qǐng)求的時(shí)候，出現(xiàn)職業(yè)重疊，因此，我們我們的被試5個(gè)詞。呈現(xiàn)合適的刻板的工程師男性組合（小學(xué)老師女性組合）比呈現(xiàn)刻板的不一致的工程師女性組合（小學(xué)老師男性組合）有更快的反應(yīng)，這意味著工程師男性組合比工程師女性組合有更強(qiáng)的聯(lián)系和更容易取回。每一個(gè)職業(yè)都個(gè)別的在屏幕上出現(xiàn)，被試通過(guò)用鼠標(biāo)點(diǎn)擊適當(dāng)?shù)谋壤謹(jǐn)?shù)來(lái)表明他們對(duì)每一個(gè)職業(yè)的評(píng)估。第五步和第三步比較類似，但是包括了顛倒屬性的目標(biāo)（比如：男性或工程師在左邊）。第四步是將男性和女性的聯(lián)系顛倒過(guò)來(lái)。第三步是將第一和第二步結(jié)合起來(lái)，從而使得一個(gè)反應(yīng)鍵能夠分享。在一種相似的方式下，被試對(duì)男女性別的屬性進(jìn)行區(qū)別。學(xué)生的任務(wù)就是最快地對(duì)看到展示概念和左邊出現(xiàn)的目標(biāo)有聯(lián)系，按左鍵；看到展示概念和右邊出現(xiàn)的目標(biāo)有聯(lián)系，按右鍵。這個(gè)程序首先評(píng)估的是內(nèi)隱刻板印象，之后是外顯刻板印象和人口信息。學(xué)生能夠掙得額外的學(xué)分，根據(jù)計(jì)劃參與研究的學(xué)分由他們分別的進(jìn)程老師來(lái)核準(zhǔn)。絕大多數(shù)的學(xué)生（66個(gè)男性，55個(gè)女性）都是貿(mào)易專業(yè)。這些職業(yè)代表男性女性外顯職業(yè)性別刻板印象的終點(diǎn)和具有連續(xù)性的中點(diǎn)。這些刻板印象經(jīng)常不被社會(huì)認(rèn)可，至少在美國(guó)，會(huì)被認(rèn)為是潛在的性別歧視(., Civil Rights Act of 1964, Title VII)。 White et al., 1989)。其他的過(guò)去常常存在曲解的性別比例的的職業(yè)，仍舊保持原有的性別典型(., Beggsamp。從而形成女性主導(dǎo)護(hù)士這個(gè)行業(yè)的刻板印象。 Helmreich, 1978)。比如，護(hù)士一貫被列入女性職業(yè)中(White et al., 1989)。如果這種刻板印象很強(qiáng)大或被很好的建立，這種作用將會(huì)更大。然后IAT程序顛倒視覺(jué)圖像以使目標(biāo)概念“護(hù)士”和屬性詞“男性”產(chǎn)生配對(duì)。首先第一步是設(shè)定對(duì)呈現(xiàn)目標(biāo)概念和相關(guān)屬性的計(jì)算機(jī)作出反映的速度。一個(gè)用于描述內(nèi)隱刻板印象和其他內(nèi)隱認(rèn)知的策略是由內(nèi)隱聯(lián)想測(cè)驗(yàn)所提供(IAT。甚至在那些明確的否認(rèn)對(duì)外團(tuán)體成員存在偏見(jiàn)的人中，適當(dāng)?shù)牡灼峥赡芤l(fā)內(nèi)隱刻板印象的判斷(Banaji, Hardin,amp。內(nèi)隱刻板印象和其他內(nèi)隱認(rèn)知形式反映了過(guò)去經(jīng)驗(yàn)和習(xí)得的相關(guān)的持續(xù)影響。不論刻板印象是個(gè)體的還是文化的起源，對(duì)明確信念的強(qiáng)調(diào)并不令人驚訝，刻板印象的內(nèi)容對(duì)于使用刻板印象和以他為目標(biāo)都有很大的內(nèi)在興趣。大多數(shù)概念性治療的刻板印象,所有流行的帳戶,都強(qiáng)調(diào)這些外顯的過(guò)程及其內(nèi)容。Shinar（1975）和其他人（Beggs和Doolittlo，1993。過(guò)去幾乎沒(méi)有就刻板印象對(duì)比方面的一致意見(jiàn)。這些職業(yè)是比較有代表性的說(shuō)明男性女性外顯職業(yè)性別刻板印象的。s (1975) participants rated engineer as on the 7point scale, while participants of both White et al. (1989) and those from the current study rated it as approximately . Accountant was rated as in 1975, in 1989, and in 2003. Each of these means is significantly different from each other.Implicit and Explicit MeasuresCorrelations among implicit and explicit measures are shown in Table 3. All of these correlations are based on difference scores. In the case of the implicit measures, these are the scores originally shown in Table 1 .A positive value reflects a preference for the gender stereotypic parison pair, ., male engineer and female elementary school teacher. Explicit scores reflect the absolute value of the difference between each of the three pairs on the masculinityfemininity scale. A higher score implies greater gender stereotyping for two occupations. Correlations among explicit scores indicate that participants who stereotyped engineers and elementary school teachers also stereotyped accountants and elementary school teachers, , p. was a similar positive correlation between scores on the engineerelementary school teacher and the engineeraccountant parisons, , p. contrast, stereotyping scores on the engineeraccountant parison were inversely associated with stereotyping scores on the accountant elementary school teacher parison , , p . well be recalled, implicit scores for different occupation parisons were drawn from different participant groups. Correlations across the different IAT parisons were accordingly not possible. Nonetheless, Table 3 shows the correlations between each participant group39。 hence, we requested five words from our participants. Greenwald et al. (1998) noted that IAT magnitudes were unchanged when as few as five exemplars were used per category. Nosek, Greenwald, and Banaji (2005) more recently have reported that IAT effects varied little with eight, four, or even two exemplars per category. ResultsThe improved scoring algorithm remended by Greenwald, Nosek, and Banaji (2003) was used to calculate D for each participant39。s response. The fourth step reversed the positional association for male and female. On this step and in this example, the word Female appeared on the left of the screen and Male on the right for a total of ten trials. In contrast to step two, a correct response to a masculine name such as John would require pressing the right (j) key. Correct responses and errors were treated as in step one. The fifth step was similar to step three, yet included the target with the reversed attributes (., engineer or female on the left). Once again, the individual concepts and attributes appeared in random sequence for