Кем бы вы родились, если бы у вас был выбор?

Мы с Эдуардом Бабушкиным давно и периодически обсуждаем вопрос анализа различных сочетаний данных хранимых в LMS. Фрагмент одного из таких обсуждений Эдуард записал и выложил тут: "Как оценить знания без тестов"
Суть в том, что в нашем Учебном центре мы собираем отзывы после прохождения электронного курса для оценки качества курса. Как и что мы для этого делаем можно почитать здесь.
Очевидно, что по отдельным показателям отзыва можно судить об уровне полученных работником знаний из этого курса, не проводя дополнительных тестов.

Я глубоко верю, что косвенные данные могут быть «чище» и надежнее чем прямые (результаты тестов, опросов и тд). И обрабатывать их намного интереснее! А значит инструменты сбора можно и нужно размещать везде, где только возможно, например, в электронных курсах.

Вот самый свежий пример.
В начале апреля мы закончили разработку очередного курса.
В курсе есть ряд кейсов и диалоговых тренажеров. Во всех учащийся участвует выбранным в начале курса аватаром (который можно сменить в любой момент).

За следующие 2 недели курс прошли 1578 человек. Из них 1470 – женщины и 108 – мужчины.
А теперь начинается интересное!!!
Выбрали женский аватар – 1392 человека.
Выбрали мужской аватар – 181 человек.
Любители точности могут заметить небольшое расхождение в суммах, но оно несопоставимо с «ошибкой» в ориентации!

Распределение по аватарам:

аватар 1	аватар 2	аватар 3	аватар 4	аватар 5	аватар 6
889	80	423	63	60	58

Коллеги, любители аналитики, что скажите? Почему так распределился выбор? Прошу комментировать!

Вопросы можете задавать себе какие хотите!
Например
Мужчины на вид одного возраста и выбор наших работников распределился очень равномерно (включая вмешавшихся женщин). Вторая женщина явно старше соседок… Но почему распределение между первой и третьей так сильно отличается? 
Чем первая девушка понравилась больше? (или НЕ понравилась третья?)