蒙格斯智库：有趣的经济学 男孩天生就比女孩数学好？

　　导 言

　　你一定听过诸如此类的话，“相较于女孩，男孩子更容易学好数学和其他理工学科”，不知道从什么时候开始，人们总是说「男生理科好，女生文科好」，在职场上也有类似的现象：程序员、工程师绝大多数是男生，从事科学研究的人也大都是男性。

　　那难道女生真的在数学方面相较于男生处于弱势吗？2019年2月由作者Jane E. Hutchison，Ian M. Lyons和Daniel Ansari发表在 Child Development 上的一篇论文 More similar than different: Gender differences in children’s basic numerical skills are the exception not the rule 进行了相关的研究。

　　研究结果表明男生和女生在基本的数字加工方面能力一致，同样具备习得复杂数学能力的潜质。

　　研究背景

　　“女生学不好数学，男孩学不好语言”

　　“男主外，女主内，男性负责外出工作，女性负责家务和育儿”

　　“护士应该是女性，CEO应该是男性……”

　　这些观点，其实是当今社会环境中比较主流的性别刻板印象（gender stereotypes）。性别刻板印象是指人们对于性别的一些概括化的固定看法。在性别刻板印象的作用下，人们把一部分女性/男性的特征进行概括，并推广到整个女性/男性的群体，而忽视个体差异，数学学科中的性别刻板印象更是深入人心。

　　然而，已经有一些研究结果表明其实是在某些数学任务上女性占据优势，而在另一些数学任务上则男性占优势，或者可以说是男性和女性在数学上表现出了同等的天赋。

　　为了检验数学中的性别差异是否真的存在，本研究搜集了不同年龄阶段（从小学1到6年级）的大样本儿童的数据，采用传统统计和贝叶斯统计方法，系统地分析基本数字任务（或早期的数学能力）上的性别差异。

　　实验设计

　　本次研究选择的被试者来自于一个大型数据库，有效被试为年龄在1-6年级之间的1391名儿童，其中男生669名，女生722名。

　　实验一共设计了15种任务，其中有12个任务用于测量基本数学能力，包括数数（Counting）、点比较（DotComp）、点估计（DotEst）、数字比较（NumComp）、个位数的数字排序（one digit NumOrd ）、两位数的数字排序（two digits NumOrd ）、视听觉匹配（VisAud）、目标匹配（ObjMatch）、加减（AddSub）和乘除（MultDiv）、0-100数轴估计（0–100NumLine ）、0-1000数轴估计（0–1,000NumLine ）；另外有3个任务用于测量一般认知能力，包括阅读能力（Reading）、刺激-反应加工（StimResp）和智力（Ravens）。

　　实验结果

　　本次研究首先采用方差分析检验了性别差异，再运用t检验比较了每个年级的性别差异，最后使用贝叶斯统计进行进一步的分析。

　　表1 方差分析结果

　　如表1所示，以性别和年级作为自变量，被试者在各个任务上的表现作为因变量，运用方差分析发现性别的主效应是显著的。具体表现为在男生在两位数的数字排序、0-100的数轴估计、0-1000的数轴估计和加减运算的表现优于女生，但在数字排序和加减上的效应量低，且随着年级上升差异不再显著，而在其余两个数轴任务上的效应量大而持续时间长；另外，在每个任务上年级的主效应也显著，年长的儿童在各个任务上的表现都优于年幼儿童，即随着年龄的提升，任务完成度显著提升。

　　表2 性别和年龄交互作用的t检验

　　表2展现了性别和年龄交互作用的t检验结果，可以看到性别和年龄交互作用显著，即数数方面女生优于男生只在1年级的儿童中体现，在0-100数轴任务上男生的表现优于女生仅在1-2年级的儿童中体现，生在0-1000数轴任务上男生的表现优于女生仅在2-5年级的儿童中体现。

　　贝叶斯统计运用简介：贝叶斯统计有两种假设，B.10 是备择假设，即假设性别差异存在；B.01是零假设，即假设性别差异不存在。BF的值则可以分成三类，BF＜3为不支持该假设；BF＞3为该假设成立；BF＞10则该假设成立的证据很充足。

　　贝叶斯的结果如图1所示。首先可以看到，加减、两位数的数字排序和物体匹配任务的的BF值＜于3，说明不支持零假设和备择假设，即无法判断这3种任务上是否存在明显的性别差异。其次，在0-100、0-1000数轴估计和数数上的B.10＞3，说明支持备择假设，即3种测验上性别差异是显著的，并且仅在0-1000数轴估计上的B.10＞10，说明该测验的性别差异十分明显。最后，在数字比较、点比较、个位数数字排序、点估计、乘除、视听匹配、刺激-反应加工、阅读和智力测验上的B.01值均＞3，说明支持零假设，即这9种测验上的性别差异是不显著的，并且，在数字比较、个位数数字排序、点估计、乘除、视听匹配、刺激-反应加工和智力测验上的B.01值均＞10，说明这些测验上性别差异不显著的证据很充分。

　　图1 贝叶斯结果

　　结论

　　本次研究发现男女生在基本数学能力上大体无差异，仅仅在数数、0-100和0-1000数轴估计任务上发现了性别差异。

　　在数数任务上女生的表现优于男生，而数轴估计任务上男生的表现优于女生，但性别差异随着年级上升而逐渐消失，最后在统计上呈现不显著。这表明男生和女生在基本的数字加工方面能力一致，同样具备习得复杂数学能力的潜质。

　　因此，父母需要打破性别刻板印象，同样鼓励女孩去探索复杂的数学世界。

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