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另一项研究（Levine，Vasilyeva，Lourenco，Newcombe & Huttenlocher，2005）给空间能力存在性别差异的观点增加了一个新的难题。这些学者给刚刚进入二年级的男孩和女孩呈现两个空间任务和一个非空间任务，进行为期一年的研究。不出所料，研究者在非空间任务（句法理解）上没有发现性别差异；在两个空间任务上（心理旋转和使航空照片与地图对应）发现存在总体的性别差异。然而令人惊讶的是，这种总体的差异是随着儿童社会经济地位的变化而变化的，如图13-9所示。尤其是低社会经济地位的学生在所有任务中并没有表现出任何性别差异；只有中等和高社会经济地位的学生表现出在空间任务上传统的男性优势。对于与社会经济地位相关的不同情况的一个可能解释如下：
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对于与社会经济地位有关的差异一个可供选择的解释是，高水平地参与各种各样促进空间能力发展的活动，造成了男性在空间方面的优势。在低社会经济地位组，无论男孩还是女孩都难有机会参与这样的活动。尽管对于到底哪种类型的刺激能够促进空间能力发展仍然知之甚少，但是之前的研究指出像乐高玩具、拼图和电脑游戏与空间能力发展有关。进一步来说，男孩比女孩在这些活动上花费了更多的时间……即使低社会经济地位的儿童在玩游戏上也分性别，但是他们比其他孩子接触这类促进空间技能的玩具和游戏的机会少，因为这类玩具和游戏相对昂贵。（Levine et al.，2005，p.844）
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图13-9 在航空地图任务（顶层组）、心理旋转任务（中间组）和句法理解任务（底层组）中的得分分布箱线图示意，分数变化随着性别和社会经济地位的不同而变化
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总而言之，在空间能力方面存在性别差异的原因无外乎生物学因素，如偏侧优势，以及社会化因素，如能够玩到拼图和电脑游戏，或者两者的结合。不管是哪一种结论，这些差异都是有其应用价值的，例如，对于那些诸如GRE、SAT这类重要标准化考试的编制者来说：
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这些测试中的很多问题要求视觉空间完形的形成、保持和转换……在这些重要的测验中，男性平均得分高于女性……这些是要求快速作答的测验，意味着相比那些反应慢的人来说，这些测验对那些回答问题快的答题者更有利（Loring-Meier & Halpern，1999，p.470）。
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3.数学和推理能力
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数学能力这个术语涵盖一类技能，包括算术知识、技能及对数量概念的理解（如分数或比例、倒数）。跟言语能力和视觉空间能力这些术语一样，数学能力对于不同的研究者而言，所指的内容可能略有不同。
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Maccoby和Jacklin（1974）认为在小学阶段，男孩和女孩的数学能力相差不多；从12~13岁开始，男孩的成绩和技能开始逐渐超越女孩。Hyde（1981）对Maccoby和Jacklin引用的研究进行了元分析，得出d的中位数分值为0.43。这表明，平均来说，男孩超过了女孩近半个标准差。
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Benbow和Stanley（1980，1983）的研究为数学能力存在性别差异提供了更多的支持性证据。他们采用的是数学青年天才研究（study of mathematically precocious youth，SMPY）中的相关数据。SMPY旨在甄别有数学天赋的初中生，之所以将其对象锁定在初中生，是因为在初中阶段学校数学班中的男女学生人数基本一样多。但到了高中阶段，数学班上的男生数量要多于女生。以初中生为对象可以减少这种差异。
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SMPY研究对七年级和八年级的学生进行了学术能力评估测试（SAT），该测验为初、高中生所熟悉。表13-2显示了一些结果。Benbow 和Stanley（1980）发现，虽然在SAT言语部分测验中两组表现相当，但在数学部分测验男生的得分比女生大约高30个点，而且分数越高，男生在得同样分数的学生中的比率越高。比如，SAT总分在700分及以上的人中（10000个学生中只有1个达到此分），男生对女生的比例是13∶1（Benbow & Stanley，1983），但有一些证据表明这种性别差异只是发生在那些需运用代数知识而不是几何和算术的特殊测题上（Deaux，1985）。
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表13-2 数学天才学生SAT的平均得分
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注：N=9 927
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①初高中生的随机样本所得的男女平均分数为368（8）
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②初高中生平均分：男，416；女，390
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③这些杰出的八年级生至少比学校等级排置提早了一年完成课程。
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资料来源：Benbow，C. P.，& Stanley，J. C. Sex differences in mathematical ability：Fact or artifact？Science，210，1263. Copyright©1980，American ssociation for the Advancement of Science.Reprinted with permission.
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20年后对这批SMPY学生的追踪调查显示，此项研究中的性别差异与这些学生所获学位的性质相关。例如，在某一地区，男性获得数学或与数学相关学科（例如，工程学、计算机科学、物理学）博士学位的人数比女性多5~7倍。调查显示，男性对事业成就的渴望远远高于女性，而女性相比男性而言更加认可均衡的生活（Benbow，Lubkinski，2000；Lubkinski，Webb，Morelock & Benbow，2001）。
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Anita Meehan（1984）研究了在其他相关任务，尤其是皮亚杰形式运算任务上的性别差异。在第12章中我们讨论的形式运算任务包括逻辑推理、系统性思维的能力以及考虑所有可能性的能力。Meehan考察了三种形式运算任务：命题逻辑任务，组合推理任务和比例推理任务。对总共53个研究进行元分析后，Meehan在前两个任务上得到很小的d值，分别为0.22和0.10，这在统计学上并不显著。在第三个更为明显的数学任务上（与比率有关），平均d值就增为0.48。
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到目前为止，我们已经在诸如视觉空间任务和数学任务等一些认知任务上发现了性别差异的存在，然而，Hyde（1981）指出此类研究中至关重要的一点：如果零假设是真，统计学上可靠的效果量（即发生概率相对较低）值并不必然很大。测量效果量值的一种方法是计算一个为心理学家所熟知的量，即“方差所占百分比”。通俗地讲，这种测量反映的是得分差异中有多少可以由某个假定的变量来加以解释。Hyde计算了各种测量中的效果量值，发现即便是高可靠度的性别差异，由性别引起的方差所占比例也只在1%~5%之间。这就是说，从一个人的性别推测他在特定认知任务（如视觉空间任务或数学任务）上的表现，正确率最多只能达到5%。因此从现存数据中得出“女人应该避免工程学的东西”或“男人更可能是天生的数学家”等结论是完全无保证的。
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认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） [:1701568228]
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认知心理学：认知科学与你的生活（原书第5版） 13.2.2 学习和认知风格上的性别差异