Многие родители озадачивались вопросом, почему такое поведение, явно соответствующее социальным (гендерным) стереотипам, наблюдается в семьях, где мама не носит розовое платье с рюшками, а готовит обед обычно папа вместо того, чтобы смотреть спорт по телевизору. Во всем мире фаза интенсивного освоения гендерных ролей существенна для развития стойкого ощущения половой принадлежности. Такое упорство напоминает ранний этап накопления словарного запаса, когда маленькие дети используют недавно усвоенные правила более широко, чем это необходимо («у меня болит ножка» вместо «я ушиб коленку»). С учетом гендерных различий в поведении мы можем предположить, что мозг маленьких мальчиков и девочек устроен по-разному. Из-за большого интереса к половым различиям в нашем обществе ученые провели много тысяч исследований на эту тему, а журналисты с готовностью публиковали их результаты. Это огромный корпус литературы, и мы постарались оценить его, по возможности опираясь на данные метаанализа для оценки результатов. После тщательного обзора этих исследований появилось несколько важных выводов.

При оценке исследования половых различий нужно обращать внимание на величину эффекта (значение статистического коэффициента). Большинство различий оказываются статистически незначимыми и не имеют какого-либо практического смысла. Притом некоторые признаки при сравнении отдельных групп действительно расходятся, но лишь немногие найденные различия можно обобщать на всю популяцию (если сравниваем, допустим, особенности мальчиков и девочек). Например, девочки в целом лучше слышат более тихие звуки, но невозможно определить пол ребенка на основе его слуховых способностей, поскольку и среди мальчиков, и среди девочек встречаются самые разные пороги слухового восприятия. Более того, различия между отдельными девочками и отдельными мальчиками (т.е. индивидуальные различия) гораздо более велики, чем средние расхождения между полами.

Что мы имеем в виду, когда называем половые различия статистически значимыми или незначимыми? Давайте обсудим техническую сторону. Ученые часто измеряют значимость различия между двумя группами, вычисляя статистический коэффициент под названием «d-прим» (обозначается: d’), или величину эффекта, определяемую как различие между группами по стандартному отклонению (степень изменчивости признака) в одной или обеих группах. Если различие отсутствует, коэффициент d’ равен нулю. Его величина возрастает по мере увеличения разницы средних показателей между группами (по сравнению с разбросом естественной вариабельности измеряемого признака внутри каждой группы).

Эту идею проще объяснить графически, чем словами. На графиках следующего рисунка показаны различия между группами, соответствующие типичным значениям коэффициента d’. Горизонтальные оси представляют возможные результаты, а высота кривой представляет количество людей в группе, которые получают конкретный результат. Если разглядывать три графика на представленном ниже рисунке сверху вниз, то на первом различия считаются незначимыми, на втором – средними, а на третьем – значимыми.

Давайте рассмотрим конкретные примеры. Например, средний рост женщин в США составляет 158,7 см, а средний рост мужчин 176,2 см. После математических подсчетов получается, что значение коэффициента d’ в отношении половых различий в росте составляет 1,9. Такое значение d’ считается высоким, а само различие статистически значимым. (В научной литературе значение коэффициента d’, равное 0,8, считается бо́льшим, так что здесь мы имеем еще более существенное различие.) По подсчетам получается, что мужчины среднего роста выше, чем 92% женщин. (На нижеследующем рисунке различие с таким же коэффициентом значимости представлено на самом нижнем графике.)