理解性别差异的最佳出发点，是下面这张图，这是两条正态分布曲线，均值都是100，蓝线的标准差是12，红线是18，（我是用 excel 的 norm.dist 函数生成的数据，然后创建了 平滑散点图，你可以动手自己试试标准差的其他值对应的形状，只需要三分钟）
我之前讲过，性别差异的许多（当然不是全部）表现都根源于禀赋分布的方差大小，而不是均值差异，男性的方差比女性大，当然，我这里取的18：12只是为了演示方便，
（当然，这里说的是认知和其他心理禀赋，若是论体能，均值差异就很大了，一个比较极端的例子是握力，男女的分布曲线几乎完全不重合，握力处于bottom 1%男人，其握力也比99%的女人强，）
认真看这张图，仔细琢磨，你就会理解许多现象，比如：
1）为何纯数学或理论物理这种对智商要求极高的学科里绝大多数是男人？
看右边这条虚线，如果一个领域的进入门槛是125，那么该虚线右边红蓝两条线的下方面积之比就为该领域性别比设定了基本面貌，而有些领域的门槛可能高达140，
2）为何很多行当虽然从业者多数是女人，可是其中顶尖者却多数是男人？原理相同，
3）为何随着大学普及率提高，女性比例也在不断提高，而且速度更快？
读到这里你应该已经自然懂了，当虚线处于125时，红线下面积远大于蓝线下面积，随着大学入学门槛不断降低，虚线不断向左移，女生比例逐渐提高，移到均值位置时，男女比例将趋近于入学年龄段的人口性别比，（当然，还有其他其他因素在起作用，越过入学门槛的人不一定真的入学，这里说的是背景条件），
4）为何许多性别不平等的社会，女科学家或女工程师的比例反而比性别高度平等的社会（比如北欧）更高？
因为在这些社会，科学与工程并不是最具吸引力的职业，最后侧两个标准差的那些顶尖聪明者，可能都被吸引到（比如）镇痔钻营和争权夺利事业中去了，或者争当阿亚图拉去了，诸如此类，而科学与工程领域吸引到的是均值右侧一个标准差左右的那些人，你看图中110-120之间，红蓝线下的面积大致相当，
5）上述道理是镜像适用的，就是说，当你把目光移向曲线左方，会看到与上述互为镜像的情况，即，如果一种筛选机制挑出的是最蠢、最懒、最无能、最坏、最不求上进的人，挑到的也大多是男人，比例有多高，取决于你的筛选标准的严苛程度，也就是你把虚线从左侧的红蓝交叉点往左移多远，
还有很多，留给你们自己思考吧，
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