PISA · Analyse
Mehr Jungen ganz oben und ganz unten? Die Streuung der Geschlechter in PISA
In der Intelligenzforschung gilt als gut belegt, dass Männer im Mittel kaum anders abschneiden als Frauen, aber stärker streuen. Unter den Besten und unter den Schwächsten finden sich also mehr Männer. Gilt das auch für Schulleistungen? Wir haben die PISA-Mikrodaten aller Runden seit 2000 ausgewertet, für jedes Land einzeln.
Die Frage ist alt. Schon Ende des 19. Jahrhunderts wurde die These aufgestellt, Männer seien in vielen Merkmalen „variabler“ als Frauen. In der Intelligenzforschung heißt sie heute Greater Male Variability Hypothesis. Ein bekannter Beleg ist die schottische Erhebung von 1932, in der fast ein ganzer Geburtsjahrgang getestet wurde: Die Mittelwerte von Jungen und Mädchen lagen praktisch gleich, die Jungen streuten aber stärker. Sie waren unter den Höchst- und unter den Niedrigstwerten häufiger vertreten.
Für Schulleistungen haben das mehrere Studien mit PISA-Daten untersucht, etwa Machin und Pekkarinen (2008) und Baye und Monseur (2016). Andere Autoren wie Hyde und Mertz (2009) betonen dagegen, dass das Verhältnis von Land zu Land schwankt und deshalb kulturell geprägt sei. Wir haben nachgerechnet, mit allen Runden bis 2025 und mit getrennten Werten für jede Weltregion.
Fast ausnahmslos: Jungen streuen stärker
Das Ergebnis ist eindeutig. Über alle 95 Länder und Teilnehmerstaaten der Runden 2015 bis 2025 liegt das Varianzverhältnis in Mathematik bei 1,16, im Lesen bei 1,14 und in den Naturwissenschaften bei 1,15. Von 916 Kombinationen aus Land, Runde und Fach liegen 901 über 1. In Mathematik sind es 303 von 305.
Das ist auch über die Zeit stabil. In den 32 Ländern, die an allen neun Runden seit 2000 teilgenommen haben, bewegt sich das Mittel zwischen 1,12 und 1,22, ohne erkennbaren Trend.
Jungen streuen stärker – seit 25 Jahren
Varianzverhältnis Jungen/Mädchen, Mittel über 32 Länder, die in allen Runden dabei waren
MathematikLesenNaturwissenschaften
SD der Jungen im Verteilungs-Studio →Werte als Tabelle
| Mathematik | Lesen | Naturwissenschaften | |
|---|---|---|---|
| 2000 | 1,12 | 1,16 | 1,15 |
| 2003 | 1,16 | 1,20 | 1,14 |
| 2006 | 1,13 | 1,20 | 1,14 |
| 2009 | 1,12 | 1,18 | 1,15 |
| 2012 | 1,15 | 1,22 | 1,17 |
| 2015 | 1,14 | 1,14 | 1,16 |
| 2018 | 1,13 | 1,16 | 1,14 |
| 2022 | 1,22 | 1,15 | 1,18 |
| 2025 | 1,16 | 1,16 | 1,16 |
Die Größenordnung deckt sich mit dem, was die Intelligenzforschung berichtet: Varianzverhältnisse zwischen etwa 1,1 und 1,2. Bemerkenswert ist, dass der Befund in allen drei Fächern gilt, auch im Lesen, wo Mädchen im Mittel weit vorne liegen.
Was das an der Spitze bedeutet
Ein Unterschied von 8 % in der Standardabweichung klingt klein. An den Rändern einer Verteilung wirkt er sich aber stark aus. In Mathematik landen Jungen im Mittel aller Länder 2,0-mal so oft im besten Prozent ihres Landes wie Mädchen und 1,5-mal so oft in den besten 5 %.
Wie viele Jungen auf ein Mädchen an den Rändern?
Verhältnis der Anteile Jungen/Mädchen unter P5 bzw. über P95 und P99 des eigenen Landes, Mittel aller Länder 2015–2025
MathematikLesenNaturwissenschaften
Jungen und Mädchen im Verteilungs-Studio →Werte als Tabelle
| Mathematik (×) | Lesen (×) | Naturwissenschaften (×) | |
|---|---|---|---|
| untere 5 % | 1,09 | 2,39 | 1,32 |
| obere 5 % | 1,52 | 0,67 | 1,24 |
| oberes 1 % | 1,96 | 0,64 | 1,49 |
Allerdings ist hier nicht nur die Streuung am Werk, sondern auch der Mittelwert. In Mathematik liegen Jungen im Schnitt nur 5 Punkte vorn, daher fällt der Überhang am unteren Rand mit 1,09 gering aus. Im Lesen liegen Mädchen dagegen 28 Punkte vorn. Dort überwiegt der Mittelwerteffekt: Unter den schwächsten 5 % sind Jungen 2,4-mal so häufig, im besten Prozent dagegen seltener als Mädchen (0,64). Die größere Streuung der Jungen verringert ihren Rückstand an der Spitze nur, sie kehrt ihn nicht um.
In Mathematik, wo die Mittelwerte nahe beieinander liegen, zeigt sich der Unterschied vor allem oben: doppelt so viele Jungen im besten Prozent, aber kaum mehr Jungen unter den schwächsten 5 %.
Wie groß der Mittelwertunterschied in einem Land ist, sagt übrigens nichts über das Varianzverhältnis. Die Korrelation zwischen beiden liegt über alle Länder bei 0,01.
Regionale Unterschiede: klein, mit wenigen Ausreißern
Wo ist der Unterschied größer, wo kleiner? Ordnet man die Länder nach Weltregionen, liegen die Mittel in Mathematik zwischen 1,13 in Lateinamerika und 1,21 in Ostasien. Westeuropa kommt auf 1,14, Nordeuropa und das Baltikum auf 1,18, die USA, Kanada, Australien und Neuseeland auf 1,18.
Mathematik: Varianzverhältnis nach Weltregion
Mittel der Länder 2015–2025, in Klammern Zahl der Länder, mit 95-%-Intervall
Werte als Tabelle
| Wert (VR) | 95-%-Intervall | Schüler | |
|---|---|---|---|
| Türkei | 1,12 | 1,06 – 1,17 | – |
| Lateinamerika und Karibik (16) | 1,13 | 1,12 – 1,15 | – |
| Westeuropa (9) | 1,14 | 1,12 – 1,17 | – |
| Ostmitteleuropa (6) | 1,14 | 1,11 – 1,18 | – |
| Südosteuropa (9) | 1,15 | 1,13 – 1,18 | – |
| Südostasien (8) | 1,15 | 1,11 – 1,19 | – |
| Arabische Welt (9) | 1,16 | 1,07 – 1,25 | – |
| Nordeuropa und Baltikum (8) | 1,18 | 1,16 – 1,20 | – |
| USA, Kanada, Australien, Neuseeland (4) | 1,18 | 1,16 – 1,20 | – |
| Südeuropa (5) | 1,19 | 1,16 – 1,22 | – |
| Ehemalige Sowjetunion (9) | 1,19 | 1,15 – 1,23 | – |
| Ostasien (6) | 1,21 | 1,19 – 1,24 | – |
| Israel | 1,37 | 1,30 – 1,45 | – |
| Alle Länder (95) | 1,16 | 1,15 – 1,18 | – |
Das Bild ist in allen drei Fächern ähnlich. Ostasien liegt überall bei 1,21, Lateinamerika hat im Lesen mit 1,09 den niedrigsten Wert. Die Unterschiede zwischen den Regionen sind aber klein im Vergleich zum Grundbefund: Keine Region kommt auch nur in die Nähe von 1.
Alle drei Fächer nach Region
Varianzverhältnis Jungen/Mädchen, Länder 2015–2025 gemittelt
| Region | Länder | Mathe | Lesen | Naturw. | Mathe: Jungen je Mädchen im besten 1 % |
|---|---|---|---|---|---|
| Türkei | 1 | 1,12 | 1,16 | 1,16 | 1,83 |
| Lateinamerika und Karibik | 16 | 1,13 | 1,09 | 1,12 | 2,06 |
| Ostmitteleuropa | 6 | 1,14 | 1,15 | 1,14 | 2,14 |
| Westeuropa | 9 | 1,14 | 1,14 | 1,14 | 2,42 |
| Südostasien | 8 | 1,15 | 1,12 | 1,12 | 1,48 |
| Südosteuropa | 9 | 1,15 | 1,12 | 1,13 | 1,79 |
| Arabische Welt | 9 | 1,16 | 1,14 | 1,12 | 1,47 |
| Nordeuropa und Baltikum | 8 | 1,18 | 1,16 | 1,17 | 1,90 |
| USA, Kanada, Australien, Neuseeland | 4 | 1,18 | 1,16 | 1,18 | 2,19 |
| Südeuropa | 5 | 1,19 | 1,16 | 1,16 | 2,30 |
| Ehemalige Sowjetunion | 9 | 1,19 | 1,17 | 1,16 | 1,94 |
| Ostasien | 6 | 1,21 | 1,21 | 1,21 | 2,04 |
| Israel | 1 | 1,37 | 1,35 | 1,35 | 3,36 |
| Alle Länder | 95 | 1,16 | 1,14 | 1,15 | 1,96 |
Auch einzelne Länder unterscheiden sich weniger, als man bei einer rein kulturellen Erklärung erwarten würde. Selbst über vier Runden gemittelt ist das Varianzverhältnis eines Landes nur auf etwa ±5 % genau bestimmt (95-%-Intervall). Rechnet man diesen Stichprobenfehler heraus, unterscheiden sich die Länder tatsächlich nur um rund 4 % (Standardabweichung) voneinander.
Die Ränder der Länderliste
Es gibt dennoch Länder, die klar herausfallen. Am oberen Ende stehen die Vereinigten Arabischen Emirate (1,38), Israel (1,37) und Katar (1,34). Am unteren Ende liegen Indonesien, Palästinensische Gebiete, Ungarn. In Indonesien liegt das Varianzverhältnis mit 1,03 fast bei 1.
Mathematik: die Ränder der Länderliste
Varianzverhältnis Jungen/Mädchen, 2015–2025 gemittelt, mit 95-%-Konfidenzintervall
Golfstaaten und IsraelDeutschlandübrige Länder
Verteilungen im Verteilungs-Studio →Werte als Tabelle
| Wert (VR) | 95-%-Intervall | Schüler | |
|---|---|---|---|
| Vereinigte Arabische Emirate | 1,38 | 1,33 – 1,43 | 92.683 |
| Israel | 1,37 | 1,30 – 1,45 | 26.802 |
| Katar | 1,34 | 1,29 – 1,40 | 40.261 |
| Südkorea | 1,25 | 1,18 – 1,33 | 25.544 |
| Taiwan | 1,23 | 1,16 – 1,29 | 28.087 |
| Saudi-Arabien | 1,23 | 1,14 – 1,33 | 20.336 |
| Norwegen | 1,23 | 1,18 – 1,28 | 24.349 |
| Malta | 1,23 | 1,17 – 1,30 | 13.804 |
| Hongkong (China) | 1,22 | 1,16 – 1,28 | 23.748 |
| Brunei | 1,22 | 1,18 – 1,27 | 18.134 |
| Finnland | 1,21 | 1,16 – 1,26 | 29.438 |
| Frankreich | 1,19 | 1,14 – 1,24 | 25.687 |
| Österreich | 1,18 | 1,12 – 1,24 | 26.947 |
| Vereinigte Staaten | 1,18 | 1,12 – 1,24 | 19.720 |
| Japan | 1,18 | 1,11 – 1,24 | 25.070 |
| Vereinigtes Königreich | 1,13 | 1,08 – 1,18 | 56.493 |
| Libanon | 1,11 | 1,05 – 1,17 | 17.542 |
| Deutschland | 1,11 | 1,06 – 1,15 | 24.730 |
| Schweiz | 1,11 | 1,07 – 1,16 | 26.108 |
| Nordmazedonien | 1,10 | 1,05 – 1,14 | 24.480 |
| Guatemala | 1,10 | 1,04 – 1,17 | 12.204 |
| Ungarn | 1,09 | 1,04 – 1,15 | 23.375 |
| Slowakei | 1,09 | 1,04 – 1,15 | 24.821 |
| Russland | 1,09 | 1,02 – 1,17 | 13.644 |
| Indonesien | 1,03 | 0,98 – 1,08 | 46.218 |
| Palästinensische Gebiete | 1,03 | 0,95 – 1,12 | 17.552 |
Bei den Golfstaaten ist ein Teil des Effekts eine Frage der Zusammensetzung. Dort lernen viele Kinder von Zuwanderern, oft in anderen Schulen als die Einheimischen, und Jungen und Mädchen werden meist getrennt unterrichtet. Nimmt man nur Schüler ohne Migrationshintergrund, sinkt das Varianzverhältnis in Katar von 1,34 auf 1,20 und in den Emiraten von 1,38 auf 1,27. Es bleibt aber über dem Weltmittel.
Liegt es an der Zuwanderung?
Mathematik, 2015–2025 gemittelt: alle Schüler und nur Schüler ohne Migrationshintergrund
| Land | VR alle | VR ohne Migr. | Mittel Jungen − Mädchen | Jungen je Mädchen im besten 1 % |
|---|---|---|---|---|
| Vereinigte Arabische Emirate | 1,38 | 1,27 | −5 | 2,51 |
| Katar | 1,34 | 1,20 | −10 | 1,99 |
| Israel | 1,37 | 1,32 | +3 | 3,36 |
| Saudi-Arabien | 1,23 | 1,23 | −1 | 1,94 |
| Japan | 1,18 | 1,10 | +12 | 2,15 |
| Österreich | 1,18 | 1,21 | +21 | 3,46 |
| Schweden | 1,17 | 1,20 | ±0 | 1,72 |
| Schweiz | 1,11 | 1,13 | +11 | 2,08 |
| Deutschland | 1,11 | 1,11 | +12 | 2,18 |
In Israel ändert die Einschränkung auf Einheimische wenig (1,37 → 1,32). Dort spielt die Migration also kaum eine Rolle. Das hohe Verhältnis zieht sich durch alle Fächer, im Lesen liegt es bei 1,35, und im besten Prozent sind Jungen in Mathematik 3,4-mal so häufig wie Mädchen. Eine mögliche Erklärung ist das stark geteilte Schulsystem mit hebräisch- und arabischsprachigen, säkularen, religiösen und ultraorthodoxen Schulen, in denen Jungen und Mädchen teils sehr unterschiedlich unterrichtet werden. Das haben wir hier nicht getrennt geprüft.
Für niedrige Werte gibt es eine methodische Erklärung, die zumindest für ärmere Länder wie Indonesien infrage kommt: Dort geht ein Teil der 15-Jährigen nicht mehr zur Schule und wird gar nicht getestet. Brechen mehr Jungen als Mädchen die Schule ab, fehlt ausgerechnet der untere Rand der Jungen, und das Varianzverhältnis wird gedrückt. Für Ungarn oder die Slowakei trifft das nicht zu.
Deutschland
Deutschland liegt mit 1,11 (±0,04) im unteren Bereich, gleichauf mit den Niederlanden (1,11) und der Schweiz (1,11). Österreich, mit einem ähnlich früh gegliederten Schulsystem, kommt dagegen auf 1,18. Das spricht gegen eine einfache Erklärung über die frühe Aufteilung auf Schulformen.
2025 lag die Standardabweichung in Mathematik bei den Jungen bei 101 Punkten, bei den Mädchen bei 96. Weil die Jungen in Deutschland zusätzlich im Mittel 12 Punkte vorn liegen, sind sie im besten Prozent trotzdem 2,2-mal so häufig vertreten wie Mädchen. In Österreich, mit einem Mittelwertvorsprung von 21 Punkten, ist es sogar das 3,5-Fache.
Deutschland, Mathematik
Standardabweichung, Varianzverhältnis und Spitze je PISA-Runde
| Jahr | SD Jungen | SD Mädchen | VR | Mittel Jungen − Mädchen | Jungen je Mädchen im besten 1 % |
|---|---|---|---|---|---|
| 2000 | 103 | 102 | 1,02 | +15 | 3,65 |
| 2003 | 105 | 99 | 1,12 | +9 | 2,71 |
| 2006 | 100 | 97 | 1,07 | +20 | 2,79 |
| 2009 | 100 | 96 | 1,07 | +16 | 2,83 |
| 2012 | 98 | 94 | 1,10 | +14 | 2,42 |
| 2015 | 90 | 88 | 1,05 | +17 | 2,24 |
| 2018 | 98 | 92 | 1,13 | +7 | 2,25 |
| 2022 | 98 | 91 | 1,15 | +11 | 2,17 |
| 2025 | 101 | 96 | 1,10 | +11 | 2,05 |
Was die Daten nicht zeigen können
- PISA ist kein Intelligenztest. Gemessen werden Mathematik, Lesen und Naturwissenschaften bei 15-Jährigen. Unterricht, Motivation und Testverhalten fließen mit ein. Dass sich das Muster aus der IQ-Forschung trotzdem so deutlich zeigt, ist ein Befund, kein Beweis für dieselbe Ursache.
- Nur Schüler werden getestet. Wer mit 15 nicht mehr zur Schule geht oder eine Förderschule besucht, fehlt oft in der Stichprobe. Das betrifft eher den unteren Rand und eher Jungen, drückt also das Varianzverhältnis. Der wahre Wert dürfte eher etwas höher liegen.
- Ursachen bleiben offen. Die Daten zeigen, dass Jungen fast überall stärker streuen, nicht warum. Biologische Erklärungen und Erklärungen über Schule, Erwartungen und Rollenbilder machen teils ähnliche Vorhersagen. Dass sich die Länder trotz sehr unterschiedlicher Kulturen und Schulsysteme so wenig unterscheiden, spricht für einen Faktor, der überall ähnlich wirkt, ohne zu klären, welcher das ist.
- Die Ränder sind unsicher. Die Zahlen zum besten Prozent beruhen je Land und Runde auf wenigen Dutzend Schülern. Belastbar sind vor allem die Mittel über viele Länder.
Selbst nachsehen
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- Verteilungs-Studio: Perzentile von Jungen und Mädchen in allen Ländern und Runden
- Geschlechtervergleich: Mittelwertunterschiede nach Land und Fach
- Geschlecht bei Erwachsenen: wie sich die Ränder nach der Schule entwickeln (PIAAC)