雅思2024-2025：男女分差不足0.1个分数段

雅思在其官方2024-2025年成绩数据中按性别公布了每种考试类型的平均分数段，且两张表格彼此接近，其差异小于任一表格内部各单项技能之间的差异。在学术类考试中，女性考生平均总分为6.25，男性考生为6.19，相差0.06个分数段；在培训类考试中，平均分分别为6.41和6.30，相差0.11。表格未提供考生人数，且每种考试类型仅含两行数据，因此描述的是已发布的群体平均值，而非个体考生。

主要发现

1. 学术类考试中，女性考生平均总分为6.25，男性为6.19，相差0.06；培训类考试中，分别为6.41与6.30，相差0.11 [1]。
2. 学术类各单项分差均未超过0.11：听力（女性减男性）为0.01，阅读为0.05，写作为0.07，口语为0.11 [1]。
3. 单项分差最宽的两项均出现在培训类考试中：写作分差为0.15（6.20对6.05），口语分差亦为0.15（6.46对6.31） [1]。
4. 在学术类考试中，写作是两组考生得分最低的单项（分别为5.96和5.89）；而在培训类考试中，阅读是两组考生得分最低的单项（分别为6.08和6.02），因此考试类型对能力分布的影响大于性别影响 [1]。
5. 同一组内各单项分数段的跨度大于两组间的总分跨度：在培训类考试中，女性考生听力均值6.65比其阅读均值6.08高0.57个分数段；男性考生对应值（6.58与6.02）相差0.55 [1]。

背景

高校、雇主及移民机构将分数段视为各项技能的独立证据进行审阅，因此四项技能分数被分别报告 [1]。公众对群体差异的讨论通常止步于总分平均值这一 headline 数据，这正是为何值得通读已发布的性别分项表：它们为每种考试类型的两个群体分别印出四项技能均值与总分，并附上各群体所占考生比例。该结构使得我们能够比较同一表格中群体间差异与技能间差异的大小。

数据与方法

数据来源与时间范围：所有数据均来自雅思2024-2025年考生表现数据，具体为公布学术类与培训类按性别划分的平均分的工作表，以及合并后的性别比例 [1]。

样本：单位为某一考试类型内的性别群体。工作簿为每种考试类型发布2行性别数据，包含听力、阅读、写作、口语及总分的均值，并另设一张工作表给出学术类与培训类考生合并后的性别比例。该工作簿未提供考生总数、无国籍与性别交叉列表，亦无分布信息，因此无法说明基数规模，以下所有差异均无法检验统计可靠性。

定义：单项均值指该技能在该群体中的平均分数段；总分指由雅思计算得出的四项技能平均分。本文中“差异”指女性均值减去男性均值，依据已公布的三位小数均值计算后四舍五入至两位小数；“组内跨度”指某一行中最高单项均值减去最低单项均值。

处理方式：仅使用已发布、已汇总的表格；不涉及任何个体考生记录。均值保留两位小数（由公布的三位小数四舍五入而来），因此重新计算所得差异可能与本文所列数值相差0.01。

设计：数据属观察性数据，描述两个已发布的群体。

结果

两种考试类型的总体分差均较小。在学术类考试中，6.25与6.19使两组平均值相差0.06个分数段；在培训类考试中，6.41与6.30使两组相差0.11。女性考生占学术类与培训类考生总数的53.1%，男性为46.9%，因此在已发布的比例中两组规模相近，这一微小平均分差异反映的是两个分布中心的差异，而非少数群体特征。

| 分数段 | 学术类分差 | 培训类分差 | |---|---|---| | 总分 | 0.06 | 0.11 | | 听力 | 0.01 | 0.07 | | 阅读 | 0.05 | 0.06 | | 写作 | 0.07 | 0.15 | | 口语 | 0.11 | 0.15 |

每个单元格均为该分数段的女性均值减男性均值，依据已公布的三位小数均值计算并四舍五入至两位小数。

逐项来看，学术类分差均控制在0.1个分数段以内：听力差0.01，阅读差0.05，写作差0.07，口语差0.11；其中最大分差仍小于同一表格中阅读与写作之间的分差。培训类考试中两组分离稍明显：写作与口语分差均为0.15，其余较小分差出现在阅读（0.06）与听力（0.07）。

图1. 四个已发布性别行的总分平均值，n = 雅思未公布的考生总数。资料来源：雅思2024-2025年考生表现数据，按性别划分的均值工作表。

每行中处于底部的技能对两组考生均相同，但随考试类型变化。在学术类考试中，写作是女性考生（5.96）与男性考生（5.89）得分最低的单项；在培训类考试中，阅读是两组考生得分最低的单项（分别为6.08与6.02），而写作则升至6.20与6.05。因此，考生若对比两类考试，所面对的薄弱技能不同，这一效应远大于同一行内性别差异。

图2. 培训类考试中按单项计算的女性减男性分数段分差，依据已公布均值计算，n = 雅思未公布的考生总数。资料来源：雅思2024-2025年考生表现数据，培训类按性别划分的均值。

图3. 每组内最高与最低单项均值之间的跨度：培训类女性0.57，培训类男性0.55，学术类男性0.40，学术类女性0.38，对比组间分差（0.06至0.15），n = 雅思未公布的考生总数。资料来源：雅思2024-2025年考生表现数据，按性别划分的均值工作表。

组内跨度才是更显著的信号。在培训类考试中，女性考生听力均值6.65比其阅读均值6.08高0.57个分数段；男性考生对应跨度为0.55（6.58降至6.02）。在学术类考试中，女性考生阅读至写作跨度为0.38（6.34至5.96），男性考生为0.40（6.29至5.89）。上述所有跨度均至少为同一考试类型中最大组间分差的三倍。

局限性

存在四项局限。第一，工作簿每种考试类型仅发布2行性别数据且无考生总数，因此任何平均值均无样本量支撑，且零点零几分的差异无法区分是四舍五入误差还是考生间真实变异。第二，每个单元格均为均值：它未揭示背后分布形态，两组均值相同时，达到特定分数段的考生数量仍可大相径庭。第三，表格未提供交叉列表，因此两组已发布群体间的差异可能反映其母语、考试目的或目的地构成的差异，而非群体本身特性，该比较仅为相关性，非因果解释。第四，均值由公布的三位小数四舍五入至两位小数，因此重新计算可能导致差异变动0.01，而当差异本身如此微小时，此变动至关重要。

对学习者的启示

群体平均值对个体分数段预测价值甚低，而本表中两组已发布群体的差异小于任一组内两项技能间的差异。实际信号在于能力分布：写作在学术类考试中垫底，阅读在培训类考试中垫底，且两组均如此。针对最薄弱单项的练习时间是考生可控的杠杆，而口语值得单独测量，因其分数被单独报告。练习反馈是一种学习辅助工具，而非官方分数段，Hibay不颁发雅思成绩。

常见问题

男性与女性雅思分数段是否存在差异？ 在2024-2025年表格中，学术类考试女性考生平均总分为6.25，男性为6.19，相差0.06；培训类考试中分别为6.41与6.30，相差0.11（参见“结果”部分）。

哪一项技能分差最宽？ 培训类写作与培训类口语，分差均为0.15（6.20对6.05，以及6.46对6.31）。学术类考试中，任一单项分差均未超过0.11。

每种考试类型中最薄弱的技能是哪项？ 学术类为写作（两组已发布群体分别为5.96与5.89），培训类为阅读（分别为6.08与6.02）。该排序在表格中对两组均成立。

这些平均值能否预示我的分数段？ 不能。它们源自一份未公布考生总数与分布情况的工作簿，而个人成绩取决于四项独立技能分数，而非任何群体平均值。

引用格式

Hibay产品团队。（2026年10月30日）。雅思2024-2025：男女分差不足0.1个分数段。Hibay。https://www.hibay.ai/en/news/ielts-gender-score-gap-2024-2025

图表源自下方所列公开资源，引用时请注明归属。

参考文献

1. 雅思。雅思2024-2025年考生表现数据（按性别划分的平均分，学术类与培训类）。https://ielts.org/cdn/ielts-downloadable-assets/ielts-research/ielts-research-data/ielts-test-taker-performance-data-2024-2025.xlsx。访问日期：2026-10-30。