Podsumowanie: W artykule zdefiniowano „większą zmienność u mężczyzn” jako VR₀ = oczekiwany stosunek wariancji mężczyzn do kobiet, gdy średnia różnica między płciami d wynosi 0, i stwierdzono, że GMVH to po prostu VR₀ > 1. W wielu zestawach danych średnie różnice między płciami w testach poznawczych są zazwyczaj niewielkie (często |d| < 0,2), podczas gdy wariancja u mężczyzn jest zazwyczaj wyższa (VR > 1). W CogAT (84 duże próby uczniów z USA z różnych kohort, podtestów i klas) d i VR są silnie dodatnio skorelowane (r = 0,71, p < 0,001). CogAT sugeruje, że VR₀ ≈ 1,22, znacznie > 1 (p < 0,001), co oznacza ~22% wyższą wariancję mężczyzn przy d = 0. W Project Talent (krajowa próba 15-latków w USA) d i VR są ponownie dodatnio skorelowane (r = 0,68, p < 0,001). Project Talent sugeruje VR₀ ≈ 1,16, znacznie > 1, co oznacza ~16% wyższą wariancję u mężczyzn przy d = 0. W badaniu NLSY1979 dotyczącym rodzeństwa przeciwnej płci (projekt mający na celu zmniejszenie systematycznego błędu próby) związek między d a VR jest niezwykle silny (r = 0,98, p < 0,001). Rodzeństwo z badania NLSY sugeruje VR₀ ≈ 1,23, co oznacza ~23% wyższą wariancję u mężczyzn przy d = 0. W artykule argumentuje się, że pozorne „wyjątki” od GMVH są często tylko przypadkami, w których kobiety mają średnią przewagę (ujemne d), co powoduje tendencję do obniżania VR. Wynik Ardena i Plomina dla wieku 2 lat (brak wyższej wariancji u mężczyzn pomimo średniej przewagi kobiet wynoszącej ~0,4 SD) jest przedstawiony jako zgodny z VR₀ > 1, ponieważ VR nie spadło poniżej 1 tak bardzo, jak można by oczekiwać, gdyby VR₀ wynosiło 1. Autor twierdzi, że testy, w których kobiety mają znaczną średnią przewagę (np. czytanie/pisanie w SAT lub PISA), często wykazują zmniejszone lub odwrócone VR, co pasuje do powiązania d–VR. W artykule stwierdzono, że GMVH należy oceniać przy użyciu wielu par (d, VR) w celu oszacowania VR₀, a nie wybierając pojedyncze współczynniki wariancji. Ogólny wniosek: gdy średnie różnice wynoszą zero, wariancja wyników poznawczych mężczyzn jest szacowana na około 16–23% wyższą niż wariancja kobiet w analizowanych zestawach danych.