役に立たない統計データ

うちの娘が第2志望の高校に合格しました。おめでとう！(パチパチ)
受験の指導には偏差値が使われますが、目安にはなるものの、あまり役に立たないような気がしています。

3年前の長男の高校受験では、偏差値の低いところが不合格、高いところに合格しました。今回の娘の場合には直前の模擬試験の成績が悪く、すこし危なかったのですが、無事に合格しました。

これらをソフトウェアのメトリクスと比較すると、共通するところがあると思います。あるメトリクス値が示すものは、総じて見れば統計的なモデルと一致します。しかし、個々のデータはそのコンテキストによって、必ずしも統計モデルに一致しないと思います。たとえば、以下のような要因が考えられます。

• 過去のテストとこれからのテストが異なる(模試と入試で難易度や配分が異なる)
• 評価対象が均等に分布していない(受験生に偏りがある)
• 評価対象とテストの組み合わせによって成績が異なる(得て不得手がある)
• 評価対象が状況に左右されやすい(本番に弱い)
• 評価対象の能力が向上する(習熟余地がある)

いかがでしょうか？わたしの娘の場合には、習熟余地がまだありそうですので、第一志望も良い意味で裏切ってくれることを願っています(応援してるよ！)。