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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!)。

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コメント

高校試験の場合、試験の点数だけで見るんじゃなく、各高校毎に色々考えて合否を出していますよね。
例えば、運動クラブに入っている子供だったら、その高校によっては積極的に取ってくれたりしますから。
どっちにしても、合格おめでとう!ですね。
合格すればOKよ!って世界ですね。

合格おめでとうございます.
習熟も含みますが人的要因によって統計モデルと一致しなくなることがありますね.
メトリクスで見るとバグが入ってなさそうだったので,あまりよくレビューをしなかったら,バグが残ってた...という話を聞いたことがあります.
危ないと言われてる方が,油断しない分,良い結果をだせることってありますよね.

なかさん、しまさん、コメントありがとうございます。
確かにクラブ活動などは、全国大会に行ったなどの前例から比較的正確に予想されそうですね。でも、その他大勢はやっぱり目安にすぎないような気がします。まあ、それだからこそ、希望が持てるのですけど。
心理的な影響は言われるようにに大きいと思います。ベーム先生も「アジャイルと規律」で、テスト的な導入は成功すると述べられていますね。

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