2016年度東大合格率のSAPIX偏差値(入学時）依存性(3/17暫定）｜掲示板スレッド

標準理論さん

卒業おめでとう
私は、来年2月にインターエデュ卒業予定です。
まだ後1年くらいはここら辺にいると思いますのでいつでも遊びに来てください。

>進学実績も大事だけど父親たるもの、お嬢様が花が香るようにきれいになっていく様子を見逃すべからず！

ありがとう

「統計として意味ない」というコメントがあるみたいだけど、全く的外れだね。
スレ本文にあるのは、2016年度の東大合格率と、今年大学受験した人たちの入学時偏差値の生データであって、統計処理は施されてない。
このデータを見ることで今年の進学校の実績がどうなってるか一覧できる。
これが意味ないと思う人は見なければいい。

>中入時の合格者の偏差値の分布（分散）が必要です。もちろん、そんなの受験塾や進学先の中学が出す訳ないんですが、

とか書いてるけど、科学というものを全く理解してないね。
数少ないデータから定性的なことを導き出すのが科学ってもんだ。
あのデータがない、このデータがない、と文句言っても始まらない。
完璧なデータと完璧なモデルなんてものは、この世の中に存在しない。
全ては誤差を含むデータであり、モデルは何らかの近似を仮定している。
手元のデータでどこまで妥当なモデルを引き出せるかが科学ってもんだ。
その点で、統計学徒さんの解析【4041855】は興味深かった。

彼/彼女の分析でわかったのは、入学時偏差値と6年後の大学進学実績の間に相関があった、というだけではない。
明らかになったのは、"SAPIX偏差値2010、女子比率、鉄緑指定有無、高入生比率"と、今年の現役東大合格率の間にそれなりに相関がある、ということだ。
女子であることと高校入学者数が多いことは不利に働き、鉄緑会指定校在籍が有利に働くという仮定がおおよそ正しい、ということが明らかとなった。
しかし一方で、"SAPIX偏差値2010、女子比率、鉄緑指定有無、高入生比率"だけでは合格率を説明できない学校があることも明らかとなった。
予想より高く出ている学校、低く出ている学校を眺めて、なぜそうなったのかを考えるのはまあまあ面白い。

たとえば、聖光はモデル予想より8.7名(4%)実績は多く出ていて、統計的に有意に差があるとされている。
これは、いまどきはやりの「教育力の高さ」によるもんなんだろうね。
一方、豊島岡はモデル予想より3.42名（１％）実績は多く出ているが、統計的には誤差の範囲内、とされている。
豊島岡は「塾いらず」を標榜する教育力の高さを売りにしている学校だが、言うほどではないことが分かる。
豊島関係者が気にするＪＧはどうかというと、生データの現役合格率を見ると、ＪＧ１０．４％、豊島岡の９．６％とほぼ同じ。
解析結果も誤差の範囲内。
というわけで、ＪＧと豊島岡はほぼ同じ進学実績を出していて、その実績はモデルの予想通りであり、見かけ上は平均的な教育力の学校、ということになる。

注目の桜蔭は、18.2名（７．８％）高く出ていて、統計的に有意な差がある。
予想値に鉄緑指定の下駄をはかせて、さらに高入生無しの下駄をはかせてもなお、実績は予想を上回っている。
桜蔭の教育力が高いとはちょっと考えられないよな。
すると、校風、家庭環境、偏差値には表れない生徒のポテンシャルの高さ、など、モデルには組み込めない要因が実績を高めてるんだろうね、ということになる。

というわけで、なかなか新しい視点で学校を眺めることが出来る面白い統計と思う。
参考のために、統計学徒氏の解析結果を再掲しておこうか。

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# 回帰分析により、SAPIX偏差値2010、女子比率、鉄緑指定有無、高入生比率を独立変数として、今年の現役率の適正値を算出(モデルによる"予想値")
# 主要データは、「【4034883】2016年度東大合格率のSAPIX偏差値(入学時）依存性」ページ掲載のものを使用
# 高入数は、該当する高校のホームページ掲載の実入学者数あるいは定員数使用。女子比率も同様（入力ミスの可能性有り）
# 差=実績現役数-適正現役数(モデル予想値)
# 有意性, 実績値が95%信頼区間の外か（適正値との乖離が大きいか）

偏差値 卒数2015 予想現役率 実績現役率 予想現役数 実績現役数 差 有意性
筑駒 72.0 157 0.524 0.516 82.26 81 -1.26
開成 66.0 398 0.290 0.254 115.60 101 -14.60 *
栄光 62.0 177 0.200 0.232 35.43 41 5.57 *
麻布 62.0 299 0.200 0.187 59.85 56 -3.85
聖光 62.5 226 0.214 0.252 48.30 57 8.70 *
駒東 60.0 229 0.152 0.162 34.91 37 2.09
桜蔭 62.0 232 0.141 0.220 32.80 51 18.20 *
渋幕 62.0 343 0.128 0.157 43.80 54 10.20 *
学竹早 53.0 350 0.029 0.074 10.27 26 15.73 *
学世田 56.0 350 0.047 0.074 16.54 26 9.46 *
武蔵 56.0 166 0.069 0.114 11.50 19 7.50 *
渋渋 58.0 206 0.076 0.078 15.66 16 0.34
JG 60.0 240 0.106 0.104 25.39 25 -0.39
筑附 60.0 246 0.105 0.069 25.81 17 -8.81 *
早稲田 59.0 307 0.109 0.098 33.42 30 -3.42
豊島岡 59.7 343 0.086 0.096 29.58 33 3.42
浅野 59.0 268 0.109 0.093 29.17 25 -4.17 *
海城 57.5 276 0.106 0.072 29.35 20 -9.35 *
小石川 54.0 157 0.042 0.057 6.53 9 2.47 *
暁星 51.0 174 0.032 0.057 5.49 10 4.51 *
攻玉社 51.0 235 0.032 0.077 7.41 18 10.59 *
栄東 55.5 404 0.036 0.042 14.65 17 2.35
桐朋 52.0 320 0.037 0.022 11.84 7 -4.84 *
開智 55.5 313 0.055 0.042 17.14 13 -4.14 *
白百合 55.0 177 0.049 0.051 8.72 9 0.28
巣鴨 48.0 247 0.016 0.028 3.99 7 3.01 *
逗開成 51.7 250 0.035 0.032 8.82 8 -0.82
サレジオ 54.5 178 0.055 0.022 9.77 4 -5.77 *
本郷 55.0 303 0.050 0.036 15.07 11 -4.07 *
世田谷 48.0 200 0.019 0.035 3.89 7 3.11 *
城北 50.0 350 0.023 0.026 7.94 9 1.06
鴎友 52.3 268 0.026 0.011 6.94 3 -3.94 *
市川 53.5 443 0.034 0.018 14.86 8 -6.86 *
お茶女 59.0 119 0.057 0.017 6.80 2 -4.80 *
浦星 55.5 174 0.043 0.017 7.50 3 -4.50 *
東邦東 52.0 358 0.028 0.006 10.02 2 -8.02 *
吉祥 51.0 283 0.021 0.007 5.94 2 -3.94 *
頌栄 49.0 218 0.015 0.009 3.31 2 -1.31 *
横雙 50.0 178 0.018 0.011 3.18 2 -1.18 *
洗足 49.7 239 0.017 0.008 4.06 2 -2.06 *
光塩 45.5 140 0.009 0.007 1.20 1 -0.20
湘白百 49.0 165 0.015 0.006 2.50 1 -1.50 *
学習女 53.0 200 0.029 0.005 5.79 1 -4.79 *

# 同一の偏差値校でも, 女子比率, 高入生比率, 鉄緑会指定有無により, 適正値(予想現役率)は異なる
# 使用したデータ上は、女子比率や高入生比率が高いと予想現役率には不利に働く
# 一方、鉄緑会指定はプラスに寄与
# 今年度の合格数データを使用して"学習"しているので、これを直ちに来年度の予想に使える訳ではない
# 開成は、適正値より-14名超（他国公立医学部受験に受験生が流出?）
# 海城は、適正値より-9名超、筑附は-8名超, 一方、渋幕、攻玉社は+10名超、聖光+8名超、武蔵は+7名超
# 渋渋, JGは、ほぼ適正水準。桜蔭は適正値を大きく上回る
# 学世田、学竹早は学附の出口データ使用なので、参考程度
# 使用データに修正があれば、結果は変わり得る
# 入力データの精度や粒度が向上すれば、より正確な分析ができる
# (例えば, 今回の分析では複数受験日を持つ中学の偏差値は, 単純平均のまま)

ムムム、こうやってこのスレでも、旧姓「筑駒」さんが真面目担当で、俺がお笑い担当になってしまうのか…。

この程度のデータで、いろいろ感想を述べているようだが、主観、好き嫌いが随所に含まれており、「そう見る人もいるんだね」位の感じだね。
所詮、進学先選びをする親（生徒）は、責任の所在もはっきりしない、嘘やごまかし満載の匿名掲示板で大事な子供の進学先を決めたりはしない。
塾では詳細なデータを開示、提供してくれるので、担当講師と膝詰めで相談しながら決めるものだ。
そもそもスレ主は娘の学校選びで参加しているというのも、信じられない。
筑駒ネーム時代を含め、特定の学校、渋渋、豊島岡、などを誹謗したいだけだろう。
言動も乱暴、不道徳だし、早々に御退場願いたいものだ。

桜蔭は女子の社会進出・社会参画意識が高い人が集まっているのだと思います。
元々お茶大生がそうだったように。
　
いずれにしても男女ともにレベルの高い学校へ入れば、相応な意識の高い家庭が多く集まっているので、環境的にも勉学にプラスに働く要素が沢山あると思います。

データが間違っているのに、有益だとか論じている人の気が知れない。
情報操作されても気付かないんだなぁ。

以下の記述を見ても、あなた、少なくとも理系じゃないね。
分布を無視して統計を語っている時点で、”科学”を理解していないのはあなただと思いますが。

>中入時の合格者の偏差値の分布（分散）が必要です。もちろん、そんなの受験塾や進学先の中学が出す訳ないんですが、

＞とか書いてるけど、科学というものを全く理解してないね。
＞ 数少ないデータから定性的なことを導き出すのが科学ってもんだ。
＞あのデータがない、このデータがない、と文句言っても始まらない。
＞完璧なデータと完璧なモデルなんてものは、この世の中に存在しない。
＞全ては誤差を含むデータであり、モデルは何らかの近似を仮定している。
＞手元のデータでどこまで妥当なモデルを引き出せるかが科学ってもんだ。
＞その点で、統計学徒さんの解析【4041855】は興味深かった。

偏狭なアカデミア、アカデミアもどきの発想。実社会、開発やビジネスを知らない。

数学なら、条件が不完全だからこの問題は解けない、または意味無い、で終わり。数学者はそれでいいのかも知れないが、だから、数学者の自己満足で終わる。

ビジネスでは、手にはいる情報で、どうするか決めないとならない。
情報が少なすぎるか、多すぎるか、まあ適切な情報量ということは無い。
エンジニアリングも同じ。
俺が適切に判断するに足る情報を持ってこい、とか、若僧がわめいたら、アウト。