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投稿者: 計算してみた (ID:ZVpCJ42x3Bc) 投稿日時:2018年 08月 11日 22:44
まず、ここにアップした計算結果は、全てnet等に公表されている誰にでも入手可能なデータを使用し、なるべく同等な条件の下で機械的に計算を行ったものです。
また、これを計算した理由は、私が個人的に面白いと思うからで他に他意はありません。
ですので、皆さんがこの計算結果をどう見ようと・どう思おうと私の知ったことではありませんが、計算結果の精度や信憑性等に関するご意見・コメントを残される場合は、“誰にでも入手可能なデータ”等の根拠を示して下さい。
“誰にでも入手可能なデータ”に基づく価値あるご意見であれば、計算の精度向上に活用されて頂きたいと思います。
2018年首都圏中高一貫上位受験校25校(筑駒、開成、麻布、聖光、桜蔭、栄光、海城、駒東、女子学院、雙葉、渋幕、渋々、豊島岡、市川、広尾、芝、本郷、攻玉、桐朋、浅野、フェリス、洗足、鴎友、吉祥、頌栄)の大学合格実績の加重平均偏差値と2012年中学入学時の各校の平均偏差値を計算しました。
また、入学時の偏差値に対する大学合格力のパフォーマンスを示す指標として乖離率%を計算してみました。乖離率は簡単に言うと、対象25校の中学入学時偏差値をx軸、大学合格加重平均偏差値をy軸にしてプロットしたときに最小二乗法により得られる線形近似式(y= 0.3147x+39.271)に中学入学時偏差値を代入して大学合格理論偏差値を算出し、その理論偏差値に対する大学合格加重平均偏差値の乖離度を表したものです。乖離率が大きい程、中学入学時偏差値から推定される理論偏差値よりも大学合格加重平均偏差値が高く、大学合格力のパフォーマンスが良いことを意味します。
また、今回の加重平均偏差値の計算に使用しなかった各校の合格実績の数を“計上外の合格実績数”として載せました。
大学偏差値は、駿台全国判定模試の偏差値を使用し、対象25校が公表しているデータで大学名までしか特定できないものは全学部偏差値の単純平均を、細かく学部まで特定できるものは学部の偏差値を使用する等各学校が公表しているデータの“細かさの程度“を尊重しました。
合格実績は、基本的に各校が公表しているデータを使用しましたが、渋幕だけEDUデータで補填しています。
対象大学は、駿台全国判定模試で平均偏差値57以上又は渋谷系が合格実績を公表している国公医とGMARCHと東京理科大です。(渋谷系が公表している基準に統一)
2012年時の中学偏差値は、四谷大塚が公表している80%偏差値を使用し、帰国子女枠を除いて2つ以上偏差値があるものは男女関係なく単純平均としました。
以下が乖離率の大きい順に並べた25校の序列です。
(【5075121】2018年首都圏トップクラス受験校の合格大学加重平均偏差値にアップした計算結果も再計算して見直しています)
大学加重平均 2012年中学 乖離率% 計上外の
偏差値 偏差値 合格実績数
筑駒 男 65.26 73.00 4.84 7
麻布 男 62.58 66.00 4.23 63
海城 男 61.14 64.00 2.91 123
桐朋 男 58.53 57.00 2.30 285
栄光 男 61.62 67.00 2.09 92
攻玉 男 58.70 58.00 2.05 127
芝 男 59.02 59.50 1.77 249
開成 男 62.98 72.00 1.69 47
聖光 男 61.63 68.50 1.33 36
浅野 男 60.12 64.00 1.19 98
駒東 男 60.75 67.00 0.65 76
本郷 男 58.41 60.67 0.08 284
桜蔭 女 61.63 71.00 0.03 74
広尾 共 58.17 61.20 -0.62 不明
渋幕 共 60.49 69.25 -0.94 97
渋々 共 59.26 65.83 -1.21 103
頌栄 女 57.61 61.00 -1.46 412
鴎友 女 57.76 61.50 -1.47 402
雙葉 女 59.45 68.00 -2.02 111
フェ 女 58.17 65.00 -2.61 165
吉祥 女 57.31 62.33 -2.67 535
洗足 女 57.82 64.00 -2.68 不明
市川 共 57.72 64.25 -2.98 不明
JG 女 59.74 71.00 -3.05 64
豊島 女 59.02 69.67 -3.55 270
見て解る通り、上位は男子校12校が占めており、13番目に女子校で唯一乖離率がプラスで続き、次に共学校、そして女子校と続いていますが、残念ながら共学校で市川だけが他の共学校から離れた形で下位グループに入っています。
乖離率順の序列が男子-共学-女子のグループに大きく綺麗に分かれるのは、中学偏差値の募集団が男子と女子では異なるためだと推定されます。但し、根拠となるデータがないため、現時点では推論の域を出るものではないと考えます。
上記を踏まえて、このデータを見る場合は、男子-共学-女子のグループ別にそのグループの中での序列を参考にするのが賢明だと思います。
こんな感じの結果になるだろうなあと薄っすら予想はしていたのですが、ここまで綺麗に出るとは少々驚きです。
次(その2)に大学加重平均偏差値の大きい順に並べた25校の序列を示します。
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【5082918】 投稿者: 推定 (ID:r79Czv27RpU) 投稿日時:2018年 08月 12日 11:35
教育力が高い=お買い得、と解釈することが出来ます。
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【5082944】 投稿者: 当たり前のような (ID:O1z6Ait0nJo) 投稿日時:2018年 08月 12日 12:09
皆さんが指摘している、男女の偏差値が別であることの問題点もありますが、もう一つ大きな理由があるでしょう。
それは、女子が大学受験にあたって安全策を取りがちだということです。
子供は共学でしたが、高3の春まで学校のトップ層にいて誰もが東大受験だろうと思っていた女子が、ある模試で東大C判定になったことにショックを受けて、急に早慶の推薦に切り替えて受験終了しました。
男子だとC判定なら上等で、何の迷いもなくそのまま東大受験に突っ走りますが、女子は浪人を避ける傾向にあると思います。
浪人する傾向はここ20年ぐらいでずっと減少傾向が続いていますが、女子はさらに浪人を忌避する傾向が強くなっていると思います。
ですから、実力がある程度あっても、志望先を1ランク落としたり、1ランク下の大学に推薦で合格したりと、男子とは異なる傾向があるのです。
女子が混ざる比率が高くなればなるほど、その傾向が強まるため、男子校>共学>女子校のようになるのは、当然でしょう。
ですから、非常に凝った表を作られているのですが、男女の偏差値の意味の違いだとか、大学受験での女子の志向の違いだとか、あまりに当たり前の結論に達することしかやっていない印象です。
私大の合格者抑制策の影響もあって、この傾向はさらに顕著なものになるように思います。
女子校だと、実力の1ランク下ではなく、2ランク下ぐらいの大学を第一志望にするケースも出て来ると思いますから。
東京医科大の女子受験者減点のニュースもこうした傾向にさらに拍車をかける可能性がありますね。 -
【5083037】 投稿者: ノイズ (ID:oll0X5hDMvc) 投稿日時:2018年 08月 12日 13:43
客観データの労作。
女子校男子校同士で、row dataを比較すれば良いだけの話。
スレ主さんGJ!
現役合格者数限定で、当該データ算出いただければ、学校教育力とやらが、もっとくっきりするかもしれない。
直感ですが、広尾の狼藉モノはずり落ち、コリアンタウンの庶民派、山手のストイック派は、ジャンプアップするのだろうな^ - ^ -
【5083151】 投稿者: ノイズのノイズ (ID:A.gp24DiY8E) 投稿日時:2018年 08月 12日 15:57
誤 row data
正 raw data -
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【5083495】 投稿者: 当たり前のような (ID:O1z6Ait0nJo) 投稿日時:2018年 08月 12日 22:35
>女子校男子校同士で、row dataを比較すれば良いだけの話。
それならそれで別データにすればいいのに、同じランキングに入れて、しかも、男子校>共学校>女子校になっていることをさも大発見のように書いているから痛々しいのだと思いますよ。
前のランキング表もそうだったのだけれど、スレ主さんはデータに予断を持ちすぎなのです。
データを扱うなら、もう少しフラットに考えないと。
当たり前のデータは面白くありませんし、予断のあるデータ分析には違和感が生じるものですから。
スレ主さんには、もう少し冷静に見る視点が必要だと思いますし、受け止める人も冷静に受け止めなければ。
それからでないと、とてもグッドジョブとは言えないと思います。 -
【5083562】 投稿者: 全く (ID:9zLq/pIZdVQ) 投稿日時:2018年 08月 12日 23:43
同感です。
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【5083660】 投稿者: 通りすがり (ID:I4FpSTQD3ME) 投稿日時:2018年 08月 13日 04:14
通塾率が解らないと意味ないと思うけど…
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【5083666】 投稿者: 対案出さないと (ID:ZPNdMauW7XE) 投稿日時:2018年 08月 13日 05:37
通塾率 統計ないよ。
文句あるなら対案出さないと。
せいぜい、現役生の入口出口分析以外ないでしょ。
重複合格のない出口は国立公立限定で。
そうして算出された数値は、鉄生が多い学校が上位に来るかもしれない。
でも親の資力含め、学校のクラス(階級)が、より明確になるし、そうしたクラスを選好し、かつ効率性(PER)を重視するご家庭にとっては、「かい離幅」を提供するこのデータは有用。
繰り返しになるが、あとはデータを「国公立」、「現役」に修正するのみ。
塾産業にしてみれば、いろんな切り口(早慶パフォーマンス、マーチパフォーマンス、Fラン進学リスク etc)で顧客に提供すると、集客につながるのでは。
今のところ不十分な私大の進学実数等の情報公開も進み、効率的なマーケット形成が進むという副次効果も見込める。
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