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[Crux]김도규 [799719] · MS 2018 (수정됨) · 쪽지

2022-12-21 14:20:03
조회수 18,062

[Crux팀] 표본분석학개론 (1)

게시글 주소: https://old.orbi.kr/00060644809

안녕하세요, 크럭스 김도규입니다.


오늘은 이전에 예고드렸던 표본분석에 관련하여 글을 써볼까 합니다.

꽤 중요하고 정교한 글이 될 것이며, 이번 글을 통해 여러분들이 많은 것들을 얻어가셨으면 좋겠습니다.



1. 표본분석은 어떻게 하는 것인가


하나하나 카운팅 하는 것이 중요할까요?


물론 카운팅할 여력이 되신다면 괜찮겠지만, 그 과정은 사실 크게 중요하지는 않습니다.


Big 5 의대를 제외하고는 표본의 유동성이 너무 크고, 일반적으로는 비슷한 점수 up/down으로 학과들이 너무 많기 때문에,

따라서 그 모든 표본들을 follow-up 하기는 쉽지 않죠.


결론적으로, 표본 분석하실때에 1차적으로는 거시적 관점에서 접근하셔야 합니다.

너무 협소하게 하나하나 보지 마시고, 시야를 크게 돌린 뒤 여러 학과 및 표본들을 비교 분석하셔야 합니다.


몇 가지 사례들을 들어가며 설명 드리겠습니다.


2. 그렇다면, 어떤 점들을 중요하게 봐야할까요?


펑크의 정의(?)가 무엇일까요.

“모두의 예측을 벗어나는” 입결 하락을 펑크라고 하겠지요.

여기서부터 시작하는 겁니다.


몇 가지 Case들을 살펴보면서 설명드리겠습니다.


#1. Case 1

1) A대 ㄱ학과: 합격가능성 60% 제시

2) A대 ㄴ학과: 합격가능성 45% 제시

3) 일반적인 선호도: ㄱ 학과> ㄴ 학과


누가 봐도 이상하죠?


그런데, 누가 봐도 이상할까요?

아닙니다. 대부분 이정도의 큰 차이가 아니라면 그저 “상위권이 ㄴ과 쪽으로 몰렸다” 라고 판단하게 됩니다.


이러한 기조가 쭉 이어져 끝까지 유지되었다고 가정합시다.


ㄱ 학과와 ㄴ 학과를 오가며 수많은 비교를 하는 많은 지원희망자들은 이런 상황에서는 대부분 마지막 선택에서는 조금이라도 가능성이 더 보이는 ㄱ 학과로 몰리게 됩니다.  


큰 폭의 펑크는 대부분 나지 않습니다.

하지만 컷 부분에서 예측과 다른 방향으로 흘러갈 가능성은 많습니다.


#2. Case 2

1) B대 ㄱ 학과: 합격 가능성 45% 제시, 모집 인원 11명

2) B대 ㄴ 학과: 합격 가능성 40% 제시, 모집 인원 13명

3) B대 ㄷ 학과: 합격 가능성 55% 제시, 모집 인원 12명

3) 일반적인 선호도: ㄷ>ㄱ=ㄴ


일단, Case 1 에서 설명드린 합격가능성의 차이가 눈에 띄죠.

또한, 모집 인원도 매우 적죠.


이러한 소수과들은 특히 어문계열에서 흔합니다.

소수과일수록 불안감은 더해지고, 더욱 더 안정지원을 지향하게 됩니다.

혹은, 학교 급간을 올리려 스나하는 카드들이 많죠.


이러한 소수과들은 표본 하나하나가 합격 가능성 계산에 매우 큰 영향을 주게 되죠.

이러한 상황에서, 먼저 최상위권 표본들을 살펴 보세요.


최전방 한~두개의 표본들은 작전세력일 가능성이 높습니다.

이러한 표본들이 있다면, 일단은 매우 긍정적인 신호탄이 되겠지요.


ㄱ 학과에 이러한 표본이 있고, ㄴ 학과에 이러한 표본이 없다면 당연히 상향의 입장에서는 ㄱ 학과를 1순위로 고르시면 되겠습니다.


#3. Case 3

1) ㄱ 학과 입학 정원 60명

2) 점수 분포: ㄱ학과 cut > 지원자 점수 상방 표본 존재 > 지원자 점수

3) cut 직상방 표본 30명

4) cut 직하방 표본 2명

5) 지원자 본인 점수 직상방 표본 2명

6) 지원자 본인 점수 직하방 표본 20명


이와 같은 경우는 컷 직상방에 표본들이 몰려있고, 그 직후방으로 표본이 텅 빈 상황입니다.

컷 직하방 2명, 지원자 점수 직상방에 2명, 총 4명이 본인 앞에 있는 경우죠.

컷은 아래서부터 counting 되지 않습니다. 위에서부터 계산한 뒤 칼같이 끊어버리죠.

즉, cut 아래 학생들은 cut 산출에 의미가 없다는 뜻입니다.


만일, 컷이 예상보다 높게 형성되어 있고, cut 직상방에 표본이 대거 몰려있는 경우라면,

불안심리로 인해 마감 직전에 다른 곳으로 표본들이 이탈할 가능성이 매우 높습니다.


이러한 상황에서, 30명 중 5~6명만 이탈해도 합격 컷이 본인까지 내려올 가능성이 있게 되는 거죠.



3. 그렇다면, 표본들을 하나하나 분석할때는 어떻게 해야 하나요?


이에 관해서는 다음 글인 표본분석학개론 (2) 에 이어보도록 하겠습니다. 


2023년 입시가 드디어 본격적으로 시작되었습니다.


상기한 방법 뿐만 아니라, 여러분들도 각자의 방법들을 강구하여 최고의 결과를 만들어 내셨으면 좋겠습니다.


Crux팀은 최고의 분석가들과, 최고의 프로그램과 함께 같은 목표를 향해 달려가고 있습니다.

도움이 필요하시다면, 크럭스는 여러분들께 항상 열려 있습니다.


행복한 연말 되시길 바라며, 곧 돌아오는 새해 원하시는 모든 일 이루어지길 바라겠습니다.


추가로 궁금하신 사항 있으시면 편하게 질문이나 쪽지 남겨주세요.


감사합니다.


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크럭스팀은 지금 이 순간에도 치열하고 정밀하게 분석하고 있습니다.


감사합니다.


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