메디컬계열 표본분석 칼럼 2편 - 표본의 유동성
안녕하세요 피오르 컨설팅의 종냥입니다.
이번 칼럼은, 앞서 한 표본분석의 심화 칼럼에 대한 연장선입니다.
사실 대학 입시라는게 별거 없습니다.
입시커뮤니티를 보면 막 변환표준점수, 반영비 등등 각종 기본적인 내용을 가지고 표나 그래프를 만들며 복잡한 무언가가 있는 척 있어 보이는척을 하는 사람들이 있는데 데이터마이닝과 머신러닝을 배웠던 제 입장은 그런것들이 그냥 다 눈속임이 아닌가.. 싶습니다.
입시영역이 복잡한건
각종 기관의 컷,
이월,
표본의 흐름,
해당 해 수능의 과목별 난이도,
같은 군의 대학의 상황,
비슷한 반영비율인 대학의 상황,
표본 개개인의 심리,
원서 마감일,
면접,
정원 등등
대충 생각해봐도 중요한 요소가 이렇게나 많고
특히
같은 군의 대학의 상황, 비슷한 반영비율인 대학의 상황, 면접, 정원
이거 네 개는 진짜 어마어마하게 중요한데
그런 본질에 집중하지 않고 수험생 누구나 알 수 있는 반영비나 변표가지고 입시의 비밀이 따로 있는척 하는걸 보면 안타깝습니다.
제가 생각하는 입시 잘하는 법은 이겁니다. 표본분석부터 잘하고 그 다음에 어디가 뚫릴것이며 어디가 터질것인가를 분석해서 전략을 짜고 현명하게 원서조합을 결정하자. 이겁니다.
그리고 그걸 제일 잘하는 팀이 저희팀이기도 하고요.
결국 표본분석을 잘해야지 뒤에 할 더 중요한 본론인 펑, 폭을 찾고최적의 원서조합을 짤 수 있습니다.
그런 의미에서 이번 표본분석 칼럼의 토픽은 표본의 유동성입니다.
표본의 유동성
표본의 유동성은, 사실 일반적인 수험생 기준으로는 중요도가 떨어진다고 생각합니다.
메이저 의대, 극소수정원의 학과, 독특한 반영비의 고립된 메디컬, 인서울 특성화 학과(고려대 사이버 국방학과 등)
가 아니면 파악하기도 힘들고 수험생이 하루종일 모든학교 모든학과의 표본이동을 관찰하기는 현실적으로 불가능하죠.
하지만, 위에 언급한 학교를 희망하신다면 다음 내용을 유심히 지켜보실 필요가있습니다.
1. “원서마감이 X일 밖에 안남았는데 갑자기 처음보는 애가 여기를 써?”
물론 위의 학교에서 내려와서 갑자기 결심한 걸 수도 있지만, 제 입시컨설턴트 경험상 업체의 예상 커트라인이 훅 내려가서 몰려오는 경우 정도를 제외하면 대부분 실지원에선 이전에 박아놨던 곳을 쓰거나 아예 표본이 사라졌습니다. 예상컷이 마지막날에 낮아진 경우에도 실지원으로 많이 넘어오지도 않구요.
2. “얘는 나군에서는 여기 아니면 저기밖에 쓸데가 없는데... 대체 어디를 쓰려나?”
이건 좀 흔히 있는 케이스죠. 한가지 군에 비슷한 반영비에 비슷한 선호도인 두가지 학교가 있고 고민중인 표본 발견.
하루는 여기넣었다가 저기넣었다가 반복
이때는 수험생 본인도 과목별 점수가 비슷할 때도 많고 심지어 모든 과목의 원점수가 일치해 동질감을 느낄수도 있습니다. (이럴땐 주로 전원 합격/전원 탈락/생년월일로 판별합니다)
여기에 대해 팁을 드리자면... 실지원은 최종 모의지원과 실지원을 반대로 했을 경우가 더 많았습니다.
이유는 저도 궁금합니다.
왔다갔다 하던 표본은 다 반대로 쓰더라구요. 뚜렷하게 한 곳을 결정할 요소가 있었던 경우 제외하구요.
이 두가지를 생각하며 표본을 본다면...
단순히
“커트라인에서 몇점 차이나네~ 내 앞에 몇명 남네~”
수준에서 벗어나
“여기는 업체에서는 불합격이라고 떠도 여기 안 쓸거같은 표본 소거할거 소거하니 합격권인데?
안정카드로는 힘들겠지만 소신지원 하기엔 괜찮을 거 같은데?”
하는 능동적 사고와 원서작성에 도움을 줄 겁니다.
그러라고 표본분석 하는거니깐요.(물론 앞글에서 설명한 표본의 신뢰성과 곧 서술할 표본의 상대적 위치도 놓치면 안되요!)
이번에는 특수한 상황에서는 분명히 도움이 될 만한 표본의 유동성에 대해서 적어봤습니다.
주말동안 쓸 네편의 칼럼 중에선 중요도가 제일 떨어진다고 생각하는데.. 다 마지막 네번째 칼럼인 “실제 원서 전략”을 위한 초석이라고 생각해주세요.
표본분석이 똑바로 되야 원서전략을 짤 수 있는거니깐요. 그게 안되면 상향이니 하향이니 뭐가 의미가 있겠어요.
그럼 다들 주말 잘 보내시구 다음 글도 기대해주세요!
기타 입시관련 의견제시/문의사항은 댓글이나 오픈톡 부탁드립니다. 쪽지는 잘 안봐요 ㅠ
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빡'침'이죠! 왓 더 빡 하실듯
동점자 처리 생년월일은 나이 많은게 유리하나요 적은게 유리하나요?
보통 생년월일이 빠른 사람 붙여요