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GRE提供的GMAT換算表有何漏洞?

來源:網絡

小編:環小影 2021-10-21 15:58:36

  GRE提供的GMAT換算表有何漏洞?在過去十多年中,美國教育考試服務中心(ETS),即GRE考試的管理者,在其網站上發布了一款工具并向各商學院推廣,聲稱這一工具可以根據GRE分數預測GMAT分數。

  該工具使用三個線性回歸模型來預測GMAT總分、GMAT定量推理題和GMAT文本邏輯推理題的分數,并聲稱“與實際GMAT總分相比,預測的分數誤差范圍在50分上下浮動,文本邏輯和定量推題分數則存在6分左右的誤差。”

  但這個工具在其研究方案設計與解析方面有幾個關鍵的缺陷。對考生和商學院來說,這個工具毫無依據,并且還會造成反效果!以下是對其存在的問題的具體描述。

  1

  與數據相關的漏洞

  該工具的線性回歸模型是基于在2011年8月至2012年12月期間,同時參加了GRE和GMAT的472名考生的情況所建立的。

  這些數據樣本已不具備時效性了,并且其真實性也有待考證。今天更加全球化的GMAT考生群體與十年前相比,已經截然不同,并且GMAT定量推理和文本邏輯部分的分值也出現了顯著的變化,所以這些過時的數據并不能反映現實情況。所有的成績數據都是參與者自己報告的,沒有提供可確認數據真實性的證據,ETS也公開承認過這個問題。

  該工具的抽樣也有不少問題。ETS遺漏了關于抽樣案例的特征信息,以及 GRE和GMAT分數分布的基本描述性統計信息(如,平均值、標準差、偏度和峰度等)的描述,這些關鍵信息的遺漏是一種極不尋常的情況,這表明ETS并不確定這些樣本數據具有代表性。

  事實上,有證據表明這個過程使用了不具代表性的樣本。ETS無意中透露了他們在計算預測錯誤的公式中發現的GMAT分數的標準差(SD),以及他們在開發預測模型中使用的GMAT總分數標準差(SD=136.8)與2018-2020年的實際GMAT考生人群(SD=114.7)有顯著差異。

  該工具沒有考慮到考生的不同備考水平及動機。根據我們從考生和備考機構了解到的情況,同時做好參加GMAT和GRE考試的準備,對考生來說極為不易。通常,他們會先嘗試其中一種考試,如果發現分數低于預期,有時候就會決定備考另一種。該模型中的考生都參加了GMAT和GRE,但其備考水平究竟如何我們卻不得而知。ETS沒有解釋考生參加考試的動機,尤其是為何會參加2種考試。也許他們在第一次考試時只為“體驗”一下流程,而并未全力以赴去獲得最佳成績。這些問題的存在,ETS也公開承認過。

  2

  方法和程序的漏洞

  使用線性回歸模型一定會導致出現系統預測誤差(即分數偏差),GRE和GMAT之間衡量誤差的差異卻完全被忽略了。

  GRE與GMAT的相關性未必是線性相關。GRE與GMAT的定量推理題分數分布存在顯著差異,前者接近正態分布,鐘形曲線;后者則極為傾斜。即使GRE分數的排名順序能夠完美對應GMAT分數的情況(但事實并非如此),它們之間也只存在非線性關系,對于高分考生來說更是如此。因此,這個預估模型會產生顯著的預測偏差,在高分范圍的情況下表現尤為明顯。

  該工具忽視了考試設計的根本差別。GRE與GMAT在考試設計上有所不同,前者是多層級測試方法,后者則是計算機自適應測驗方法,二者在不同計分領域的條件測量誤差(CSEM)預計有顯著的差別。GMAT的CAT算法極為嚴格地控制了所有已報告分數范圍內的CSEM, GMAT總分的CSEM始終在30~40左右,即使是高分區域(>700)也不例外。而GRE的多層級測試方法設計只有兩個階段(即最多只有50%的自適應性),它的CSEM就很可能出現顯著的波動,在高分區域更是如此。

  ETS報告的預測區間嚴重低估了事實。ETS采用以下基本公式來計算預測標準誤差(SE):

GRE提供的GMAT換算表有何漏洞?

  但只有在滿足幾個關鍵假設(如線性、獨立誤差、誤差正態分布和誤差方差相等)的條件下,使用該方程計算預測標準誤差才是合適的做法。鑒于以上列出的所有問題,這個方程的所有關鍵假設顯然都嚴重違背了事實。

  除此之外,ETS還在預測誤差計算中忽略了GRE成績的條件測量誤差,就好像GRE是不會出錯的考查方法一樣。事實上,GRE成績很可能出現相對較大的條件測量誤差,在較高的分數范圍內更是如此。因此,如果說對這個工具目前所指出的有關數據和模型方面的相關問題,還不能證明其對GMAT總分的預測毫無意義,那么也至少可以說,這種情況下預測出的GMAT考試總分對制定任何關鍵決策都沒有很多借鑒意義,這種預測的實證標準誤差可能是ETS所估計結果的2到3倍。

  很顯然,ETS并沒有使用他們自己的“預測GMAT定量推理和文本邏輯成績”的工具來預測GMAT總分,而是引進了另一個不同的多元回歸模型。這表明ETS也清楚自己預測的GMAT部分成績并不能有效且恰當地預測GMAT總分。

  3

  具有誤導性的信息

  ETS網站有一個注腳聲明,“預測的分數范圍與GMAT總分有50分上下的浮動……”

  這種說法是錯誤的。這種“預測區間”應始終展示其置信水平,例如68%(=1SE)、95%(=2SE)或者99%(=3SE)的置信水平。這種欺騙性陳述會導致大眾誤以為他們報告了100%的置信水平(“預測得分范圍”是指最小可能的預測得分和最大可能的預測得分之間的差值),而他們報告的數值實際上只有68%的置信區間。

  此外,ETS計算的標準誤差為54.8,他們將其四舍五入計算為50。更重要的是,鑒于他們的預測標準誤差被嚴重低估,在用于計算GRE的測量標準誤和預測器相對于平均值的位置時,實際的標準誤差預計遠超“50分”。

  例如,在許多院校都青睞的GMAT總分650或更高的總分區域,沒有證據表明實際的99%預測區間的分值波動小于200分。這意味著,即使是在最好的情況下(即,盡管存在上述數據相關問題,ETS的回歸模型并沒有造成任何預測偏差),原本“預測”GMAT總分為650的個別考生的實際GMAT分數在99%的情況下會落入450到800這個分數區間的任何位置。

  綜上所述,GRE分數與GMAT分數不能互相換算。自1953年以來,GMAT考試一直是專為商學院招生而設計的入學考試。其考試內容專門為商科課程設計,因此備考的這一過程不但有可能讓你獲得理想的分數,還可以磨練你的技能,以便你為商學院的學習和職業生涯做好準備。這也是為什么我們推薦你參加GMAT考試。

  世界知名的商學院都信賴GMAT考試,你的GMAT分數也可以讓商學院認識到,你的確想攻讀其院校的商科碩士學位。如果你的目標是進入自己首選的商學院,那么向其證明自己的頗為適宜的方式之一,就是拿到GMAT高分。

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