[zemi의 로스쿨 입시 분석 6] M리포트를 통해 보는 '정량 중시 학교 vs 정성 중시 학교'

[zemi]

지금까지의 글 내용을 요약해보면

1. 정성으로 뒤집을 수 있는 현실적 범위는 명목배점의 10% 내외일 것이다.
2. 실질반영률보다 각 요소간 교환비율을 살펴봐야, 그 학교가 어느 요소를 중시하는지 알 수 있다. (학점, 토익, 리트, 정성 중에서)
3. 유효경쟁자들간의 점수차이가 중요하다.

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지난 글에서, 학토릿 및 정성점수 사이의 교환비율을 봐야 환산식의 숨은 의도를 이해할 수 있다고 말씀드렸습니다.

그 예시로 정성을 강조하는 것으로 알려진 학교 하나와, 정량을 강조하는 것으로 알려진 학교 하나의 환산식을 분석해드렸죠.

막연한 풍문이 아닌, '수치'로써,

해당학교가 정성을 중시하는지, 정량을 중시하는지

또 정량 중에서는 학토릿 중 어느 것을 중시하는지

등등을 알 수 있을 것이라고 말씀드렸습니다.

그러나, 이러한 내용들은 모두

"정성점수의 현실적인 추월범위는 명목배점의 10% 내외일 것이다" 라는 가정에서 출발하였고,

부정확한 추론일 수 밖에 없습니다.

따라서, 크로스체크를 위해 또하나의 data를 참고해보고자 합니다.

그 data는 바로 M사의 합불리포트입니다.

1. M리포트의 한계

분명히 말해둡니다. M리포트는 전적으로 신뢰해서는 안 되는 자료입니다.

각 학교 M리포트 첫 페이지에는 다음과 같이 경고(?)하고 있습니다.

"본 컨텐츠의 분석 대상은 'M로스쿨 출신' 합격생입니다. 해당 대학 합격자 전체가 아니므로 실제 내용과 차이가 있을 수 있습니다. 따라서 참고용으로만 사용하시기를 권장합니다."

"각 대학별 합격자 분석 내용 중 합격율이 0%로 표시되는 경우가 있습니다. M로스쿨에서는 대학별 합격자 전체에 관한 데이터를 확보하고 있지 않습니다. 일부 데이터만 확보하고 있으므로 반드시 해당 조건의 합격자가 없다는 뜻은 아닙니다. 참고 바랍니다."

그런데, 그 '샘플'이 충분히 확보된 것 같아 보이지 않습니다.

특히 미니로스쿨의 각 조건별 합격률을 보면 50.0%, 25.0%, 12.5%, 33.3%, 16.7% 등의 수치들이 많이 보입니다.

해당되는 샘플이 2명~6명 정도에 불과하다는 것을 암시하는 수치들이죠.

그러다보니, 뻘분석이 나오게 됩니다.

모 학교의 M리포트 분석내용 중에는 '저연령층 합격자의 증가"를 특징으로 꼽고 있습니다.

왜 그렇게 분석했을까요?

해당 학교의 2013~2015학년도(5~7기)의 32세 이상 합격자는 20%대라고 나옵니다.

그런데, 2016학년도(8기)에는 32세 이상 합격자가 0%인 걸로 나옵니다.

엄청난 변화가 일어난 것 같아 보이네요.

(자세한 내용은 옮길 경우 저작권의 이슈가 있으므로 애매모호하게 처리하는 점 양해 부탁드립니다.)

그런데, 실제는 어떨까요?

그 학교에 대한 법률저널 분석에 따르면

32세 이상 합격자 비율은 2013학년도 23.5%, 2014학년도 32%, 2015학년도 19.2%, 2016학년도 23% 입니다.

해석하기에 따라 '저연령층 합격자의 증가 추세'라고 말할 수도 있겠지만,

대단한 변화가 일어났다고 보기는 어렵지 않을까요.

샘플 모집 자체가 유의미한 수준으로 이뤄지지 않았기 때문에 발생한 현상입니다.

통계적으로 무의미한 수준의 샘플 data를 가지고, 평균을 내고, 변화를 읽는다는 건 말이 안 됩니다.

M리포트에 나오는 합격자 평균 같은 건 믿을 게 못된다고 봅니다.

2. 크로스체크 data로서의 가치

하지만, 다른 방식으로 추론된 내용과 크로스체크를 해 본다면 어떨까요?

말 그대로 '참고자료'로서만요.

그런 의미로, 저는 '정성 중시 vs 정량 중시' 경향을 M리포트를 통해 크로스체크 해보고자 합니다.

제가 주목하는 부분은, M리포트 마지막 부분에 있는

'지원자 및 단계별 합격자 분포' 입니다.

가로축을 학점, 세로축을 LEET로 해서

1단계 불합자, 1단계 합격(최종 불합격)자, 최종 합격자의 분포를 표시했습니다.

토익이 빠져있긴 하지만, 이것만으로도 꽤 경향을 읽을 수 있을 겁니다.

만약 해당 학교가 정량을 중시하는 학교라면

지원 -> 1단계 -> 최종의 단계로 가면서, 하위정량 지원자들이 탈락하고 상위정량 지원자들이 살아남으면서

LEET-GPA 분포범위가 유의미하게 좁혀질 겁니다.

하지만, 정성을 중시하는 학교라면

하위정량 지원자라고 해서 반드시 탈락하지도 않을 것이고, 상위정량 지원자라고 해서 반드시 살아남지도 않을 것입니다.

따라서, LEET-GPA 분포범위가 그다지 좁혀지지 않을 것입니다.

지난 글에서 제가 분석한 두 학교의 M리포트를 가지고 있는 분들은 확인해보시기 바랍니다.

한 학교는 단계가 진행되면서 분포범위가 크게 좁혀지지 않는 걸 볼 수 있습니다.

한 학교는 단계가 진행되면서 분포범위가 좁혀지는 것이 뚜렷하게 보일 겁니다.

환산식 분석과 M리포트 합격자 분포

2개의 data를 크로스체크해 본 결과

세간의 풍문이 사실임을 상당한 수준으로 '확신'할 수 있었습니다.

3. 정성 중시? 하지만 못 넘는 산은 못 넘는다.

서로연에서 정성을 중시하는 것으로 알려진 지방의 또다른 학교 한 곳을 보겠습니다.

<환산식 분석>

명목배점 :

  1차 - LEET 100점, 영어 100점, 학점 100점, 서류 100점 (총점 400점)

  2차 - 1차 400점 + 논술 50점, 면접 50점 (총점 500점)

정성요소 만점 200점의 10%인 20점을 정성점수의 기대가능한 추월범위로 가정합니다.

LEET : 표준점수 28.6점을 커버합니다.
영어 : 토익 점수를 무력화합니다. 토익 최저점과 최고점 차이가 12점입니다.
학점 : 백분위 33점을 커버합니다. 사실상 무력화 수준입니다.

대놓고 정성으로 뽑겠다는 것이 드러나는 환산식 설계입니다.

<M리포트 합격자 분포>

이 학교의 M리포트를 보면 그림상으로는 단계별로 뚜렷하게 범위가 좁혀지는 것처럼 그려져 있습니다.

가설이 틀린 걸까요?

그 안에 희미하게 보이는 점들을 자세히 살펴보시죠.

어느 정도 군집되어 있는 점들과 상당히 동떨어진 점 몇 개가 보입니다.

이런 점들이 1차컷을 통과하지 못해서 탈락한 것이고, 그러다보니 분포범위가 유의미하게 좁혀진 것처럼 착시가 생긴 것 뿐입니다.

그 점만 제외하고 보면 분포범위가 단계별로 뚜렷하게 좁혀지지 않습니다.

특히나 1차와 최종합의 분포범위는 차이가 크지 않습니다.

1차에서 최종으로 진행될 때, 정량점수가 상당히 무력화된 것을 보여줍니다.

1차에서 cut 되어버린 동떨어진 점들은

정성을 아무리 강조해도 커버할 수 있는 범위는 한계가 있다는 걸 보여주는 사례가 아닐까 싶습니다.

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좀 답답하시지요. 이전까지 제가 썼던 글과는 달리 이번 편은 매우 조심스럽습니다.

저작권 문제로, 내용을 상세히 옮기는 것이 법적인 문제가 될 수도 있습니다.

부득이하게 애매모호한 표현으로 일관하는 점, 죄송하게 생각합니다.

자세한 내용이 궁금하시거나,

혹은 다른 문의가 있으시면,

카톡 오픈채팅방을 개설했으니 https://open.kakao.com/o/se92aXA 에서 상담요청해주세요.

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<지금까지 올린 글>

[환산식 의미 분석] 실질반영률? 그것이 뭣이 중헌디?
[환산식 의미 분석 2] 학토릿간 교환비율과 메가모의 등수
[정성요소 분석] 정성점수의 영향력은 어느 정도?
[정성요소 분석 2] 정성으로 뒤집기? 그게 당신은 아니다.
[환산식 의미 분석 3] 정량을 중시하는 학교 vs 정성을 중시하는 학교

M리포트를 통해 보는 '정량 중시 학교 vs 정성 중시 학교'

[zemi]

사실 그 부분도 얼마든지 의심하려면 의심할 수 있겠죠. M로스쿨 학생이 자기가 써낸 정량에 근거한 것일테니까요.

그런데, 정확히 어느 학교를 말씀하신 건지는 모르겠지만, 제가 언급한 학교들의 환산식을 고려해볼 때, 80점대 후반 학점에 리트 110점으로 합격이 불가능한 구조는 아니라고 보입니다.

[zemi]

제가 이전 글에서 분석했던 모 학교의 경우에는 그렇더군요. 심지어 1등도 뒤집힐 수 있는 구조였습니다. --;
하지만 모든 학교가 그런 것은 아닙니다. case by case

[zemi]

최종적인 판단은 본인이 직접 하셔야 할 것 같습니다. 상대적인 비교만 가능할 뿐, 이 학교는 정량 위주다 정성 위주다라고 딱 잘라 말할 수 있는 기준은 없을테니까요.