GRE提供的GMAT換算表有何漏洞

隨著全球化的加速和教育的多樣化，越來越多的學(xué)生選擇留學(xué)，而在申請國外大學(xué)時(shí)，語言考試是繞不開的一環(huán)，本文和大家說一說：GRE提供的GMAT換算表有何漏洞？，一起往下來看看吧。

該工具使用三個(gè)線性回歸模型來預(yù)測GMAT總分、GMAT定量推理題和GMAT文本邏輯推理題的分?jǐn)?shù)，并聲稱與實(shí)際GMAT總分相比，預(yù)測的分?jǐn)?shù)誤差范圍在50分上下浮動(dòng)，文本邏輯和定量推題分?jǐn)?shù)則存在6分左右的誤差。

但這個(gè)工具在其研究方案設(shè)計(jì)與解析方面有幾個(gè)關(guān)鍵的缺陷。對考生和商學(xué)院來說，這個(gè)工具毫無依據(jù)，并且還會(huì)造成反效果！以下是對其存在的問題的具體描述。

1

與數(shù)據(jù)相關(guān)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(shí)參加了GRE和GMAT的472名考生的情況所建立的。

這些數(shù)據(jù)樣本已不具備時(shí)效性了，并且其真實(shí)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(jīng)截然不同，并且GMAT定量推理和文本邏輯部分的分值也出現(xiàn)了顯著的變化，所以這些過時(shí)的數(shù)據(jù)并不能反映現(xiàn)實(shí)情況。所有的成績數(shù)據(jù)都是參與者自己報(bào)告的，沒有提供可確認(rèn)數(shù)據(jù)真實(shí)性的證據(jù)，ETS也公開承認(rèn)過這個(gè)問題。

該工具的抽樣也有不少問題。ETS遺漏了關(guān)于抽樣案例的特征信息，以及 GRE和GMAT分?jǐn)?shù)分布的基本描述性統(tǒng)計(jì)信息（如，平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度等）的描述，這些關(guān)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(shù)據(jù)具有代表性。

事實(shí)上，有證據(jù)表明這個(gè)過程使用了不具代表性的樣本。ETS無意中透露了他們在計(jì)算預(yù)測錯(cuò)誤的公式中發(fā)現(xiàn)的GMAT分?jǐn)?shù)的標(biāo)準(zhǔn)差（SD），以及他們在開發(fā)預(yù)測模型中使用的GMAT總分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)差（SD=136.8）與2018-2020年的實(shí)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(dòng)機(jī)。根據(jù)我們從考生和備考機(jī)構(gòu)了解到的情況，同時(shí)做好參加GMAT和GRE考試的準(zhǔn)備，對考生來說極為不易。通常，他們會(huì)先嘗試其中一種考試，如果發(fā)現(xiàn)分?jǐn)?shù)低于預(yù)期，有時(shí)候就會(huì)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(dòng)機(jī)，尤其是為何會(huì)參加2種考試。也許他們在第一次考試時(shí)只為體驗(yàn)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(rèn)過。

2

方法和程序的漏洞

使用線性回歸模型一定會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)系統(tǒng)預(yù)測誤差（即分?jǐn)?shù)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(guān)性未必是線性相關(guān)。GRE與GMAT的定量推理題分?jǐn)?shù)分布存在顯著差異，前者接近正態(tài)分布，鐘形曲線；后者則極為傾斜。即使GRE分?jǐn)?shù)的排名順序能夠完美對應(yīng)GMAT分?jǐn)?shù)的情況（但事實(shí)并非如此），它們之間也只存在非線性關(guān)系，對于高分考生來說更是如此。因此，這個(gè)預(yù)估模型會(huì)產(chǎn)生顯著的預(yù)測偏差，在高分范圍的情況下表現(xiàn)尤為明顯。

該工具忽視了考試設(shè)計(jì)的根本差別。GRE與GMAT在考試設(shè)計(jì)上有所不同，前者是多層級測試方法，后者則是計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測驗(yàn)方法，二者在不同計(jì)分領(lǐng)域的條件測量誤差（CSEM）預(yù)計(jì)有顯著的差別。GMAT的CAT算法極為嚴(yán)格地控制了所有已報(bào)告分?jǐn)?shù)范圍內(nèi)的CSEM, GMAT總分的CSEM始終在30~40左右，即使是高分區(qū)域（＞700）也不例外。而GRE的多層級測試方法設(shè)計(jì)只有兩個(gè)階段（即最多只有50%的自適應(yīng)性），它的CSEM就很可能出現(xiàn)顯著的波動(dòng)，在高分區(qū)域更是如此。

ETS報(bào)告的預(yù)測區(qū)間嚴(yán)重低估了事實(shí)。ETS采用以下基本公式來計(jì)算預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差（SE）：

但只有在滿足幾個(gè)關(guān)鍵假設(shè)（如線性、獨(dú)立誤差、誤差正態(tài)分布和誤差方差相等）的條件下，使用該方程計(jì)算預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差才是合適的做法。鑒于以上列出的所有問題，這個(gè)方程的所有關(guān)鍵假設(shè)顯然都嚴(yán)重違背了事實(shí)。

除此之外，ETS還在預(yù)測誤差計(jì)算中忽略了GRE成績的條件測量誤差，就好像GRE是不會(huì)出錯(cuò)的考查方法一樣。事實(shí)上，GRE成績很可能出現(xiàn)相對較大的條件測量誤差，在較高的分?jǐn)?shù)范圍內(nèi)更是如此。因此，如果說對這個(gè)工具目前所指出的有關(guān)數(shù)據(jù)和模型方面的相關(guān)問題，還不能證明其對GMAT總分的預(yù)測毫無意義，那么也至少可以說，這種情況下預(yù)測出的GMAT考試總分對制定任何關(guān)鍵決策都沒有很多借鑒意義，這種預(yù)測的實(shí)證標(biāo)準(zhǔn)誤差可能是ETS所估計(jì)結(jié)果的2到3倍。

很顯然，ETS并沒有使用他們自己的預(yù)測GMAT定量推理和文本邏輯成績的工具來預(yù)測GMAT總分，而是引進(jìn)了另一個(gè)不同的多元回歸模型。這表明ETS也清楚自己預(yù)測的GMAT部分成績并不能有效且恰當(dāng)?shù)仡A(yù)測GMAT總分。

3

具有誤導(dǎo)性的信息

ETS網(wǎng)站有一個(gè)注腳聲明，預(yù)測的分?jǐn)?shù)范圍與GMAT總分有50分上下的浮動(dòng)

這種說法是錯(cuò)誤的。這種預(yù)測區(qū)間應(yīng)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(huì)導(dǎo)致大眾誤以為他們報(bào)告了100%的置信水平（預(yù)測得分范圍是指最小可能的預(yù)測得分和最大可能的預(yù)測得分之間的差值），而他們報(bào)告的數(shù)值實(shí)際上只有68%的置信區(qū)間。

此外，ETS計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)誤差為54.8，他們將其四舍五入計(jì)算為50。更重要的是，鑒于他們的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差被嚴(yán)重低估，在用于計(jì)算GRE的測量標(biāo)準(zhǔn)誤和預(yù)測器相對于平均值的位置時(shí)，實(shí)際的標(biāo)準(zhǔn)誤差預(yù)計(jì)遠(yuǎn)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(qū)域，沒有證據(jù)表明實(shí)際的99%預(yù)測區(qū)間的分值波動(dòng)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(shù)據(jù)相關(guān)問題，ETS的回歸模型并沒有造成任何預(yù)測偏差），原本預(yù)測GMAT總分為650的個(gè)別考生的實(shí)際GMAT分?jǐn)?shù)在99%的情況下會(huì)落入450到800這個(gè)分?jǐn)?shù)區(qū)間的任何位置。

綜上所述，GRE分?jǐn)?shù)與GMAT分?jǐn)?shù)不能互相換算。自1953年以來，GMAT考試一直是專為商學(xué)院招生而設(shè)計(jì)的入學(xué)考試。其考試內(nèi)容專門為商科課程設(shè)計(jì)，因此備考的這一過程不但有可能讓你獲得理想的分?jǐn)?shù)，還可以磨練你的技能，以便你為商學(xué)院的學(xué)習(xí)和職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備。這也是為什么我們推薦你參加GMAT考試。

關(guān)于GRE提供的GMAT換算表有何漏洞？這個(gè)問題本文的分享就到這里結(jié)束了，如果您還想了解更多相關(guān)的內(nèi)容，那么可以持續(xù)關(guān)注本頻道。

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