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偏差値は万能なものさしか?

違う試験の間で学力を比較するために利用される偏差値ですが、注意点がいくつかあります。

まず、「母集団が同じであることが前提条件」ということです。
さまざまな学力レベルの受験生が受けるセンター試験の模試の偏差値と、
一定以上の学力レベルの東大模試の偏差値では、同じ偏差値50でも、その意味は違います
東大模試での偏差値50は、学力レベルが高い母集団での偏差値50ですから、
母集団の内容が違うセンター試験模試との比較はできません。

通常、大学偏差値ランキングでは、センター試験模試や、全国統一模試など、 偏差値が上位レベルから下位レベルまでさまざまな受験生が受験します。
母集団の中身に学力の偏りがないため、大学偏差値ランキングを表すのに適しています。

また、偏差値は、「試験を受けた受験生の集団」が「全国の大学受験生の集団」に近づくほど信頼性が高まります。
その点では、大手予備校などの公開模試での偏差値(つまり大集団から算出した偏差値)は信頼性が高く、 小集団での試験から出した偏差値は信頼性が薄いのです。

図1また、偏差値を算出する方法として、点数の分布を数学的に変形させるので、
元の分布があまりにも偏った形だと、偏差値の信頼性が低くなります。

 たとえば、受験シーズン最初の模試では、現役生への配慮のために、出題範囲が狭いですが、 この状況では浪人生のほうが有利で、現浪間で学力の開きがあり、その結果、点数の分布が偏った形になりがちです。

図2また、東大や京大などの超難関大学の模試なども、0点に近い点数の受験生が多く、 これも分布が偏りがちで、偏差値90ということもあり得ます。
 とはいえ、いくら分布が偏っていても、偏差値は計算上、算出することは可能なので、模試の結果には必ず掲載されます。

しかし、このように必ずしも万能ではないので、偏差値の変化に一喜一憂することのないようにしたいものです。

図3 右の3つのグラフは偏差値の信頼性が低くなる場合の点数の分布の例です。
では、このような場合どうすればよいのでしょうか? 
模試の場合では、平均値や志望大学内での自分の順位で自分の実力を判断するとよいでしょう。

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