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实际教学中发现，很多考生对分数并没有一个具体的概念。如：当一位考生考了650分(Q49V32)，会发现其实考生对自己的分数意味着自己还需要做什么，是不太清楚的。
今天和大家聊一下两个算分相关的小问题。
1. 分数意味着什么?
事实上，无论是各单科，但是Q+V得到的总分，最终都会对应一个percentile。
如700分对应的percentile是88%，这意味着考到700分就超越了全球88%的考生。换算到一个500人的学校，就是前60名。从percentile的角度尝试去理解分数，会更加直观。
GMAC官方有专门用于查看各科各分数对应的percentile的工具：GMAT Benchmarking Tool。
将数据扒下来拿excel做个图，可以很明显看到：对于总分和verbal来说，分数-percentile的图像都呈现出反S曲线。
两条曲线都在中段斜率较高——也就是说，在中段区分度较大。总分600~700和verbal 28~39分，都是区分度较大的分段。这些分段每1分都会甩开更多考生;可能这也可以解释为什么当前处于这一分段的考生更难得到提升。
数学的曲线则呈现出较大的不同，区分度从刚开始就很高：
49分看起来和满分只差2分，但中间其实隔了22%的考生(96%-74%)。这也是为什么个人作为一个阅读老师，经常提醒学生数学的重要性。
十年前其实就有文章分析过：花很多时间在数学上并不划算。但个人始终持保留观点。不管数学在总分中占据的权重如何，22%在我眼中始终是一个不太好接受的差距。请尽量维持50分以上。
数学50分的情况下，verbal32-34分都有可能拿到700分。具体对应的大致percentile也可以在上图中得到。
2. 能否在正确率和分数之间寻求相关性?
其实如果把定义域拉得足够大(如观察verbal10分到50分之间)，我们必然会看到一定程度的相关性——正确率越高分数越高。
遗憾的是，一来对于绝大多数考生而言，自己会考到的分数不会落在这么大的定义域内;二来，这种相关性也并不强。
GMAT的算分方式建立在两条朴素的价值上：
① 题目难度越高，答对题目的可能性越低;
② 考生水平越高，答对题目的可能性越高。
因此，考试设计者希望通过题目难度，去逼近考生的真实水平。每道题都会被划定一个难度系数(定义域为[-4,4])，然后以自适应的方式让考生做题。最终将所有题目难度数据和考生每道题的做题情况放入一个极大似然模型中，得出考生的最终得分。
这样一种算分方式，注定了最终分数不只是看正确率，更要看题目难度。也正因如此，考后分析ESR时，关注是否掉库，是很重要的事。
本文关键字: GMAT分数，分数分析，GMAT数据
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