Law School Admissions by the Numbers

Model 1: Waitlists Included Model

Nella tabella sottostante, troverai un elenco di variabili che teoricamente svolgono un ruolo nel determinare se una scuola di legge ti accetta o meno. Il set di dati utilizzato in questo modello include gli utenti sui numeri della scuola di legge che hanno riferito di essere accettati, rifiutati o in lista d’attesa presso la scuola in questione (quelli che sono stati prima in lista d’attesa e poi accettati o rifiutati sono trattati come accettazioni o rifiuti, rispettivamente). Per questo modello, ho usato un ordine di Regressione Logistica, che permette di guardare a come ciascuna delle variabili indipendenti colpisce le probabilità che si sarà:
  • Accettato, piuttosto che (combinato inseriti in lista d’attesa/respinto)
  • (Combinato accettato/inseriti in lista d’attesa), piuttosto che respinta
a titolo di esempio: in questo modello di Harvard, per due identica candidati, un ulteriore punto LSAT aumenta le probabilità del candidato di essere accettato piuttosto che inseriti in lista d’attesa o di rigetto del 44,4% (in altre parole, un 173 44.4% più probabilità di un 172 di essere accettato piuttosto che in lista d’attesa o rifiutato, a parità di tutti gli altri). Un 173 è anche il 44,4% più probabile che venga accettato o in lista d’attesa che rifiutato rispetto a un 172, tutto il resto uguale. Se avete domande, basta e-mail me, o controllare questo link al sito impressionante UCLA statistiche.
In ogni caso, ecco i risultati di questo primo modello, in cui provo l’impatto del punteggio LSAT, GPA, ogni mese precedente viene inviata l’applicazione (e per mese precedente, non intendo mese prima…Intendo settembre contro ottobre, o ottobre contro. Novembre), status URM, status non tradizionale e status femminile richiedente. Dato che Harvard non ha un’opzione vincolante, l’ho lasciata fuori. Tutto si basa sui dati LSN dal ciclo 2003/2004 ad oggi.

I candidati URM ottengono una fantastica spinta in termini di possibilità ad Harvard, essendo 33,3 volte più probabilità di essere accettati di un candidato non URM altrimenti identico. Una cosa da tenere sempre a mente quando si interpreta questo è che ci sono quasi certamente diversi “piani” per LSAT e GPA per i candidati URM rispetto ai candidati non URM. Questo è importante perché al di sotto dei numeri “piani” per i candidati non-URM, un URM è praticamente infinitamente più probabile che entri. Il URM “bump” è piuttosto grande in termini di punti LSAT è anche enorme, a 9.5 (in altre parole, un candidato URM ottiene lo stesso boost per quello stato di quello goduto segnando altri 9.5 punti sul LSAT), e a quasi mezzo punto, anche il GPA boost è considerevole. Questo, ovviamente, è anche una funzione di quanto di una spinta Harvard dà per LSAT e GPA, e anche se la spinta LSAT è piuttosto grande, la spinta GPA è semplicemente enorme. Gli studenti non tradizionali non ottengono alcun tipo di urto, ma le femmine hanno il 63,0% in più di probabilità di entrare rispetto alle controparti maschili altrimenti identiche, che è alla fine più grande delle cose. Infine, sembra esserci un netto vantaggio nell’applicare presto ad Harvard, con le tue possibilità di ammissione aumentate di quasi il 17% per ogni mese prima di applicare.

Modello 2: Liste d’attesa escluse Modello

Il modello successivo esclude le liste d’attesa, inclusi solo i candidati che hanno segnalato di essere stati accettati o rifiutati (sia direttamente, sia dopo essere stati in lista d’attesa). I risultati nella tabella dovrebbero essere interpretati allo stesso modo, ma l’interpretazione è un po ‘ più semplice. Il numero dato per ogni variabile è semplicemente l’aumento della probabilità di essere accettato piuttosto che rifiutato.
Quando lasciamo cadere le liste d’attesa e guardiamo solo accetta o rifiuta, i potenziamenti continuano a diventare più grandi (e in modo significativo). Quando si tratta di entrare o ottenere un rifiuto, la spinta URM è semplicemente enorme, con i candidati URM quasi 100 volte più probabilità di entrare rispetto a un candidato non-URM altrimenti identico. Ancora una volta, si prega di tenere a mente l’avvertenza del primo modello sui “numeri piani” disparati per i candidati URM e non URM. I candidati di sesso femminile hanno quasi il doppio delle probabilità di entrare, tutto il resto è uguale, e anche LSAT, GPA e spinte per i candidati precedenti aumentano in modo significativo. Una cosa che la differenza significativa in questi aumenti tra i modelli può indicare è la massiccia dimensione della classe di Harvard, e il fatto che potrebbe voler attendere una percentuale considerevole dei suoi candidati per assicurarsi che ci sia una buona riserva di candidati ad alto numero. Quando arriva il momento di tirare effettivamente da quella lista d’attesa, forse Harvard inizia in cima, in termini di numeri.

Non-Splitters, Splitter e Reverse-Splitters: Acceptance/WLs/Rejections e Means

Infine, sto includendo una tabella che analizza il modo in cui non-splitters, splitter e reverse-splitters sono rappresentati nei dati. Questo devi davvero stare attento, perché i dati su LSN si inclinano verso candidati di calibro superiore, e quindi le accettazioni sono più rappresentate di quanto non siano nel pool di candidati. In realtà, il valore di questo genere di cose diventerà più chiaro quando potremo confrontare le scuole, perché lo stesso avvertimento del richiedente “di più alto calibro” si applicherà su tutta la linea, quindi possiamo probabilmente trarre conclusioni in qualche modo valide confrontando le scuole. Per ora, lo includerò per le parti interessate, ma per favore non guardare questo e dire a te stesso: “Se stesso, come splitter ho una probabilità X% di entrare in Harvard!”
Sembra che Harvard liste d’attesa una percentuale piuttosto significativa dei suoi candidati, e vale la pena notare che (come la maggior parte delle scuole) Harvard liste d’attesa una percentuale più elevata di splitter e reverse-splitter di quanto non faccia non-splitter, probabilmente per assicurarsi che i numeri equilibrio per mantenere mediane. Le tendenze sono abbastanza prevedibili per i non-splitter, con i numeri in calo man mano che ci si sposta da ammessi a lista d’attesa, e in lista d’attesa a rifiutato. È una specie di borsa mista quando si tratta di splitter e non splitter, anche se è abbastanza chiaro che una volta che sei sopra il 75°, questo è di per sé ciò che conta per gli splitter, e quindi GPA gioca un ruolo molto più grande del LSAT una volta raggiunta quella soglia. Lo stesso vale per i reverse-splitter, anche se la tendenza riguardante gli LSAT non è così chiara.
Quindi, in sintesi, nel punto in cui il tuo LSAT e GPA sono scolpiti nella pietra, il meglio che puoi fare è applicare presto, almeno in termini di fattori che guardiamo qui. Naturalmente, c’è molto che questi modelli non tengono conto, quindi penso che sarebbe abbastanza saggio dare la priorità all’applicazione anticipata rispetto alla creazione dell’applicazione più forte possibile, perché fattori come le dichiarazioni personali e le lettere di raccomandazione ovviamente contano. Ma hai tutta l’estate, giusto? Avere che l’applicazione stellare pronto ad andare il primo giorno le applicazioni aperte, se è possibile.



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