瀬戸校・東大生を育てたパパ講師が教える合否分析―2019年度入試大手予備校実績－｜武田塾 瀬戸校
みなさん、こんにちは！
Ｅ判定からの逆転合格で
おなじみの
武田塾瀬戸校です。
武田塾講師内垣内の合否分析―2019年度入試大手予備校実績－
皆さん こんにちは！ 武田塾講師の内垣内です。
高校3年生の生徒さんは、今、丁度大事な時期で、私立大学と国公立大学の
一般入試に向かっている最中ですね。
今回は前年2019年度の大手予備校の国立大学の合否結果を基に、センター試験
と、個別試験と合わせた合否との関係を分析した結果を報告したいと思います。
今回 国立大学は、地元の人気国立大である、名大、名工大を選びました。
皆さんは、分析結果としてどのような情報に興味がありますか？
私は、次の項目について分析してみました。
１、センター試験の結果は合否にどれぐらい影響するのか？
２、合格率20%のセンター%は、ボーダーラインに対し、マイナス何%なのか？
３、合格率がほぼゼロとなるのは、センターボーダーラインに対し、マイナス
何%なのか？
どうですか。 興味深い内容ですよね？
名大、名工大は、センター試験に対し個別試験の方が配点が高い大学です。
しかしセンター試験の配点以上に、センター試験の結果は合否に影響があるの
です。
それでは上の１～３について個々に調べてみましょう！
１、センター試験の結果は合否にどれぐらい影響するのか？
これを分析するには色々なアプローチがありますが、私は、今回、
センター試験結果と合否結果との関係から、先ず、合格率50%の境界ライン
がセンター%のどこにあるのかを求めてみました。
今回の分析の元データを提供している大手予備校も勿論ボーダーラインを出
していますが、私が解析したこの合否の境界ラインとほぼ一致している学科
がほとんどですが、一部多少異なっている場合もあります。
私が算出したセンター試験の合格率50%ラインは、このラインより得点の高
い受験生が不合格だった人数と、逆にこのラインより得点の低い受験生が合
格した人数が同じとなったラインを示しています。
つまり、センター試験後の個別試験の結果が良くて逆転合格できた受験生の
比率が計算できることになります。
この逆転比率を、（個別試験で逆転できた人数）÷（合格者数）で表しました。
つまり、合格者の中での逆転合格者の比率です。
逆にセンター試験結果はボーダーライン以上であったにもかかわらず個別試
験がうまくいかずに不合格になってしまった比率を表しているともいえます。
結果を見ると明らかですが、この比率がかなり高い学部学科が結構多いという
ことが分かります。
それでは、分析結果を以下に示します。
名古屋大学：
文： センター比率0.429 (センター900、個別1200)
合格者数102、不合格者数103、逆転者数25、逆転率0.245
教育： センター比率0.333 (センター900、個別1800)
合格者数52、不合格者数132、逆転者数19、逆転率0.365
法： センター比率0.600 (センター900、個別600)
合格者数97、不合格者数91、逆転者数21、逆転率0.216
経済： センター比率0375 (センター900、個別1500)
合格者数142、不合格者数187、逆転者数38、逆転率0.268
理 ： センター比率0.383 (センター900、個別1450)
合格者数183、不合格者数193、逆転者数44、逆転率0.240
工 計： センター比率0.316 (センター600、個別1300)
合格者数494、不合格者数761、逆転者数168、逆転率0.340
化生：合格者数68、不合格者数118、逆転者数21、逆転率0.309
物工：合格者数58、不合格者数110、逆転者数26、逆転率0.448
マテ：合格者数72、不合格者数126、逆転者数27、逆転率0.375
電情：合格者数102、不合格者数131、逆転者数31、逆転率0.304
機航：合格者数112、不合格者数158、逆転者数34、逆転率0.304
エネ：合格者数32、不合格者数47、逆転者数8、逆転率0.250
環境：合格者数50、不合格者数71、逆転者数21、逆転率0.420
農 計： センター比率0.391 (センター900、個別1400)
合格者数107、不合格者数109、逆転者数28、逆転率0.262
生環： 合格者数24、不合格者数25、逆転者数6、逆転率0.250
資源： 合格者数31、不合格者数45、逆転者数7、逆転率0.226
応生： 合格者数52、不合格者数39、逆転者数15、逆転率0.288
医：
医： センター比率0.353 (センター900、個別1650)
合格者数77、不合格者数60、逆転者数17、逆転率0.221
看護： センター比率0.375 (センター900、個別1500)
合格者数37、不合格者数26、逆転者数5、逆転率0.135
放射： センター比率0.375 (センター900、個別1500)
合格者数29、不合格者数41、逆転者数9、逆転率0.310
検査： センター比率0.375 (センター900、個別1500)
合格者数21、不合格者数27、逆転者数5、逆転率0.238
理学： センター比率0.375 (センター900、個別1500)
合格者数11、不合格者数15、逆転者数1、逆転率0.091
作業： センター比率0.375 (センター900、個別1500)
合格者数15、不合格者数11、逆転者数2、逆転率0.133
情報 計：合格者数89、不合格者数149、逆転者数24、逆転率0.270
自然： センター比率0.450 (センター900、個別1100)
合格者数24、不合格者数39、逆転者数8、逆転率0.333
人間： センター比率0.450 (センター900、個別1100)
合格者数21、不合格者数66、逆転者数7、逆転率0.333
コン： センター比率0.409 (センター900、個別1300)
合格者数44、不合格者数44、逆転者数9、逆転率0.205
名古屋工業大学：
前期 計：センター比率0.310 (センター450、個別1000)
合格者数463、不合格者数732、逆転者数154、逆転率0.333
生命： 合格者数116、不合格者数126、逆転者数38、逆転率0.328
物工： 合格者数 54、不合格者数 82、逆転者数22、逆転率0.407
電・機：合格者数103、不合格者数146、逆転者数27、逆転率0.262
情報： 合格者数 79、不合格者数136、逆転者数33、逆転率0.418
建築： 合格者数 39、不合格者数 67、逆転者数 9、逆転率0.231
環境： 合格者数21、不合格者数 57、逆転者数 9、逆転率0.429
経営： 合格者数 21、不合格者数 43、逆転者数 5、逆転率0.238
材料： 合格者数 18、不合格者数 48、逆転者数 7、逆転率0.389
情社： 合格者数 12、不合格者数 27、逆転者数 4、逆転率0.333
後期 計：センター比率0.231 (センター300、個別1000)
合格者数290、不合格者数551、逆転者数106、逆転率0.366
生命： 合格者数 69、不合格者数 75、逆転者数21、逆転率0.304
物工： 合格者数 36、不合格者数 71、逆転者数17、逆転率0.472
電・機：合格者数 79、不合格者数134、逆転者数23、逆転率0.291
情報： 合格者数 45、不合格者数 79、逆転者数19、逆転率0.422
建築： 合格者数 16、不合格者数 66、逆転者数 7、逆転率0.438
環境： 合格者数14、不合格者数 53、逆転者数 7、逆転率0.500
経営： 合格者数 12、不合格者数 32、逆転者数 6、逆転率0.500
材料： 合格者数 14、不合格者数 21、逆転者数 3、逆転率0.214
情社： 合格者数 5、不合格者数 20、逆転者数 3、逆転率0.600
以上の結果からみると学部学科により逆転合格者率はかなり異なっていますが、
名大教育、工学部や名工大などは、合格者の約３人に１人が逆転合格したとい
うことになりました。これらは個別試験の配点がセンターの２倍以上であり、
その影響もあったのかもしれません。
しかしここで大事なのは、センター試験がどれだけできれば逆転合格可能か、
つまり、特殊なケースを除いた場合、センター試験のボーダーラインに対し
何%マイナスまで個別試験ができれば逆転できるか、ということです。
これについては、先ず、合格率約20%となるセンター試験得点を、ボーダーラ
イン（合格率50%）となるセンター試験得点と比較してみることにします。
東大生を育てたパパ講師が教える合否分析―2019年度入試実績よりはいかがでしたか？
この記事を最後までお読みくださいまして誠にありがとうございました。
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