数据的艺术续集：从四所区龙高三调研考看数据

上个月底发了一篇文章，特控率和本科率的真相与艺术。里面有一串的的数据，能够大抵从大数据的角度看到一个参加广州中考的学生，其中考成绩和高考线之间的关系。

如果不想点进去看的话，那我再放个结论：可以推断，整体上，中考接近第一梯度线，高考有较大概率能上特控，中考超过第三梯度线15分，高考有较大概率上本科。

据此，评价一所学校的特控率是否合理，加工率强弱，其实很直观可以换算成这所学校每一届招收到的一梯度学生有多少。

当然，这个数据也不是公开数据，我们无从得知。但是作为对中考方方面面有点经验的我们，大概就能推断出一所学校公开的数据是否合理。

巧了，最近几天很多高中各年级的成绩数据暴风雨式出现，引发了热烈讨论，比如下面这份：

这是四所区属龙头高中高三调研考的数据，某学校流出。

前100没有，前200稀少——这部分基本可以看作是清北种子选手，区属在超尖这一块还是很难的，能理解，我也是希望区属最后能冲上来一些，让广州教育百花齐放。

其他的，大家看图说话就行了。我还是想接着上次的文章，谈谈数据的“艺术成分”。

这份数据，第一行的学校在前2000名上是有明显的数量优势的，如果我是该校老师，肯定会抓住这个展开讲。但细心的你会发现，第二行学校因为招生人数少，在“率”上有很大优势，所以如果我是第二行学校的老师，我呈现的就不会是人数，而是比例。

如果我是三、四行的老师，这些数据好像都不占优，怎么办？很简单，换一个呈现方式，调其他东西讲，比如历史类会不会比较好？比如比较对象可否不是上面两个，而是换成其他“软柿子”学校？

看图说话的东西，大家肯定也看过了。最后，还有一个我自己换算的特控数据，大家不妨看看。

解释一下，第一张图展示的是物理类的人数，但采用的是当年招生人数。按照合理的物理历史人数比，我们按照招生人数85%算，分别得出第二列的数据，模拟出该校选择物理类的学生人数。

开头的文章提到，25年高考广州特控上线约1.47万人，而该表恰好有前15000名人数，可以看成约等于特控线人数。那么，我们用前15000名人数，除以物理类人数，可以模拟出一个这次考试的物理类特控率。

可以看到，第二行学校依旧保持在九成，第一行学校在84%附近，另外两所学校则在七成左右。

特别提醒，任何一次考试特控率均有差异，该模拟当然也会有出入，不代表真实，仅供参考。但有一说一，该数据和一些我了解到的内情能够交叉印证，起码是八九不离十，巧了不是？

学校数据不是公开的，都是偶尔才能传出来，或者我们私下和学校关系不错，学校给我们私下展示，并千叮万嘱不能公开的。数据靠谱程度，或者说含水量的高低，我们一般会交叉比对，觉得还挺靠谱才会采用。

ps：如果大家看到民间网传版和喜报，有考试人数而不仅仅只有一个“率”，靠谱程度会高很多。因为学校如何呈现数据是艺术，但如果人数上瞎编那就是“造假”，性质不一样。

所以不得不说，一个人的力量是有限的，最近我和另外六位前辈成立的教育新媒体联盟，在减少信息差方面真的很有帮助，有些东西大家对一对便知情况。

我们尚且如此，何况普通家长。这时候，大家想想你们可以从各种渠道上看到的学校特控率，和这个有多少差距？

当然，聪明如你应该会想到，这里会不会是分母不同呀？当年入学的学生可能因为种种原因已经不参加高考了。然而，25年广州高考报名人数约6.61万，而22年广州中考普高招生计划约6.24万个……更何况，转走的学生比例更大的应该是出现了一些问题需要换个环境（或赛道）的，一个学生你不能成绩好的时候算自己的学生，成绩不好的时候不算吧？

综上，上述数据我认为是更接近真实特控率的。

加工也是要讲基本法的。我拍脑袋想，能把最终特控率比预期提高几个点已经很不错了，10个点怎么都是天花板了吧？

这时候，一所如果说自己有60%特控。那么很简单，你考虑一下它会不会在三年前录取到50%的一梯度学生。如果想想都知道不可能，那它凭什么有60%特控？

最后抛个问题给大家：如果一所学校有两个校区，尤其是中考签约深度捆绑的那种，你猜猜它在展示数据的时候，会把两个校区优秀学生都算上，还是只算主校区？如果你觉得是前者，那么又来猜猜它这个“率”里面的分母，是把两个校区总数都算上，还是只算主校区？

别问，问就是艺术。