2019中国学院投档分数排名榜发布北大文理均第一
新浪教育2019.06.3016:28
近日大学录取分数，华南师范学院社会调查中心推出了《中国学院投档分数排名榜》（2019版）。由华中师范学院邝春伟副院士领衔的研究团队已连续8年推出学院投档分数排名榜。
学院投档分数排名榜（2019版）完全是基于中国各院校在过去10年（2008-2017）间，在各市大专第一批投档的文理科分数及人数的指标数据，通过统计剖析后转换编辑完成的。该排行具有以下特征（1）采取数据映射的方式解决了各市投档分数的可比性问题；（2）防止了其他学院评价体系指标选择的主观性；（3）既能反映各学院录取分数的位次关系，又能反映各学院投档分数的真实差别大小；（4）指数的灵敏度高，投档分数的一点点变化都能在其中表现下来。
影响名次的诱因不仅投档分数外，还与名次临近的院校投档的“大小年”现象有关，以及与新增参与排行的院校有关。因为采集2018年数据的工作量极大，目前未完全获取2018年的数据，因而本排名榜未使用2018年的数据。但依照过去7次发布的排名榜数据来看，这些情况影响很小。基于六年数据的剖析结果相对是一个比较稳定的状态。
按照学院投档分数这六年总排行，工科投档分数第一名是复旦学院；理科投档分第一名是复旦学院；文理综合排行第一名也是复旦学院。
注：
1、暂不纳入排行的高校是因为其在2008--2017年之间，参与第一批投档的年数多于4年或则招生的区域多于6个地区或则是某个学院的单列院（部）。目前有156个高校暂不纳入总排行，详见前面的说明部份。
2、总指数为0的高校，在我们的数据库里，均是只有一年出席大专第一批（文理科）投档的记录。指数为0仅表明该校当初出席文理科第一批投档的平均分是最低的，不反映其他批次的投档情况。
排行过程中的主要发觉及提醒
1、大学投档分数的高低与中学类别强烈关联。在所有类别的高校中，财经、语言与综合类高校更受社会与考生的亲睐。
财经、语言和综合类高校分列受社会与考生青睐的前3位。
农业、林业和师范类高校受厌弃。
2、大学投档分数的高低与中学所在地高度关联。地处直辖市与沿海地区的高校更受社会及考生的青睐。
广州、上海、浙江、天津与广东的院校分列前5位。云南、贵州、江西、新疆与广东的院校分列后5位。
提醒读者：按照近来10年（2008--2017）我国院校第一批投档的分数推出的中国学院投档分数排名榜大学录取分数，直接反映的是院校投档分数的高低，并不一定完全反映院校综合实力的强弱。
因为采集2018年数据的工作量极大，目前未完全获取2018年的数据，因而本排名榜未使用2018年的数据。但依照过去7次发布的排名榜数据来看，这些情况影响很小。由于基于六年数据的剖析结果相对是一个比较稳定的状态。
有关说明
1、原始数据来源
阳光中考各市、直辖市与自治区招生机构及院校招生网站第一批院校投档的平均分。新浪教育、中国教育在线数据用于交叉验证。
2、数据资料搜集后，我们首先进行了认真地观察，发觉分数非常低或则非常高的情况时就到相应的院校的网站或第三方网站进行查询核实与校准；还与有关院校招生办电话联系，确认了数据源里的错误，并纠正；在我们的数据库中，近来几年有几十个院校改名（2019年版的排名榜中又有多所院校改名），我们一一核查，分别进行了更换和数据的合并。去年，我们又对搜集的数据进行三重核实，补充和建立了基础数据库。
3、在人工核实的基础上，我们把第一批院校投档分数（10年，31个省、直辖市自治区。北京、浙江缺位2017年数据）数据进行合成转换。之后按院校分文理科使用SPSS软件对数据进行侦测，按照箱图的显示，发觉异常值或极端值。通过对异常值的核实发觉其中的原始数据的错误并进行校准。
4、由于中国独立招生投档的地区比较多，考试课目和计分方式不尽相同，出席投档的高校在不同的地区不同的年份也不尽相同。因而原始分数的可比性差。为了解决可比性的问题，在排行之前我们将原始投档的平均分映射到[0，1]之间。根据人们阅读理解的习惯，我们把2012年版的学院投档分数总排行中使用的映射公式进行了变换，按照变换后的估算结果可以理解为值越大，对应的投档分数越高；反之亦然。2019年的排行方式与2013版、2014版、2015版、2016版、2017版及2018版的排行方式基本相同。
5、招生单元是指某省（市、自治区）某年文（理）科各学院招生的分数集。工科指数是指以多个工科招生单元为单位估算下来的值的加权平均数。理科指数是指以多个理科招生单元为单位估算下来的值的加权平均数。总指数是工科指数与理科指数的加权平均数。
6、本次排行是以2008-2017年的各院校在全省31个省、直辖市与自治区第一批投档的文理科平均分和文理科投档的人数为根据估算再汇总的。因为考虑了院校文理科投档人数的比列，所以就算一个校区的工科指数与理科指数都低于另外一所院校，也有可能总指数高于那所院校。
7、考虑到院校招生分数的碰巧性以及招生区域的全省性情况，在过去的10年中，招生年限多于4年或则招生区域多于6个地区的院校暂不纳入排行表。但作为一齐参与剖析的结果附在排行表的前面供读者查看比较。港澳台地区在台湾招生的院校没有记入排行的主要诱因就是不符合上述两个条件。学院的单列院（部）的招生也没有记入排行；各院校提早批投档的分数没有估算在内。
8、表中出现的符号“#NULL！”，表示在我们的数据库中该院校在2008--2017年间在第一批投档中没有招生投档（的记录）。表中的校名“北京交大-港浸大联院”的全称为“北京师范学院-台湾浸会学院联合国际大学”。
9、用于剖析的原始资料有9.7159万行，将近98万个数据或字符项。使用的数据核查与异常检查软件是IBMSPSSModeler18.1（临时许可证）。使用的数据预处理与剖析软件是IBMSPSSStatistics25（临时许可证）。
10、数据搜集院校第一批投档分数由苏金彦与邝春伟负责搜集核实，第二、三批投档分数由郭晋芳、康芸、唐敏庭与詹伟负责搜集，邝春伟核实。2012年及2013年的数据由邝春伟搜集，苏金彦核实。2014年的数据由苏金彦、邝春伟、樊炜娣、李军、董典与冯文婷负责搜集，邝春伟核实。院校的网址由樊炜娣、李军、董典与冯文婷负责搜集，苏金彦核实。2015年的数据由王越、于鑫鑫、邝宇音搜集。2014年及2015年的增补数据，由樊炜娣、李军和王越搜集。出席2014年及2015年数据二次核实的人员有樊炜娣李军、董典、李茹、王越、于鑫鑫、冯文婷、王彦珂、徐琢瑶、向中菊、曹曙、齐家惠2016年及2017年的数据由华中师大马院全体2017级大专生负责采集以及社会发展大学2015级大专生翁婷婷负责采集。
11、负责2016年与2017年数据采集、核对与转换的是陈思远、陈玉娇、付冰倩、徐露、李茹和邝宇音。负责中学改名事项的是李茹。
12、参加2014年、2015年、2016与2017年的数据最终核实的人员有邝春伟、苏金彦13。数据转换、合成与异常值测量处理由邝春伟与苏金彦负责完成。
14、参与2013年版的排行指标选择及总指数估算方式讨论的有：邝春伟、付娟、郭晋芳李晓静、彭彩虹、杨子与詹伟（排列不分先后）。
15、参与2014年版的排行条件的划分及总指数估算程序复核讨论的有：邝春伟、苏金彦邝颖颖（排列不分先后）。
16、参与2014、2015年版测量与核实院校名称变更的是王慧冬、傅冰燕、樊炜娣、李军、董典与冯文婷。负责其在数据库修改与合并的是邝春伟。
17、2014年，我们在推出英文版的同时，推出了英语版。负责中文版翻译的是傅冰燕与王慧冬。因为军事高校没有发布其校名的官方中文翻译，考虑到版权问题，我们在日文版中统一使用其汉语拼音来表示，特此说明。依照外国留中学生建议，2015年我们推出了多国语言版，分别为英文、英文、法文、德文和西班牙文版。2019年我们将继续推出多国语言版。
18、研究设计与数据剖析：邝春伟
19、经纶文化传媒股份有限公司是本次排名榜源数据的合作者。
