é basicamente sobre os números

as escolas de Direito gostam de mostrar a sua abordagem holística às admissões, o que parece tranquilizador e vagamente orgânico, e cada parte da sua aplicação realmente importa. Dito isto, a sua pontuação do LSAT e a graduação GPA (UGPA) são as mais importantes. Por quê? Motivo.

Em Primeiro Lugar, os oficiais de admissões querem avaliar se você vai ter sucesso ou não na Faculdade de Direito, e a combinação de sua pontuação LSAT e UGPA acabam por ser fortes predictores de notas do primeiro ano de direito da escola.,

Em segundo lugar, as escolas de direito se preocupam com o seu ranking de notícias dos EUA e World Report, e USNWR coloca um monte de peso nos números.
= = ligações externas = = Sua mediana UGPA conta com 10% de seu ranking USNWR. Se você tem vários resultados do LSAT, o seu melhor resultado conta mais, porque esse é o único resultado que é cozido na mediana relatável de uma escola de direito.Compare a sua pontuação máxima de LSAT e UGPA com a mediana de LSAT e UGPA de uma escola de direito. (Veja o nosso mapa prático dos medianos da Faculdade de Direito e a nossa estranha explicação dos medianos.,) Embora você possa ocasionalmente compensar por uma pontuação abaixo da mediana LSAT com uma média estelar GPA e vice-versa, é improvável que você vai entrar em uma escola de direito se você estiver abaixo de ambos os medianos. (A imagem muda um pouco se você é uma minoria sub-representada. Abaixar.)

e tudo o resto?

embora os números contem para mais do que qualquer outro fator, eles não são tudo. Analisamos dados auto-relatados dos números da Faculdade de Direito para quantificar a importância do tempo, aplicações de decisão precoce e demografia.,

Timing

Se houver um takeaway deste post, é para aplicar o mais cedo possível.

Podemos ilustrar quanto tempo importa olhando para uma hipotética aplicação média: um estudante não-URM, Não-internacional com uma pontuação de 164 LSAT e um GPA 3.52 aplicação em meados de dezembro. O nosso modelo prevê que a lei Emory teria aceitado 50% dos candidatos com este perfil no Ciclo 2018-2019 se aplicassem em dezembro. Por outras palavras, não sabendo mais nada sobre a nossa aluna média, esperaríamos que a candidatura dela tivesse 50% de hipóteses de ser aceite em Emory.,se ela tivesse aplicado em outubro, nosso modelo prevê que sua chance de aceitação teria saltado para 61%, um aumento de 11 pontos percentuais. Em novembro, a taxa teria sido de 55%, e em janeiro de 44%; Se ela tivesse esperado até fevereiro, a sua taxa de aceitação prevista teria sido de 39%. Por outras palavras, o mesmo pedido poderá ter um spread de 21 pontos percentuais na taxa de aceitação, consoante seja apresentado em outubro ou fevereiro. Você pode maximizar suas chances aplicando cedo.,

Nota, No entanto, que aplicar questões precoces muito mais se você estiver acima de pelo menos um dos medianos da escola.

decisão precoce

Se você aplicar decisão precoce (ED) a uma escola, você se compromete a freqüentar se você for aceito. (Veja Você Deve Aplicar A Decisão Antecipada?) sendo todas as outras iguais, as aplicações ED tendem a ser mais bem sucedidas do que as aplicações de decisão regular. Este resultado é significativo mesmo depois de controlarmos a pontuação LSAT, GPA, timing, e assim por diante.

Se nosso estudante hipotético (164 LSAT score, 3.,52 GPA, não URM, aplicável à Lei Emory) tinha aplicado em novembro, ela poderia ter aumentado sua chance de aceitação em 10 pontos percentuais—de 55% para 65%—, passando de decisão regular para ED.

Quanto mais perto você está de uma chance de 50% de entrar em uma determinada escola, mais ele vai ajudá-lo a aplicar ED. Se você é muito Sub – ou sobre-qualificado, a aplicação de ED terá um efeito menor na sua taxa de aceitação. Não vamos mergulhar na matemática aqui, mas a explicação para este fenômeno tem a ver com a forma da curva logística (que usamos para modelar aceitações).,

Rigorosamente falando, o nosso modelo nunca pode nos dizer que ED estudantes fizeram melhor, porque eles aplicada, ED. É possível, por exemplo, que os estudantes de ED tenham escrito ensaios melhores em média. Mas a relação entre as aplicações ED e o aumento da aceitação é forte o suficiente para que você deve considerar a aplicação ED a uma de suas melhores escolas.

minorias sub-representadas

ser uma minoria sub-representada (URM) ajuda-o ainda mais do que aplicar a ED. Nosso estudante hipotético (164 LSAT score, 3.,52 GPA, aplicável à Lei Emory em meados de dezembro) teria visto sua taxa de aceitação esperada melhorar de 50% para 77%—um aumento de 27 pontos percentuais—se ela fosse uma URM.mais uma vez, o efeito é maior quando sua pontuação LSAT e GPA são semelhantes aos medianos de uma escola. Se sua pontuação LSAT e GPA são muito mais fortes ou mais fracos do que a média, ser um URM oferece menos de um impulso.algumas escolas favorecem mais as aplicações ED ou URM do que outras?não sabemos, e os dados da LSN não nos podem dizer.algumas análises de dados LSN fazem alegações como: “Emory é 614% mais provável de aceitar estudantes de educação!,”ou” Columbia dá ao URMs um aumento de 6707%!”Mas não temos observações suficientes por escola e ciclo para fazer tais afirmações. É um caso clássico de ser enganado pela aleatoriedade. Variações em pequenos números fazem com que as taxas de aceitação relativas de candidatos ED e não ED saltem de ano para ano.,td>

26 9 35% 691 156 23% 2014‑15 20 4 20% 697 173 25% 2015‑16 18 6 33% 526 122 23% 2016‑17 20 9 45% 739 168 23% 2017‑18 21 2 10% 490 57 12%

Note the small number of accepted ED students., Note também como as taxas de aceitação relativas flutuam de ano para ano. Por exemplo, no Ciclo 2016-2017, Penn aceitou 45% dos estudantes de ED contra 23% no pool regular, mas no ciclo 2017-2018, Penn aceitou apenas 10% dos estudantes de ED contra 12% no pool regular. Devemos concluir que a aplicação de ED ajudou os alunos na Penn um ano, mas machucá-los no próximo? Claro que não., Tudo o que podemos concluir é que a taxa de aceitação ED de Penn é sensível a pequenas diferenças nos resultados porque o tamanho da amostra é pequeno, e que devemos abster-nos de fazer conclusões estatísticas sobre aplicações ED para Penn (ou qualquer escola) em particular. Devemos apenas tirar conclusões sobre os pedidos de ED para as escolas de direito no seu conjunto.

é possível que algumas escolas favoreçam os candidatos ED ou URM mais do que outros, mas nós não podemos dizer com certeza, e nem qualquer outra pessoa pode. Dado o quanto a ED ajuda em geral, a sua melhor estratégia é aplicá-la se possível.,

Estudantes Internacionais

estudantes internacionais na tarifa agregada ligeiramente pior nas admissões escolares de direito do que os estudantes domésticos. O efeito é comparável ao efeito da aplicação de uma decisão regular versus ED. Por exemplo, nosso modelo prevê que uma hipotética estudante média (164 LSAT, 3.52 GPA, não ED, não URM) aplicando-se à Lei Emory em meados de dezembro teria sido aceito 43% do tempo se ela fosse uma cidadã americana versus 33% do tempo se ela não fosse, uma diferença de 10 pontos percentuais.os estudantes internacionais podem ter uma desvantagem porque são internacionais., Os funcionários das admissões podem, por exemplo, preocupar-se com a capacidade dos candidatos internacionais para financiar a sua educação e, assim, ser mais relutantes em admiti-los. É igualmente provável que os candidatos internacionais tenham um desempenho inferior ao dos candidatos nacionais, porque tendem a apresentar candidaturas mais fracas. Estudantes que falam inglês como uma segunda língua, por exemplo, podem ter problemas com seus ensaios, e eles podem obter escrutínio extra. (Oficiais de admissões às vezes lêem o LSAT escrevendo amostras de estudantes de ESL para se certificar de que suas declarações pessoais coincidem com suas habilidades de escrita.,)

Note que os estudantes internacionais que foram para a faculdade na América provavelmente se saem melhor do que os candidatos internacionais sem um GPA Americano.

instituição de graduação e dificuldade de Major

embora não quantifiquemos o efeito de instituição de graduação ou major, a nossa experiência indica que o GPA de um candidato por si só é geralmente mais importante do que a sua instituição de graduação ou major. Dito isso, os oficiais de admissões sabem que algumas escolas são mais rigorosas do que outras, e você pode esperar que eles vejam a sua transcrição para ver se você desafiou a si mesmo., Se dois estudantes têm um LSAT/GPA idêntico ou muito semelhante emparelhamento, nós esperaríamos que o estudante que participou de uma instituição de graduação mais rigorosa ou tomou cursos mais desafiadores para ter melhores resultados.

e ensaios, Currículos e recomendações?

nosso modelo executa com 80% de precisão em dados extra-amostrais, o que sugere que os fatores que ele não pode “ver”—ou seja, ensaios, currículos, e cartas de recomendação—importam muito., Embora seja tolo dizer que estes componentes qualitativos representam exatamente 20% dos resultados de admissões (há uma certa quantidade de aleatoriedade envolvida), a regra 80/20 está de acordo com a nossa experiência. As admissões nas escolas de direito são cerca de 80% quantitativas e 20% qualitativas. Isto ajuda a explicar porque os candidatos com pontuações e notas muito semelhantes têm frequentemente resultados muito diferentes. Também ajuda a explicar por que as escolas de direito contratam oficiais de admissões em primeiro lugar. Se estas decisões pudessem ser tomadas por um computador, provavelmente seriam.,como com os outros fatores que analisamos, seus ensaios, currículo e recomendações são mais importantes quando você está perto dos medianos de uma escola. Se as tuas notas e pontuação do LSAT estão muito acima dos média de uma escola, os oficiais de admissões só podem olhar para a tua candidatura para ter a certeza que não és, digamos, um criminoso, ou um mau escritor criminoso. Se, por outro lado, as tuas notas e pontuação do LSAT estão muito abaixo dos medianos da escola, provavelmente não consegues escrever o teu caminho para um “sim”.”

Se você cair no meio, seus ensaios e recomendações são sua chance de se distinguir., De que outra forma é que o Emory Law pode escolher entre todos aqueles candidatos hipotéticos? Bons “fatores suaves” poderiam determinar se um candidato com uma pontuação de 164 LSAT e uma média de 3.52 está entre os 50% dos candidatos numericamente semelhantes que são aceitos.

warning aviso

a fonte para a nossa análise é o número de escolas de direito (LSN), uma base de dados de resultados de admissões relatadas pelo utilizador. Embora a LSN tenha um grande conjunto de dados, é possível que os dados sejam distorcidos. Por exemplo, os utilizadores podem ser mais propensos a comunicar aceitações do que a comunicar rejeições., Isso não invalidaria nossa análise de tendências—ainda podemos concluir que a aplicação anterior leva a melhores resultados—mas isso pode significar que nossas previsões estão erradas.

em particular, o nosso modelo pode ser excessivamente preditivo se você estiver um pouco abaixo de ambos os medianos de uma escola (LSAT e GPA). Por quê? Porque esses medianos mudam de ano para ano, e nosso modelo olha para mais de dez anos de dados. Há, no entanto, uma grande diferença entre bater na mediana de uma escola e perdê-la, mesmo se você só perder por um ponto.

olhar para trás mais uma vez para o nosso estudante médio hipotético com um 164/3.52., O LSAT medians de Emory para o primeiro ano de 2018 foi de 165 e 3,79, respectivamente. Se Emory definir uma meta de LSAT/GPA de 165/3. 79 para sua próxima classe, então nós esperaríamos que nosso aluno médio (que está abaixo de ambos os medianos) para ficar na lista de espera ou rejeitado, apesar das previsões do modelo.

A Note on Our Method

we ran a logistic regression on LSN data. Em essência, definimos uma função matemática que expressa o resultado da aplicação-admitido ou rejeitado—como uma função das outras variáveis LSN., (Especificamente, nós modelamos o logit, ou o logaritmo das probabilidades, como uma função linear.) Então usamos um programa de computador para resolver os coeficientes que melhor se encaixam nos dados. Os coeficientes “mais adequados” dão-nos uma estimativa de quais variáveis importam e quanto importam.

E agora, a ferramenta que você tem esperado … um predictor construído sobre as nossas descobertas:

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