合格率が過去変動を繰り返してことから、合格率X％だった時、合格率Y％だった時、合格率Z％だった時の合格基準予想を出して欲しいというリクエストが、毎年いくつか寄せられます。

しかし、これでは予想ではなくシミュレーションです。
前提となるパラメータを変えて、シミュレーションすること自体は比較的容易ですが、徒に数字を増やすだけで混乱を招くばかりです。

また、数字の解釈を受け手側に任せるという手法は一つの表現かもしれませんが、予想を出す側として無責任な印象です。

気象予報の例を挙げれば、各方面から上がってくる数値データを分析して、一定の結論を出さないといけません。前提となる可変パラメータは、自己の責任において固定しなければならないのです。
「Xの場合には雨になり、Yの場合には曇になり、Zの場合には晴れるかもしれない」などという予報は、一般人にとって情報の価値がありません。

よって、他の教育機関と同様に、想定合格率(当サイトの場合、前年の合格率)を示した上で、合格基準とその振れ幅(気象予報でいえば降水確率のようなもの)を提示することとしています。

去年2013年の記事の内容から、更新する内容がありませんので、2013年の記事とほぼ同じ内容を再掲しています。

ちなみに、2012年の介護支援は「(前々年の)合格率15％を前提」に、「16問か17問の可能性がありますが16問の可能性の方が高い」と予想しました。
補足説明では、「18点ならかなり合格率10％に近づくと思いますし、逆の15点ならかなり合格率20％に近づくと思います。」と追記しました。

結果は、合格率19％で15点になり、その点ではほぼシミュレーション通りの数値になっています。 しかし、予想が的中したとは考えてはおりません。

あくまで、16点の可能性が高いと予想している以上、計算過程が正しくても結果において相違しているわけですから。データサイエンスの世界での厳しい現実です。

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