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Archiv verlassen und diese Seite im Standarddesign anzeigen : Schwierigkeitsgrad der Vorklinik je nach Uni



davo
04.04.2015, 14:00
Ich hab mal versucht, den Schwierigkeitsgrad der Vorklinik anhand simpler aber objektiver statistischer Daten zu analysieren. Dafür habe ich mir angeschaut, wieviele Studienplätze es zum WS 2012/13 gab, und wieviele Leute im Herbst 2014 in der Referenzgruppe das Physikum geschrieben haben. Wenn man letztere durch erstere dividiert (C/B, Ergebnis in Spalte D) bekommt man also eine ungefähre Maßzahl für den Schwierigkeitsgrad der Vorklinik.

Dann habe ich auch noch geschaut, wie hoch der Prozentsatz der Studienfänger ist, der termingerecht das Physikum nicht nur geschrieben sondern auch bestanden hat (also (C-E)/B, Ergebnis in Spalte F).

Dort wo es Teilstudienplätze gibt führt das teilweise zu unsinnigen Ergebnissen (siehe Göttingen), aber im Großen und Ganzen sollte das schon OK sein. Vielleicht interessiert's ja den einen oder anderen :-))

Das Problem ist natürlich, dass die unterschiedlichen Unis auch unterschiedlich gute Studenten haben, aber wie man das messen könnte bleibt halt unklar. Dass z.B. Heidelberg und Mannheim besonders gut abschneiden bedeutet wohl entweder, dass die Vorklinik dort besonders leicht (und gleichzeitig auch besonders gut!) ist, oder eben, dass die Auswahl mit DN und TMS besser ist als die Auswahl mit DN alleine, oder vielleicht auch einfach, dass der Name Heidelberg Studenten anzieht, die zwar in Sachen DN durchschnittlich sind, aber die besonders zielstrebig und leistungsorientiert sind... Aber für einen Freizeitspaß ist es mir zu mühsam, da jetzt noch weiter ins Detail zu gehen. Obwohl man natürlich als erste Näherung eine Analyse von Unis mit TMS oder HAM-Nat verglichen mit Unis ohne TMS und HAM-Nat machen könnte... hmmm :-))

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davo
04.04.2015, 14:02
So, jetzt kann man auch die Grafik lesen :-))

Bonnerin
04.04.2015, 14:38
Da hast du dir aber echt Mühe gegeben, Respekt! :-top (hast du nicht vorher VWL studiert?)

Das Problem sind aber glaub ich auch die Uni-Wechsel, welche einen ja zum Teil ein Semester oder mehr kosten. Die Hinzugekommenen aus dem Ausland...
mich würde auch das Verhältnis in den einzelnen Quoten interessieren, aber leider ist das IMPP ja nicht sooo freigiebig mit den Daten

davo
04.04.2015, 14:45
Richtig, das mit den Uni-Wechseln ist leider auch ein Problembereich. So richtig viel kann man daraus deshalb halt leider nicht schließen.

Und ja, ich hab vorher VWL studiert, aber Daten habe ich schon vorher geliebt :-)) (Wobei ich es gleichzeitig auch schön finde, dass man beim Medizinstudium so wenig mit Daten zu tun hat... etwas widersprüchlich geb ich zu :-))) Aber in VWL haben wir natürlich schon in der Ökonometrie-Einführung viel, viel abgefahrenere Sachen gemacht als einfache deskriptive Statistiken.

Man könnte mit Zulassungsdaten, und auch mit Prüfungsdaten der einzelnen Unis, ja wirklich wahnsinnig viel machen. Z.B. vergleichen ob und wie sich, wenn sich der Zulassungsmodus von einem Jahr zum nächsten geändert hat, die Prüfungs- und Physikumsleistungen verändert haben. Aber leider sind diese Daten nicht öffentlich verfügbar. Ich bezweifle sogar, dass die Unis selbst diese Daten analysieren, obwohl es eigentlich ziemlich naheliegend wäre.

Theoretisch könnte man ja z.B. ein einfaches Regressionsmodell aufstellen mit dem Anteil der Zulassungen in den unterschiedlichen Quoten, und Dummy-Variablen für das Zulassungsverfahren (nur DN, DN plus TMS, usw.) als erklärende Variablen... und dann schauen welche Unis besonders stark von ihrem vorhergesagten Wert abweichen. Vielleicht heut abend dann :-))

Kretschmann
04.04.2015, 15:08
Was geht denn in Göttingen ab

nie
04.04.2015, 18:19
Was geht denn in Göttingen ab

ich würd mal drauf tippen, dass unter "Anzahl Studienplätze" nur die Leute mit Vollplatz gezählt werden. Zur Referenzgruppe werden aber auch die Leute mit Teilplatz gezählt.
Da wurderts mich allerdings gerade, dass Marburg nicht aus der Reihe fällt. Die haben doch viel mehr Teilplätze... würde ja bedeutet, dass da extrem viele auf der Strecke bleiben.

Die Zahlen gelten nur fürs schriftliche Physikum oder?

davo
04.04.2015, 18:41
Ja, die Zahlen sind nur fürs schriftliche Physikum. Fürs mündliche gibts ja leider keine IMPP-Statistiken.

Hab mich jetzt noch etwas mit den Daten gespielt und ein einfaches Regressionsmodell geschätzt in dem ich die Variable in Spalte F erkläre durch die Zahl der Studienplätze (vielleicht spielt ja die Semestergröße eine Rolle) und durch fünf Dummy-Variablen zu den Auswahlkriterien (Auswahlgespräch, Fächernoten, TMS, HAM-Nat, Ausbildungsbonus, eigener Test). Die letzte Variable ist halt leider nur bei Münster gleich 1.

Das Modell ist nicht wahnsinnig gut (R-squared 0,30, adjusted R-squared 0,07), aber was ganz interessant ist, ist dass nur eine Variable so halbwegs brauchbar ist (P<0,1), nämlich der Ausbildungsbonus. Und zwar ist ein Ausbildungsbonus mit einer höheren = besseren abhängigen Variable assoziiert :-)) Hätte ich mir nie gedacht. Fächernoten, TMS, und eigener Test sind auch so halbwegs OK (P zwischen 0,12 und 0,19), aber nicht immer wie erwartet: wenn eine Uni Fächernoten oder den TMS berücksichtigt, ist das mit einer niedrigeren = schlechteren abhängigen Variable assoziiert :-)) Nur der eigene Test ist mit einer höheren = besseren abhängigen Variable assoziiert, aber dadurch dass das zu 100% mit Münster korreliert ist, ist diese Variable nicht wirklich brauchbar. Die anderen erklärenden Variablen (Studienplätze, Auswahlgespräch, HAM-Nat) sind völlig unbrauchbar (P>0,4), erklären also überhaupt nichts vom Studienerfolg.

Hab dann auch noch TMS, HAM-Nat und eigener Test in eine einzige Variable kombiniert, um eventuelle Probleme mit kleiner Stichprobengröße zu bekämpfen, aber diese Variable ist dann noch schlechter (P=0,26, und wieder mit negativem Vorzeichen), insofern sollte man die drei Variablen wohl nicht kombinieren.

Zu guter Letzt hab ich dann noch eine Vorhersage mit dem ursprünglichen Modell (mit den drei separaten Testvariablen) gemacht, und dann den tatsächlichen Wert der abhängigen Variable durch den vorhergesagten Wert dividiert - sprich >1 ist gut (eine Uni hat bessere Ergebnisse als sie anhand ihrer - wenigen - Charakteristika haben sollte) und <1 ist schlecht. Die meisten Unis sind innerhalb von +/- 1 std dev, aber Bonn (0,83), Homburg (0,72) und Mainz (0,67) sind relativ niedrig, während Göttingen (1,33, was aber natürlich mit den Teilstudienplätzen zu tun hat), Heidelberg (1,24) und Mannheim (1,22) relativ hoch sind. Vielleicht also tatsächlich Selbstselektion besonders motivierter Studenten nach Heidelberg und Mannheim? :-))

Naja, für ernstzunehmendere Analysen bräuchte man natürlich mehr gute Variablen. Aber vielleicht interessiert's ja trotzdem wen.

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ehemaliger User_25062015
04.04.2015, 18:46
Interessant in der Tat..aber hast du zu viel Zeit? O.o

Milana
04.04.2015, 18:46
Vielleicht also tatsächlich Selbstselektion besonders motivierter Studenten nach Heidelberg und Mannheim? :-))
Ich vermute, dass da mit reinspielt, wie leicht man eine nicht-bestandene Klausur wiederholen kann. Sollte man im 4. Semester beispielhaft durch Neurophysiologie durchfallen, hat man an einigen Unis evtl die Möglichkeit, die Klausur mit einem zeitnahen Wiederholungstermin nochmal zu machen an anderen muss man das Physikum verschieben, weil diese Klausur nur exakt 1x/Semester angeboten wird.

Vom Hörensagen soll Frankfurt eine recht schwierige Klausur vor dem Physikum haben, welche man erst nach dem Physikumstermin wiederholen kann und damit zwangsweise ein Semester verliert, wohingegen Mannheim meines Wissens den ersten Wiederholungstermin für alle Klausuren nach 1 oder 2 Wochen anbietet.

davo
04.04.2015, 18:46
Naja, das hat nicht so lang gebraucht... war eher eine Lernvermeidungsstrategie :-))

Jetzt hab ich als zusätzliche Variable noch den Anteil jener, die über die Abibestenquote zugelassen wurden, hinzugefügt... die ist eindeutig statistisch signifikant (P=0,065), mit positivem und recht großem Koeffizienten. Das Modell wird dann auch deutlich besser (R-squared 0,41, adjusted R-squared 0,18). Die TMS-Variable ist im neuen Modell dann auch statistisch signifikant (P=0,061) und weiterhin negativ, die Ausbildungsvariable verschlechtert sich (P=0,205).

In Summe, wenn man die Größe der Werte der unterschiedlichen Variablen berücksichtigt, scheint der Anteil der Abibesten tatsächlich der beste Prädiktor zu sein. Wenn man dann wieder eine Vorhersage macht und wieder den tatsächlichen durch den vorhergesagten Wert dividiert, sind jetzt Bonn (0,79), Erlangen (0,86), Essen (1,13), Göttingen (1,27, mit dem üblichen cave), Greifswald (0,83), Heidelberg (1,16), Homburg (0,79), Mainz (0,68), Mannheim (1,14) und Marburg (1,15) außerhalb von +/- 1 std dev.

Mit anderen Worten: wenn man berücksichtigt, wieviele Abibeste nach Heidelberg und nach Mannheim gehen, reduziert sich der Vorsprung der beiden Unis im Vergleich zum vorhergesagten Wert, aber es bleibt dennoch ein relativ großer Vorsprung bestehen. Marburg macht einiges an Boden wett, wenn man die Abibesten (die in Marburg eben nur wenige sind) berücksichtigt, aber in Marburg gibts halt auch die vielen Teilstudienplätze. Essen macht so auch einiges an Boden wett.

OK... Schluss für heute :-))

P.S.: ist es nicht so, dass jede Uni in Medizin einen Wiederholungstermin anbieten MUSS der ein Weiterstudium ohne Verzögerung ermöglicht?! Ich bilde mir zumindest ein, das irgendwo gelesen zu haben.