LSAC官方数据揭示：为什么LSAT考试是预测美国法学院JD学业表现的"黄金指标"?

法学院将法学院入学考试（LSAT）作为其整体录取过程中的重要组成部分，因为LSAT提供了关于申请人技能和法律学院第一年准备情况的重要信息。 每年，大多数法学院都会参与LSAC免费为各法学院进行的相关研究，以评估LSAT在其招生过程中的预测效度。LSAT相关性研究评估LSAT分数、本科平均绩点（UGPA）以及LSAT分数和UGPA的组合在预测法学院第一年平均*方面的有效性。LSAC还汇总各学校的个体结果，提供LSAT预测效度的全面总结。近期，LSAC发布了一份研究报告，主要讲了 2020 到 2024 年 LSAT 考试和法学院一年级*的关系研究，核心是想看看 LSAT *、本科 GPA 以及它们的组合，能不能预测学生在法学院第一年的表现。以下是该报告的重点： 

研究到底看什么？

目的：LSAT 考试是不是真的能帮法学院选出合适的学生？LSAC（美国法学院录取委员会）从考试开办起就一直研究这个，现在汇总了最近 5 年（2020-2024）的结果。数据来源：大部分学校用的是近 3 年秋季入学的全日制学生数据，排除了非全日制和没有传统本科 GPA 的学生，这样能减少每年数据的波动。 怎么分析：每年算两次数据，一次用学生的 LSAT 平均分，一次用*高分（只算有效*），然后看这些*和本科 GPA 怎么影响法学院第一年的平均分（FYA）。

关键发现：LSAT 和 GPA 谁更有用？

1. LSAT *：越来越重要，还能区分高手 过去 4 年，入学学生的 LSAT 平均分一直在涨（2024 年涨到 156.48 分），而且高分段的人之间差距也在变大（标准差从 2020 年的 5.48 到 2024 年的 5.28），说明 LSAT 能有效区分厉害的学生，不存在 “大家都考满分，看不出谁更牛” 的情况。 单独看预测能力，LSAT *比本科 GPA 更准。比如 2024 年，LSAT 平均分和法学院第一年*的相关性是 0.42，而 GPA 只有 0.24。

2. 本科GPA：高分扎堆，难分高下 过去 5 年，入学学生的 GPA 平均分也在涨（2024 年到 3.52）。但高分的人太集中了（标准差从 2019 年的 0.19 降到 2024 年的 0.16），就像大家都考 90 多分，很难用 GPA 看出谁更有潜力。

 3. *佳组合：LSAT+GPA 才是 “王炸” 把 LSAT 和 GPA 结合起来，预测效果*好！2024 年，组合起来和法学院第一年*的相关性达到 0.50（单独 LSAT 是 0.42，单独 GPA 是 0.24），而且过去 5 年的研究都证明了这一点。

LSAT平均分比*高分更准确

对于大多数学校来说，用 LSAT 的平均分来预测，比用*高分更准一点。 从五年趋势看，平均 LSAT*的预测优势呈现逐渐明显的态势。2020 年，校正后的 LSAT平均分 与 FYA 的相关系数为 0.59，LSAT*高分与FYA的相关系数为 0.58，两者差距微弱；而到 2024 年，这一差距扩大至 0.60 对 0.58。更值得关注的是，从 2020 到2024 年， LSAT 平均分*在预测 FYA 时的标准差始终小于 LSAT*高分，这意味着平均*的预测稳定性更强，更能反映考生的常态学术能力。不同法学院之间的差异也值得注意。2024 年的研究显示，在参与的 158 所法学院中，有 50 所学校的 LSAT平均分预测优势超过 0.03，35 所优势在 0.02 至 0.029 之间，仅有 1 所学校出现平均*预测效果低于*高*的情况（差距 - 0.029 至 - 0.020）。这种分布特征表明，虽然存在个别例外，但 "LSAT平均分更优" 是普遍现象。这一发现对法学院的*审核策略具有直接指导意义 —— 相较于关注考生的单次*高*，重视其多次考试的平均表现，能更可靠地预测其在法学院的学业潜力。

参与学校数量：2015 到 2024 年，每年参与研究的学校数量在 151 到 173 所之间波动，2024 年有 158 所。 

为什么要校正数据？因为法学院录取的学生本身就是 “筛选过的”，他们的*范围比所有申请者小。研究通过 “校正” 还原了所有申请者的真实情况，发现校正后的相关性更高。比如 2024 年，申请者的 LSAT+GPA 组合和 FYA 的相关性校正后达到 0.66，比入学学生的原始数据（0.50）高很多。 

这些数据对学校和学生的意义

LSAT 相关性研究的核心价值在于将统计结论转化为招生决策的科学依据。研究明确证实：在法学院招生评估中，单纯依赖 UGPA 会因 "天花板效应" 导致筛选失效，而 LSAT *不仅具有更强的预测能力，其与 UGPA 的组合更能实现评估效果的最大化。这一结论为法学院构建多元评估体系提供了实证支持，也为招生政策的制定提供了清晰的方向指引。对考生而言，研究结果具有明确的备考导向意义。LSAT *的持续上升趋势（2024 年平均 156.48 分较 2020 年 154.39 分提升 2.09 分）表明，法学院对逻辑推理、分析论证等核心能力的要求在不断提高。同时，平均 LSAT *优于*高*的结论提示考生：保持*的稳定性与冲击高分同样重要，多次考试的平均表现更能获得法学院的认可。GPA 虽然也重要，但因为高分扎堆，想靠 GPA 拉开差距比较难。从法律教育生态看，这项研究也反映了行业对人才评估标准的演变。LSAT 相关性研究持续二十年的结论一致性 ——LSAT 始终是比 UGPA 更优的预测指标，组合评估效果*佳 —— 实际上构建了一种标准化的人才筛选机制，确保法学院能够高效识别具备学术潜力的申请者。这种标准化并非忽视个体差异，而是在大规模招生中建立了一个可量化、可比较的基本评估框架，为法律教育的入口质量控制提供了科学保障。

研究的局限性和未来展望

尽管 LSAT 相关性研究已形成较为完善的评估体系，但研究本身也隐含着一些需要注意的局限性。首先，研究数据主要基于美国律师协会（ABA）认证的法学院，其结论对非 ABA 认证项目的适用性需要谨慎推断。其次，研究关注的是一年级平均*这一单一学术指标，而法学院学业表现还包括课堂参与、法律写作、案例分析等多元维度，未来研究可考虑拓展评估范围。此外，"范围限制" 校正虽然是必要的统计处理，但校正模型的假设前提是否完全符合招生实际过程，仍需要更多实证检验。特别是在近年来法学院招生政策多元化的背景下，如对工作经验、社会活动等非学术因素的重视，可能会影响 LSAT 和 UGPA 的预测效度，这需要后续研究持续跟踪分析。展望未来，LSAT 相关性研究可能需要在两个方向上深化：一是探索 LSAT *与长期法律职业发展的相关性，评估其对律师资格考试通过*、职业成就等长期指标的预测能力；二是结合教育测量学的最新发展，优化 LSAT 的考试形式和评分体系，进一步提升其评估的精准度。随着教育数据科学的兴起，将机器学习等技术应用于大规模招生数据的分析，也可能为揭示 LSAT 与法学院学业表现的内在机制提供新的视角。LSAT 相关性研究用长达五年的系统数据，构建了一座连接入学评估与学业表现的科学桥梁。其核心结论 ——LSAT *的预测优势、组合评估的*佳效果、平均*的稳定性价值 —— 不仅为法学院招生提供了实证基础，也为法律教育的人才培养提供了前瞻性的洞察。在追求公平与效率的招生实践中，这项研究如同精准的测量工具，持续校准着法律教育入口的评估标准，确保更多具备真正学术潜力的学生获得通向法律职业的钥匙。以上就是今天的内容，想看报告原文，可以找小博索取。

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