美国教育考试服务中心(ETS)，即GRE考试的管理人员，在它的的网站上发布了一款工具同时还向各商学院推广，表示这个工具能按照GRE分数预测GMAT分数。
该工具使用三个线性回归模型来预测GMAT总分、GMAT定量推理题和GMAT文本逻辑推理题的分数，并声称“与实际GMAT总分相比，预测的分数误差范围在50分上下浮动，文本逻辑和定量推题分数则存在6分左右的误差。”
但这个工具在其研究方案设计与解析方面有几个关键的缺陷。对考生和商学院来说，这个工具毫无依据，并且还会造成反效果!以下是对其存在的问题的具体描述。
这些数据样本已不具备时效性了，并且其真实性也有待考证。今天更加全球化的GMAT考生群体与十年前相比，已经截然不同，并且GMAT定量推理和文本逻辑部分的分值也出现了显著的变化，所以这些过时的数据并不能反映现实情况。所有的成绩数据都是参与者自己报告的，没有提供可确认数据真实性的证据，ETS也公开承认过这个问题。
该工具的抽样也有不少问题。ETS遗漏了关于抽样案例的特征信息，以及 GRE和GMAT分数分布的基本描述性统计信息(如，平均值、标准差、偏度和峰度等)的描述，这些关键信息的遗漏是一种极不寻常的情况，这表明ETS并不确定这些样本数据具有代表性。
事实上有证据表明这个过程使用了不具代表性的样本。ETS无意中透露了他们在计算预测错误的公式中发现的GMAT分数的标准差(SD)，以及他们在开发预测模型中使用的GMAT总分数标准差(SD=136.8)与2018-2020年的实际GMAT考生人群(SD=114.7)有显著差异。 |
