2019년 최고의 대학 가치 순위를 매기는 방법

최고의 가치를 찾기 위해 Peterson의 학부 데이터베이스에서 거의 1,200개의 공립 및 사립 4년제 학교에 대한 데이터로 시작한 다음 자체 보고서를 추가합니다. 올해 우리는 목록을 확장하여 400개 학교와 함께 목록을 놓쳤지만 큰 가치를 제공하는 100개 학교를 포함했습니다. 우리는 학업의 질을 기준으로 목록을 좁힙니다. 그런 다음 비용 및 재정 지원 측정을 사용하여 각 학교의 순위를 매깁니다. 품질 기준은 총점의 55%, 비용 기준은 45%를 차지합니다.

2019년 Kiplinger 최고의 대학 가치

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경쟁력

이 범주에는 입학률(입학을 제안한 지원자의 비율)과 수율(입학한 학생 중 등록한 학생의 비율)이 포함됩니다. 첫 번째 숫자는 선택성을 보여주고 두 번째 숫자는 승인된 지원자를 놓고 경쟁할 수 있는 능력을 보여줍니다. 또한 SAT 또는 ACT에서 높은 점수를 받은 신입생의 비율도 고려합니다. 높은 성취는 학업 분위기를 향상시키기 때문입니다.

졸업률

질적 측면에서 본 랭킹은 4년제 졸업률에 가장 큰 비중을 두고 있어 학생들이 예산 범위 내에서 제시간에 학사 학위를 취득할 수 있도록 지원하는 대학에 상을 줍니다.

학위 취득의 이점을 반영하기 위해 4년 이상 걸리더라도 5년 및 6년 졸업률에 대해 소수의 점수를 부여합니다. 재정적으로 도움이 필요한 졸업생을 배출한 학교에 추가 점수를 수여합니다.

학업 지원

신입생 유지율은 2학년에 재학하는 학생의 비율을 나타내며, 이는 해당 대학이 학생들의 학업을 얼마나 성공적으로 유지하고 있는지를 나타냅니다. 교수당 학생 수(교수당 평균 학생 수)는 각 대학이 학문적 사명을 얼마나 잘 수행하고 있는지를 나타내는 또 다른 척도입니다.

비용 및 재정 지원

비용을 평가하기 위해 총 비용(등록금, 수수료, 숙식비, 도서)이 가장 낮은 학교에 가장 높은 점수를 부여합니다. 결합된 순위에서 우리는 공립학교의 주외 비용을 사용하여 사립학교와 완전한 비교를 제공합니다. 공립학교 목록에서 우리는 주 내 비용에 따라 학교의 순위를 매기고 주외 순위에 대해 주외 비용을 별도로 계산합니다. 그런 다음 필요 기반 지원(대출은 아님)을 통해 가격을 낮추는 학교와 필요 기반이 아닌 지원을 통해 가격을 낮추는 학교에 점수를 추가합니다. 우리는 또한 1학년 학생들의 평균 재정 지원 상을 모든 학부생의 평균 재정 지원 상과 비교하여 입학 학생에게 관대한 상을 주지 않고 나중에 줄여주기만 하면 되는 학교를 보상합니다. 일부 학교는 예상되는 가족 기부금과 그들이 제공하는 지원 사이의 격차를 커버하지 못합니다. 도움이 필요한 비율이 가장 높은 학교에 보상을 제공하고, 필요에 기반하지 않은 지원을 받은 도움이 필요한 학생의 비율에 따라 학교에 점수를 부여합니다.

학생 부채

졸업 시 학생의 평균 부채를 최소 수준으로 유지하기에 충분한 재정 지원을 제공하는 학교는 학점을 받을 자격이 있으며 그에 따라 점수를 부여합니다. 우리는 또한 빌리는 학생의 비율을 고려합니다. 숫자가 낮을수록 점수가 좋습니다.

급여 기준

대학에 입학한 후 10년 후 자녀의 월급날이 어떤 모습일지 엿볼 수 있도록 특정 대학에 10년 전에 입학하고 연방 재정 지원을 받은 근로자의 중간 소득을 보여줍니다. 이 수치는 미국 교육부에서 가져온 것입니다. 이 데이터는 근로자가 대학을 졸업했는지 대학원에 진학했는지를 고려하지 않으며, 공학보다 영어를 공부한 사람들 사이의 급여 차이를 반영하지 않습니다. 이러한 한계 때문에 우리는 각 학교의 순위를 계산할 때 급여 수치를 포함하지 않습니다. 그래도 이 정보는 수입 결과를 측정하는 방법과 추정을 위한 출발점을 제공합니다.

추가 및 제외

우리의 순위는 학생 숙소와 함께 광범위한 커리큘럼을 갖춘 전통적인 4년제 학교에 중점을 둡니다. 가치는 높지만 사관학교와 같이 특수하거나 협소한 학업 프로그램에 중점을 둔 학교는 제외됩니다.

순위를 매길 수 없는 학교

사용 가능한 가장 정확하고 완전한 데이터를 제공하기 위한 지속적인 노력의 일환으로 순위 계산에 필요한 모든 데이터를 제공하지 않은 학교는 제외했습니다. 제외 학교 목록을 보려면 여기로 이동하십시오.

Kaitlin Pitsker, Marc A. Wojno 및 David Kuchler가 이 데이터를 컴파일하는 데 도움을 주었습니다.


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