每年，美国各高校都会公布其录取学生的GPA数据。这些年，不仅标化成绩水涨船高，GPA也开始飞
速膨胀，甚至因为加权GPA的存在，4.0已经限制不住GPA了，GPA简直上不封顶……
GPA究竟有多重要，要多高的GPA才能有学上？今天，我们就来看看吧！
五花八门的统计方式
Common Data Set要求美国高校以统一格式提供招生与入学数据，其中包括实际入学学生的平均GPA，
各类择校指南、排行榜以及众多升学顾问所引用的数据，均源自于此。
随意选取其中三所学校关于2024年秋季入学新生群体的数据：北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC）报
告称，97%的新生高中GPA达到4.0；斯坦福大学报告的比例为73.3%；哈佛大学则为72.4%。仅从表
面数据看，似乎UNC录取的学生群体比斯坦福更优秀，而斯坦福则略胜哈佛一筹。
同一份表格还要求各校提供该届新生的平均GPA：UNC报告的平均分为4.49，哈佛为4.21，斯坦福为
3.94。很明显，前两个数值在常规的“未加权4.0分制”下是不可能出现的，而斯坦福的数据看上去用
的是未加权4.0分制。从这个例子中不难看出，即便Common Data Set要求以统一格式提供数据，大
学在计算成绩时采用了不同的标准，这种差异普遍存在。
联合学院（Union College）的案例更凸显了这一问题，该校提交的报告显示班级平均分为91分（显
然是基于100分制的数值），同时又按标准的4.0分制列出了GPA分布情况，其中14%的学生GPA达到
4.0。石溪大学（Stony Brook）的做法如出一辙，既公布了92.91的平均分，又列出了基于4.0分制的
分布数据。就算是一所学校，在两项数据的统计方式上也存在分歧。
因此，如果某所大学公布的班级平均分超过4.0，这表明其统计方式并非简单的未加权计分，但这并不
意味着其分数分布也是加权的；同理，低于4.0的平均分也不能反证其未采用加权制，因为在加权评分
体系下，平均分完全可能只有3.8。
此外，有不少顶尖的大学甚至不公布数据，布朗大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、达特茅斯学院、
杜克大学、麻省理工学院和耶鲁大学都没有公布。文理学院中，威廉姆斯学院、阿默斯特学院、鲍登
学院、卡尔顿学院、克莱蒙特·麦肯纳学院、格林内尔学院和汉密尔顿学院也是如此。造成这种情况
的原因可能有多种，但各校并未说明具体原因。
GPA膨胀上天
在报告了数据的学校中，可以看到平均分普遍很高，而且低分段的比例很低。
将同一所学校在五年间的各项数据进行纵向对比，可以消除一些干扰因素。不过，这种方法同样无法
证实学校在统计成绩时始终采用相同的标准，下文提到的两个案例恰好说明了这一点。
在上图所呈现的数据中，降幅最大的两所学校的情况最具启示意义。范德堡大学报告称，其2019-20
学年新生中GPA为4.0者的比例为76.5%，而2024-25学年降至35.9%；与此同时，该校新生的平均
GPA几乎没有变化，仅从3.84微升至3.89。休斯顿大学报告的相应比例则从38.8%骤降至2.8%，平均
GPA也从3.73降至3.49。顶尖成绩段（GPA 4.0）学生占比出现大幅波动（达40个百分点），而平均
GPA却基本保持不变，这种现象很难仅仅归因于入学学生群体的简单更替。
这两所学校均未说明其年度数据具体的统计方式，因此无法仅凭现有数据确定成因，这便是GPA数据
的局限所在。顶尖成绩段学生的占比与班级平均GPA可能会出现背离走势；若不了解高校具体的计算
方法，便无法断定其背后的原因。因此，在解读数据时，不必太关注一所学校的具体数据，统计方法
和标准的不同可能会严重影响结果。
此外，还有一个普遍观念是，平均GPA越高或GPA 4.0以上占比越高的学校，越难录取，但从下图中不
难看出，这种判断方法并完全不适用，这两者之间不存在很强的线性关系。
阿拉巴马大学（University of Alabama）的录取率为76.7%，报告称其42.0%的新生GPA为4.0；戴维
森学院（Davidson College）录取率为13.4%，该比例为40.6%；阿拉巴马大学伯明翰分校
（Alabama at Birmingham）录取率为88.2%，该比例为41.2%。这三所院校的录取率跨度高达75个
百分点，但其新生中GPA为4.0的学生比例却几乎相同。
不过，这些新生群体的其他特征确实存在差异。戴维森学院报告称73.4%的学生GPA在3.75或以上，
而阿拉巴马大学和伯明翰分校的这一比例分别为61.0%和58.2%。顶尖水平的指标趋于一致，而分布
的其他部分则不然；这充分说明，与其只看某个主要数据，不如了解整个分布。荣誉项目和基于优异
表现的奖学金招生策略或许能解释为何一些录取门槛较低的学校能招收到如此多GPA为4.0的学生，尽
管现有数据并未直接证实这一点。
此外，还有一个经常被忽略的统计学问题，大学报告的这些数据通常不覆盖所有的新生。如果某所大
学仅报告了部分学生的GPA，那么其公布的分布情况可能无法准确反映整个新生群体的状况。在披露
了这一覆盖比例的申报材料中，该比例从许多学校的100%到维拉诺瓦大学的16.4%不等。基于六分之
一新生群体构建的分布数据，与涵盖几乎所有新生的数据所回答的问题截然不同。
同时，这些分布情况反映的是已入学学生，而非获录取学生的情况。它们描绘的是学生最终选定去向
后实际入学的群体特征，而非申请人必须达到的录取门槛，这些数据无法区分这两类群体。
而且，Common Data Set的数据区间划分较为粗略。3.75至3.99被归为同一区间，因此GPA为3.76和
3.99的学生看起来并无区别。
写在最后&资料领取方式
因此，在参考GPA的数据时，要首先注意统计的是加权GPA还是未加权GPA。如果平均 GPA超过 4.0，
说明该校的统计方式并非基于标准的未加权评分体系，这样的数据可能参考价值就不是很大了。
此外，请摒弃一种观念：GPA 达到4.0 的学生比例高，就意味着录取难度大。阿拉巴马大学和戴维森
学院录取的学生群体中，GPA 达到 4.0 的学生比例几乎相同，但两校的录取率却相差近六倍。
GPA 达到 4.0 的学生比例上升所传达的信息是，在许多大学，对于已入学的学生而言，拥有完美的
GPA 已是常态。但这并不能告诉你，招生官在评估时是如何权衡 GPA 与课程难度、标化考试成绩、
申请文书、推荐信或课外活动等因素的，只能说尽量维持一个好的GPA，其余的还是其余。
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