下拉功能表「準確度分析」之後選擇「分數群分析」，即可進入該畫面。

於「志願卡」裡選擇一學系，然後按 [ 落點準確度分析 ] 按鍵。

出現落點準確度分析完成的對話框之後，再按 [ 顯示結果 ] 按鍵，即出現下圖。

按「預測錄取結果落榜」同一列的[ 顯示分數群 ] 按鍵，隨即出現底下的畫面。

對台大資訊管理學系，本系統「範本分數群」裡有40人屬於「預測錄取結果落榜」，

從這個畫面可以查詢這些人的各科分數，資料係依照「預測差距絕對值」從高到低排列。

使用者可能想知道，「預測差距相近但結果不同」的考生的各科分數。

譬如我們點選預測差距 7.27，然後按[ 顯示預測差距相近但結果不同的分數群 ] 按鍵，隨即出現底下的畫面。

前一頁資料是「預測錄取結果落榜」的分數群，那麼這一頁資料就是「預測錄取結果錄取」的分數群。

使用者可能要納悶，需要這麼複雜的功能呢？這些原始資料有什麼用處嗎？

我們假設使用者可以如此運用這些原始資料：

(一)

使用者對台大資訊管理學系的預測差距為 7.27，本系統預測他對台大資訊管理學系為錄取。

但是他想知道自己有沒有可能屬於「預測錄取結果落榜」的一群，

查「從類別填志願」 「資訊管理、電子商務管理、資訊軟體」臺大資訊管理學系的「飲恨區間」，

發現預測差距 9.83 以下者都有可能落榜，可見自己有危險。

(二)

於是進入「分數群分析」畫面讓「範本分數群」對台大資訊管理學系做落點準確度分析

等結果出來後，按「預測錄取結果落榜」同一列的[ 顯示分數群 ] 按鍵，

果然找到預測差距為 7.27 者的各科分數。

觀察這些預測差距在 7.27 上下者的各科分數，目的是找尋他們之所以列入「預測錄取結果落榜」的共同特徵。

有沒有可能他們的某一科或某兩科比較不理想，導致他們預測錄取結果落榜。

(三)

點選預測差距 7.27，然後按[ 顯示預測差距相近但結果不同的分數群 ] 按鍵，

可以發現「預測錄取結果錄取」者的分數群，這些預測差距同樣在 7.27上下者，

他們為什麼能夠「預測錄取結果錄取」，他們的各科分數有沒有什麼共同的特徵？

(四)

使用者思考一下，自己的各科分數，具備「預測錄取結果落榜」的共同特徵，

還是「預測錄取結果錄取」的共同特徵？

類似的思維和操作過程，也可以應用在預測落榜的情況。

注意，「範本分數群」裡的分數來自少數幾所明星高中

所以本功能較適用於分數中上以上的考生