瑜珈社为一群喜爱瑜珈的人所组成， 我们尽可能的提供足够的名额给在台大的同好们练习瑜珈。 但如果预估人数过高，也就是招生人数不足，在场地费，教师费用还是要付的的情况下， 社团就有倒社的可能。 为避免如此，基本上社团会对报名人数作较为保守的预测。 所以多少会有人报不到名。 当报名人数多於招收人数时，社团会倾向将名额留给较为积极参加社团活动的人， 或是未来有可能担任社团干部、为同学服务的人。 基於以上的精神，我们设计了积分系统。 在积分系统中，每个人都可以获得一个值，值越高在志愿分发上，越具有优势。 总分 = 机率(介於1000~9999的乱数值，象徵运气) +积分(单项介於0~3000的值，代表社团参与程度) 积分的算法为: 先找出数个跟社团参与程度可能有关的item (eg.社员大会，报名时间...) 设计报名表，使这些item能从报名表中观察出来。 然後我们找几位认真负责积极的干部组成实验组来填写， 再将实验组的填写结果与母群(所有报名学员)比较作 t-test ， 求E-Value(相关程度，介於0~1)。 若t-test 产生的 E-value < 0.5 ，代表此item与社团参与程度无太大关系， 若 E-value > 0.5 ，则有正相关，积分值assign为 (1 minus E-value)*1000 因为今年是第一次实施，我们只有让报名时间的影响为3000分，其他都小於1000 (报名时间每12个小时为一个时段，在第一段报名得3000，第二段为2700 ..and so on) 可能有人发现，这种设计跟性向测验的设计有点相同，是的! 类似的测验如果公布每个答案对结果的影响，下次测验就无效了， 所以我们无法公布详细的element及计分方式，i am sorry for that..... But 请相信我们对积分公式所做的努力， 是能让对社团活动参与度较高的学员能有较高的优先权的。 但这并非绝对，因为乱数(运气)产生的影响扮演很重要的角色； 例如 : 这次各有一位有参加社员大会或瑜珈讲座的学员没选到课， 但整体看，机率还是有较高的。 --------------------------------------------------------------------- -- ╔══╗ ║台大║ ║瑜珈║ ╚══╝ ...NTUYOGA 之章 --

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