AP Statistics FRQ Task Verbs — College Board 공식 정의

Identify / Indicate / Circle FRQ에 가장 자주 등장 "What is?" "Which?"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Identify/Indicate/Circle: Indicate or provide information about a specified topic in words or by circling, shading, or marking given information, without elaboration or explanation. Also phrased as 'What is?' or 'Which?'"

"식별·표시·동그라미 치기. 지정된 주제에 대한 정보를 설명이나 부연 없이 말로 또는 동그라미·음영·표시로 제시한다. 'What is?' 또는 'Which?' 형태로도 출제됨."

🎯 점수 받는 핵심

단답이 정답 — 한 단어, 한 문장, 또는 표시 하나로 충분
"왜냐하면"·"because" 추가 불필요 (시간 낭비)
그래프 위에 동그라미·음영 표시인 경우 — 정확한 위치만 핵심
What/Which/Who로 시작하는 문제도 모두 Identify로 분류

✓ 점수 받는 답

문제: "Identify the explanatory variable in this study."

답: "The amount of caffeine (in mg) consumed by each subject."

→ 단답으로 끝. 1점.

✗ 시간 낭비

"이 연구에서 설명변수는 카페인 양인데, ~~왜냐하면 연구자가 이 변수를 조작했고, 결과변수인 반응시간에 영향을 주는지 보려 했기 때문에...~~ caffeine amount가 explanatory."

→ 정답이지만 시간 4배 소비. Q1당 13분 룰 위반.

⚠️ 빈출 감점 "Identify the population"인데 "the people who took the survey" 같이 표본(sample)을 답하면 0점. 모집단(population) = 연구 결과를 일반화하려는 전체 집단 — "all adults in the city" 같이 명확히.

State 가설·결론에서 핵심 "State the hypotheses" "State a conclusion"

📖 CED 정의 (Identify 계열로 분류) + AP Scoring 관행

참고 — CED p.239의 Identify 정의 (verbatim)

"Identify/Indicate/Circle: Indicate or provide information about a specified topic in words or by circling, shading, or marking given information, without elaboration or explanation. Also phrased as 'What is?' or 'Which?'"

AP Stat FRQ 채점 관행: "State"가 가설(H₀, H_a)이나 결론에 사용될 때는 위 Identify 정의를 따르되, (1) H₀와 H_a 둘 다, (2) 모수(parameter, 예: μ, p)를, (3) 맥락(in context) 안에서 정의해야 점수 인정.

🎯 점수 받는 핵심

가설: H₀와 H_a 둘 다 (한 쪽만 쓰면 부분점) + parameter 명시 (μ, p, μ₁−μ₂, p₁−p₂, β)
결론: Reject / Fail to reject H₀ + in context + α 또는 P-value 비교 명시
Parameter 정의는 "the true mean ___ of all ___" 또는 "the proportion of all ___ who ___" 형태
Statistic ≠ Parameter: x̄, p̂는 모수가 아님 — 가설에 등장 금지

✓ 점수 받는 답 (One-mean test)

H₀: μ = 65   H_a: μ > 65

where μ = the true mean
resting heart rate (in bpm) of
all HAFS students.

→ 양쪽 가설 + 모수 + 단위 + 모집단. 1점.

✗ 빈출 0점 형태

H₀: x̄ = 65
H_a: x̄ > 65

→ Statistic을 가설에 사용 → 자동 0점. x̄는 표본통계량.

H₀: μ = 65, H_a: μ ≠ 65

→ 모수 정의 (in context) 누락 → -1점.

⚠️ 빈출 감점 두 비율·두 평균 비교일 때 부호 방향 실수 빈번. "Is method A better than method B?" → H_a: p_A − p_B > 0 (또는 p_A > p_B). "better"의 방향을 문제에서 정확히 읽고 첨자 순서를 일관성 있게.

Describe 분포·산점도 단골 "Describe the distribution" "Describe the association"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Describe: Provide the relevant characteristics of representations, distributions, or methods."

"기술. 표현·분포·방법의 관련 특성을 제시한다."

🎯 점수 받는 핵심

분포(One-Variable) 기술 — SOCS 4요소 모두 + in context

Shape: 좌·우대칭 / right-skewed / left-skewed / 봉우리 수 (unimodal/bimodal)
Outliers: 있으면 값 명시, 없으면 "no apparent outliers"
Center: 대칭이면 mean, 치우치거나 outlier 있으면 median + 수치
Spread: 대칭이면 SD, 치우치면 IQR 또는 range + 수치
모든 4가지를 변수의 맥락(context) 안에서 — "the distribution of resting heart rates of HAFS students"

산점도(Two-Variable) 기술 — DUFS 4요소

Direction: positive / negative
Unusual features: outliers, clusters, gaps
Form: linear / curved / non-linear
Strength: strong / moderate / weak

✓ SOCS 만점 답안

"The distribution of resting heart rates is roughly symmetric and unimodal. There are no apparent outliers. The mean resting heart rate is approximately 72 bpm, and the standard deviation is approximately 8 bpm."

→ Shape ✓ Outliers ✓ Center ✓ Spread ✓ Context ✓. 만점.

✗ 빈출 감점

"The distribution is symmetric with mean 72."

→ Outlier 언급 없음, Spread 없음, "of what?" 맥락 없음. 4점 중 1~2점만.

"It is skewed right and the average is 72 with SD 8."

→ 오른쪽 치우침인데 평균·SD 사용 → 자동 -1점 (median/IQR 써야).

⚠️ 빈출 감점 "Compare"가 아니라 "Describe"인데 두 분포를 비교하면 점수 안 나옴. "Describe the distribution of group A" → A만, "Compare the distributions" → A와 B 둘 다 + 비교어("higher than", "more variable than") 필수.

Compare 비교어 누락 = 0점 "similarities and/or differences"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Compare: Provide a description or explanation of similarities and/or differences."

"비교. 유사점 및/또는 차이점에 대한 기술이나 설명을 제시한다."

🎯 점수 받는 핵심

비교어(comparative words) 필수: "higher than", "lower than", "greater than", "more variable than", "less skewed than"
두 분포 SOCS 둘 다 언급 + 같은 차원에서 직접 비교
"Group A has mean 5 and Group B has mean 7" → 0점 (단순 나열, 비교 아님)
"Group A has a lower mean than Group B (5 vs 7)" → 1점 (비교어 + 수치)

✓ 점수 받는 비교문

"The distribution of method A is more right-skewed than method B, which is roughly symmetric. The median of A (12) is higher than the median of B (8). The IQR of A (6) is larger than the IQR of B (3), indicating method A has greater variability."

→ Shape, Center, Spread 모두 비교어 사용. 만점.

✗ 단순 나열 (0점)

"Method A is right-skewed with median 12 and IQR 6. Method B is symmetric with median 8 and IQR 3."

→ 정보는 있지만 비교어가 하나도 없음. AP rubric: "Comparing requires explicit comparative language" → 0점.

⚠️ 빈출 감점 "Compare the contexts" — boxplot 두 개를 비교할 때 outlier 언급 잊기 쉬움. "Method B has an outlier at 25, while Method A has none" 처럼 차이점 명시. 그리고 비교는 항상 같은 측정값끼리 (median vs median, IQR vs IQR — 절대 mean vs median 비교 X).

Calculate work 누락 = 0점 "Find" "How many?" "What is?" "How likely?"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Calculate: Perform mathematical steps to arrive at a final answer (e.g., algebraic expressions or diagrams with properly substituted numbers and correct labeling). Calculate tasks are also phrased with 'Find' or interrogatory questions such as 'How many?', 'What is?', 'What values?', 'How likely?', or 'How often?'"

"계산. 최종 답에 도달하기 위해 수학적 단계를 수행한다 (예: 대수식 또는 숫자가 올바르게 대입되고 정확히 라벨링된 도식). 'Find' 또는 'How many?', 'What is?', 'What values?', 'How likely?', 'How often?' 형태로도 출제됨."

🎯 점수 받는 핵심

풀이 과정(work) 필수 — 답만 쓰면 정답이라도 0점 또는 부분점
공식 → 수치 대입 → 계산 결과 → 단위 순서
계산기로 구한 값은 "using normalcdf(...)" 또는 "using 1-Var Stats" 명시 — "검정통계량과 입력값을 보여주기"
z, t, χ², F 검정통계량은 분자/분모를 풀어서 표시: t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)

✓ 점수 받는 답

문제: "Calculate the test statistic and the P-value."

t = (x̄ − μ₀) / (s/√n)
  = (74.2 − 72) / (8/√40)
  = 2.2 / 1.265
  = 1.74

P-value = P(t > 1.74), df = 39
        = 0.0449
(using tcdf(1.74, 99, 39))

→ 공식 + 대입 + 계산 + 결과 + 계산기 함수 명시. 2점.

✗ work 누락

t = 1.74
P-value = 0.0449

→ 답이 정답이라도 대입 과정 없음 → 0점 또는 부분점만. CED 원문: "with properly substituted numbers" 위반.

⚠️ 빈출 감점 P-value의 단·양측 실수. H_a: μ > 65 → 우측 단측 (one-tailed) — calculator의 tcdf 상한을 큰 값으로. H_a: μ ≠ 65 → 양측 — 2 × P(t > |obs|) 잊지 말 것. 표본비율 신뢰구간은 p̂ ± z*·√(p̂(1−p̂)/n) — 학생들이 부호와 곱셈 순서를 자주 헷갈림.

Construct / Complete 그래프·표 라벨 필수 "Draw a histogram" "Complete the table"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Construct/Complete: Represent data in graphical or numerical form."

"구성·완성. 데이터를 그래프나 수치 형태로 표현한다."

🎯 점수 받는 핵심

축 라벨 + 축 단위 + 축 척도(scale) 모두 필수
막대 정확한 높이 / 점 정확한 위치 — 자 사용 권장
제목(title)이 명시되면 변수와 모집단 둘 다
Boxplot: 5-number summary (min, Q1, median, Q3, max) + outlier 점 표시 (있으면)
Histogram: bin width 일정, 0부터 시작 또는 break 표시
Table 완성: 행/열 라벨 일관, 합계(marginal totals) 정확

✓ Boxplot 만점

X축: Resting heart rate (bpm), scale 50–100 ✓
Box: Q1=68, median=72, Q3=78 정확 ✓
Whisker: min=58 (≥ Q1−1.5·IQR이므로 OK)
Outlier: 100 위치에 점 별도 표시 ✓

✗ 빈출 감점

축 라벨 누락 ("HR" 만 적음 — 단위 X) → -1점
Outlier를 whisker 안에 포함시킴 → 정의 위반 -1점
척도 불균등 (50, 60, 100, 200 식의 불연속) → -1점

⚠️ 빈출 감점 이원분할표(two-way table) 완성 시 marginal total과 grand total을 안 채우면 후속 χ²·확률 문제 연쇄 0점. 항상 행 합계, 열 합계, 전체 합계를 모두 채워라.

Determine 결론 + 근거 "Do the data support?" "Is there evidence?" "Which is better?" "Can it be assumed?"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Determine: Apply an appropriate definition or perform calculations to identify values, intervals, or solutions. Determine tasks are also phrased with interrogatory questions such as 'Do the data support?', 'Do the data provide?', 'Is there evidence?', 'Which is better?', 'Does your answer match?', or 'Can it be assumed?'"

"판단·결정. 적절한 정의를 적용하거나 계산을 수행하여 값·구간·해를 식별한다. 'Do the data support?', 'Do the data provide?', 'Is there evidence?', 'Which is better?', 'Does your answer match?', 'Can it be assumed?' 형태로도 출제됨."

🎯 점수 받는 핵심

결론(yes/no/which) + 근거(수치 또는 정의) 둘 다 필수
"Do the data support?" → 가설검정의 결론 형태로 답변 (P-value vs α)
"Which is better?" → 비교 기준을 먼저 명시 후 판단
"Can it be assumed?" → 조건(condition) 점검이 본질 — Verify와 거의 동일

✓ "Do the data support?" 답안

"Yes, the data support the claim that the mean resting heart rate is greater than 72 bpm. Since P-value = 0.045 < α = 0.05, we reject H₀ and conclude there is convincing evidence at the 0.05 level."

→ 결론(yes) + 정량 근거(P-value vs α) + 맥락. 만점.

✗ 결론만 (감점)

"Yes, the data support the claim."

→ 근거 없음. -1~-2점.

"P-value = 0.045."

→ 근거만 있고 결론(yes/no) 없음. -1점.

⚠️ 빈출 감점 "Determine which sampling method is better" — "random sampling is better" 만 쓰면 0점. 왜 better인지 통계적 이유 필수: "simple random sampling reduces selection bias and produces a sample more likely to be representative of the population" 같이.

Interpret "in context" 누락 = 감점 "Interpret the slope" "Interpret the CI" "Interpret the P-value"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Interpret: Describe the connection between a mathematical expression, representation, or solution and its meaning within the realistic context of a problem, sometimes including consideration of units."

"해석. 수학적 표현·표현물·해와 그 의미 사이의 연결을 문제의 현실적 맥락 안에서 기술하며, 때로는 단위까지 고려한다."

🎯 점수 받는 핵심 (정해진 템플릿)

① 신뢰구간 해석 (Interpret the CI)

"We are __% confident that the interval from __ to __
captures the true [parameter, in context, with units]."

예: "We are 95% confident that the interval from 70.1 to 76.3 bpm
    captures the true mean resting heart rate of all HAFS students."

② 신뢰수준 해석 (Interpret the confidence level)

"If we were to take many random samples of the same size and
construct a __% confidence interval from each, about __% of those
intervals would capture the true [parameter, in context]."

③ P-value 해석 (Interpret the P-value)

"Assuming H₀ is true (i.e., [μ = ___, in context]), the probability
of observing a sample [statistic] as extreme as or more extreme
than the one observed is [P-value]."

④ Slope 해석 (Interpret slope b)

"For each additional [1 unit of x, in context], the predicted
[y, in context] increases/decreases by [b] [units of y]."

✓ CI 해석 만점

"We are 95% confident that the interval from 70.1 to 76.3 bpm captures the true mean resting heart rate of all HAFS students."

→ 신뢰수준 + 구간 + 단위 + 모수 + 모집단(in context). 만점.

✗ 자동 0점되는 흔한 실수

"There is a 95% probability that μ is between 70.1 and 76.3."

→ "probability that μ" = 자동 0점. μ는 고정값이지 확률변수가 아님. "capture"라는 단어 필수.

"95% of HAFS students have heart rates between 70.1 and 76.3."

→ 모수(평균)와 개체값을 혼동 → 자동 0점.

⚠️ 빈출 감점 — Interpret는 매년 1순위 감점 P-value 해석에서 "P-value is the probability that H₀ is true" → 자동 0점. 정확히 "assuming H₀ is true, the probability of observing data as extreme as ours" 형태여야 함. Slope 해석에서 "y increases by b" → "predicted y" 빠지면 -1점.

Explain 인과·근거 사슬 "Give a reason for..."

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Explain: Provide information about how or why a relationship, process, pattern, position, situation, or outcome occurs, using evidence and/or reasoning to support or qualify a claim. 'Explain' tasks may also be phrased as 'Give a reason for . . . .'"

"설명. 관계·과정·패턴·위치·상황·결과가 어떻게 또는 왜 발생하는지에 대한 정보를 증거 및/또는 논리를 사용해 주장(claim)을 뒷받침하거나 한정하며 제시한다. 'Give a reason for...' 형태로도 출제됨."

🎯 점수 받는 핵심

"~ 때문에 ~이다" 인과 사슬 필수 — 최소 2단계 논리
증거(evidence) = 수치, 통계량, 그래프 특성, 정의
논리(reasoning) = 통계적 원리(기각 기준, 표본분포 성질, 무작위화 효과 등)
단답이면 0점 — Identify와 같이 묶여 나오면 둘 다 만족시켜야 함

✓ "Explain why randomization matters" 답안

"Random assignment of subjects to groups is important because it tends to balance both known and unknown confounding variables across the treatment and control groups, so any observed difference in mean outcomes can be attributed to the treatment rather than to lurking variables."

→ "because + so" 인과 사슬 + 통계적 원리. 만점.

✗ 단답 0점

"Random assignment makes the experiment fair."

→ "fair"라는 표현은 통계 용어 아님. 메커니즘(confounding 균형) 없음. 0점.

⚠️ 빈출 감점 "Explain why this is/isn't a valid sample" — bias의 종류(selection, response, nonresponse, voluntary)를 구체적으로 명시. "not random"만 쓰면 부족. "This is a voluntary response sample, so people with strong opinions are more likely to respond, leading to bias" 같이 메커니즘까지.

Justify 통계적 근거 필수 + Q6 단골 "Justify your answer" "Justify your conclusion"

📖 College Board 공식 정의

CED 원문 (p.239)

"Justify: Provide evidence to support, qualify, or defend a claim and/or provide statistical reasoning to explain how that evidence supports or qualifies the claim."

"정당화. 주장(claim)을 뒷받침·한정·옹호하기 위한 증거를 제시하고/또는 그 증거가 어떻게 주장을 뒷받침하거나 한정하는지 설명하기 위한 통계적 논리를 제시한다."

🎯 점수 받는 핵심 (Explain보다 한 단계 더 엄격)

주장(claim) + 증거(evidence) + 통계적 논리(statistical reasoning) 3요소
"통계적 논리" = 단순 상식이 아니라 통계 이론·정의·법칙 (정규성, CLT, 무작위화, P-value 정의 등)
P-value < α / P-value > α를 명시해 reject/fail to reject를 결정짓기
Q6 (Investigative Task)에서 "justify"가 점수의 60% 이상 차지

✓ "Justify the use of t-procedure" 답안

"The t-procedure is appropriate. (1) The data come from a random sample, satisfying the independence/randomness condition. (2) The sample size is n=40 ≥ 30, so by the Central Limit Theorem, the sampling distribution of x̄ is approximately normal. (3) The sample is <10% of the population of all HAFS students, satisfying the 10% condition for independence."

→ Claim + 3개 조건 각각에 대한 evidence + statistical reasoning. 만점.

✗ Justify ≠ Explain (감점)

"It's appropriate because we have enough data."

→ 통계적 논리 없음. 조건 명시 X. 0점.

"Random + n≥30 + independent."

→ 키워드만 나열, "어떻게 충족되는지(how)"의 evidence 없음 → 부분점만.

⚠️ 빈출 감점 — Q6 1순위 Q6에서 "Based on the simulation, do you have convincing evidence that...?" → "convincing evidence"는 AP 공식 표현. "The simulated proportion of samples giving a result as extreme as ours is __, which is small, so there is convincing evidence..." 형태. "strong evidence", "good evidence"는 감점, 정확히 "convincing"을 써라.

Skill 1: Selecting Statistical Methods	15–23%
Skill 2: Data Analysis	15–23%
Skill 3: Using Probability and Simulation	30–40%
Skill 4: Statistical Argumentation	25–35%

U1 Exploring One-Variable Data	15–23%
U2 Exploring Two-Variable Data	5–7%
U3 Collecting Data	12–15%
U4 Probability·Random Var.·Distrib.	10–20%
U5 Sampling Distributions	7–12%
U6 Inference: Proportions	12–15%
U7 Inference: Means	10–18%
U8 Inference: Chi-Square	2–5%
U9 Inference: Slopes	2–5%

Task Verb	한국어	핵심 행동	0점되는 실수
Identify / Indicate / Circle	식별·표시	단답. 설명 X.	(없음 — 길게 써도 점수)
State	제시 (가설·결론)	H₀, H_a 둘 다 + parameter in context	x̄, p̂ 같은 statistic 사용 → 0점
Describe	기술 (분포·산점도)	SOCS 4요소 (또는 DUFS) + context	요소 누락, 비교어 X, "of what?" 없음
Compare	비교	비교어("higher than" 등) + 양쪽 SOCS	비교어 0개 = 0점 (단순 나열)
Calculate	계산	공식 + 대입 + 답 + 단위	work 없으면 0점
Construct / Complete	그래프·표 작성	축·라벨·단위·척도·outlier	축 라벨 누락, 척도 불균등
Determine	판단·결정	결론 + 수치 근거 (P-value vs α)	결론만 또는 근거만
Interpret	해석	정해진 템플릿 + in context + units	"probability that μ" = 자동 0점
Explain	설명	"because + so" 인과 사슬	단답 시 0점
Justify	정당화	Claim + Evidence + Stat. Reasoning	키워드만 나열, "convincing" 누락

#	실수	잘못된 예	옳은 형태
1	Statistic을 가설에 사용	H₀: x̄ = 65	H₀: μ = 65 (parameter)
2	"probability that μ" 사용	"95% probability μ is in (70, 76)"	"95% confident the interval captures μ"
3	P-value 해석 오류	"P-value = probability H₀ is true"	"Assuming H₀ true, prob. of data as extreme..."
4	비교어 누락	"A: median 12, B: median 8"	"A의 median은 B보다 높다 (12 vs 8)"
5	SOCS 요소 누락	"Symmetric, mean=72"	Shape + Outliers + Center + Spread + context
6	치우친 분포에 mean·SD 사용	"Right-skewed, mean=12, SD=4"	"Right-skewed, median=10, IQR=6"
7	"convincing evidence" 누락	"There is strong/good evidence..."	"There is convincing evidence..."

순서	자료	용도
1	📝 Task Verbs (지금 이 자료)	FRQ 답안 형태 — 30분 정독
2	📋 AP Stat 치트시트	공식·정의·조건 1쪽 압축본 — 20분
3	📊 FRQ 채점 가이드	실제 rubric 분석 — 30분
4	✍️ FRQ 작문 드릴	Interpret·Justify 템플릿 손에 익히기 — 40분
5	🧪 Q6 Investigative Task 트레이너	가장 어려운 Q6 (25분) 대비 — 60분
6	🎓 AP Stat Mastery	전 단원 통합 학습툴 (있으면)

📊 AP Stat FRQ Task Verbs (정연이용 · D-5 정독)

FRQ Task Verbs — 10개 정확한 의미

🧪 시험 구조 — 2026 AP Stat Exam (May 7, PM)

📊 CED Skill·Unit별 출제 비율 (시험 가중치)

🛠️ Skill Categories (MC 비중)

📚 Units (MC 비중)

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 CED 정의 (Identify 계열로 분류) + AP Scoring 관행

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심 (정해진 템플릿)

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심

📖 College Board 공식 정의

🎯 점수 받는 핵심 (Explain보다 한 단계 더 엄격)

📋 10개 Task Verb 요약 카드 (시험 직전 1분 정독)

🥇 한국 학생 빈출 감점 Top 7

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