CA Mt San Antonio College vs CA Mt San Jacinto Community College District
CA Mt San Antonio College — CA Mt San Antonio College을(를) 고르세요 — 이 그룹에서 앞섭니다: 비용 및 결과 4 학생 및 캠퍼스 1
그룹명을 눌러 근거 확인 · 점수 산출 방식은 공개되어 있습니다
요약
CA Mt San Antonio College가 49/100으로 승리합니다(CA Mt San Jacinto Community College District 48).
주요 차이: 주내 등록금 (1364 USD/yr vs 1448 USD/yr) · 주외 등록금 (10464 USD/yr vs 12728 USD/yr) · 중간 소득 (10년) (46283 USD vs 38319 USD).
점수는 7개 공개 사양에서 계산됩니다. 누락된 값은 미확인으로 표시되고 카테고리 중앙값으로 대체되며 실측으로 가장하지 않습니다.
한눈에 보기
그룹별 0–100, 카테고리 내 정규화 · 그룹명 누르면 상세로
고르는 방법
CA Mt San Antonio College, 중요한 게…
- 주내 등록금 1364 USD/yr +84 USD/yr vs 1448 USD/yr
- 주외 등록금 10464 USD/yr +2264 USD/yr vs 12728 USD/yr
- 중간 소득 (10년) 46283 USD +7964 USD vs 38319 USD
- $50k 초과 소득 (10년) 61.1 % +9.7 % vs 51.4 %
최저가
저렴한 대안
차이점
5 · 실제로 다른 행만, 행마다 판정
| CA Mt San Antonio College | CA Mt San Jacinto Community College District | 차이점 | |
|---|---|---|---|
| 주내 등록금 | 1364 USD/yr | 1448 USD/yr | CA Mt San Antonio College |
| 주외 등록금 | 10464 USD/yr | 12728 USD/yr | CA Mt San Antonio College |
| 중간 소득 (10년) | 46283 USD | 38319 USD | CA Mt San Antonio College |
| $50k 초과 소득 (10년) | 61.1 % | 51.4 % | CA Mt San Antonio College |
| 학부생 수 | 26140 | 15259 | CA Mt San Antonio College |
전체 스펙
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비용 및 결과4▾
| CA Mt San Antonio College | CA Mt San Jacinto Community College District | |
|---|---|---|
| 주내 등록금 | 1364 USD/yr | 1448 USD/yr |
| 주외 등록금 | 10464 USD/yr | 12728 USD/yr |
| 중간 소득 (10년) | 46283 USD | 38319 USD |
| $50k 초과 소득 (10년) | 61.1 % | 51.4 % |
학생 및 캠퍼스3▾
| CA Mt San Antonio College | CA Mt San Jacinto Community College District | |
|---|---|---|
| 학부생 수 | 26140 | 15259 |
| 캠퍼스 환경 | Suburban | Suburban |
| 설립 유형 | Public | Public |
데이터 출처: College Scorecard
자주 묻는 질문
CA Mt San Antonio College과(와) CA Mt San Jacinto Community College District 중 무엇이 더 좋나요?
CA Mt San Antonio College가 49 대 48로 근소하게 앞섭니다, 비용 및 결과, 학생 및 캠퍼스에서 앞섭니다.
주요 차이점은 무엇인가요?
주요 차이: 주내 등록금 (1364 USD/yr vs 1448 USD/yr) · 주외 등록금 (10464 USD/yr vs 12728 USD/yr) · 중간 소득 (10년) (46283 USD vs 38319 USD).
점수는 어떻게 계산되나요?
7개 공개 사양을 카테고리 내에서 정규화하고 그룹별 가중치로 0–100점을 매깁니다. 누락 데이터는 동일 사양 모델에서 상속하거나 카테고리 중앙값으로 대체하므로 사양이 적은 제품이 유리해지지 않습니다. 방법론은 공개되어 있습니다.