2026 수능 물리학1 예측

안녕하십니까 26수능 물1 등급컷, 만점 표준점수, 백분위를 예측해보려 하는

오르비 '구름정원' 입니다.

먼저 도수분포 하루 전에 이런 글을 올리게 되니 기분이 묘하네요; 

서론은 줄이고 본론으로 가보겠습니다.

이번 물리1 같은 경우에는 난이도는 22수능 물1에 비견되고 있는 상황이고

1컷 45, 만표 70, 만백 100이 유력한 상황입니다.

이에 대한 제 생각을 정답률 분석과 함께 올려보려 합니다.

정답률은 ebsi, 메가스터디 두 자료를 참고할 것인데 두 자료 모두에 대한 분석과 더불어,

상대적으로 ebsi는 중하위권이, 메가스터디는 상위권의 표본이 많이 반영된 것을 고려해

만표 예측은 ebsi의 분석에 더 가중치를

만점자 수 예측은 메가스터디 분석에 더 가중치를

1컷 예측은 두 분석의 중간 정도로

산출해보고자 합니다.

먼저 아래는 ebsi 기준 22~26수능 물리학1의 오답률 및 관련 통계입니다. 숫자는 오답률의 퍼센트(%), 괄호 안 숫자는 배점을 의미합니다. 연도 배열은 올해 수능과 유사할 것으로 예상되는 순으로 배치했습니다.

전반적으로 ebsi의 오답률을 살펴보았을 때는, 최상위 오답률이 22수능과 비슷함을 확인할 수 있습니다. 22수능은 1컷 43, 만점자 0.17%, 만표 72점의 초고난도 시험이었기에, 이번 시험의 난이도를 체감할 수 있습니다. 22수능과 비교할 때 최상위 3문항의 오답률은 거의 유사하고, 4~7등의 오답률은 조금 낮고, 그 이후 오답률은 조금 높은 것을 확인할 수 있습니다. 1등급컷과 만점자 수는 하위 오답률보다 상위 오답률에 더 영향을 많이 받는다는 점을 고려하면, 22수능보다 만점자 수가 조금 더 많고, 1컷은 조금 더 낮을 것으로 예상이 됩니다. 한편, 만표의 경우에는 단순히 정답률만으로 추측하기에는 한계가 있습니다. 이는 뒤에서 더 자세히 다루어보겠습니다.

다음으로, 메가스터디 기준 22~26수능 물리학1의 오답률 및 관련 통계입니다. 숫자는 정답률의 퍼센트(%)를 의미합니다.

메가스터디 정답률 자료의 경우에는 ebsi와는 조금 다른 양상을 보이고 있습니다. 우선, 22수능 물리학1에 비해 상위 정답률이 확연히 더 높음을 확인할 수 있습니다. 오히려, 24수능, 23수능 물리학1과 비교가 가능해지는데, 최상위 정답률은 26수능의 경우가 더 낮지만, 하위 정답률로 갈수록 비슷해지거나 오히려 더 높음을 확인할 수 있습니다. 

ebsi의 자료와 메가스터디의 자료에서 이렇게 차이가 나는 이유에 대해 고민해보자면 

1. 표본의 차이

2. 표본 변화의 차이

가 있을 수 있겠습니다.

1.의 경우, ebsi 표본 학생들의 평균 수준, 분포와 메가스터디 표본 학생들의 평균 수준, 분포의 차이로 인해 이러한 결과가 발생했을 수 있습니다. 앞서 언급했듯, 메가스터디 표본 학생들의 평균 실력이 더 높다 가정했을 때, 26수능이 22수능보다 상위권에게는 쉬웠지만 중하위권에게는 까다로웠다면, 위와 같은 현상을 설명할 수 있습니다.

2.의 경우 두 자료의 표본 학생들의 평균 수준 변화의 차이로 인해 이러한 결과가 발생했을 수 있습니다. 22수능 때의 메가스터디 표본 학생들보다 26수능 때의 메가스터디 표본 학생들의 실력이 높고, 이러한 변화가 ebsi에 비해 뚜렷하다면, 위와 같은 결과가 나타날 수 있습니다.

두 경우 중 어느 경우가 더 합당한지는 알기 어렵습니다. 물론, 두 경우 모두 아닌 경우도 가능합니다. 이러한 점은 정답률의 단순한 분포만을 가지고 등급컷, 만표, 만백 등을 정확하게 추정하는 데에는 한계가 있음을 역설적으로 보여줍니다.

그럼에도, 두 요인을 어느 정도 염두에 두고 분석을 한다면, 유의미한 자료를 도출해낼 수 있습니다.

우선 이번 수능 물리1의 만점자 수의 경우에는

ebsi에서는 22수능과 오답률이 비슷하거나 조금 더 높으므로 0.3~0.4%

메가스터디에서는 22수능보다 정답률이 확연하게 높고, 23/24수능보다 정답률이 조금 더 낮으므로 0.9~1%

로 추정하겠습니다.

두 분석의 차이가 크지만, 처음 언급했듯 만점자 비율은 메가스터디에서의 분석에 조금 더 가중치를 두기로 했으므로, 

전체 만점자 수는 0.7~0.8%로 예상하겠습니다.

여담으로 메가스터디에서 만점자 비율을 측정할 때는 제가 고안한 계산식을 참조했습니다. 만점자 비율의 경우 초고난도 문항에 영향을 많이 받고, 난도가 낮은 문항의 영향은 거의 받지 않으므로

(정답률*2) 값을 정답률 50퍼센트 이하 문항들에 대해 모두 곱해 값을 도출하였습니다.

예를 들면, 26수능에서의 값은 (0.17*2)*(0.45*2)*(0.47*2) = 0.28764가 됩니다.

이 계산식에 의하면 정답률이 매우 낮은 문항의 경우에는 영향력이 커지고, 정답률이 50%에 가까운 문항의 경우에는 1에 가까운 수를 곱하게 되는 것이므로 영향력이 작아지게 됩니다.

이 값을 22수능, 23수능, 24수능, 25수능에 대해 소숫점 5번째 자리까지 반올림해 모두 구해보면

22수능: 0.09434

23수능: 0.40015

24수능: 0.36376

25수능: 0.672

가 됩니다.

23수능과 24수능의 값 차이가 얼마 나지 않는다는 점에서 식의 부족한 점이 드러나긴 하지만, 대체적인 만점자 비율 분포와 유사함을 확인할 수 있습니다. 값이 작으면 작을수록, 만점자 수가 작을 것으로 예측이 됩니다. 따라서 26수능의 경우, 24수능과 22수능 사이의 값을 가지고, 24수능에 더욱 가까운 값을 가지므로, 0.9~1% 정도로 추정했습니다.

1등급 컷의 경우에는

ebsi의 경우 22수능보다 조금 더 컷이 높을 것으로 예상해 44~45로,

메가스터디의 경우 24수능보다 조금 더 컷이 낮을 것으로 예상해 45~46으로 예측하였고,

종합해 1컷 45가 유력하다는 결론을 도출할 수 있었습니다.

만표의 경우에는 조금 다른 방식을 통해 추측해보려 합니다. 바로 평균과 표준편차에 대한 추측을 통해 추산하는 방법입니다.

탐구 과목에서 표준 점수는 원점수에서 평균을 뺀 값을 표준편차로 나누어 준 후 10을 곱해 50을 더하는 방식으로 구합니다. 따라서 50점의 표준 점수, 즉 만표는 평균과 표준편차를 통해 추산이 가능합니다.

평균의 경우에는 평균적인 정답률 분포로, 표준편차의 경우에는 (정확하진 않지만) 양극화의 정도로 추측해보려 합니다.

먼저 22, 23, 24, 25수능의 평균/표준편차/1~8등급컷은 아래와 같습니다. 자료는 ebsi에서 제공한 값을 사용했는데, 평균과 표준편차의 경우에는 약간의 오차가 존재할 것으로 예상됩니다. 당장 22수능의 평균 25.00, 표준편차 11.00은 만표 72와 합치되지 않습니다.

22수능 물1

평균: 25.00

표준편차: 11.00

43, 40, 35, 30, 21, 15, 11, 8

23수능 물1

평균: 25.7

표준편차: 12.2

46, 43, 37, 29, 21, 15, 11, 7

24수능 물1

평균: 25.6

표준편차: 12.9

47, 42, 38, 29, 20, 12, 10, 6

25수능 물1

평균: 28.2

표준편차: 12.9

48, 45, 40, 33, 24, 15, 11, 7

이 중 눈에 들어오는 값은 22수능의 표준편차와 25수능의 평균입니다. 22수능의 경우 실제 만표가 72임을 고려하면, 평균이 실제로 조금 더 높거나, 표준편차가 실제로 조금 더 클 가능성이 있습니다. 하지만 그렇다 하더라도, 22수능의 평균은 23수능, 24수능의 그것과 크게 차이나지 않는 것에 반해, 표준편차가 눈에 띄게 작은 것을 확인할 수 있습니다. 그에 따라 만표가 72라는 높은 수치로 산출되었음을 예상해볼 수 있습니다. 22수능의 등급컷을 보면 1,2,3컷은 낮지만, 7,8,9 컷은 제시된 값 중 높은 편임을 확인할 수 있습니다. 이는 23수능에서도 어느 정도 적용이 가능한데, 23수능이 24수능과 1, 2, 3컷은 비슷하지만(1컷은 실제론 46이지만 표점 증발이 일어났음을 감안하면 47까지의 비율이 24수능보다 컸을 것으로 예상됨) 7,8,9컷이 높음을 확인할 수 있고 이는 24수능에 비해 낮은 표준편차로 어느 정도 설명 가능합니다. 즉, 등급컷의 분포를 통해 표준편차를 역으로 예상할 수 있다는 뜻이 됩니다. 물론, 어디까지나 예상의 영역입니다. 

한편, ebsi에서 제시하는 26수능의 통계는 아래와 같습니다.

26수능 물1(추정)

평균: 25.62

표준편차: 12.2

45, 42, 37, 29, 20, 13, 10, 7

만표를 예측하는 데 입시기관에서 제시해주는 예상 등급컷을 사용하는 것이 바람직한가에 대해 의문을 제시하는 분들이 분명 존재할 것 같습니다. 하지만 어디까지나 만표를 추정하려는데 참고하려는 것뿐임을 양해해주신다면 감사하겠습니다.

ebsi에서 제시한 26수능 물1의 평균과 표준편차는 23수능과 유사합니다. 등급컷 분포도 1,2컷과 7, 8컷이 23수능에 비해 낮아, 이를 바탕으로 추산하는 표준편차도 비슷할 것으로 예상이 됩니다. 평균 같은 경우에는 ebsi 오답률이 23수능이 평균값으로는 조금 더 높고, 메가스터디 평균 정답률이 23수능이 조금 더 낮으므로, ebsi에서 제시한  것보다는 평균이 높을 것이라 조심스레 추측해봅니다.

따라서, 종합적으로 생각하는 26수능 물리학1의 평균과 표준편차는 23수능과 비슷하되, 평균의 경우 23수능보다 조금 더 낮을 수 있다고 생각합니다.

제가 예상하는 26수능 물리학1의 평균/표준편차는

평균: 25.9

표준편차: 12.2

이고 만표는 70으로 예상합니다. 70일 가능성이 유력하지만, 혹시나 틀린다면, 69에 가까울 것 같습니다. 

이제 원점수별 백분위에 대해 예측해보겠습니다. 만점자 수와 오답률 데이터, 22수능~25수능의 점수별 비율 분포를 바탕으로 예측했습니다. 아래는 23~25수능 '크럭스 컨설팅 공식 계정'의 Crux Table 데이터에 나타난 점수별 비율 분포입니다.

23수능

출처: 2023학년도 대수능 Crux Table (영한탐외) [N2211]

24수능 

출처: 2024 대수능 Crux Table (영한탐외) [N2311]

25수능

출처: 2025 대수능 Crux Table (영한탐외) [N2411]

22수능의 경우에는 도수분포에 따르면 표준점수 72점이 0.17%, 70점이 0.24%, 69점이 0.72%, 68점이 1.19%, 67점이 0.83%, 66점이 1.31% 로 나타났습니다. Crux Table Calculator에서 확인해본 결과 원점수 46점이 표준점수 69점임을 확인할 수 있었습니다.

먼저 앞서 언급했듯 만점, 50점의 경우에는 0.7~0.8%로 예상합니다.

48점, 47점의 경우에는, 22수능, 23수능, 24수능, 25수능의 경우에서 대체로 만점자 수가 적을수록 50점과의 상대적인 비가 커진다고 생각하였습니다. 

48점의 경우 22수능에서는 0.24%, 23수능에서 1.16%, 25수능에서 1.40%로 나타나 0.6% 내외로 예상합니다.

한편 22수능에서는 46점과 47점의 합이 0.72%, 23수능에서는 46점과 47점의 합이 2.46%, 24수능에서는 47점과 48점의 합이 3.12%, 46점이 0.66%, 25수능에서는 46점과 47점의 합이 3.48%로 나타났습니다. 각 점수별 비율을 추정해보았을 때, 47점의 비율은 만점자 수의 2배보다 조금 더 많은 1.6~1.8%로 예상합니다.

46점의 경우에는 수가 많지 않고, 2점짜리 문항의 오답률의 영향을 많이 받는다는 점을 참고했습니다. 46점의 비율은 만점자의 절반 정도인 0.3~0.4%로 예상합니다.

45점부터는 예측이 쉽지 않았는데, 2점, 3점 오답률 분포와 만점자 수 간의 비율 등을 고려했을 때

45점 2.2~2.3% 44점 1.5% 내외로 예상합니다.

즉, 

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

47점: 1.6~1.8% -> 백분위 98(매우 유력)

46점: 0.3~0.4% -> 백분위 97(유력, 혹시나 틀린다면 96일 가능성 높음)

45점: 2.2~2.3% -> 백분위 95-96

44점: 1.5% -> 백분위 94

로 예상합니다.

한편, 물리학1에서는 표준점수 증발이 자주 일어납니다. 이에 따라, 표준점수 증발이 일어난다 가정하면

1) 48-47점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

47, 48점: 2.2~2.4% -> 백분위 98(매우 유력)

46점: 0.3~0.4% -> 백분위 97(유력, 혹시나 틀린다면 96일 가능성 높음)

45점: 2.2~2.3% -> 백분위 95-96

44점: 1.5% -> 백분위 94

2) 47-46점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

46, 47점: 2.0~2.2% -> 백분위 98(유력, 혹시나 틀린다면 97일 가능성 높음)

45점: 2.2~2.3% -> 백분위 95-96

44점: 1.5% -> 백분위 94

3) 46-45점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

47점: 1.6~1.8% -> 백분위 98(매우 유력)

45, 46점: 2.5~2.7% -> 백분위 96(유력, 혹시나 틀린다면 95일 가능성 높음)

44점: 1.5% -> 백분위 94

4) 45-44점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

47점: 1.6~1.8% -> 백분위 98(매우 유력)

46점: 0.3~0.4% -> 백분위 97(유력, 혹시나 틀린다면 96일 가능성 높음)

44, 45점: 3.7~3.8% -> 백분위 95

로 예상됩니다.

결론)

1. 등급컷

1컷 45점이 매우 유력함

표준점수 증발이 일어난다면 44점도 가능

2. 만점자 비율

0.7~0.8%

3. 만점 표준점수

70이 유력, 평균 25.9, 표준편차 12.2 예상, 70이 아니라면 69일 가능성 있음

4. 원점수별 비율/백분위

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

47점: 1.6~1.8% -> 백분위 98(매우 유력)

46점: 0.3~0.4% -> 백분위 97(유력, 혹시나 틀린다면 96일 가능성 높음)

45점: 2.2~2.3% -> 백분위 95-96

44점: 1.5% -> 백분위 94

표준점수 증발 발생시

1) 48-47점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

47, 48점: 2.2~2.4% -> 백분위 98(매우 유력)

46점: 0.3~0.4% -> 백분위 97(유력, 혹시나 틀린다면 96일 가능성 높음)

45점: 2.2~2.3% -> 백분위 95-96

44점: 1.5% -> 백분위 94

2) 47-46점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

46, 47점: 2.0~2.2% -> 백분위 98(유력, 혹시나 틀린다면 97일 가능성 높음)

45점: 2.2~2.3% -> 백분위 95-96

44점: 1.5% -> 백분위 94

3) 46-45점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

47점: 1.6~1.8% -> 백분위 98(매우 유력)

45, 46점: 2.5~2.7% -> 백분위 96(유력, 혹시나 틀린다면 95일 가능성 높음)

44점: 1.5% -> 백분위 94

4) 45-44점 표준점수 증발

50점: 0.7~0.8% -> 백분위 100(매우 유력)

48점: 0.6% -> 백분위 99(매우 유력)

47점: 1.6~1.8% -> 백분위 98(매우 유력)

46점: 0.3~0.4% -> 백분위 97(유력, 혹시나 틀린다면 96일 가능성 높음)

44, 45점: 3.7~3.8% -> 백분위 95

내일이면 아마 도수분포표가 나오고 N2511 크럭스 테이블이 나올 건데, 과연 결과가 어떻게 될지 기대가 되네요. 통계가 사실 사후적인 분석도 많고 직관에 의존한 분석도 많았어서 생각보다 많이 빗나갈 수도 있을 것 같습니다. 애초에 점수별 비율은 만점자 비율을 바탕으로 책정한 것이라 만점자 비율이 엇나가면 연달아 틀릴 가능성이 높습니다. 내일 제대로 된 도수분포표가 나올 때까지 반신반의해주시면 감사하겠습니다.

추가로 이렇게 분석을 할 수 있게 해주신 ebsi, 메가스터디, 크럭스팀에 감사를 표합니다.