Page 90 - Melita Puklek Levpušček et al., Dejavniki bralne pismenosti v raziskavi PISA 2009, Dissertationes 21
P. 90
Dejavniki bralne pismenosti v raziskavi pisa 2009
ključili vse tiste dijake, ki so imeli manjkajoče vrednosti pri eni ali več
spremenljivkah.
Ker je bilo število osnovnošolcev, starih 15 let, ki so bili vključe-
ni v raziskavo PISA 2009, zelo majhno (n = 30), kar bi lahko vplivalo
na veljavnost rezultatov večnivojskih analiz podatkov, jih v analizo ni-
smo vključili. Vključili smo le dijake štirih srednješolskih izobraževal-
nih programov: program 1 – klasična in splošna gimnazija, program 2 –
strokovna gimnazija, program 3 – tehnično oziroma strokovno srednje
izobraževanje, program 4 – srednje poklicno izobraževanje. Prav tako
smo iz vzorca izločili dijake 2. letnika (n = 245).
Ker pri večnivojskih modeliranjih v primerih, ko je število oseb zno-
traj posameznih skupin (šol) nizko, lahko dobimo nestabilne ocene pa-
rametrov (Kreft, 1996, po Garson, 2008), smo iz nadaljnje obdelave iz-
ključili vse šole, iz katerih je bilo v zbiranje podatkov vključenih manj
kot 5 dijakov. Takih je bilo 12 šol in na njih skupno 33 preučevanih di-
jakov.
Tako so v podatkovni bazi, ki smo jo vključili v nadaljnje analize,
ostali podatki, zbrani na 271 šolah. Število v analize vključenih dijakov
je bilo 4250. Od tega je bilo v vzorcu 2128 dijakinj (50,1 %). Povpreč-
na starost dijakov in dijakinj je bila 15,71 leta (SD = 0,27). V program
srednjega poklicnega izobraževanja jih je bilo vključenih 820 (19,3 %), v
program tehničnega oz. strokovnega srednjega izobraževanja 1711 (40,3
%), v program strokovne gimnazije 559 (13,2 %) in v program klasične oz.
splošne gimnazije 1160 (27,3 %).
Normaliziranje uteži
E. Gebhardt (2009) pravi, da je pri večnivojskih modelih pomemb-
no, da upoštevamo tako uteži šol kot uteži dijakov, se pravi upoštevamo
uteži vsake ravni posebej. Uteži šol so mnogo bolj informativne kot ute-
ži dijakov – dijaki znotraj iste šole imajo zelo pogosto podobne uteži.
Zato morajo biti šole obtežene z utežmi na ravni šol, dijaki pa s pogojno
utežjo dijakov, tj. inverzom verjetnosti, da je izbrani dijak izbran v vzo-
rec, ko je v raziskavo vključena njegova šola. E. Gebhardt tudi pravi, da
različne metode računanja uteži na ravni dijaka (od pripisa enake uteži
vsem dijakom na šoli do računanja surove pogojne uteži dijaka ali reska-
lirane uteži) dajejo zelo podobne rezultate pri vzorcih, večjih od 20 di-
jakov na šolo. Za surovo pogojno utež dijaka predlaga, da se jo izračuna
kot razmerje med utežjo šole in končno utežjo dijaka (W_FSTUWT /
W_FSCHWT), zato smo surove pogojne uteži dijakov tudi mi izraču-
nali na enak način. E. Gebhardt sicer trdi, da take uteži niso povsem ko-
ključili vse tiste dijake, ki so imeli manjkajoče vrednosti pri eni ali več
spremenljivkah.
Ker je bilo število osnovnošolcev, starih 15 let, ki so bili vključe-
ni v raziskavo PISA 2009, zelo majhno (n = 30), kar bi lahko vplivalo
na veljavnost rezultatov večnivojskih analiz podatkov, jih v analizo ni-
smo vključili. Vključili smo le dijake štirih srednješolskih izobraževal-
nih programov: program 1 – klasična in splošna gimnazija, program 2 –
strokovna gimnazija, program 3 – tehnično oziroma strokovno srednje
izobraževanje, program 4 – srednje poklicno izobraževanje. Prav tako
smo iz vzorca izločili dijake 2. letnika (n = 245).
Ker pri večnivojskih modeliranjih v primerih, ko je število oseb zno-
traj posameznih skupin (šol) nizko, lahko dobimo nestabilne ocene pa-
rametrov (Kreft, 1996, po Garson, 2008), smo iz nadaljnje obdelave iz-
ključili vse šole, iz katerih je bilo v zbiranje podatkov vključenih manj
kot 5 dijakov. Takih je bilo 12 šol in na njih skupno 33 preučevanih di-
jakov.
Tako so v podatkovni bazi, ki smo jo vključili v nadaljnje analize,
ostali podatki, zbrani na 271 šolah. Število v analize vključenih dijakov
je bilo 4250. Od tega je bilo v vzorcu 2128 dijakinj (50,1 %). Povpreč-
na starost dijakov in dijakinj je bila 15,71 leta (SD = 0,27). V program
srednjega poklicnega izobraževanja jih je bilo vključenih 820 (19,3 %), v
program tehničnega oz. strokovnega srednjega izobraževanja 1711 (40,3
%), v program strokovne gimnazije 559 (13,2 %) in v program klasične oz.
splošne gimnazije 1160 (27,3 %).
Normaliziranje uteži
E. Gebhardt (2009) pravi, da je pri večnivojskih modelih pomemb-
no, da upoštevamo tako uteži šol kot uteži dijakov, se pravi upoštevamo
uteži vsake ravni posebej. Uteži šol so mnogo bolj informativne kot ute-
ži dijakov – dijaki znotraj iste šole imajo zelo pogosto podobne uteži.
Zato morajo biti šole obtežene z utežmi na ravni šol, dijaki pa s pogojno
utežjo dijakov, tj. inverzom verjetnosti, da je izbrani dijak izbran v vzo-
rec, ko je v raziskavo vključena njegova šola. E. Gebhardt tudi pravi, da
različne metode računanja uteži na ravni dijaka (od pripisa enake uteži
vsem dijakom na šoli do računanja surove pogojne uteži dijaka ali reska-
lirane uteži) dajejo zelo podobne rezultate pri vzorcih, večjih od 20 di-
jakov na šolo. Za surovo pogojno utež dijaka predlaga, da se jo izračuna
kot razmerje med utežjo šole in končno utežjo dijaka (W_FSTUWT /
W_FSCHWT), zato smo surove pogojne uteži dijakov tudi mi izraču-
nali na enak način. E. Gebhardt sicer trdi, da take uteži niso povsem ko-
