Page 91 - Melita Puklek Levpušček et al., Dejavniki bralne pismenosti v raziskavi PISA 2009, Dissertationes 21
P. 91
sekundarne analize rezultatov
rektne, saj so bile pri računanju končnih uteži dijakov upoštevani tudi
popravki za neodgovarjanje ipd., kar pogosto vodi v precenjevanje vari-
ance med šolami. Vendar pa lahko predvidevamo, da ti popravki konč-
nih uteži niso spremenili premočno in da precenjevanje variance med šo-
lami ni preveliko.
Da smo dobili ustrezne uteži na ravni 1 (raven dijaka) in ravni 2 (ra-
ven šole), smo najprej na originalni bazi pregledali uteži za šole. Po izlo-
čitvi osnovnih šol iz podatkovne baze, ker je bilo njihovo število za ob-
delavo v HLM premajhno, so ostale v vzorcu samo šole z utežmi 1,000
in 1,016. Skupna vsota uteži W_FSTUWT na vzorcu dijakov s popolni-
mi podatki na obravnavanih prediktorskih spremenljivkah (N = 4250)
je znašala 13.306,72, medtem ko je bila vsota končnih uteži šol, če smo
pred tem obtežili dijake z utežjo W_FSTUWT, enaka 13.330,56. Nor-
maliziranje uteži šol (normalizirana utež šole = W_FSCHWT * vsota
W_FSTUWT / vsota W_FSCHWT) je zatorej le malo spremenilo ute-
ži šol v primerjavi z vrednostmi W_FSCHWT, ki so sicer v podatkovni
bazi: normalizirana utež za šolo s utežjo W_FSCHWT 1,000 je znašala
0,998, kar je torej zelo podobno osnovni, nenormalizirani uteži. Če upo-
števamo, da v končno utež tako ali tako niso zajeti popravki zaradi neod-
govarjanja ipd., bi bilo pravzaprav vseeno, če uteži šol ne bi normalizirali.
Ker E. Gebhardt (2009) predstavlja, kako različne rezultate lah-
ko dajo različni načini normalizirana uteži dijakov, smo HLM izvedli
z dvema različnima normaliziranima utežema na ravni 2. Uteži dijaka
smo normalizirali na dva načina:
Prvi način: Najprej smo izračunali surovo pogojno utež dijaka, tako
da smo končno utež dijaka (W_FSTUWT) delili s končno utežjo šole
(W_FSCHWT). Nato smo sešteli dobljene surove pogojne uteži pri
vseh dijakih. S to vsoto (na našem vzorcu je znašala 13.283,26, kar po-
meni, da dijaki v vzorcu skupno predstavljajo tolikšno število dijakov v
populaciji) smo nato delili surovo pogojno utež vsakega dijaka, dobljeno
vrednost pa nato pomnožili z velikostjo vzorca (N = 4250). Tako smo su-
rovo pogojno utež dijaka relativno zmanjšali tako, da je vsota normalizi-
ranih uteži predstavljala dejansko velikost vzorca in ne velikost popula-
cije, ki jo je vzorec predstavljal. Tako normalizirane uteži dijakov so za-
sedale vrednosti od 0,32 do 3,71.
Drugi način: Gebhardt (2009) ugotavlja, da uteži, normalizirane na
prvi način, pogosto precenjujejo varianco med šolami. Boljša ocena va-
riance med šolami naj bi bila dobljena s Pfeffermanovo metodo 2. Ker
je ocena variance med šolami pri tej metodi zelo podobna kot v prime-
ru, ko vsem dijakom damo enako utež, smo se odločili, da poskusimo
rektne, saj so bile pri računanju končnih uteži dijakov upoštevani tudi
popravki za neodgovarjanje ipd., kar pogosto vodi v precenjevanje vari-
ance med šolami. Vendar pa lahko predvidevamo, da ti popravki konč-
nih uteži niso spremenili premočno in da precenjevanje variance med šo-
lami ni preveliko.
Da smo dobili ustrezne uteži na ravni 1 (raven dijaka) in ravni 2 (ra-
ven šole), smo najprej na originalni bazi pregledali uteži za šole. Po izlo-
čitvi osnovnih šol iz podatkovne baze, ker je bilo njihovo število za ob-
delavo v HLM premajhno, so ostale v vzorcu samo šole z utežmi 1,000
in 1,016. Skupna vsota uteži W_FSTUWT na vzorcu dijakov s popolni-
mi podatki na obravnavanih prediktorskih spremenljivkah (N = 4250)
je znašala 13.306,72, medtem ko je bila vsota končnih uteži šol, če smo
pred tem obtežili dijake z utežjo W_FSTUWT, enaka 13.330,56. Nor-
maliziranje uteži šol (normalizirana utež šole = W_FSCHWT * vsota
W_FSTUWT / vsota W_FSCHWT) je zatorej le malo spremenilo ute-
ži šol v primerjavi z vrednostmi W_FSCHWT, ki so sicer v podatkovni
bazi: normalizirana utež za šolo s utežjo W_FSCHWT 1,000 je znašala
0,998, kar je torej zelo podobno osnovni, nenormalizirani uteži. Če upo-
števamo, da v končno utež tako ali tako niso zajeti popravki zaradi neod-
govarjanja ipd., bi bilo pravzaprav vseeno, če uteži šol ne bi normalizirali.
Ker E. Gebhardt (2009) predstavlja, kako različne rezultate lah-
ko dajo različni načini normalizirana uteži dijakov, smo HLM izvedli
z dvema različnima normaliziranima utežema na ravni 2. Uteži dijaka
smo normalizirali na dva načina:
Prvi način: Najprej smo izračunali surovo pogojno utež dijaka, tako
da smo končno utež dijaka (W_FSTUWT) delili s končno utežjo šole
(W_FSCHWT). Nato smo sešteli dobljene surove pogojne uteži pri
vseh dijakih. S to vsoto (na našem vzorcu je znašala 13.283,26, kar po-
meni, da dijaki v vzorcu skupno predstavljajo tolikšno število dijakov v
populaciji) smo nato delili surovo pogojno utež vsakega dijaka, dobljeno
vrednost pa nato pomnožili z velikostjo vzorca (N = 4250). Tako smo su-
rovo pogojno utež dijaka relativno zmanjšali tako, da je vsota normalizi-
ranih uteži predstavljala dejansko velikost vzorca in ne velikost popula-
cije, ki jo je vzorec predstavljal. Tako normalizirane uteži dijakov so za-
sedale vrednosti od 0,32 do 3,71.
Drugi način: Gebhardt (2009) ugotavlja, da uteži, normalizirane na
prvi način, pogosto precenjujejo varianco med šolami. Boljša ocena va-
riance med šolami naj bi bila dobljena s Pfeffermanovo metodo 2. Ker
je ocena variance med šolami pri tej metodi zelo podobna kot v prime-
ru, ko vsem dijakom damo enako utež, smo se odločili, da poskusimo
