Page 77 - Maša Vidmar, Vedenjske težave in učna uspešnost. Ljubljana: Pedagoški inštitut, 2017. Digitalna knjižnica, Dissertationes, 30
P. 77
r e z u ltat i
no nepomembna6 (torej pri njih nimamo učinka gnezdenja), prav tako je
bil pri večini spremenljivk učinek načrta manjši od 2. Slednji je bil večji od
kritične meje pri šestih spremenljivkah, tj. jezikovne in matematične kom-
petentnosti (PIPS-P, PIPS-M), doseganje standardov znanja pri spoznava-
nju okolja v prvem in drugem razredu (SO-1, 2) in pri matematiki v drugem
razredu (MAT-2) ter pri temeljni lestvici osamljenost (SV-O) v drugem ra-
zredu. ICC za omenjene spremenljivke se je gibal od 0,15 do 0,41, kar pome-
ni, da lahko pri njih od 15 % do 41 % totalne variance pripišemo razlikam
med aritmetičnimi sredinami šol. Ker pri večini opazovanih spremenljivk
nismo našli učinka šol in ker so modeli že brez modeliranja nivojev precej
kompleksni, smo se v osrednjih analizah odločili za enonivojsko modeli-
ranje. Kljub temu se zavedamo, da so skoraj vse spremenljivke, pri katerih
smo našli učinek gnezdenja, ugotavljale neke vrste učni dosežek, kar bomo
upoštevali pri interpretaciji rezultatov. Vsekakor pa bi bilo potrebno v pri-
hodnje modele preveriti tudi z večnivojskim modeliranjem.
Opisna statistika
Aritmetične sredine, standardni odkloni in razlike med spoloma za ozna-
čevalce vedenjskih težav in učne uspešnosti so prikazane v tabeli 4, za ozna-
čevalce napovednikov pa v tabelah 5 in 6. Za vsako spremenljivko oziroma
označevalec smo preverili tudi asimetričnost ter sploščenost; Curran, West
in Finch (1996) namreč ugotavljajo, da se pojavljajo problemi z multivari-
atno normalnostjo (ki je pogoj za strukturno modeliranje; Tabachnick in
Fidell 2007), kadar vrednosti univariatne asimetričnosti presegajo +/- 2,0
in sploščenosti +/- 7,0. Rezultati kažejo, da je izmed 39 označevalcev le dis-
tribucija enega izven navedenega okvira, in sicer gre za risanje zvezde. Ker
gre le za eno spremenljivko, se nismo odločili za pretvorbo.
Iz tabele 1 je razvidno, da je pri večini označevalcev vedenja ponotranje-
nja in pozunanjenja prišlo do upada iz M2 do M4. t-testi za odvisne vzorce
na ravni sestavljene lestvice (in ne temeljnih lestvic, tj. posameznih označe-
valcev) so pokazali, da so razlike med M2 in M4 pri vedenju ponotranje-
nja in vedenju pozunanjenja statistično pomembne (t(316) = 2,62 oziroma
6 Pri devetih označevalcih (zadovoljstvo z življenjem, sedem VIRO lestvic srednje rav-
ni in SV-O temeljna lestvica potrtost v prvem razredu) je SPSS prikazal opozorilo,
da končna Hessian matrika ni bila pozitivno definitna, čeprav so bili zadovoljeni vsi
konvergenčni kriteriji. Ker gre za model naključnih učinkov (torej brez napovedni-
kov) je zelo verjetno, da to opozorilo kaže zgolj na to, da pri spremenljivki ni varian-
ce na ravni šol (osebna komunikacija, C. Enders, 23. marec 2009), torej, da nimamo
učinka gnezdenja.
77
no nepomembna6 (torej pri njih nimamo učinka gnezdenja), prav tako je
bil pri večini spremenljivk učinek načrta manjši od 2. Slednji je bil večji od
kritične meje pri šestih spremenljivkah, tj. jezikovne in matematične kom-
petentnosti (PIPS-P, PIPS-M), doseganje standardov znanja pri spoznava-
nju okolja v prvem in drugem razredu (SO-1, 2) in pri matematiki v drugem
razredu (MAT-2) ter pri temeljni lestvici osamljenost (SV-O) v drugem ra-
zredu. ICC za omenjene spremenljivke se je gibal od 0,15 do 0,41, kar pome-
ni, da lahko pri njih od 15 % do 41 % totalne variance pripišemo razlikam
med aritmetičnimi sredinami šol. Ker pri večini opazovanih spremenljivk
nismo našli učinka šol in ker so modeli že brez modeliranja nivojev precej
kompleksni, smo se v osrednjih analizah odločili za enonivojsko modeli-
ranje. Kljub temu se zavedamo, da so skoraj vse spremenljivke, pri katerih
smo našli učinek gnezdenja, ugotavljale neke vrste učni dosežek, kar bomo
upoštevali pri interpretaciji rezultatov. Vsekakor pa bi bilo potrebno v pri-
hodnje modele preveriti tudi z večnivojskim modeliranjem.
Opisna statistika
Aritmetične sredine, standardni odkloni in razlike med spoloma za ozna-
čevalce vedenjskih težav in učne uspešnosti so prikazane v tabeli 4, za ozna-
čevalce napovednikov pa v tabelah 5 in 6. Za vsako spremenljivko oziroma
označevalec smo preverili tudi asimetričnost ter sploščenost; Curran, West
in Finch (1996) namreč ugotavljajo, da se pojavljajo problemi z multivari-
atno normalnostjo (ki je pogoj za strukturno modeliranje; Tabachnick in
Fidell 2007), kadar vrednosti univariatne asimetričnosti presegajo +/- 2,0
in sploščenosti +/- 7,0. Rezultati kažejo, da je izmed 39 označevalcev le dis-
tribucija enega izven navedenega okvira, in sicer gre za risanje zvezde. Ker
gre le za eno spremenljivko, se nismo odločili za pretvorbo.
Iz tabele 1 je razvidno, da je pri večini označevalcev vedenja ponotranje-
nja in pozunanjenja prišlo do upada iz M2 do M4. t-testi za odvisne vzorce
na ravni sestavljene lestvice (in ne temeljnih lestvic, tj. posameznih označe-
valcev) so pokazali, da so razlike med M2 in M4 pri vedenju ponotranje-
nja in vedenju pozunanjenja statistično pomembne (t(316) = 2,62 oziroma
6 Pri devetih označevalcih (zadovoljstvo z življenjem, sedem VIRO lestvic srednje rav-
ni in SV-O temeljna lestvica potrtost v prvem razredu) je SPSS prikazal opozorilo,
da končna Hessian matrika ni bila pozitivno definitna, čeprav so bili zadovoljeni vsi
konvergenčni kriteriji. Ker gre za model naključnih učinkov (torej brez napovedni-
kov) je zelo verjetno, da to opozorilo kaže zgolj na to, da pri spremenljivki ni varian-
ce na ravni šol (osebna komunikacija, C. Enders, 23. marec 2009), torej, da nimamo
učinka gnezdenja.
77
