Page 91 - Maša Vidmar, Vedenjske težave in učna uspešnost. Ljubljana: Pedagoški inštitut, 2017. Digitalna knjižnica, Dissertationes, 30
P. 91
r e z u ltat i
šega manj pogostega vedenja pozunanjenja. Vrednosti R2 kažeta, da z napo-
vednimi latentnimi spremenljivkami pojasnimo visok delež variance tako
v M4 vedenju pozunanjenja kot učni uspešnosti, in sicer več kot tretjino pri
vsakem konstruktu.
Napovedniki vedenjskih težav in učne uspešnosti
V tem razdelku predstavljamo učinke izbranih napovednikov na vedenj-
ske težave, učno uspešnost in odnose med njimi. V ločenih analizah smo
obravnavali prispevek otrokovega spola (hipoteza 3), vključenosti v vrtec
(hipoteza 4) in drugih napovednikov (izobrazba mame, značilnosti starše-
vstva, otrokove temeljne kompetentnosti, samouravnavanje, nebesedna in-
teligentnost in mamine psihološke značilnosti; hipoteza 5).
Spol
V hipotezi 3 smo predvidevali, da spol moderira odnose med učno uspeš-
nostjo in vedenjskimi težavami, in sicer pričakujemo, da so sočasne in
vzdolžne povezave med učno uspešnostjo in vedenjem ponotranjenja moč-
nejše pri deklicah, ter da so povezave med učno uspešnostjo in vedenjem
pozunanjenja močnejše pri dečkih. V analizah smo torej preverjali, ali se
modela na slikah 6 in 7 razlikujeta med spoloma. Hipotezo smo preveri-
li s pomočjo MANOVA (ki izračuna statistiko Boxov M) in modeliranjem
več skupin, in sicer ločeno za vsak vidik vedenjskih težav. Boxov M analizi-
ra homogenost kovariančnih matrik med skupinami (Tabachnick in Fidell
2007) in poda verjetnost, da kovariančna matrika za vsako od skupin izha-
ja iz kovariančne matrike skupne populacije; ničelna hipoteza je torej, da
sta kovariančni matriki enaki med skupinama. V kolikor ničelno hipotezo
zavrnemo, nadaljujemo s testiranjem moderatorskega učinka spremenljiv-
ke. To storimo s t. i. modeliranjem več skupin, pri katerem isti merski (in v
primeru dosežene merske invariance tudi strukturni) model preverimo na
več skupinah – v našem primeru torej pri dveh skupinah, tj. dečkih in de-
klicah. Pri tem postopku pravzaprav preverimo, ali je model enak v vseh
skupinah (invariaten), tako da postopoma izenačujemo dele modela oziro-
ma parametre za obe skupini in preverjamo, ali je prileganje modela z več
omejitvami (izenačitvami) slabše (Hair et al. 1998).
V prvem koraku smo s pomočjo KFA preverili t. i. konfiguralno (ne-
metrično) invarianco oziroma najmanj omejeni model, ki je pokazal, ali v
različnih skupinah z označevalci sploh merimo konstrukte na enak način
91
šega manj pogostega vedenja pozunanjenja. Vrednosti R2 kažeta, da z napo-
vednimi latentnimi spremenljivkami pojasnimo visok delež variance tako
v M4 vedenju pozunanjenja kot učni uspešnosti, in sicer več kot tretjino pri
vsakem konstruktu.
Napovedniki vedenjskih težav in učne uspešnosti
V tem razdelku predstavljamo učinke izbranih napovednikov na vedenj-
ske težave, učno uspešnost in odnose med njimi. V ločenih analizah smo
obravnavali prispevek otrokovega spola (hipoteza 3), vključenosti v vrtec
(hipoteza 4) in drugih napovednikov (izobrazba mame, značilnosti starše-
vstva, otrokove temeljne kompetentnosti, samouravnavanje, nebesedna in-
teligentnost in mamine psihološke značilnosti; hipoteza 5).
Spol
V hipotezi 3 smo predvidevali, da spol moderira odnose med učno uspeš-
nostjo in vedenjskimi težavami, in sicer pričakujemo, da so sočasne in
vzdolžne povezave med učno uspešnostjo in vedenjem ponotranjenja moč-
nejše pri deklicah, ter da so povezave med učno uspešnostjo in vedenjem
pozunanjenja močnejše pri dečkih. V analizah smo torej preverjali, ali se
modela na slikah 6 in 7 razlikujeta med spoloma. Hipotezo smo preveri-
li s pomočjo MANOVA (ki izračuna statistiko Boxov M) in modeliranjem
več skupin, in sicer ločeno za vsak vidik vedenjskih težav. Boxov M analizi-
ra homogenost kovariančnih matrik med skupinami (Tabachnick in Fidell
2007) in poda verjetnost, da kovariančna matrika za vsako od skupin izha-
ja iz kovariančne matrike skupne populacije; ničelna hipoteza je torej, da
sta kovariančni matriki enaki med skupinama. V kolikor ničelno hipotezo
zavrnemo, nadaljujemo s testiranjem moderatorskega učinka spremenljiv-
ke. To storimo s t. i. modeliranjem več skupin, pri katerem isti merski (in v
primeru dosežene merske invariance tudi strukturni) model preverimo na
več skupinah – v našem primeru torej pri dveh skupinah, tj. dečkih in de-
klicah. Pri tem postopku pravzaprav preverimo, ali je model enak v vseh
skupinah (invariaten), tako da postopoma izenačujemo dele modela oziro-
ma parametre za obe skupini in preverjamo, ali je prileganje modela z več
omejitvami (izenačitvami) slabše (Hair et al. 1998).
V prvem koraku smo s pomočjo KFA preverili t. i. konfiguralno (ne-
metrično) invarianco oziroma najmanj omejeni model, ki je pokazal, ali v
različnih skupinah z označevalci sploh merimo konstrukte na enak način
91
