Page 61 - Šolsko polje, XXVII, 2016, no. 3-4: IEA ICILS in druge sodobne teme, ur. Eva Klemenčič
P. 61
t. rutar leban, m. štraus ■ razlike v pismenosti ...
posavsko regijo 301 (N = 566), za regijo Jugovzhodna Slovenija 325 (N =
1181), za Osrednjeslovensko regijo 348 (N = 4240), za Gorenjsko regijo 357
(N = 1786), za Notranjsko-kraško regijo 217 (N = 435), za Goriško regijo
312 (N = 893) in za Obalno-kraško regijo 302 učenk in učencev (N = 719).
Statistične analize
V prvem koraku bomo pregledali regijske primerjave osnovnih opisnih
analiz dosežkov pri RI pismenosti in indeksa socialno-ekonomskega sta
tusa. Razlike med regijami bomo ugotavljali s t-testom z uporabo izraču
nanih standardnih napak cenilk. V nadaljevanju bomo za ugotavljanje
povezanosti med dosežki in socialno-ekonomskim ozadjem uporabili re
gresijsko analizo. Z regresijsko analizo lahko ocenjujemo, kako bi se do
sežki po regijah spremenili, če bi si bili učenci po socialno-ekonomskem
ozadju bolj podobni (oz. enaki), in torej, koliko socialno-ekonomski sta
tus prispeva k variabilnosti v dosežkih RI pismenosti po slovenskih regi
jah.
Zaradi strukture dvostopenjskega vzorčenja v raziskavi ICILS – po
samezni učenci so vzorčeni znotraj predhodno vzorčenih šol – je treba
upoštevati posebnosti pri izračunu standardnih napak cenilk, kar smo za
gotovili z uporabo metode jackknife7 (npr. Gonzalez in Foy, 2000). Ker pa
ugotavljamo le povezanost na ravni posameznih učencev brez vključevan
ja višjih hierarhičnih ravni (npr. šol ali regij), smo uporabili pristop običaj
ne linearne regresije. Za vsako regijo posebej smo uporabili naslednji re
gresijski model:
Y = α + β * SES + e
kjer so:
Y – dosežek v RI pismenosti,
SES – indeks socialno-ekonomskega statusa,
e – prosti člen napake zaradi odstopanja od regresijske premice,
α in β – koeficienta v regresijskem modelu, pričakovani dosežek in naklon.
Ta model omogoča ugotavljanje (ne nujno vzročnega) vpliva SES na
dosežke RI pismenosti v posamezni regiji.
Pri interpretaciji rezultatov analize pa je treba upoštevati, da so po
datki v raziskavi ICILS (in drugih mednarodnih raziskavah na velikih
vzorcih) zbrani s t. i. prečno metodologijo (kar pomeni zbiranje podat
kov v enkratnem posnetku stanja). Zato je pomembno, da ne sklepamo o
vzročnosti morebitnih ugotovljenih povezanosti, saj ne gre nujno za nepo
sredno vzročno-posledično povezavo, ampak lahko na primer močna po
7 Metoda je bila izvedena z uporabo aplikacij IDB Analyzer (IEA, 2016) in SPSS 23.
59
posavsko regijo 301 (N = 566), za regijo Jugovzhodna Slovenija 325 (N =
1181), za Osrednjeslovensko regijo 348 (N = 4240), za Gorenjsko regijo 357
(N = 1786), za Notranjsko-kraško regijo 217 (N = 435), za Goriško regijo
312 (N = 893) in za Obalno-kraško regijo 302 učenk in učencev (N = 719).
Statistične analize
V prvem koraku bomo pregledali regijske primerjave osnovnih opisnih
analiz dosežkov pri RI pismenosti in indeksa socialno-ekonomskega sta
tusa. Razlike med regijami bomo ugotavljali s t-testom z uporabo izraču
nanih standardnih napak cenilk. V nadaljevanju bomo za ugotavljanje
povezanosti med dosežki in socialno-ekonomskim ozadjem uporabili re
gresijsko analizo. Z regresijsko analizo lahko ocenjujemo, kako bi se do
sežki po regijah spremenili, če bi si bili učenci po socialno-ekonomskem
ozadju bolj podobni (oz. enaki), in torej, koliko socialno-ekonomski sta
tus prispeva k variabilnosti v dosežkih RI pismenosti po slovenskih regi
jah.
Zaradi strukture dvostopenjskega vzorčenja v raziskavi ICILS – po
samezni učenci so vzorčeni znotraj predhodno vzorčenih šol – je treba
upoštevati posebnosti pri izračunu standardnih napak cenilk, kar smo za
gotovili z uporabo metode jackknife7 (npr. Gonzalez in Foy, 2000). Ker pa
ugotavljamo le povezanost na ravni posameznih učencev brez vključevan
ja višjih hierarhičnih ravni (npr. šol ali regij), smo uporabili pristop običaj
ne linearne regresije. Za vsako regijo posebej smo uporabili naslednji re
gresijski model:
Y = α + β * SES + e
kjer so:
Y – dosežek v RI pismenosti,
SES – indeks socialno-ekonomskega statusa,
e – prosti člen napake zaradi odstopanja od regresijske premice,
α in β – koeficienta v regresijskem modelu, pričakovani dosežek in naklon.
Ta model omogoča ugotavljanje (ne nujno vzročnega) vpliva SES na
dosežke RI pismenosti v posamezni regiji.
Pri interpretaciji rezultatov analize pa je treba upoštevati, da so po
datki v raziskavi ICILS (in drugih mednarodnih raziskavah na velikih
vzorcih) zbrani s t. i. prečno metodologijo (kar pomeni zbiranje podat
kov v enkratnem posnetku stanja). Zato je pomembno, da ne sklepamo o
vzročnosti morebitnih ugotovljenih povezanosti, saj ne gre nujno za nepo
sredno vzročno-posledično povezavo, ampak lahko na primer močna po
7 Metoda je bila izvedena z uporabo aplikacij IDB Analyzer (IEA, 2016) in SPSS 23.
59
