Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gjorde vi



Relaterede dokumenter
Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gør vi

Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi

Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gjorde vi

Store forskelle på de almene gymnasiers faglige løfteevne

UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER

Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer Metodenotat

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2014

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2016

HVAD ER UNDERVISNINGSEFFEKTEN

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer

Analyse af sociale baggrundsfaktorer for elever, der opnår bonus A

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2013

Bilag De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer. Bilag 1: Socioøkonomiske baggrundsoplysninger

Betydning af elevernes sociale baggrund. Undervisningsministeriet

Studentereksamensresultater

De socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer 2016

Studentereksamensresultater

De socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer

Karakterinflation på gymnasier med mange svage elever

Baggrundsnotat: Lærernes gymnasiekarakterer og elevernes eksamensresultater

Børne- og Undervisningsudvalget BUU Alm.del Bilag 51 Offentligt. De socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer 2014

De gymnasiale eksamensresultater og karakterer 2014

Hvad er den socioøkonomiske reference? Hvordan læses den socioøkonomiske reference?... 2

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

En stor del af indvandreres og efterkommeres lavere karakterer i forhold til danskere kan forklares

Socioøkonomiske referencer for grundskolekarakterer 2013.

gymnasiale uddannelser STX, HTX, HHX og HF.

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

Sammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater.

Køns betydning for karakterer på hf

Notat. Metode, EUD socioøkonomisk reference på frafald. Baggrund Under mål 2 i klare mål for erhvervsuddannelserne er det beskrevet at:

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

Frafaldet på erhvervsuddannelserne er mindsket efter reformen

Karakterkrav rammer erhvervsgymnasier

BILAG 3: DETALJERET REDEGØ- RELSE FOR REGISTER- ANALYSER

NOTAT EFFEKTEN AF HF. Metode

Bilag 1 til Kvalitetsrapport 2014

Pigerne er bedst til matematik i gymnasiet

Børne- og Undervisningsudvalget BUU Alm.del endeligt svar på spørgsmål 19 Offentligt

De gymnasiale eksamensresultater og karakterer 2013

Frafaldsindikatorer til opfølgning på eud reformens klare mål 2, herunder socioøkonomisk reference og frafald fra uddannelsesstart til hovedforløb

De gymnasiale eksamensresultater og karakterer 2012

Hæmsko: 10 sociale faktorer der øger risikoen for at stå uden uddannelse

Regeringen vil udelukke hver 4. student med indvandrerbaggrund

Analyse 13. marts 2013

Resultaterne af de skriftlige eksamener i matematik sommer 2008 De nye niveauer på stx og hf

FORÆLDRENES SKOLEVALG

Effekt- og profilanalyse Efterskoleforeningen 2017 Marts 2017

Jeg vil nedenfor vise, hvordan man finder tallene, og give eksempler på didaktiske spørgsmål man kan overveje i sin faggruppe.

Indsigt om gymnasiale uddannelser

- hvor går de hen? Viborg Katedralskole Stx

Analyse 11. september 2013

Fakta-ark vedrørende Svendborg HandelsGymnasium

SUPPLEMENT TIL EVALUERING AF DE NATIONALE TEST RAPPORT

Viborg Gymnasium og HF Stx

Grundskolekarakterer 9. klasse Prøvetermin maj/juni

Klar sammenhæng mellem børns og forældres livsindkomst

Socioøkonomisk reference for grundskolekarakterer 2017/2018: Resultater på tværs af prøver og skoletyper

Socioøkonomisk reference: I hvilke prøver og på hvilke skoletyper klarer eleverne sig bedre end forventet i 9. klasse i 2016/2017?

- hvor går de hen? Vejlefjordskolen Stx

Notat // 11/12/05 KARAKTERGENNEMSNIT: HVAD VISER TALLENE I 2005

Et kritisk blik på 7-skalaen

Bilag S.1: Beskrivelse af beregningen af koefficienten på indvandrerbaggrund

Læring af test. Rapport for. Aarhus Analyse Skoleåret

Viborg Gymnasium og HF Hf

Et eksempel på en todimensional normalfordeling Anders Milhøj September 2006

September Resume: Efterskolerne og uddannelsesmobilitet. Udarbejdet af DAMVAD for Efterskoleforeningen

Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober :24 p.1/17

Børn i dagtilbud klarer sig bedre i folkeskolen

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

Socioøkonomisk reference for karaktererne for 9. klassernes afgangsprøver

Excel-adgange til datavarehus for gymnasiale uddannelser. Vejledning

Kun de bedste fra grundskolen starter på videregående uddannelse

Hvad er den socioøkonomiske reference? Hvordan kan man bruge den socioøkonomiske reference? Bag om den socioøkonomiske reference...

Undersøgelse af karakterudviklingen på de gymnasiale uddannelser

Studenternes brug af gymnasiale suppleringskurser. Undervisningsministeriet

Fordeling af midler til specialundervisning

Tandstatus hos søskende

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

C) Perspektiv jeres kommunes resultater vha. jeres svar på spørgsmål b1 og b2.

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable

Bilag 1. Dette bilag præsenterer:

Store gevinster af at uddanne de tabte unge

Fordeling af midler til specialundervisning på baggrund af skoledistrikter

Mange unge har ikke afsluttet folkeskolen

Til Knud Holt Nielsen, MB. 4. juni Sagsnr Dokumentnr Kære Knud Holt Nielsen

Opfølgning på Betydningen af elevernes sociale baggrund før og efter reformen

Udviklingen i karakterer i grundskolen, 9. klasse, 2013/2014

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

Karakterer fra folkeskolens prøver i 9. klasse 2018/2019

Analyse 8. september 2014

Studenters karakterer

Studenterne fra hvem er de, og hvor langt var de kommet i 2012?

DEN NYE GYMNASIEREFORM AUGUST 2017

HVAD BETYDER GRUNDSKOLEKARAKTEREN FOR VEJEN GENNEM UDDANNELSESSYSTEMET?

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Sociale og faglige faktorer har stor betydning for at få en uddannelse

Socioøkonomiske referencer - pr. institution

Transkript:

Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gjorde vi INDHOLD Formålet har været at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge blot ved at sammenligne de rå gymnasiekarakterer, da de i høj grad afhænger af, hvilke elever der optages på de enkelte gymnasier. Derfor udregnes i stedet en gymnasieeffekt, hvor der tages højde for elevernes faglige og sociale baggrund. Rå karakterdata kan ikke brugs til sammenligninger på tværs af gymnasier. Ved hjælp af en række økonometriske redskaber har Dansk Erhverv derfor undersøgt, hvor stor forskel der er på gymnasiernes evne til at løfte elevernes faglige niveau, efter der er taget højde for elevernes folkeskolekarakterer og andre sociale baggrundsvariable såsom forældrenes uddannelsesniveau og arbejdsmarkedsstatus. Formålet er herved at tage højde for de forhold, der varierer mellem gymnasierne, og som gymnasiet ikke selv er herre over, så man kun måler effekterne af de forskelle, som gymnasierne selv kan skabe. Måler gymnasiernes løfteevne ved at tage højde for elevsammensætningen Gymnasierne bør vurderes på de parametre, som de selv har mulighed for at påvirke. Resultaterne viser, at selv når man tager højde for den statistiske usikkerhed, er der betydelige forskelle mellem de dygtige og dårlige gymnasiers evne til at løfte elevernes faglighed, figur 1. Signifikant forskel mellem de 10 bedste og de 10 dårligste gymnasier (STX). Figur 1 Gymnasieeffekt (2012-2014) for 10 bedste og 10 dårligste gymnasier (STX) inkl. usikkerheder 1,0 0,5 0,0-0,5 Anm.: Gymnasieeffekterne er angivet med et 95 pct. konfidensinterval. Såfremt to gymnasiers konfidensintervaller ikke overlapper hinanden, kan man med 95 pct. sandsynlighed sige, at der er forskel på de to gymnasiers gymnasieeffekt. BAGGRUND TIL DANSK ERHVERVS GYMNASIETEST 2015

Data Dansk Erhverv har ved hjælp af en særkørsel i Danmark Statistiks registerdatabase data for samtlige elever, der er startet på en gymnasieuddannelse (STX, HHX eller HTX) i perioden 1999-2011. Foruden elevens gymnasiekarakterer indeholder data oplysninger om elevens folkeskolekarakterer og socioøkonomiske baggrund (forældres baggrund, økonomi, m.v.). Registerdata fra Danmarks Statistik Grundet databrud 1 mellem folkeskoleåret 05/06 og 06/07 beregnes gymnasieeffekten dog kun for elever, der har afsluttet en gymnasieuddannelse i perioden 2012-2014. Derudover er elever på over 20 år ved studentereksamenen frasorteret for at sikre størst mulig sammenlignelighed blandt de elever, der indgår i analysen. I modellen indgår studenter i perioden 2012-2014, som var maks. 20 år ved studentereksamenen. Gymnasieeffekten beregnes med udgangspunkt i de skriftlige eksamenskarakterer, hvilket betyder, at samtlige standpunktskarakterer samt mundtlige eksamenskarakterer er udeladt af modellen. Dette er et bevidst valg, da det vurderes, at karaktererne fra de skriftlige eksamener i højere grad er et objektivt mål for elevernes faglighed på tværs af gymnasier, eftersom de skriftlige eksamener er udarbejdet fra centralt hold af Undervisningsministeriet, hvormed disse er ens for alle, ligesom bedømmelserne foretages af to tilfældige eksterne censorer. Skriftlige karakterer vurderes at være det mest objektive mål for faglighed på tværs af gymnasier. Grundet mængden af baggrundsvariable i regressionsmodellen, opstår der nemt problemer med manglende enkeltobservationer for flere elever, hvilket i givet fald betyder, at forholdsvis mange elever udelades. For at undgå at udelade en stor mængde af observationer, medtages elever med manglende oplysninger for én eller flere baggrundsvariable i estimationen ved, at den manglende oplysning sættes til 0, og der medtages en missing value -indikatorvariabel, som sættes til én. På denne måde indgår eleven ikke i estimationen af koefficienten på den manglende variabel, men eleven beholdes i datasættet og indgår i estimationen af de øvrige koefficienter. Dette er sædvanlig standard i denne type beregninger. Elever med manglende observationer for én eller flere baggrundsvariable indgår i modellen vha. en missing value - indikatorvariabel. Der rapporteres kun resultater for gymnasier, som i perioden 2010-2014 (seneste 5 år) har haft minimum 200 elever til studentereksamenen. Dette skyldes, at der er større usikkerhed ved estimation af gymnasieeffekten for små gymnasier. Fire STXgymnasier, fem HHX-gymnasier og seks HTX-gymnasier er frasorteret på baggrund af dette. Små gymnasier udelades grundet statistisk usikkerhed. 1 Databrud skyldes, at man gældende fra 2006/2007 bl.a. afskaffer alle gruppeeksamener i folkeskolen og indfører nye obligatoriske afgangsprøver. Dette giver et databrud i registerdatabasen (ændring af variabelnavne) samt en ændring af sammenligningsgrundlaget. DANSK ERHVERV 2

Gymnasiekarakter DANSK ERHVERVS GYMNASIEEFFEKT SÅDAN GJORDE VI OKTOBER 2015 Metode Dansk Erhverv benytter den såkaldte residual-metode til at estimere de gymnasiale undervisningseffekter. Modellen er en standard OLS-model, hvor elevens gymnasiekarakterer 2 forklares enkeltvis ved hjælp af henholdsvis elevens folkeskolekarakterer fra 9. klasse samt elevens sociale baggrundskarakteristika. Den del af gymnasiekarakteren, der ikke kan forklares ved hjælp af henholdsvis elevens folkeskolekarakterer og sociale baggrundskarakteristika, dvs. residualet, defineres som gymnasieeffekten. Gymnasieeffekt: Afvigelse mellem elevens faktiske karakter og forventede karakter Meget forsimplet er dette illustreret i figur 2. Den stiplede linje i grafen viser den generelle sammenhæng mellem karakterniveau i folkeskolen og karakteren på gymnasiet. Jo højere karakterniveau i folkeskolen des højere karakterniveau i gymnasiet. Der er dog naturligvis elever, der får karakterer, der er højere eller lavere, end det forventede. Dette er den såkaldte gymnasieeffekt og er illustreret ved afstanden mellem den stiplede linje og den enkelte sorte prik. Ligger man over linjen, er der en positiv gymnasieeffekt. Ligger man under linjen, er der en negativ effekt. Figur 2 Gymnasieeffekten forsimplet forklaret Folkeskolekarakter Der er naturligvis en variation i karaktererne, som ikke kan forklares ved hjælp af baggrundsoplysninger (to søskende med samme karaktergennemsnit i folkeskolen vil eksempelvis ikke nødvendigvis få samme gymnasiekarakter), men ved at summere på tværs af alle karakterer for alle elever på et gymnasium, kan man se de systematiske forskelle mellem de enkelte gymnasier. Systematiske forskelle mellem gymnasiernes undervisningseffekt. 2 Det er den enkelte karakter per elev der estimeres og ikke et simpelt gennemsnit af en elevs gymnasiekarakterer. Derved indgår den enkelte elev i modellen det antal gange svarende til antallet af skriftlige eksamenskarakterer per elev. Fordelen ved at estimere den enkelte karakter og ikke et karaktergennemsnit er, at man ved et gennemsnit smider noget varians væk. DANSK ERHVERV 3

På matematisk form er modellen bygget op på nedenstående måde og en detaljeret oversigt af modellens forklarende variable fremgår af figur 3. hvor gymnasiekarifg angiver karakteren i gymnasiefaget f for person i på gymnasium g, df er en vektor af dummyer, som angiver, hvilken gymnasiekarakter der forklares og fagniveau angiver, hvilket niveau faget er taget på. Folkeskolekari er en vektor bestående af folkeskolekarakterer for person i og df*folkeskolekari er et interaktionsled mellem de to førnævnte. 10.klassei angiver om den pågældende elev har gået i 10. klasse, socialbagi er en vektor bestående af sociale baggrundsvariable for eleven og afgangsåri angiver året eleven blev student. Slutteligt er skolekammeratg den såkaldte skolekammerateffekt og εifg er regressionens restled (residual). Beskrivelse af modellens opbygning Gymnasiernes samlede gymnasieeffekt fremkommer herefter ved at beregne et gennemsnit af residualet for samtlige skriftlige eksamenskarakterer for eleverne på det pågældende gymnasium. Gymnasieeffekten er teoretisk set lig OLSmodellens residual Figur 3 Oversigtstabel over modellens baggrundsvariable Variabel Information om eleven Alder ved studentereksamen Køn Forældreidentifikation Familiemarkering Herkomst Folkeskolekarakter Har eleven haft tysk eller fransk Har eleven gået i 10. klasse Information om forældrene Uddannelsesniveau Arbejdsmarkedsstatus Alder ved barns fødsel Andre baggrundsvariable Fagniveau karakteren er opnået i Skolekammerateffekt Variabelinformation Er forældrene observeret (fx hvis eleven ikke har nogen mor) Angiver om en person bor på samme adresse som begge sine forældre, kun moderen, kun faderen eller ingen af dem Dansk eller vestlig/ikke-vestlig indvandrer/efterkommer Folkeskolekaraktererne indgår som et gennemsnit af skriftlige eksamenskarakterer i fagene Dansk og Matematik. Har betydning om en given karakter er opnået i fx et A-niveau eller B-niveau fag Gymnasiegennemsnit af elevernes folkeskolekarakterer på den pågældende årgang DANSK ERHVERV 4

Skolekammerateffekten angiver elevsammensætningen på det pågældende gymnasium. I indeværende model er skolekammerateffekten beregnet som et gennemsnit af elevernes gennemsnitlige folkeskolekarakterer. Skolekammerateffekten medtages, da tidligere studier viser, at elevsammensætningen på en skole har betydning for den enkelte elevs karakterer. Med andre ord vil en given elev klare sig bedre, såfremt denne går på et gymnasium med mange fagligt stærke elever, fremfor på et gymnasium med mange fagligt svage elever. Eftersom gymnasiernes elevsammensætning ikke er noget gymnasierne direkte kan kontrollere, er det derfor væsentligt at korrigere for denne effekt, når gymnasieeffekten skal beregnes. Usikkerheder og robusthedstest Det vurderes, at det metodiske valg der uden sammenligning har størst betydning for resultaterne, er valget af kun at medtage elevernes skriftlige karakterer. De øvrige metodiske valg har også betydning, men ændrer dog kun gymnasieeffekterne i begrænset omfang, og flytter derfor kun gymnasierne få pladser på listen. Skolekammerater påvirker hinandens faglighed. Valg af karakterdata har størst betydning for analysens resultater. Som beskrevet tidligere, er det mere retvisende at begrænse modellen til de skriftlige karakterer, da de vurderes at være bedre mål for fagligheden. Som konsekvens heraf er indeværende model derfor kun i stand til at måle den faglighed, der nu en gang kan måles med de skriftlige eksamener, upåagtet af, at andre faglige kundskaber også har betydning for elevernes overordnet faglige niveau. Modellen måler kun den faglighed, som opfanges i de skriftlige eksamener. I modellen medtages en række baggrundskarakterer for at sikre, at de forhold gymnasiet ikke selv er herre over (bl.a. hvem der optages), ikke har betydning for den udregnede gymnasieeffekt. Da man kan anvende folkeskolekarakterer som kontrolvariabel, kan dette foretages mere effektivt, end eksempelvis tilsvarende analyser af undervisningseffekterne på folkeskoleområdet. Det betyder også, at små ændringer i andre baggrundsfaktorer vedr. forældre mv. ikke har særlig stor betydning for modellens forklaringsevne. Det er dog trods alt ikke muligt statistisk at bortkontrollerer alle forskelle (to tvillinger med samme folkeskolekarakterer, vil givetvis ikke opnå helt samme gymnasiekarakterer). Dette er dog ikke problematisk, så længe disse forskelle ikke er systematiske. Folkeskolekarakterer kan forklare gymnasiekaraktererne forholdsvis præcist. Resultaterne er, som i alle statistiske modeller, behæftet med en statistisk usikkerhed. Denne er beregnet vha. af den såkaldte bootstrap metode. Resultaterne er derfor afrapporteret som konfidensintervaller omkring den enkelte gymnasieeffekt. Konfidensintervallet angiver det interval, inden for hvilket, man kan være 95 pct. sikker på, at den reelle gymnasieeffekt ligger. Benytter bootstrap metode til at udregne konfidensintervaller. DANSK ERHVERV 5