Förenklade slutsatser av internationella kunskapsmätningar

Den data som kommer från olika internationella kunskapsmätningar är komplicerad och analyserna som görs är ofta statistiskt förenklade. Det visar Inga Laukaitytes forskning. 

Varför blev du intresserad av ämnet?

– Utbildning är viktig för vår framtid och internationella kunskapsmätningar som PISA och TIMSS kan ge oss mer än bara ranking av länderna. Vi kan också använda data från undersökningarna för att förstå varför ett land presterar så bra och ett annat sämre. Varför presterar Finland på topp och Sverige under genomsnitt? Det är intressant!

Vad handlar avhandlingen om?

– De internationella kunskapsmätningarna är komplexa i sin design och syftet var att undersöka hur man ska hantera komplexiteten av komparativa studier när man vill använda flernivåanalys.

Vilka är de viktigaste resultaten?

– De rekommendationer som jag ger om hur man borde analysera data med flernivåanalys. Den data som kommer från olika kunskapsmätningar, som exempelvis TIMSS och PISA är komplicerad och forskarna som använder den är oftast inte statistiker. Därför använder de förenklingar när de analyserar data från mätningarna. I min studie visar jag att det inte är bra att förenkla och jag ger rekommendationer på hur man ska göra.

Vad överraskade dig?

– Jag var på en konferens om TIMSS och PIRLS och andra undersökningar där de som konstruerar undersökningarna och de som arbetar med att analysera data deltog. De håller inte med varandra om vad som är en acceptabel analys eller metod. Ofta accepterar de förenklade analyser som de inte borde. Flernivåanalys är en komplicerad analys och därför är det inte så lätt att svara på frågan vad som är rätt och ingen har heller studerat det tidigare i detta sammanhang.

Vem har nytta av dina resultat?

– Först och främst de forskare som arbetar med internationella kunskapsmätningar och vill göra flernivåanalys. Men det finns också en tillämpad artikel i min avhandling med resultat som kan vara till nytta för de som arbetar för att förbättra elevers prestationer. Jag har visat att det inte alltid är bra att generalisera om man exempelvis tittar på hur olika skolor presterar, vissa är högpresterande och andra lågpresterande, men de har olika behov och att endast titta på deras prestationer generellt ger inte hela bilden. Exempelvis har hög andel inrikes födda föräldrar ett positivt samband med goda prestationer på kunskapsmätningarna, men det gäller bara på skolor som är lågpresterande. På medel- och högpresterande skolor har tvärtom hög andel inhemskt födda föräldrar ett negativt samband med skolprestationerna.

Åsa Lasson