Det finns två fakta om den svenska skolan som få bestrider: resultaten har fallit och skolorna har blivit mer segregerade. Den ökade segregationen visar sig i att den del av den totala kunskapsspridningen som kan förklaras av vilken skola eleverna går på — mellanskolvariansen — enligt PISA-undersökningarna ökat kraftigt under 2000-talet (sid 137). En studie av bland andra Bo Malmberg visar dessutom övertygande att en överväldigande del av denna ökning troligen* kan förklaras av det fria skolvalet (då även det fria valet mellan kommunala skolor).
Sedan tar enigheten slut. Lena Sommestad, Bo Malmberg och Ingrid Carlgren hävdar exempelvis att den av skolvalet orsakade skolsegregationen är en avgörande orsak till resultatförsämringen. Friskoleförespråkare som Timbros Markus Uvell menar i stället att resultatutvecklingen i den svenska skolan hade varit ännu sämre om det inte vore för konkurrensen från friskolorna. Forskargruppen på IFAU anser däremot att förklaringar bäst söks på annat håll.
För att bringa någon klarhet i detta kan man först konstatera att den empiriska grunden för att ökad spridning mellan skolorna skulle vara orsaken till de fallande genomsnittsresultaten är skakig. Mycket av argumentationen förefaller bygga på nedanstående figur som dock bara visar att det finns en negativ korrelation mellan spridning och genomsnittsresultat. Korrelation är emellertid inte kausalitet och det finns tusen och en faktorer som samvarierar med mellanskolvariansen vilka i sig kan påverka elevernas genomsnittliga skolresultat.
Mellanskolvarians och genomsnittlig elevprestation i OECD/Pisa data, 43 länder 2000-06.
Medan hypotesen om mellanskolvariansens betydelse passar som hand i handske med svaga elevers försämrade skolprestationer så har den svårare att förklara varför även de starkaste eleverna presterar allt sämre. Om dessa i allt högre grad omges av studiemotiverade elever från trygga hem borde de — i någon grad — prestera bättre än tidigare. Men det gör de alltså inte.
Faktum är att det inte ens är självklart att det är resultaten bland de svaga eleverna som försämrats mest. Figuren nedan visar förändringar i medelresultat och spridning (skillnaden i resultatförändring mellan elever i 95e och 5e percentilen) på ett antal internationella kunskapsmätningar.
Förändring i medelvärde och spridning (mellan elever i 95e och 5e percentilen). PISA-resultaten anges både relativt OECD-genomsnittet och som absoluta förändringar.
Enligt RLS/PIRLS och PIRLS kännetecknades både perioden 1991 till 2001 och 2001 till 2006 av försämrad genomsnittlig läsföreståelse och minskad spridning mellan eleverna i årskurs tre respektive fyra. Detta talar direkt mot hypotesen att ökad spridning skulle orsakat försämrade genomsnittsresultat. Samma mönster syns i TIMSS-undersökningarna för matematik och naturvetenskap bland åttondeklassare under perioden 1995 till 2007. PISA-undersökningarna — även de för åttondeklassare — finner däremot att spridningen ökat och snittprestationerna försämrats mellan 2000 och 2009.
En delförklaring till varför mönstren ser olika ut är att PIRLS/TIMSS har ambitionen att mäta absoluta kunskapsförändringar medan förändringar i PISA mäts relativt OECDs genomsnitt. Då spridningen minskat i andra OECD-länder så har den svenska spridningen ökat relativt dessa. Som kan ses i figuren är detta dock inte hela förklaringen utan även den absoluta spridningen bland svenska elever har enligt PISA ökat i naturkunskap och läsning, medan den minskat något i matte. Det är inte självklart vilka resultat som är mest rättvisande men att — som Sommestad m.fl. — lyfta fram PISA men bortse från PIRLS/TIMSS förefaller tveksamt.
Låt oss dock för sakens skull anta att PISA-resultaten om ökad spridning stämmer. Kan man därigenom dra slutsatsen att det är skolvalet och den ökade skolsegregationen som ligger bakom de försämrade genomsnittsresultaten? Om så vore fallet borde rimligen resultaten försämrats mest i storstäderna; det är trots allt där skolvalet är en realitet och det är i storstadsregionerna som spridningen mellan skolorna ökat. Figuren här intill förmedlar ett annat budskap: under 2000-talet har resultaten försämrats överallt och om något så har de fallit mest på landsbygden.
En relaterad fråga är om familjebakgrunden fått ökad betydelse för elevernas prestationer? Nästa figur visar att betygsfördelen av att vara barn till en högutbildad moder minskat något mellan 1990 och 2008. Detta skulle kunna betyda att familjebakgrunden fått minskad betydelse men en troligare förklaring är att andelen högutbildade mammor ökat. Det visar sig emellertid även att betygsskillnaderna mellan barn till föräldrar på olika nivåer i inkomstfördelningen i princip är stabila över tid. Nackdelen av att vara utlandsfödd har ökat något vilket kan bero på ökad segregation, men det kan även bero på förändringar i familjebakgrund, ursprungsland och invandringsålder bland de utlandsfödda.
Att undersöka betyg är inte utan problem: förändringar betygssättningsnormer kan ha påverkat förhållandet mellan betyg och faktisk kunskap olika för olika grupper. Exakt hur sådana faktorer påverkar dessa samband är dock oklart och efter att ha granskat figuren ovan så är det svårt att med säkerhet hävda familjebakgrundens ökade betydelse.
Min sammanfattande tolkning är att den ökade spridningen mellan skolorna inte är en hållbar förklaring till den allmänna försämringen av svenska elevers kunskapsnivå. Därmed inte sagt att den saknar betydelse: det är möjligt att de fallande resultaten bland svaga elever i någon grad kan förklaras av ökad segregation. Därutöver kan man anse att ökad skolsegregation är problematisk även av andra skäl. Någon enkel, ideologisk välförankrad lösning på skolans problem finns däremot troligen inte. Mycket vore vunnet om man kunde sluta hoppas att så är fallet.
Ekonomistas 
Är detta sant?
“En delförklaring till varför mönstren ser olika ut är att PIRLS/TIMSS har ambitionen att mäta absoluta kunskapsförändringar medan förändringar i PISA mäts relativt OECDs genomsnitt.”
Så här svarar PISA/OECD själv när jag försökte fråga dem:
KK: “To which degree are PISA 2009 scores comparable to earlier scores within the same country on an absolute level?”
PISA/OECD: “Reading performance in 2009 is directly comparable to 2006, 2003 and 2000.
Mathematics in 2009 is comparable to 2006 and 2003, while Science is comparable to 2006 only.”
Det är bara att titta i figuren. De relativa skillnaderna (vilka är de som brukar redovisas) är större än de absoluta. Samtidigt är det inte uppenbart hur man ska gå tillväga: provens utformning kan i sig påverka spridningen vilket talar för relativa mätningar, samtidigt kan det ses som ett problem att minskad spridning i vissa länder ger intryck av att spridningen i andra länder ökat.
Bra analys! Jag tycker dock att det är mer relevant att se på pisa för 8e och 9e relativt andra länder med en mer uppdaterad period, än de andra som antingen mäter för tidigt (i klass 3 har skolreformer inte hunnit fått samma påverkan som i klass 8) eller ickerelativt andra länder (konkurrens är ju mot andra länder, ej mot andra perioder eller?). Vad säger ni om det?
Intressant, som alltid!
Men jag är lite osäker på
vad du åsyftar när du skriver “Någon enkel, IDEOLOGISK välförankrad lösning på skolans problem finns däremot troligen inte.” Nej, sannerligen inte, men har någon verkligen påstått det?
Du har inte läst Malmberg och Sommestad?
Nej, jag måste erkänna att jag nog mest hållt mig till
forskningen (multilevel modelling är untressant inte minst när det gäller frågor om error clustering/hierarchical samples och kausalitet/korrelation som du ju tangerar). Ska kolla deras debattinlägg och eventuellt återkomma om jag fortfarande tycvker min undran var berättigad!
Efter läsning av de av dig refererade inläggen är jag beredd att ge dig rätt vad gäller Sommestad. Däremot tycker jag nog att Malmberg faktiskt egentligen bara återger i populärform vad hans forskning visar. Att sedan lägga hela förklaringen till svensk skolas utförsåkning endast på valfrihetens effekter i form av ökad skolsegregation och helt “glömma” att den av Ingvar Carlsson, Kjell-Olof Feldt och Göran Persson genomtrumfade kommunaliseringen av skolan lade grunden för hela denna negativa kumulativa process är ju lite av att trolla med knäna.
Galet bra inlägg. Tack för det.
Angående de två “sanningarna” du nämner i inledningen kan det väl till stor del förklaras av att en väletablerad sanning om skolans förfall ger politiskt mandat till stora förändringar.
Nu är jag visserligen ganska ung men var inte ett av argumenten för att införa det fria skolvalet att det skulle minska segregationen som uppstår av närhetsprincipen?
Tack själv. Jo, det var ett argument och det framförs fortfarande. Men i praktiken förefaller skolvalet att förstärka segregationen i flera avseenden.
Det hävdas ofta, ibland mellan raderna, att utbildningens kvalitet är en viktig förklaringsfaktor för ett lands (ekonomiska) utveckling. Vi konkurrerar med Kina etc. Jag tror dock det orsakssambandet är väldigt skakigt. Snarare är skolans kvalitet ett resultat av samhällsutveckligen än tvärtom (bortom de uppenbara fördelarna med en allmän skolgång).
Skolans stora problem är att det inte förändrats i takt med samhällsutvecklingen vilket gör att den inte längre “fungerar” som förut, mer än för en minoritet av eleverna. Det ser i stort sett likadant ut i hela västvärlden.
Titta gärna på dessa korta klipp som kan ge lite andra infallsvinklar än de som brukar diskuteras i svensk skoldebatt som verkar handla om föga annat än betyg och friskolor:
“Mycket av argumentationen förefaller bygga på nedanstående figur som dock bara visar att det finns en negativ korrelation mellan spridning och genomsnittsresultat.”
Är det allt regressionen visar? Är inte en regression till för att skilja på vad som bara är korrelation och vad som är ett statistiskt signifikant samband?
En statistisk signifikant samband i en regression behöver inte tyda på ett orsakssamband.
Nej, det är ju sant. De flesta regressionsresultat verkar ju rätt instabila eftersom man kan få så olika resultat bara man ändrar i lite variabler eller dataunderlag. Men det jag undrade var om allt regressionsresultatet visade på var att det finns korrelation? Man behöver ju inte göra en regression för att se om variabler är korrelerade eller inte. Jag inser att detta kanske är att fokusera på en liten del av ett ganska långt blogginlägg, men jag sitter och skriver en uppsats och vill bara försäkra mig om jag har förstått det hela rätt.
En regression kan visa huruvida korrelationen kvarstår om man kontrollerar för andra variabler. Om så är fallet kan det, men behöver inte, tyda på ett kausalt samband.
Men i denna regression kontrolleras ju inte för andra variabler..
Föreslår att ni kikar i t ex Ole-Jörgen Skogs pedagogiska “Å forklare sosiale fenomener. En regresjonsbasert tilnärming” (Gyldendal 2005) speciellt kapitel 1 och 2, som behandlar problemkomplexet kausalitet/korrelation och vad “konstanthållande” i regressionsanalyser innebär.
Roligt att du tar upp frågan kring mellanskolvarians och medelresultat.
En studie som du inte gått in på är OECDs publikation från 2005: “SCHOOL FACTORS RELATED TO QUALITY AND EQUITY”. Här görs en noggrann genomgång av evidensen och man visar just det negativa samband mellan resultatspridning och medelresultat som jag pekat på. Hur ser du på evidensen som presenteras där?
Om OECDs studie är riktig borde den ökande mellanskolevariansen förväntas leda till successivt försämrade resultat resultat i svensk skola, vilket också är det vi sett. När jag läste vetenskapsteori var kravet på en vetenskaplig förklaring att ett enskilt fall skulle kunna föras tillbaka på en allmän lag. Om OECDs studie kan sägas etablera en allmän lag: “Ökad differentiering leder till sämre resultat”, och vi i Sverige har upplevt en ökad differentiering samtidigt som resultaten sjunkit har vi här alltså en förklaring som uppfyller de krav som man brukar ställa.
Förklaringen gäller resultaten i svensk skola så som de beskrivs i PISA, men PISA är ju den studie som på det mest övertygande sättet visat på den negativa trenden, eftersom vi nu har tillgång till fyra undersökningar. Sedan representerar PISA ett visst sätt att mäta kunskap och inte minst när det gäller att mäta spridning kan mätinstrumentets utformning ha betydelse.
Ditt regionala argument är intressant, men har du kontrollerat för trenderna i utbildningsnivå? Mycket talar för att ökningen i föräldrarnas utbildningsnivå varit snabbare i storstäder än på landsbygden. Och jag är inte säker på att ditt argument bräcker OECD-studien. Och den negativa trenden slår ju igenom i alla regioner.
När det gäller familjebakgrundens betydelse så visar PISA 2009 att den ökat kraftig jämfört med 2000.
Sammanfattningsvis anser jag att din slutsats att “ökade spridningen mellan skolorna inte är en hållbar förklaring till den allmänna försämringen av svenska elevers kunskapsnivå” inte stöds av den evidens du presenterat, åtmindstone inte om man man lägger till “som den visats i PISA undersökningarna”.
Och roligt att du tog dig tid att svara! Först och främst vill jag betona att skolsegregationen kan vara en delförklaring till vissa mönster som vi ser men jag vänder mig mot beskrivningen att detta förklarar den allmänna utvecklingen.
Det finns mycket annat – förutom skolsegregationen – som har ändrats i den svenska skolan vilka på goda grunder kan påverka elevernas resultat negativt. Det är även möjligt att skolvalet har en massa negativa följder som inte i sig beror på den ökade segregationen på skolnivå (specialutformade program av undermålig kvalitet, förändrad maktrelation mellan skola och elev etc). Dessutom har det troligen skett en massa andra förändringar i samhället som skulle kunna driva förändringarna. Argumentet att något hänt efter en förändring som i breda drag är konsistent med förändringen räcker alltså inte: framförallt inte om man vill säga att detta är hela förklaringen till de försämrade resultaten. Så, även om den svenska utvecklingen är konsistent med ett mönster som beskrivs i en OECD-rapport så betyder detta inte att det är svaret.
Jag vet inte om PISA visar den negativa trenden mest övertygande. Samma trend finns ju i RLS/PIRLS (4 mätningar) och TIMSS (3 mätningar). Den stora skillnaden mellan de olika mätningarna är hur spridningen mellan svenska elever ser ut. Finns det verkligen goda grunder att bortse från att både RLS/PIRLS och TIMSS pekar på minskad spridning? Om inte, hur kan man förklara att ökad segregation leder till störst försämringar för eleverna i toppen av fördelningen? Jag vet inte vilken av undersökningarna som är mest rätttvisande vad gäller spridningen men jag noterar att även PISA pekar på minskad spridning i matte — givet att man inte “korrigerar” för spridningen i andra OECD-länder.
Stad/land-resultaten är tyvärr inte rensade för socioekonomiska karakteristika. Anledningen är att jag inte har rådata och siffrorna över elevernas bakgrund redovisas på olika sätt i PISA2000 och PISA2009. Så visst, att landsbygden fallit mer än städer kan i någon grad bero på förändringar i elevkompositionen (någon hågad får gärna kolla upp detta). Även 2000 bodde emellertid betydligt fler högutbildade i städerna än på landsbygden. Som du säkert vet så är den ökade mellanskolsvariansen ett storstadsfenomen. Om skolsegregationen är hela förklaringen så borde med andra ord ingenting hänt på landsbygden. Det krävs MYCKET radikala omflyttningar för att ändra mönstret för landsbygden ovan till ett nollresultat. En troligare förklaring är att det (även) finns andra förklaringar till de försämrade resultaten. Alternativt får man förklara varför ökad skolsegregation i storstäderna leder till försämrade resultat på landsbygden.
Vad gäller alternativa — eller rättare sagt kompletterande — förklaringar tänker jag främst på förljande:
1) I mitten av 1980-talet började lärarlönerna falla relativt andra högskoleutbildade och i början av 1990-talet började lärarrekryteringen försämras (se här). Lärarkåren byts ut långsamt och det tar ett tag innan sådant slår igenom.
2) Lärarutbildningen genomgick ett par stora förändringar som inte verkar ha varit särskilt lyckade. Precis som med argumentet ovan tar det tid innan sådant slår igenom.
3) Kommunalisering behöver inte vara dåligt med när statsmakten abikerar från sina stödjande och utvärderande funktioner så vore det underligt om detta inte får negativa konsekvenser. Samtidigt är det oklart när reform som kommunaliseringen får genomslag: ledtiderna i skolan är långa och kanalerna via vilka kvalitetsförämringar får genomslag är både många och otydliga.
4) Lgr94 + nytt betygssystem. Även här genomgripnade förändringar som kan påverka eleverna men även i detta fall är ledtiderna långa: skolorna ändrar inte sitt arbetssätt från en dag till nästa och eleverna som är inne i skolsystemet exponeras för två olika läroplaner. Det är alltså svårt att veta exakt när förändringar slår igenom.
Slutligen, visst har familjekomponenten fått ökad betydelse enligt PISA. Det är dock intressant att betygsdata inte uppvisar samma mönster. Eftersom du själv använder dig av betygsdata för att beräkna graden av skolvalsinducerad segregation så anser du rimligen betygen vara informativa. Hur ska man förena betygsresultaten ovan med resultaten från PISA?
Det finns mycket att diskutera men ska man komma framåt är det bra att enas om vad som gäller som evidens. Mitt förslag var den princip jag lärt mig i vetenskapsteorin. Alltså allmän lag på formen “om A så B”. Givet att man i det enskilda fallet kan påvisa A och B är förhanden så har man “förklarat” B.
Poängen med detta att man då kan skilja på en diskussion om hurvida den allmänna lagen gäller, och om evidensen A föreligger.
Några av dina förklaringar känns lite vaga:
“Lärarutbildningen genomgick ett par stora förändringar som inte verkar ha varit särskilt lyckade.”
” svårt att veta exakt när förändringar slår igenom.”
“Kommunalisering behöver inte vara dåligt”
Jag tycker det vore bra om man kan komma längre än så, och här tycker jag att PISA studierna ger ett bra ramverk. Jag hittar t ex inte att TIMSS analyserar between-school-variance.
För att uppnå stringens är jag tycker jag det är ok med att börja med att tröska PISA resultaten.
Lärarlöner kan vara en förklaring med då bör det vara möjligt att hitta bra data på detta.
Lärarutbildning bör också gå att testa. Vi vet ju vilket år olika lärare är examinerade.
Kommunalisering borde gå att komma åt även om det skulle kräva en omsorgsfullt ihopsamlad databas.
När det gäller social bakgrund och betyg, gäller det samma sak för skolnivå effekter av social bakgrund? Pisa summerar individ och skolnivå.
Det är möjligt att du har rätt om de regional effekterna men regional skillnader i utbildningsnivå bör väl gå att kolla om man matchar PISA-skolor mot SAMS-data?
En styrka med spridningsförklaringen till PISA är att den kopplar så tätt till data och till det som jag uppfattar som ett väletablerat mönster i internationella data.
Sedan skulle man kunna argumentera för en omvänd kausalitet. Sjunkande kvalitet har fått föräldrar att lämna vad de uppfattar som sjunkande skepp vilket lett till ökad mellanskolvarians. Det ironiska här är att en politik för minskad mellanskolvarians ändå skulle kunna leda rätt. En sådan politik skulle nämligen kräva en upprustning av kvaliteten för att gå att sälja. Men kanske är det just detta som är orsaken till att kvalitet och liten spridning är kopplade? Med skolval kan man strunta i de sämsta skolorna för dem har medelklassen vänt ryggen.
Angående kausalitet.
Om A så B.
Om A före B innebär emellertid inte att A orsaker B.
Det kan till exempel finnas C som först orsakar A och sedan B.
Poängen är nog att det finns ett större teoribygge kring A så B, t ex i OECD-rapporten. Om man då kan etablera A samt observera att B har skett ger det anledning att tro att A är en delförklaring.
Hur definieras egentligen segregation? På 80-talet gick enbart ungdomar från Östermalm på Östra Real, barn från Djursholm i Djursholms samskola och ungdomar från Rinkeby i Rinkebyskolan. Enda sätten att hamna någon annanstans än sin “hemskola” var att (endast gymnasiet) söka en smal linje som bara fanns någon annanstans eller folkbokföra sig på fel ställe så man hamnade inom respektive skolas upptagningsområde. Segregationen var alltså 100%-ig. Jag kan inte förstå hur man kan påstå att segregationen ökat sedan dess.
Mer disparata resultat i olika skolor är just det, mer disparata resultat. Att kalla det segregation tycker jag är en konstig betydelseglidning av ordet segregation. Eller? Har verkligen segregationen ökat? Jag blir alltid lite skeptisk till formuleringar som antyder att alla är överens…
Från mitt inlägg: “del av den totala kunskapsspridningen som kan förklaras av vilken skola eleverna går på”. Vi pratar alltså om sortering med avseende på akademisk kapacitet.
Sedan finns det inget som hindrar att sortering även ökar i andra avseenden: om man inte vill gå på en skola där elever har annan hudfärg (eller inkomst, utbildningsnivå, religion) än man själv har, så ger skolvalet en möjligheten att förverkliga dessa preferenser.
Naturligtvis sker sortering även utan formellt skolval eftersom folk kan flytta. Den relevanta frågan där därför om möjligheten till skolval förstärker eller förminskar dessa tendenser. Som du skriver är det teoretiskt en öppen fråga. Empirin tyder dock på ökad sortering i flertalet observerbara karakteristika.
Du undrar hur man kan påstå detta? Jo, man går utanför sin egen lilla anekdotiska värld och analyserar data. För övrigt gäller diskussionen här grundskolan. Gymnasiet är betydligt mer komplicerat: dessutom tyder det mesta på att resultatförsämringen varit ännu större på gymmnasiet.
Jo jag såg den formuleringen och jag kanske borde avslutat min inledande mening med utropstecken snarare än frågetecken.
Det är våldtäkt på svenska språket att kalla det beskrivna fenomenet segregation. Är Saabs fabriker segregerade jämfört med BMW:s eftersom de är mindre lönsamma? Segregation är något helt annat än olika utfall.
Nej, i storstäderna är flytt inget alternativ för icke-höginkomsttagare eftersom hyresmarknaden inte fungerar. Höginkomsttagarna bor redan i områden med bra skolor. Inget av detta är anekdotiskt. Inte heller är det anekdotiskt att innan skolvalet infördes bodde eleverna på Engelbrektsskolan på Östermalm osv.
Som det brukar sägas: korrelation är inte detsamma som kausalitet.
Termen “mellanskolvarians” är lite otymplig och det var ett försök att variera språket. Ledsen om du känner dig våldtagen.
Anders Lindom (se länkar ovan) har forskat på hur skolvalet påverkar skolsegregation med avseende på observerbara karakteristika som invandrarstatus. Lindbom använder en metod liknande den Malmberg använder och han brukar själv hävda att effekterna av skolvalet är “små” i förhållande till de som beror på boendesegregation. Som Malmberg diskuterar på sin blogg är emellertid detta en tveksam användning av begreppet “liten”. Mer precist verkar skolsegregationen vara ca dubbelt vara stor som den hade varit utan skolval.
Se även här.
Intressant länk, tack.
Nu såg jag denna artikel. Citat
lg: Det är tom så att den observerade socio-ekonomiska spridningen mellan skolor minskat något mellan PISA2000 och PISA2009 (skillnaden är inte statistiskt signifikant). PISAs index över social bakgrund har dock sina problem, bland annat är det självrapporterat av eleven och som alltid vid urval finns det samplingsfel. Enligt svenska registerdata har den socioekonomiska spridningen ökat men inte lika kraftigt som spridningen i PISA-resultat eller betyg.
Två möjliga tolknigar: i) ökad sortering av elever i icke-observerbara men för skolresultat viktiga egenskaper. ii) skolornas verksamhet anpassas alltmer efter elevunderlaget, och då främst en sjunkade ambitionsnivå på skolor med många svaga elever.
Det går inte att enkelt separera dessa hypoteser från varandra men jag lutar åt det senare som huvudförklaring. Anledningen är att förklaring i) är svår att förena med att hela fördelningen av resultat skiftat ner. Förklaring ii) är förenlig med Bo Malmbergs “lämna skeppet”-analogi: man byter inte till skolor för att dessa är bra utan man lämnar skolor som är (eller blir) dåliga.
Jag tror att själva handlingen att aktivt välja skola åt sina barn borde användas som indikation på just någon/några av dessa oobserverbara egenskaper. Det indikerar helt enkelt att man bryr sig om skolan.
Hade varit intressant att sitta på anmälningslistorna till alla översökta grundskolor och se hur det går för de barn som inte får plats.
Min tro är att det i likhet med amerikanska undersökningar skulle visa sig att dessa ungar klarar sig bättre än sina kamrater med samma registeregenskaper hos föräldrarna.
Fast vi kan inte få samma fina dunderpulver i svenska studier eftersom skolinspektionen och tidigare skolverket i sin stora list förbjudit friskolor att sköta intagningen via lottning och bara tillåter de segregerande intagningsgrunderna geografisk närhet och anmälningsdatum.
Vilken baklängesvärld vi lever i.
I en rapport till regeringen som jag arbetar med är just lottning vid antagning till översökta friskolor ett av förslagen. Jag känner inte till bakgrunden till dagens märkliga regler – gör du Markus?
Samtidigt ska man inte överdriva friskolornas roll i sammanhanget för de berör trots allt bara 10 procent av grundskoleeleverna. Att köra med lottning till kommunala skolor kommer vidare att skapa oerhörda logistiska problem för många familjer vilket är svårförenligt med skolplikten.
Och visst finns det säkert icke-observerbara egenskaper hos dem som aktivt väljer skola (många väljer dock aktivt den skola de hade gått på utan valfrihet). Frågan är bara hur viktiga dessa är och hur stor del av den ökade spridningen de kan förklara. Precis som du skriver är det principiellt möjligt att svara på frågan om dessa icke-observerbara egenskaper finns. Att svara på frågan hur mycket av den ökade spridningen sortering på dessa egenskaper kan förklara förefaller dock vara en omöjlig fråga att besvara.
Det är för att de inte tycker att lottning är transparent nog. De misstänker att en skola skulle utnyttja lottningen till att lotta bort elever de inte vill ha.
Det är i alla fall motiveringen jag fått höra av handläggaren på skolinspektionen när jag var ansvarig för en ansökan om att starta friskola som nekades på grund av att urvalsgrunden var lottning.
(Lottningen skulle skötas offentligt av tredje part, vi föreslog skolnämnden i den berörda kommunen eller juristbyrå, men det dög inte för nog satan kunde vi manipulera det ändå.)
Skolplikten borde avskaffas. Däremot borde föräldrar ha en plikt att förbereda sina barn inför vuxenlivet där bla utbildning av traditionellt slag skulle (kunna) ingå men även mer sociala övningar osv. Varför ska barn tvingas gå i skolan – de har knappast bett om det eller accepterat ett sådant tvång?
Som vetenskapsteoretiker är det intressant att konstatera att Malmberg i debatten här med Vlachos appellerar till ett krav på att förklaringar för att kunna sägas vara vetenskapliga kräver att ett enskilt fall ska kunna ”föras tillbaka på en allmän lag”. En i diskussionen åberopad OECD-studie anförs som ett möjligt exempel på att ha etablerat en ”allmän lag” som säger att ”ökad differentiering leder till sämre resultat” och att Malmbergs egna forskningsresultat – som ”visar” att vi i Sverige har upplevt en ökad differentiering och försämrade skolresultat – då skulle kunna ses som en förklaring som uppfyller kraven på vetenskaplighet.
Malmbergs åberopar vidare som sin grundläggande princip en allmän lag i form av ”om A så B” och att om man i de enskilda fallen kan påvisa att om ”A och B är förhanden så har man ’förklarat’ B”.
Denna positivistisk-induktiva vetenskapssyn är dock i grunden ohållbar. Jag har i en lite längre text försökt förklara varför:
Det kan kanske vara värt att påpeka att TIMSS/PIRLS baseras på urval av klass i respektive skola medan PISA väljer elever slumpmässigt ur respektive skola. Det gör att det är mer tveksamt att basera mellanskolevarians på data från TIMSS/PIRLS.
Ett annat färhållande som kan vara värt att påpeka är att de internationella studierna TIMSS, PISA m.fl är “low stake”, dvs. det har ingen betydelse för den enskilda eleven vad han eller hon presterar. Varken eleven själv eller någon annan får någonsin reda på enskilda elevresultat. Sådana kan för övrigt inte tas fram med den utformning studierna har där enskilda elevresultat estimeras med hjälp a statistiska metoder även på uppgifter som inte funnits med i det provhäfte eleven gjort.
Diskussionerna om resultatutvecklingen bygger implicit på att elevernas motivation att prestera på proven är konstant över tid. Detta är i huvudsak en obekräftad hypotes.
Betyg och nationella prov å andra sidan är “high stake” eftersom de ofta har betydelse för elevernas fortsatta utbildning och ger resultat som är synliga för såväl eleven som skola och föräldrar. Detta bör rimligen innebära att elevernas motivation att prestera i sådan sammanhang ökar om betygens och provens betydelse ökar, vilket de uppenbarligena har gjort de senaste 10-15 åren. Detta ökar rimligen också trycket på betygsättande lärare, vilket lett till disksussionen om betygsinflation, vilket i sint tur leder till tvivel på betygens tillförlitlighet som mått på måluppfyllelse (vilket inte nödvändigtvis sammanfaller med det som kallas kunskap i de internationella studierna).
De påståenden som görs om kunskapsutveclklingen och dess orsaker bygger alltså på ett antal mer (oftast) eller mindre outtalade antaganden om att både reliabiliteten och validiteten i de redovisade resultaten oberoende av om man utgår de internationella studierna eller de nationella resultatmåtten. Detta är i och för sig oftast en praktisk nödvändighet i komplicerade system, men det skadar kanske inte att det påpekas, i synnerhet när det gäller de internationella studiernas resultat.
I denna rapport från U.S Commision on Civil Rights “Encouraging Minority Students to Pursue Science, Technology, Engeenering and Math [STEM]Careers” påvisas effekterna att segregation inte är skälet till att minoriteter misslyckas, den visar att posiitv särbehandling missgynnar svaga minoritets studenter samt samt att socio-kultuerella mönster påverkar minoriteters studieresultat negativt. Sannolikt är det på samma sätt i Sverige, enligt studier är Sverige tom sämre än USA på att utbilda minoriteter.
Fokus borde därför i Sverige och USA vara på att ändra sociokulturella mönster samt öka utnyttjande av de stöd som finns i skolan, inte att minska segregationen.
Studien studerade fyra hypoteser om varför minoritets studenteter mislyckas att ta exemen vid prestige universitet. Se hypoteserna nedan. Hypotesen 1 samt hypotesen 3 saknade stöd emedan hypotes 2 och 4 stöddes.
Det visar sig att i USA beror inte dåliga resultat på att svarta eller latinos är sämre förberedda pga av segregation utan på socio kulturella faktorer, de har samma eller mycket större stödreusrser till sitt förfogande
Vidare visar också denna studie varför det var mycket bra att domstolarna i Sverige underkänt postiv särbehandling, i USA kallat Affirmative Action, eftersom detta i USA har lett till att minoriteter har tagits in på skolor som de inte klarar av.
Det visar sig att endast 21 % av de studenter som tagits in med undermåliga högskoleprov resulat, SAT score, klarade att ta en examen inom 4 år emedan de med de med medelgoda eller bättre än medelgoda betyg examinerades med 71 %. Vidare visar denna studie högskoleprov har betydelse för att se hur väl en student klarar att ta examen, i denna studie visas att studenter med en SAT Math score under 650 misslyckas, 90 % av de intagna studenterna hade högre
“Encouraging Minority Students to Pursue Science, TEchnology, Engeenering and Math [STEM]Careers
http://www.usccr.gov
“1. Black and Hispanic students are less interested in science than whites and Asians
2. Black and Hispanic students have lower achievement levels and credentials by the time they finish high school, which affects their subsequent success rate. [min kursiv: socio kulturella mönster såsom bias mot “Acting White”]
3. Minority students have worse outcomes because of factors such as discrimination or inadequate support (Hypothesis 3); and
4. Many capable minority students go into science but struggle or leave those disciplines because of mismatch. Professor Sander defined “mismatch” as any loss of learning that occurs because of a disparity between the credentials of a student and the median credentials of his classmates in a learning environment Such disparities can be the result of admissions policies that emphasize affirmative action “
Tack för den intressanta länken.
Tror dock man måste vara lite försiktig med alltför långtgående slutsatser vad gäller studiens externa validitet. Den socioekonomiska och kulturella kontexten är på avgörande punkter väsentligt annorlunda i USA och Sverige.
Till Syll.
Din blogg far iväg lite långt i förhållande till den fråga jag reste, nämligen: Vad menas med en förklaring?
Vlachos hävdar att “ökade spridningen mellan skolorna inte är en hållbar förklaring “. Och min poäng att vi då måste enas om vad man menar med förklaring.
Poängen med Hempels modell är att den ger tydliga spelregler. Vilket är ditt förslag till alternativ modell?
Jag ser heller inget problem med att koppla Hempels modell till en Poppersk syn på empiriska lagar. De gäller så länge de gäller.
Till Vlachos: Åberopar man en allmän lag är det den allmänna lagen som står för kausaliteten.
Problemet med förklaringar som inte bygger på allmänna lagar är att de bad hoc karaktär.
Bekänner man sig till principen om Occams rakkniv ska man undvika den typen av förklaringar ad hoc.
Vad Malmberg gör är att han låtsas som att mellanskolvariansens effekter på medelprestationen inte är en vetenskaplig hypotes utan en “allmän lag”. Därmed försöker Malmberg skjuta över bevisbördan från den som framför en hypotes till den som ifrågassätter den. Jag skulle vilja hävda att detta är den vetenskapliga motsvarigheten till en juridisk princip som säger “skyldig tills dess att oskulden är bevisad”.
För att tydliggöra varför sambandet mellan mellanskolvariansen och genomsnittsprestationen inte kan vara en “allmän lag” är det värt att begrunda vad som kan påverka mellanskolvariansen. En sådan faktor är antalet skolor och därmed den genomsnittlga skolstorleken (som faktiskt minskat rätt kraftigt i Sverige de senaste 10 åren). Enligt den “allmänna lagen” vore ett sätt (eller är det möjligen det enda sättet, annars öppnas ju dörren för alternativa förklaringar) att höja genomsnittsprestationen i ett skolsystem att sätta samtliga barn i samma skola. Mellanskolvariansen skulle då falla till noll och enligt Malmbergs beräkningar skulle de svenska PISA-resultaten förbättras med 23,3 poäng.
Detta är naturligtvis ett befängt resonemang och vi rör oss inte i samhällsvetenskapen med “lagar” av denna typ. Exemplet visar också att den teoretiska grunden för ett samband mellan mellanskolvariansen och genomsnittsprestationer är oklar. Hur ser mekanismerna egentligen ut? Man ställer sig frågan vad som krävs för att omkullkasta denna lag? Räcker det med någon period någonstans hänt att resultaten ändrats samtidigt som mellanskolvariansen var konstant (eller vice versa) för att dra slutsatsen att “lagen” inte längre gäller? Man måste då även definiera vad man menar med “någonstans” och “någongång”, dvs vilket geografiskt område och vilken tidsperiod man då skulle avse. Har den allmänna lagen några prediktioner vad gäller spridningen mellan elever? Finns det någon särskild anledning att dessa prediktioner endast ska gälla vissa datamaterial?
För att konkretisera: skulle sjunkande resultat på den svenska landsbygden (där mellanskolvariansen inte ökat) omkullkasta den “allmänna lagen”, givet att man rensar för socioekonomiska karakteristika? I så fall tror jag vi kan enas om att lagen inte är någon lag för så kraftigt ökad geografisk sortering är knappast möjlig på 9 år. Om inte så undrar jag om det finns något empiriskt samband som skulle kunna leda till Malmbergs ifrågasättande av denna “allmänna lag”.
Hänvisandet till den “allmänna lagen” blir därför helt enkelt ett cirekresonemang: någon påstår att det är en allmän lag att A ger B. Malmberg finner att A har föregått B vilket i sin tur ger stöd för det faktum att A=>B är en allmän lag.
Låt mig nu framföra en alternativ “allmän lag”. Det är allmänt känt att lärarkvaliteten är viktig för elevernas prestationer. Lägre relativlöner för lärare har visat sig hänga samman med försämrade elevresultat (PISA-data, man måste vara rättvis). Detta är ett samband som det även finns teoretiskt goda grunder för: lägre löner kan försämra rekryteringsunderlaget vilket i sin tur kan förväntas påverka elevernas prestationer negativt. I Sverige har lärarnas relativlöner sjunkit och vi har sett sjunkande resultat. Vi har till och med ett empiriskt belagt mellansteg: rekyrteringen har försämrats enligt allehanda mått (läranas betyg, IQ, sociala förmåga och söktrycket till lärarutbildningarna). Vad gör min “allmänna lag” sämre än Malmbergs?
Jag förstår inte heller vad som menas med att man kan komma åt kommmunaliseringens effekter med en noggrant konstruerad databas. Jag hade kunnat offra en mindre kroppsdel för en databas/identifikationsstrategi som (i mina ögon) trovärdigt hade kunnat isolera kommunaliseringens effekter. Eftersom dessa var mångfacetterade och reformen rullades ut samtidigt överallt är det knappast görbart. Detta må vara frustrerande men att därmed dra slutsatsen att kommunaliseringen inte haft några konsekvenser är befängt.
Samma sak gäller effekterna av Lgr94 och det nya betygssystemet. En påtaglig risk med detta nya system är att det leder till sänka ambitioner. Tyvärr är det inte helt enkelt att testa konsekvenserna av ett sådant system men det innebär inte att konsekvenserna inte finns.
Sedan håller jag med om att skolvalet och den där tillhörande mellanskolvariansen kan vara ett utslag för omvänd kausalitet och jag gillar liknelsen med det sjunkande skeppet. Detta visar att olika reformer och skeenden (allt behöver inte bero på skolpolitik) kan samverka på mer eller mindre komplexa sätt. Denna omvända kausalitet innebär dock vissa problem för mellanskolvarianshypotesen: det introduceras ju helt enkelt en annan primus motor.
Slutligen är det fortfarande oklart om den ökade mellanskolvariansen är förenlig med i) sjunkande resultat i toppen av fördelningen, ii) att resultaten i toppen faller mer än i botten, iii) att resultaten försämras mest i områden där mellanskolvariansen inte ökat?
Poängen med att hänvisa till OECD rapporten är att det inte räcker med att ifrågasätta de resultat jag framfört. Du måste också säga att OECD-rapportens slutsatser är fel:
“The findings from PISA 2000 show that education systems with the lowest degree of differentiation achieve the highest mean student performance in reading literacy.”
Ditt argument “sätta samtliga barn i samma skola” är helt teoretiskt och värdelöst för att avgöra den empiriska frågan om sambandet skoldifferentiering prestation.
“Finns det någon särskild anledning att dessa prediktioner endast ska gälla vissa datamaterial?” Ja ett krav på datamaterialet bör väl vara att det ska tilllåta en beräkning av mellanskolevarians?
Att motbevisa sambandet kan inte heller vara svårt. Gör om OECD studien och visa på ett motsatt resultat.
Att anklaga mig för cirkelresonemang är befängt. Utan OECD studien hade jag inte haft någon allmän lag att peka på. Det är ju inte en studie jag själv uppfinner.
Tack för viktig referens om relativlöner. Om dessa resultat visar sig robusta så kan de helt klart bli något att bygga politik på. Givet att detta är en studie av god kvalitet (min erfarenhet är att man alltid måste kolla detta, ta t ex Acemoglus hemska studie om life expectancy och tillväxt) har vi här en kandidat till en allmän lag. Inga problem.
Men förklarar den det svenska caset? Återkommer om detta.
Kan Doltons studie förklara det svenska caset? Ser man i hans descriptive statistics tabell så hör Sverige till de länder som har de högsta lärarlönerna och Sveriges resultat ligger också i topp, högre än Finland. Jag noterar också att Sverige inte ingår i underlaget för de regressioner där effekten av lärararlöner på skolresultat estimeras.
Vidare baseras Doltons studie på contemporaneous correlations. Vad jag ser jobbar han inte med laggar. Kan du då visa att relativa lärarlönerna sjunker 2000 till 2009 så är du hemma. Då har du hittat en förklaring som uppfyller Hempel. Det blir en bra debattartikel.
Kommunaliseringen: Du säger “Eftersom dessa var mångfacetterade och reformen rullades ut samtidigt överallt är det knappast görbart” att få fram en bra databas. OK, men då kan den inte användas som en godtagbar förklaring eftersom påståendet “Kommunaliseringen orsakade nedgång i skolresultat” blir ett icke-falsifierbart påstående.
Samma sak med ny läroplan och nytt betygssystem. Om vi inte har metoder för att testa påståenden ska vi inte ge dem vetenskaplig status. De som förespråkar homeopati drar ju samma argument. “Vi kan inte testa men det säger inte att homeopati inte fungerar”. Anhängare av psykoanalys drev tidigare denna linje men har nu tvingats backa. De arbetar nu med att empiriskt visa att psykoanalys har effekt.
Dina punkter i, ii: Jag är osäker på att OECD sambandet kräver att bara resultaten för de sämsta drabbas, man kan t ex tänka sig en fish pond effect. Vet vi att Pisa, Timss och Pirls mäter samma sak och att de mäter topp-prestationer likadant. “Faller mer i toppen än i botten” bör nämligen vara känsligt för detta. Jag har sett en diskussion om att PISA caps resultaten i toppen vilket kan skapa det samband OECD hittar. Är detta sant säger OECD sambandet lite om hur toppen utvecklas. Men som jag ser det kan orsakerna till förändringar i starka och svaga elevers prestationer mycket väl ha olika orsaker. Only more studies can tell.
Det är också mycket vanligt att vetenskapliga framsteg sker genom att man kommer till insikt att det man trott varit ett fenomen visat sig vara sammansatta fenomen där olika dimensioner kräver olika förklaringsmodeller. Ta t ex högt barnafödande. Det bröts först ned till ålderstorlek och ålderspecifik fertilitet, vidare till äktenskaplig fertiltet och giftermålsålder, senare till “age at first child” och parity progression rates, och olika förklaringsfaktorer har olika koppling till de olika komponenterna. Jag ser inget som hindrar att vi om 20 år kommer att ha en sådan förståelse också av skolprestationer. Jag har därför inget problem att hävda att sjunkande svenska skolprestationer som de mäts i PISA ser ut att vara starkt kopplade till ökad mellanskolevarians. Att TIMSS kan visa en annan bild är fullt möjligt om mätinstrumentet är utformat på ett annat sätt.
Punkten iii. Detta argument är potentiellt mer drabbande eftersom det bygger på PISA data. Som jag visat i ett annat inlägg och på min blogg
http://bomelkermalmberg.blogspot.com/2011/03/varfor-sjunker-resultaten-i-svensk.html
bygger ditt påstående om att “mellanskolevariansen” inte ökar på ett antagande och inte på en mätning av mellanskolevariansen i ett relevant område för skolval. Bara 3% av de berörda eleverna bor i pendlingsregioner med mindre än 20000 innevånare. 85% bor i regioner med mer än 100 000 innevånare.
Så jag är tillbaka vid min gamla slutsats:
‘Sammanfattningsvis anser jag att din slutsats att ”ökade spridningen mellan skolorna inte är en hållbar förklaring till den allmänna försämringen av svenska elevers kunskapsnivå” inte stöds av den evidens du presenterat, åtmindstone inte om man man lägger till ”som den visats i PISA undersökningarna”.’
För det första så anser jag inte att en OECD-rapport är av sådant vetenskapligt värde att dess resultat kan tillskrivas epitetet “allmän lag”. Vi kan nog enas om att rapporten är en gedigen och intressant analys, vare sig mer eller mindre. Vad gäller Dolton studie så är det också bara en studie med styrkor och svagheter, precis som alla andra. Det är dock inte den enda som pekar på ett samband mellan löner och elevprestationer (se hans referenser).
Sedan undrar jag var du finner uppgiften att Sverige skulle ha höga löner: tyder inte figur 1 på motsatsen? Figur 1 visar även att toppresteraren Finland har låga löner vilket tyder på att lärarlöner — precis som mellanskolvarians — inte fångar allt av intresse. Till skillnad från OECD-rapporten så försöker Dolton sedan testa den kausala relationen mellan lärarlöner och elevernas prestationer. Sverige är mycket riktigt inte med i denna analys (beroende på att Sveirge inte delatagit i alla proven) men det spelar väl knappast någon roll: en allmän lag är väl en allmän lag?
Däremot anser jag att du ställer helt rätt fråga, nämligen “kan detta förklara den svenska utvecklingen”? Det är precis den fråga jag ställde angående mellanskolvariansen och jag har hittat ett antal punkter som tyder på att detta knappast är hela förklaringen bakom nedgången.
Slutligen hänvisar jag tillbaks till min förra kommentar: vilket test anser du att jag ska genomföra för att mer definitivt kunna svara på frågan om elever som inte påverkats av ökad differentiering varit mer eller mindre negativ än för övriga elever? Om du beskriver testet du vill se så ska jag — givet vissa datarestiktioner — se om jag kan leverera. Om endast 3% av eleverna bor i vad du klassificerar som opåverkade områden så går det exempelvis inte att använda PISA-data för samplet blir alldeles för litet.
Bo Malmberg:
I ett svar på mitt tidigare inlägg på den här tråden säger du att jag ”far iväg lite långt” i förhållande till den fråga du menade dig ha rest – ”vad menas med en förklaring?”. Du hävdar också att poängen med Hempels positivistiska modell är att ”den ger tydliga spelregler” och efterlyser mitt förslag till alternativ modell.
På min hemsida har jag därför i ett lite längre inlägg försökt klargöra min syn på hur bra förklaringar inom samhällsvetenskapen kan se ut och varför den positivistiska Hempel-inspirerade ståndpunkten är hopplöst inadekvat för samhällsvetenskaper som t ex kulturgeografi och nationalekonomi:
Till Syll, Tack för ditt svar:
“För att en förklaring ska vara relevant och adekvat måste den (1) ta sikte på att ange möjliga mekanismer bakom det studerade fenomenet, (2) värdera argument för och mot existensen av dessa mekanismer, och (3) eliminera andra möjliga förklaringar.”
Mitt problem med denna modell är att den ger liten vägledning om empirins roll för att bedöma vad som är en bra eller tillräcklig förklaring. Här är Hempel tydligare: Har den allmänna lagen testats mot data på ett sådant sätt att vi någorlunda kan lita på att den är giltig? Föreligger de premisser som enligt lagen krävs för att ett visst fenomen ska uppstå.
Poängen med Hempels angreppsätt är att de fungerar bar om vi i slutänden är ute efter att ta fram förslag på hur man i ett demokratiskt samhälle ska kunna uppnå värden som medborgarna prioriterar. Om det är så att minskad between-school-variance skulle leda till förbättrade skolresultat och förbättrade skolresultat är något som vi värderar, då spelar det faktiskt inte så stor roll vilka mekanismerna är som leder från A till B. Vi kan sjösätta ett program för minskad mellanskolevarians (vilket grundskolan en gång var) och om lagen håller kommer vi att få bättre skolresultat.
Min erfarenhet av kritiska realister är att de i slutänden inte är så intresserade av mindre reformer som på marginalen kan förbättra läget. Då är det ok att slänga Hempel på soptippen. Men progressiva samhällsvetenskap som vill öppna för framgångsrika, demokratisk baserade, sociala reformer har inte råd med det. Då behöver man svar på frågan “Vad är det som fungerar?”
Det är dessutom min erfarenhet att upptäckten av tydliga empiriska lagbundenheter är den bästa utgångspunkten för att hitta viktiga mekanismer. Som jag ser det är det med hjälp av empiriska lagbundenheter som verkligheten tipsar oss om vilka mekanismer det är som styr olika utfall.
Intressant, som vanligt Jonas!
Jag tror att det är som du skriver i sammanfattningen, att den ökade spridningen mellan skolorna är en del av förklaringen men inte hela. Enkla quick-fix lösningar från politiskt håll tror jag att vi alla är vansinnigt trötta på!
Jag tänkte bidra med några pedagogiska tankar kring en detalj i texten. Du skriver:
“Medan hypotesen om mellanskolvariansens betydelse passar som hand i handske med svaga elevers försämrade skolprestationer så har den svårare att förklara varför även de starkaste eleverna presterar allt sämre. Om dessa i allt högre grad omges av studiemotiverade elever från trygga hem borde de — i någon grad — prestera bättre än tidigare. Men det gör de alltså inte.”
Om vi använder hypotesen att skolsegregationen fungerar som en slags nivågruppering av eleverna så kan detta förklaras av att ganska många elever som tidigare har tillhört “de högpresterande” eleverna plötsligt tillhör “de lågpresterande”. I vilken klass/grupp som helst kan vi rita upp en normalfördelningskurva över elevernas prestationer och dela upp den i tre delar; lågpresterande, normalpresterande och högpresterande. Vanliga förklaringar till att elever presterar väl är inom den pedagogiska forskningen att de känner sig duktiga och att de dagligen förklarar olika moment för några kamrater; de får beröm och uppmuntran och de befäster sina kunskaper genom att förklara dem för en kamrat. Delar vi gruppen på mitten med utgång i deras prestationer och ritar upp nya normalfördelningskurvor så befinner sig plötsligt de elever som tidigare tillhörde den övre delen av de normalpresterande eleverna bland de lågpresterande. Detta kan medföra att de tappar självförtroende och de går miste om den kunskapsbefästande aktiviteten att förklara sina kunskaper för en kamrat.
Samma princip borde ju gälla för det omvända förhållandet; en del av de normalpresterande eleverna tillhör plötsligt de högpresterande, vilket borde höja deras prestationer. Om det inte är så kan vi bara anta att någon annan princip raderar den positiva effekten. Det kan vara så att de varit beroende av att få ytterligare förklaringar av kamraterna som numera befinner sig i en annan grupp/skola eller att de behöver sporren av att ha mer högpresterande kamrater att jämföra sig med.
En annan vanlig förklaring till att elever presterar väl, eller inte, är vilka förväntningar omgivningen har på dem. Många undersökningar visar att de lägre förväntningarna som vi har på lågpresterande grupper är missgynnsamma för dem (se t ex exemplet med Rosengårdsskolan där lärarnas låga förväntningar pekas ut som en av huvudorsakerna till de dåliga resultaten.) Detta är förstås en princip som gäller vid både nivågrupperingar inom en klass och vid segregation mellan skolor och det drabbar både eleverna i de “lägre” grupperna och i de “högre”; de elever som tidigare tillhörde den övre delen av de normalpresterande eleverna ses ju som sagt plötsligt som lågpresterande. Kanske är det denna princip som gör att vid alla undersökningar av nivågrupperingar som jag har läst om har man endast funnit klara tecken på en positiv utveckling för den grupp av elever som från början tillhörde de absolut mest högpresterande.
Tack får ett intressnt inlägg Christer! Även om det visst kan tänkas förhålla sig på det sätt du beskriver för några elever så väcker det frågan om alla typer av utfall är förenliga med ökad och minskad mellanskolvarians? Enda sättet att bli kvitt denna typ av negativa kamrateffekter (för de ganksa duktiga eleverna) torde ju vara att varje elev fick sin egen skola. Mellanskolvariansen skulle då vara 100 procent vilket enligt Malmbergs resonemang skulle vara ytterst destruktivt. Detta får mig att misstänka att sambanden mellan sortering på skolnivå och olika utfal är ytterst komplexa och troligen inte linjära. Dessutom är de knappast kontextlösa heller: ökad sortering av orsak A eller i samhälle x behöver inte få samma konsekvenser som ökad sotering av orsak B eller i samhälle y.
Sedan finns det rätt mycket evidens för att de elever som hamnar på en bättre skola (där de inte längre är bäst utan tom bland de svagaste) trots allt presterar bättre än om de går på en mindre bra skola där de hör till de bästa eleverna. Kirabo Jackson på Northwestern har någon studie kring detta, liksom Sandra McNally (mfl) på LSE.
Personligen tror jag utan något större forskningsstöd att ambitionsnivån sänkts (bla pga betygssystemets fokus på den lägre delen av fördelningen) och att konsekvenserna av detta varit mest uttalade på skolor med många svaga elever. Detta har i sin tur gett starka elever anledning att lämna dessa skolor och skolvalet har gjort detta möjligt. Denna dynamik skulle kunna förklara både fallande resultat och ökad spridning mellan skolorna.
Har nu kollat upp hur svenska elever är fördelade på pendlingsregioner av olika storlek. Endast 15% bor i regioner med mindre än 100 000 innevånare. Bara 3% i regioner med mindre än 20 000 innevånare.
Huvuddelen av de elever som går i skolan på en mindre ort bor alltså i en region där skolval kan leda till differentiering. Vlachos antagande att eleverna i “landsbygskategorin” inte påverkas av skolval behöver därför byggas under med data innan man kan använda siffrorna för att motbevisa OECD-rapportens resultat.
Se min blogg i detta ämne:
http://bomelkermalmberg.blogspot.com/2011/03/varfor-sjunker-resultaten-i-svensk.html
Bo: Visst vore det önskvärt att visa att den ökade mellanskolvariansen är ett storstadsfenomen. Jag såg nyligen en presentation som med hjälp av svenska betyg visade på exakt samma trend som PISA-data vad gäller mellanskolvariansen. De hade dock brutit ner materialet i olika regioner och kunde visa att ökningen av mellanskolvariansen på landsbygden varit ytterst marginell; det är storstadsregionerna som står för ökningen (vilket är måttligt förvånande). Eftersom studien ännu inte ligger ute så får jag be att återkomma i frågan och jag hoppas kunna göra det inom kort.
I väntan på detta skulle jag föreslå en utvidgning av din utmärkta studie om skolvalets betydelse för mellanskolvariansen där du bryter ner materialet i olika regiontyper. Hur ser exempelvis ökningen ut om du utesluter Stor-stockholm, Stor-göteborg och Stor-malmö ur ditt material?
Till saken hör att år 2008 hade 64 av landets kommuner endast en högstadieskola och i ytterligare 59 fanns bara två. Det är klart att eleverna i denna typ av kommuner i ökad utsträckning kan ha börjat gå på skolor i andra kommuner vilket skulle ha kunnat öka den faktiska mellanskolvariansen. Eftersom du är expert geografisk rörlighet kanske du till och med kan svara på frågan om detta sker i en sådan omfattning att det är en rimlig förklaring till nedgången i de små orterna? Det är trots allt mycket ovanligt att barn pendlar lika långt till skolan som föräldrarna pendlar till jobbet och de lokala arbetsmarknaderna är definerade utifrån hur vuxna pendlar.
Men jag håller med, det är möjligt, och som du skriver på din blogg vore det önskvärt att visa att kunskapstrenden för de elever som inte påverkas av differentiering inte heller haft en negativ kunskapsutveckling. Du skriver även “Dessa data går att få fram”. Innan jag ger mig i kast med detta undrar jag dock exakt vilka kunskapsdata som skulle övertyga dig? Menar du betyg eller är det enbart PISA-data som gäller? I det senare fallet är jag orolig för att samplet kanske inte är tillräckligt stort om endast 3% av eleverna kan sägas bo i genuin landsbygd.
Med andra ord: tala om på förhand vilken analys du vill se så kan jag se om jag kan genomföra just denna. Det vore ett utmärkt sätt att bringa ordning i frågan som kräver viss vetenskaplig disciplin av alla parter!
Vad gäller frågan ovan om att det måste vara möjligt att beräkna mellanskolvariansen med varje enskild undersökning (ex TIMSS) så måste jag säga att nej, det är inte nödvändigt. Mellanskolvariansen har ökat: därom är vi eniga och åtminstone jag nöjer mig med att både analyser baserade på svenska betyg och PISA visar samma sak. De elever som skriver TIMSS-proven går i precis samma skolsystem som PISA-eleverna och påverkas därför av samma faktorer. Det faktum att TIMSS inte gör en analys av mellanskolvariansen (uppenbarligen beroende på hur samplingen går till) innebär dock inte att man kan bortse från TIMSS/PIRLS-resultaten. Kom även ihåg att PISA-matte visar på minskad spridning — om man inte korrigerar för hur spridningen i andra länder utvecklats.
Därför återstår min fråga: kan ökad mellanskolvarians förklara att resultaten faller mer bland bland högpresterande än bland lågpresterande elever? Är ett sådant mönster på nåot sätt besvärande för mellanskolhypotesen? Min tolkning av data är nämligen att resultaten först (mitten av 90-talet till början av 00-talet) föll mest för de starkaste eleverna och sedan mest för de svagaste.
Jag vill även poängtera att jag inte på något sätt ser hög mellanskolvarians som ett önskvärt drag i skolsystemet. Vad som bekymrar mig är om man letar under fel sten eller låser sig i en förklaring när det gäller kunskapsutvecklingen i den svenska skolan. En annan aspekt som är viktig att lyfta fram är att den ökade mellanskolvariansen inte enbart är ett friskolefenomen; trots allt går endast 10 procent av eleverna i fristående grundskolor. Det kommunala skolvalet är därför en mycket viktig faktor vilket inte alltid framkommer i den allmänna debatten.
“I väntan på detta skulle jag föreslå en utvidgning av din utmärkta studie om skolvalets betydelse för mellanskolvariansen där du bryter ner materialet i olika regiontyper. Hur ser exempelvis ökningen ut om du utesluter Stor-stockholm, Stor-göteborg och Stor-malmö ur ditt material?”
Visst det kan jag göra, men då vill jag att du gör klart om du är beredd att ändra din uppfattning om det visar sig att mellanskolevariansen ökar även utanför storstadsregionerna?
“rimlig förklaring till nedgången i de små orterna?”
Många små orter ligger i stora kommuner. T ex har Uppsala följande tätorter med mer än 1000 innevånare:
Uppsala 128
Jag är alltid beredd att ändra mig när data talar mot mina uppfattningar. Sedan är det klart att det delvis är en fråga om magnitud, eller hur. Men bort med storstadslänen så får vi se!
Sedan ställer jag frågan igen: vilket test är det du vill se för att avgöra om utvecklingen skiljer sig i regioner opåverkade av ökad mellanskolsvarians?
Jag kan redan nu rapportera att:
Betygsförändringen mellan 1992-2008, eller 2000-2008, eller 2003-2008 om något är lägre i kommuner med endast en högstadieskola (oavsett om hänsyn tas till förändring i föräldrarnas inkomst, utbildningsbakgrund, andelen elever med utländskbakgrund, förändring i elevantalet eller inte). Samma sak gäller för förändring i nationella prov under perioden 2003-2008.
Sedan är det fortfarande svårt att få ihop ökad skolsegregation med sjunkande resultat i toppen.
Här är resultaten:
Between-school-variance i observerade skolor, standard. meritvärde.
Stockholms, Malmö och Göteborgs LA-region borta:
2000: 2.98 %
2003: 8.15 %
2004: 10.89 %
Enbart Stockholms, Malmö och Göteborgs LA-region:
2000: 11.07 %
2003: 20.40 %
2004: 20.39 %
(Empty model)
Tusen tack! Det ser onekligen ut som om min figur över olika ortstyper inte var så övertygande som jag trodde. Får helt enkelt vika ner mig på denna punkt.
Jag undrar dock fortfarande vilka test du vill att jag ska göra för att undersöka om resultatutvecklingen varit likartad i regioner opåverkade av detta fenomen?
Tror att en av mina kommentarer har hamnat i cyberymden.
“Vilket test anser du att jag ska genomföra för att mer definitivt kunna svara på frågan om elever som inte påverkats av ökad differentiering varit mer eller mindre negativ än för övriga elever?”
Mitt försvunna svar på detta var att om man kan “hitta ett Finland” i Sverige med låg konstant mellanskolevariation och lågt genomslag för socio-ekonomi men detta svenska “Finland” ändå uppvisar sjunkande resultat då måste man helt klart hitta någon annan förklaring. Ett sådant resultat skulle också slå negativt på OECD studien. Vi avser själva göra denna typ av studie när vi lyckats matcha PISA skolorna till våra geografiska data.
Det som vore intressant att veta är också om man kan visa rörelser i svenska lärarlöner under 2000-talet som enligt t ex Doltons model skulle kunna “Hempel” förklara den svenska resultatförsämringen.
Det låter som en utmärkt ansats och jag ser fram emot vad era fynd. Eftersom jag inte — vare sig i betygsdata eller data från nationella prov — funnit något som tyder på att resultaten utvecklats relativt bra i orter med få skolor så är jag tämligen övertygad om vad svaret kommer att bli.
I PISA2009 redovisas förresten även resultat för elever i riktigt små orter (<3000) och dessa har resultat i paritet med gruppen 3000-15000. Tyvärr särredovisades inte resultaten för de riktigt små orterna år 2000, annars hade det kanske kunnat vara en lämplig grupp att undersöka.
Två saker angående den analys som du generöst nog tog fram här på bloggen: är det verkligen 2004 som är det sista året och inte 2006? Sedan är det ju viktigt att veta om det är skolvalet som orsakar den ökade variationen utanför storstäderna.? Är det möjligt att se skillnaden mellan den faktiska och kontrafaktiska mellanskolsvariansen för dessa mindre orter? Anledningen att detta kan vara viktigt är att betygssättningen blir allt mindre likvärdig enligt Skolverket. Även utan skolval finns det alltså risk för ökad variation. Jag tror knappast detta kan förklara en så stor ökning som du redovisar men det kan vara värt att kolla.
Bo Malmberg:
Som vetenskapsteoretiker är det en något bisarr upplevelse att läsa dina inlägg. Här radas det ena påståendet efter det andra upp som om inget hänt sen Hempel och Popper – “icke-falsifierbart påstående”, “om vi inte har metoder för att testa påståenden ska vi inte ge dem vetenskaplig status” m m. Och som kronan på verket skriver du att det är “mycket vanligt att vetenskapliga framsteg sker genom att man kommer till insikt att det man trott varit ett fenomen visat sig vara sammansatta fenomen där olika dimensioner kräver olika förklaringsmodeller”. Jo minsann det har vi sett många exempel på. Om vi letar tillräckligt länge och söker tillräckligt många kontrollvariabler brukar detta vara en framkomlig väg att t ex trolla bort alla former av etnisk och genusrelaterad diskriminering. [Läs gärna Stanley Liebersons “Making it count” om du vill ha fler exempel på hur galet det kan gå med denna strategi för “framsteg”].
Att det faktiskt har hänt ett och annat sen herrar Hempel och Popper skrev kan man förslagsvis orientera sig om med en läsning av Alan Chalmers “Vad är vetenskap egentligen” eller Nancy Cartwrights “The Dappled World. A Study of the Boundaries of Science”. Det brukar åtminstone hos mina studenter resultera i att de värsta
schabloniserade föreställningarna om vetenskaplighet får sig en hälsosam törn.
Hittar inget i Cartwright som är relevant för diskussionen av Popper. Du får ge en mer specifik referens till vad i Cartwright som är relevant här.
Har kollat på Chalmers men är inte imponerad. För mig fungerar falsifierbarhetskriteriet utmärkt. Jag ser vetenskapen som ett kooperativt projekt som behöver regler för att det inte ska urarta till ett rent maktspel. Falsifierbarhet innebär att de som gör ett påstående måste kunna ange vilken typ av empiriska observationer som skulle kunna få dem att erkänna att påståendet är fel. Träffar jag en astrologer som accepterar detta får de gärna var med på seminariet. (Testa det en gång på en new age bekant. Hon titta på min frus runda mage och sa att det skulle bli en kille. Men det blev en tjej men när jag påpekade det fick jag inte ett erkännande att den använda metoden inte fungerar utan en smäll i huvudet!).
Och för mig är det en självklart att en sats som är sann oberoende av vilka observationer som görs av den empiriska verkligheten inte kan ha något intressant empiriskt innehåll.
Popper fungerar alltså utmärkt som en utgångspunkt för konfliktlösning kring vetenskapliga frågor.
“Här radas det ena påståendet efter det andra upp som om inget hänt sen Hempel och Popper”.
Jo, mycket har hänt men många av Poppers idéer (och någon av Hempels) lever fortfarande starkt därför att det visat sig ge en bra grund för praktiskt utövad vetenskap.
“Jo minsann det har vi sett många exempel på. Om vi letar tillräckligt länge och söker tillräckligt många kontrollvariabler brukar detta vara en framkomlig väg att t ex trolla bort alla former av etnisk och genusrelaterad diskriminering. ”
Jag förstår inte hur detta kopplar till att vetenskapliga framsteg kan ske genom att man inser att ett fenomen består av fler delar än man trott. Hävdar du att demografins fördjupade förståelse av vad som styr “högt barnafödande” inte är verkliga framsteg?
För övrigt gav du mig inget svar på min avslutande kommentar så därför upprepar jag den:
“Poängen med Hempels angreppsätt är att de fungerar bra om vi i slutänden är ute efter att ta fram förslag på hur man i ett demokratiskt samhälle ska kunna uppnå värden som medborgarna prioriterar. Om det är så att minskad between-school-variance skulle leda till förbättrade skolresultat och förbättrade skolresultat är något som vi värderar, då spelar det faktiskt inte så stor roll vilka mekanismerna är som leder från A till B. Vi kan sjösätta ett program för minskad mellanskolevarians (vilket grundskolan en gång var) och om lagen håller kommer vi att få bättre skolresultat.
Min erfarenhet av kritiska realister är att de i slutänden inte är så intresserade av mindre reformer som på marginalen kan förbättra läget. Då är det ok att slänga Hempel på soptippen. Men progressiva samhällsvetenskap som vill öppna för framgångsrika, demokratisk baserade, sociala reformer har inte råd med det. Då behöver man svar på frågan ”Vad är det som fungerar?”
Det är dessutom min erfarenhet att upptäckten av tydliga empiriska lagbundenheter är den bästa utgångspunkten för att hitta viktiga mekanismer. Som jag ser det är det med hjälp av empiriska lagbundenheter som verkligheten tipsar oss om vilka mekanismer det är som styr olika utfall.”
Cartwright: läs introduktionen, kapitel 1 och 8 (men sistnämnda kanske bara om du är hyfsat uppdaterad på kvantfysik)
Om samhällsvetenskapliga lagar: du skriver “Det är dessutom min erfarenhet att upptäckten av tydliga empiriska LAGbundenheter är den bästa utgångspunkten för att hitta viktiga mekanismer”. Kruxet är ju bara att det inte finns en enda LAGbundenhet i det öppna system vi kallar samhälle. Däremot – IBLAND – en del REGELbundenheter och tendenser, som dock ingalunda kan subsumeras under vare sig Hempels induktivism eller någon form av popperianism. Cartwright har med eftertryck visat att inte ens inom fysiken finns det några lagar i den Hempel/Popperska meningen (se hennes !”How the Laws of Physics Lie” (OUP 1983). Och än mindre inom samhällsvetenskapen (se hennes “Hunting Causes and Using Them” (CUP 2007), kanske speciellt kap 15, “The vanity of rigour in economics: theoretical models and Galilean experiments”).
Jakten på mekanismer: här är vi helt överens om att detta är centralt: teorier och modeller utan specifikationer som pekar ut realt existerande mekanismer kan vi kasta på sophögen.
Chalmers: tråkigt att du inte tycker boken ger något; i mitt tycke en av de absolut bästa introduktionerna till frågor av det slag vi diskuterar.
Instrumentalism: visst är det önskvärt med “svar på frågan ‘vad är det som fungerar?’,” men Hempel/Popper ger oss realiter inte vägledning eller hjälp på den vägen (speciellt inte inom samhällsvetenskaperna). Just för att vi som ekonomer och kulturgeografer jobbar med öppna system (till skillnad från astronomer och matematiska logiker) måste vi vara medvetna om hur dessa ontologiska förutsättningarma sätter ramar för våra epistemologiska aspirationer. [Att vi sen alla “vill öppna för framgångsrika, demokratiskt baserade, sociala reformer” – goes without saying.]
Har nu kikat på Cartwright, dock ej kap 8. Ser inget där som talar emot Popper eller mot att använda Hempels kriterium för vad som krävs av en vetenskaplig förklaring. Tvärtom tycker jag mig läsa att hon ser en plats för lagar i vetenskapen men hon vänder sig mot kompletta system. Undrar därför om hon håller med dig om att det inte finns lagbundenheter. Kan du peka på ett citat som visar detta?
Öppna system argumentet undrar jag om det håller. Fattar jag Cartwright rätt så ifrågasätter hon om en fysiken kan beskrivas som ett enhetligt vetenskapligt system. D v s att hon i stor utsträckning likställer samhällsvetenskap och naturvetenskap.
Och fortfarande tycker jag du går runt frågan. Du betecknade min ståndpunkt som bisarr men har du framfört något tung argument mot att använda falsifierbarhet som ett kriterium för empiriskt meningsfulla påståenden inom samhällsvetenskapen?
Inte heller några argument emot att Hempel formel för vad som är en förklaring faktiskt fungerar som en bra ram för att utreda vad som kan fungera som en förklaring.
Och till slut. När det gäller att Popper inte ger någon vägledning så har du enligt min erfarenhet fel. Jag möter ofta uppsats studenter som har en “Hur-fråga” som som utgångspunkt för sin uppsats. Ser man till resultatet av en sådan uppsats så slutar det mycket ofta med att slutsatserna bli mycket vaga. Hur-frågan tender att leda till en deskriptiv ansats och man får svårt att beskriva vad man verkligen kommit fram till. Då brukar jag utmana dem genom att fråga: “Har du inte någon ide om vad vilket typ av svar som din undersökning skulle kunna leda fram till”, och oftast visar det sig att de har det.
Då är mitt förslag att de tar denna ide om en möjlig slutsats som utgångspunkt och sedan funderar på vilken typ av evidens som skulle tala för denna slutsats och vad som skulle tala emot. Vidare att de sedan lägger upp sin studie på ett sådant sätt att den gör det möjligt att få fram sådan evidens för och emot den möjliga slutsatsen. Jobbar studenterna på detta sätt blir som regel väl strukturerade uppsatser, ofta med en intressant design och även tydliga slutsatser.
Som jag ser det är detta ett arbetssätt som kan betecknas som popperianskt och att det leder till uppsatser som uppskattas hög kvalitet motbevisar det din tes att Popper inte ger vägledning eller hjälp på vägen.
LPS, du skriver:
“Jo minsann det har vi sett många exempel på. Om vi letar tillräckligt länge och söker tillräckligt många kontrollvariabler brukar detta vara en framkomlig väg att t ex trolla bort alla former av etnisk och genusrelaterad diskriminering.”
Jag antar att du har samma principiella invandningar nar nagon forklarar korrelationen mellan IQ och ras med hjalp av kontrollvariabler sasom las- och skrivkunnigheter, eller invandrares brottslighet med socioekonomiska faktorer, som Sarnecki gjorde nyligen? For det kan val inte vara sa att du betraktar detta som “trollerier” endast nar det motsager din egna politiska standpunkt?
Tror att du fullständigt missuppfattat vad frågan gäller. Den är helt och hållet “teknisk” och har inte ett SMACK med politik att göra.
Vad jag vänder mig mot är
Primo: att man i allt för många tillämpade regressionsbaserade analyser oargumenterat gör en rad antaganden om kontrollvariablerna som bara strikt matematisk-statistiskt skulle gälla om vi hade riktiga experimentsituationer med randomiserade variabler. Så länge man inte på allvar argumenterar för på vilket sätt och varför vi skulle anta att våra icke-experimenella data ska likställas med experimentella data kan jag inte låta bli att vidhålla min ståndpunkt: detta är otillbörligt och forskningsresultat som bygger på detta förfarande är “question-begging”.
Secondo: ALLA relevanta kontrollvariabler måste vara specificerade (gäller särskilt om vi har explikativa syften och inte bara är ute efter att predicera). Här gäller ett slags “second-best teorem” så tillvida att om du har med 9 av 10 relevanta kontrollvariabler med så är det inte nödvändigtvis bättre än 4 av 10 (Keynes var inne på problemet redan i sin Treatise 1921) .
Jag sager bara att din kritik ar applicerbar pa ganska manga situationer, och jag undrar om du da fortfarande tycker att den ar relevant?
Jag tolkar ditt svar som “ja” samt “nej” pa mina tva fragor.
Sen undrar jag, av ren nyfikenhet, vilka antaganden som gors pa kontrollvariabler som endast ar giltiga under ett kontrollerat experiment? Dessutom sa har de flesta empiriska studier som publiceras i de hogst ansedda journalerna exogen variation i form av instrument. Nar man har det ar ju inte din andra kritik relevant eftersom glomda kontrollvariabler ar okorrelerade med instrumentet.
Ditt svar belyser precis problemet jag påtalar.
Du skriver: “Nar man har det ar ju inte din andra kritik relevant eftersom glomda kontrollvariabler ar okorrelerade med instrumentet.” Kruxet är ju just – hur vet du det? Oftast ANTAR ju bara de av dig åberopade ekonomerna att så är fallet. Vad jag efterlyser är argument för sakförhållanden
och inte det vanliga “hand-waving”.
[Lästips: den av mig tidigare anförda Lieberson-klassikern, kapitel 6, “Control Variables”!]
Nu forstar jag inte. Du borjar med att pasta att forskare gor antaganden over kontrollvariabler, men nu verkar du mest glida in pa instruments exogenitet. I det senare fallet haller jag med om att det ofta handlar om antaganden, men inte alltid (inte sallan anvands faktiskt rena lotterier, som exvis vid militartjanstgoring).
Jaja, min fraga gallde hur konsekvent du var i din kritik, och det verkar som om du ar det.
O sancta simplicitas!
Först kritiserar jag A, varpå du svarar att kritiken i alla fall inte gäller B. Jag argumenterar då för att kritiken även gäller B. Varpå du ondgör dig över att jag i mitt svar “glider in” på B.
Gudars skymning. Och detta ska kallas argumentation!
Nasciturus pro iam nato habetur, quotiens de commodis eius agitur!
Men jag vet ju fortfarande inte vad A ar? Jag har tidigare fragat vilka antaganden som gors pa kontrollvariablerna, men far inget svar.
Da du undviker att svara pa den direkta fragan, men istallet pratar om instruments exogenitet, sa far jag kanslan att det inte finns nagon kritik om A, utan endast om B.
Apropå figuren; med R2=0,12 förstår jag inte hur man kan någon diskussion alls. Det finns ju knappt någon korrelation! Case closed, tycker jag.
Blanda inte ihop korrelation och förklaringsgrad; ett mycket lågt R2 kan fortfarande betyda att sambandet är signifikant och att det finns en korrelation.
Såtillvida korrelationen skulle visa på kausalitet skulle det betyda att 12% av variationen mellan länder i skolresultat förklarades av skillnadsgraden mellan skolor: ganska mycket givet hur mycket länder varierar i kvalitet på lärarutbildning, BNP per capita, procent av befolkning som är högutbildad och så vidare. Eftersom det linjära sambandet tycks vara en förenkling skulle förklaringsgraden potentiellt sätt kunna vara ännu starkare om man inkorporerade sådana termer.
Det viktiga ur min synpunkt är om sambandet som det uttrycks av linjens lutning är tillräckligt starkt för att ökningen i svensk between-school-variance är tillräcklig för att account for den nedgång vi sett i medelresultat. Svaret är ja.
Och Hannes har rätt. Poängen med minsta-kvadrat-metoden är att du mycket stor error variance och ändå beräkna helt korrekta paremetervärden för den data genererande processen.
Om man inte gillar formella härledningar kan du testa det genom att generera data med en linjär modell
Y = a + bx och sedan lägga på ett stort slumpmässigt fel.
Har du tillräckligt mycket data kommer du då med en regression att få fram mycket bra estimat på a och b även om R2 närmar sig noll.
Om nu felet är slumpmässigt, ja. Sannolikheten för att det skulle stämma skulle jag säga är ytterst nära noll.
Ja Bo, jag kan bara hålla med Jonas; sannolikheten för det är väl obetydligt skild från noll.
Min poäng är att uttrycka min förvåning över att någon på allvar kan tro sig generera seriös debatt genom att göra påståenden utifrån eventuella samband, vilka inte ens utifrån den mest optimistiska tolkningen (dvs hela korrelationen består av ett kausalt samband) blott förklarar en tiondel av det som ska förklaras. Det bidrar ju bara till att ge hela skoldebatten ännu sämre rykte, i den mån det är möjligt.
1980-talet ringde precis och sa att de vill ha tillbaka sin empiriska analys.
@Tysken: http://xkcd.com/875/
🙂