Az OECD PISA adatbázis elemzése



Hasonló dokumentumok
Az IDB Analyzer használata

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Az OECD PISA, IEA TIMSS és PIRLS adatbázisainak bemutatása

SQL*Plus. Felhasználók: SYS: rendszergazda SCOTT: demonstrációs adatbázis, táblái: EMP (dolgozó), DEPT (osztály) "közönséges" felhasználók

Vizuális programozás gyakorlat

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Leövey Klára Gimnázium

Varianciaanalízis 4/24/12

O er e á r ci c ós ó s R en e d n sz s er e e r k e I. G akorlá l s

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

Első lépések. File/New. A mentés helyét érdemes módosítani! Pl. Dokumentumok. Fájlnév: pl. Proba

Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással

Adatbázis Rendszerek II. 5. PLSQL Csomagok 16/1B IT MAN

Hunyadi János Általános Iskola

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

Statisztikai szoftverek esszé

munkafüzet open eseményéhez

Sztochasztikus kapcsolatok

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Hunyadi János Általános Iskola

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

FIT-jelentés :: Dobos C. József Vendéglátóipari Szakképző Iskola 1134 Budapest, Huba u. 7. OM azonosító: Intézményi jelentés

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Szövegértés. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Az importálás folyamata Felhasználói dokumentáció verzió 2.1.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Matematika. Xántus János Két Tanítási Nyelvű Gimnázium és Szakgimnázium OM azonosító: Telephelyi jelentés Telephely kódja: 001

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

AZ ORSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉSRŐL, A HSZC NÁVAY LAJOS SZAKGIMNÁZIUMA, SZAKKÖZÉPISKOLÁJA ÉS KOLLÉGIUMA SZAKKÖZÉPISKOLA 2016.

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Németh Imre Általános Iskola

Molekuláris evolúció második gyakorlat

OTOsuite. Telepítési útmutató. Magyar

Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design

Ady Endre Általános Iskola

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

Krúdy Gyula Gimnázium, Idegenforgalmi Vendéglátóipari Szakközépiskola és Szakiskola

Kézikönyv ABAS-TOOLS használata

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Ady Endre Általános Iskola

A leíró statisztikák

CIG Pannónia Életbiztosító PROFe eltávolítása gépről

Az R adatelemzési nyelv alapjai I.

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

FIT-jelentés :: Arany János Általános Iskola és Gimnázium 2440 Százhalombatta, Szent István tér 1. OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Arany János Általános Iskola és Gimnázium 2440 Százhalombatta, Szent István tér 1. OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Százhalombattai Arany János Általános Iskola és Gimnázium 2440 Százhalombatta, Szent István tér 1. OM azonosító:

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Szent Imre Katolikus Általános Iskola és Óvoda

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

FIT-jelentés :: Apáczai Nevelési és Általános Művelődési Központ 7632 Pécs, Apáczai Cs. J. körtér 1. OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Dunaújvárosi Széchenyi István Gimnázium 2400 Dunaújváros, Dózsa György út 15/A OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. OM azonosító: Intézményi jelentés

Csatlakozás a BME eduroam hálózatához Setting up the BUTE eduroam network

FIT-jelentés :: Telephelyi jelentés. 8. évfolyam :: Általános iskola

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. OM azonosító:

FIT-jelentés :: Budapest IX. Kerületi Szent-Györgyi Albert Általános Iskola és Gimnázium 1093 Budapest, Lónyay utca 4/c-8. OM azonosító:

FIT-jelentés :: Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Kertvárosi Általános Iskola 8900 Zalaegerszeg, Köztársaság u. 68. OM azonosító: Intézményi jelentés.

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Révai Miklós Gimnázium és Kollégium 9021 Győr, Jókai u. 21. OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

FIT-jelentés :: Kós Károly Szakképző Iskola 2030 Érd, Ercsi u. 8. OM azonosító: Intézményi jelentés. 10. évfolyam

FIT-jelentés :: Török Ignác Gimnázium 2100 Gödöllő, Petőfi Sándor utca 12. OM azonosító: Intézményi jelentés. 10.

FIT-jelentés :: Ipari Szakközépiskola és Gimnázium 8200 Veszprém, Iskola utca 4. OM azonosító: Intézményi jelentés. 10.

FIT-jelentés :: Újpesti Könyves Kálmán Gimnázium 1043 Budapest, Tanoda tér 1. OM azonosító: Intézményi jelentés. 10.

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Bolyai János Gimnázium és Kereskedelmi Szakközépiskola 2364 Ócsa, Falu Tamás u. 35. OM azonosító:

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák

Gépi tanulás a Rapidminer programmal. Stubendek Attila

FIT-jelentés :: Bocskai István Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola 4080 Hajdúnánás, Óvoda utca OM azonosító:

FIT-jelentés :: Terézvárosi Kereskedelmi és Közgazdasági Szakközépiskola és Szakiskola 1064 Budapest, Szondy utca 41. OM azonosító:

Bevezetés az SPSS program használatába

TERÉZVÁROSI KERESKEDELMI ÉS KÖZGAZDASÁGI SZAKKÖZÉPISKOLA ÉS

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Intézményi jelentés. 6. évfolyam. Bokod-Kecskéd-Szákszend Kistérségi Általános Művelődési Központ 2855 Bokod, Fő utca 27. OM azonosító:

Műveletek makrókkal. Makró futtatása párbeszédpanelről. A Színezés makró futtatása a Makró párbeszédpanelről

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Inflációs várakozás 2002/8. SPSS állomány neve: Budapest, augusztus

FIT-jelentés :: Bocskai István Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola 4080 Hajdúnánás, Óvoda utca OM azonosító:

FIT-jelentés :: Szent Imre Általános Iskola, Gimnázium és Szakközépiskola, Esztergom 2500 Esztergom, Főapát u. 1. OM azonosító:

Segédanyag RGH-s gép Freeboot frissítéséhez Created by: TubaX

Zoltánfy István Általános Iskola

SzTE Ságvári Endre Gyakorló Általános Iskola

FIT-jelentés :: Bánki Donát Gimnázium és Szakközépiskola 2400 Dunaújváros, Bercsényi Miklós u. 2. OM azonosító: Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: Dobos C. József Vendéglátóipari Szakképző Iskola 1134 Budapest, Huba utca 7. OM azonosító: Intézményi jelentés

INFORMATIKAI RENDSZERGAZDA SZAKKÉPESÍTÉS TANULÓI SEGÉDLET. Windows áttelepítő használatához

Országos kompetenciamérés eredményeinek kiértékelése 6. és 8. évfolyamokon 2012

BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek

FIT-jelentés :: Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út OM azonosító: Intézményi jelentés

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke

ANTILOP A-8200C ÉS A8200B HASZNÁLATI UTASÍTÁS

CIG Pannónia Életbiztosító PROFe eltávolítása gépről

POSZEIDON dokumentáció (12.2)

Átírás:

Az OECD PISA adatbázis elemzése

A program Emlékeztető a múlt hétről A PISA val kapcsolatos honlapok tartalma és az online elérhető dokumentáció A PISA adatbázisának felépítése A PISA makróinak használata, syntaxok

Emlékeztető A nemzetközi mérések adatainak elemzéséhez: Minden becslésnél használjuk a súlyokat! Minden becslésnél használjuk az ismételt mintavételi eljárást a hiba kiszámításához! Minden a teljesítménnyel kapcsolatos becslésnél használjuk a plauzibilis értékeket!

A megoldás A PISA SPSS makrói Összefoglaló lista: PISA Data Analysis Manual, 241. oldal

A PISA mérés honlapjai https://mypisa.acer.edu.au/ http://www.pisa.oecd.org/ http://www.oecd pisa.hu/

Előkészítő lépések Hozzunk létre egy PISA nevű könyvtárat a C meghajtón a syntaxok ehhez készültek! Csomagoljuk ki az SPSS makrókat a DVD PISA 2006\SPSS Macros könyvtárából a C:\PISA\MACRO könyvtárba Csomagoljuk ki a DVD PISA 2006\Data\Data sets in TXT format könyvtárából az INT_Stu06_Dec07.txt és az INT_Sch06_Dec07.txt fájlokat a C:\PISA\DATA könyvtárba

Előkészítő lépések Másoljuk át a DVD PISA 2006\Data\SPSS control files könyvtárából az INT_Stu06_SPSS_Dec07.sps és az INT_Sch06_SPSS_Dec07.sps fájlokat a C:\PISA\Syntax könyvtárba Másoljuk át a pendrive ról a syntaxokat a C:\PISA\Syntax könyvtárba Hozzunk létre egy Temp nevű könyvtárat a C meghajtón, ebben dolgoznak majd a makrók

Az adatfájlok beolvasása Nyissuk meg az INT_Stu06_SPSS_Dec07.sps fájlt. Adjuk meg a syntax elején és végén a txt fájl elérési útvonalát, illetve az elmentendő adatfájl nevét. C:\PISA\DATA\INT_Stu06_Dec07.txt C:\PISA\DATA\INT_Stu06_Dec07.sav Nyissuk meg az INT_Sch06_SPSS_Dec07.sps fájlt. Adjuk meg a syntax elején és végén a txt fájl elérési útvonalát, illetve az elmentendő adatfájl nevét. C:\PISA\DATA\INT_Sch06_Dec07.txt C:\PISA\DATA\INT_Sch06_Dec07.sav Futtassuk le a syntaxokat.

Az adatfájlok felépítése Azonosító változók A kérdőívek kérdéseire adott válaszok ST01Q01 ST37Q06, IC01Q01 IC05Q16 SC01Q01 SC29Q01 A kérdőív kérdéseiből számított indexek Pl. HISEI, ENVAWARE, HOMEPOS, ESCS Pl. CLSIZE, PCGIRLS, SCIPROM Plauzibilis értékek a képességekre (csak a tanulói fájlban) Pl. PV1 5MATH, PV1 5READ, PV1 5SCIE stb. Súlyok W_FSTUWT, W_FSTR1 W_FSTR80, CNTFAC, SUBFAC. W_FSCHWT Strátum változók Erőfeszítés mérő (csak tanulói) Törölt feladatok (csak tanulói) Készítési dátum

A bennünket érdeklő országok kiválasztása A példákhoz négy ország adatait használjuk: Magyarország: CNT= HUN Csehország : CNT= CZE Szlovákia : CNT= SVK Szlovénia : CNT= SVN A tanulói és az iskolai fájlból is válasszuk ki ezt a négy országot, mentsük a fájlokat PISA_Stu_4orsz.sav és PISA_Sch_4orsz.sav néven.

A 4orszag_kivalasztasa.sps syntaxfájl: GET FILE='C:\PISA\DATA\INT_Stu06_Dec07.sav'. DATASET NAME PISA_Stu_4orsz WINDOW=FRONT. FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF (CNT = 'CZE' CNT = 'HUN' CNT = 'SVK' CNT = 'SVN'). EXECUTE. SAVE OUTFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav' /COMPRESSED. GET FILE='C:\PISA\DATA\INT_Sch06_Dec07.sav'. DATASET NAME PISA_Sch_4orsz WINDOW=FRONT. FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF (CNT = 'CZE' CNT = 'HUN' CNT = 'SVK' CNT = 'SVN'). EXECUTE. SAVE OUTFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Sch_4orsz.sav' /COMPRESSED.

A makrók beolvasása az SPSS be Az SPSS minden újraindítása után INSERT FILE paranccsal, egyesével Pl.: INSERT FILE = C:\PISA\MACRO\MCR_SE_UNIV.SPS. Futtassuk le a makrobeolvaso.sps parancsfájlt a C:\PISA\Syntax könyvtárból

A PISA SPSS makrók Alkalmazzák a súlyozást, ismételt hibaszámítási eljárást, plauzibilis értékeket. Típusai: Egyszerű egyváltozós statisztikák Percentilisek Százalékos arányok Regresszió Korrelációs együtthatók Egyszerű egyváltozós statisztikák közötti különbségek Plauzibilis értékek egyszerű statisztikái az indexek szerinti négy részre osztva a tanulókat Relatív kockázat Hatásméret Többszintes regresszió

Egyváltozós statisztikák Átlag (MEAN), szórás (STDDEV), medián (MEDIAN) stb. Makrók: UNIVAR vagy PV A behívó syntax felépítése: UNIVAR/PV STAT= <statisztika, amit ki akarunk számolni>/ DEP = <a változó, amire a statisztikát ki szeretnénk számolni>/ GRP = <csoportosító változók> / INFILE = <a fájl elérési útvonala>.

Az első számítás Kutatási kérdés: milyen a négy országban a tanulók természettudomány iránti érdeklődése összességében és nemek szerint? Nem változó: ST04Q01 Érdeklődés a természettudomány iránt index: INTSCIE

Futtatandó makró: UNIVAR UNIVAR STAT=MEAN / DEP=INTSCIE / GRP=CNT / INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'. UNIVAR STAT=MEAN / DEP=INTSCIE / GRP=CNT ST04Q01/ INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'.

Eredmény CNT Statistic INTSCIE se_intscie CZE MEAN,035,019045 HUN MEAN,073,014454 SVK MEAN,111,019755 SVN MEAN,033,015111 CNT ST04Q01 Statistic INTSCIE se_intscie CZE 1 MEAN,021,023595 CZE 2 MEAN,046,025571 HUN 1 MEAN,081,019625 HUN 2 MEAN,066,021491 SVK 1 MEAN,135,024978 SVK 2 MEAN,089,027119 SVN 1 MEAN,029,020004 SVN 2 MEAN,096,024357

Szignifikáns e a különbség? Az országok között? Csak egész számok lehetnek a kategóriák értékei, ezért itt először át kell kódolni az országjeleket pozitív egész számokká. Az országokon belül a nemek között?

Új országváltozó RECODE CNT ('HUN'=2) ('CZE'=1) ('SVK'=3) ('SVN'=4) INTO Orszag. EXECUTE. VALUE LABELS Orszag FORMATS Orszag (F1.0). 1 'Csehország' 2 'Magyarország' 3 'Szlovákia' 4 'Szlovénia'.

Futtatandó makró: DIFnoPV DIFnoPV DEP=INTSCIE / STAT=MEAN / COMPARE= Orszag/ CATEG= 1 2 3 4/ INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'. DIFnoPV DEP=INTSCIE / STAT=MEAN / COMPARE= ST04Q01/ CATEG= 1 2/ WITHIN=CNT / INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'.

Eredmények DIFF stat se Orszag.1_2,038,024000 Orszag.1_3,076,029148 Orszag.1_4,068,024922 Orszag.2_3,038,025441 Orszag.2_4,106,019871 Orszag.3_4,144,023522 Orszag.1_2,038,024000 CNT DIFF stat se CZE ST04Q01.1_2,025,031766 HUN ST04Q01.1_2,015,029176 SVK ST04Q01.1_2,046,033967 SVN ST04Q01.1_2,125,032823 Total ST04Q01.1_2,015,017948 Orszag.1_3,076,029148 Orszag.1_4,068,024922 Orszag.2_3,038,025441 Orszag.2_4,106,019871 Orszag.3_4,144,023522

A következő kérdés Van e összefüggés a természettudomány iránti érdeklődés és a szociális, gazdasági és kulturális státus között az egyes országokban? Különbözik e ez az összefüggés a nemek szerint? Szociális, gazdasági és kulturális státus index: ESCS

Futtatandó makró: CORnoPV CORnoPV VAR1=INTSCIE / VAR2=ESCS / GRP= CNT/ INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'. CORnoPV VAR1=INTSCIE / VAR2=ESCS / GRP= CNT ST04Q01/ INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'.

Eredmények Correlation INTSCIE with ESCS by CNT CNT stat SE 1 CZE,083,020262 2 HUN,105,019278 3 SVK,157,024614 4 SVN,093,014128 Correlation INTSCIE with ESCS by CNT ST04Q01 CNT ST04Q01 stat SE 1 CZE 1,089,026185 2 CZE 2,080,025883 3 HUN 1,090,025683 4 HUN 2,117,024630 5 SVK 1,125,035140 6 SVK 2,181,026863 7 SVN 1,069,022438 8 SVN 2,115,019896

És végül Van e összefüggés a természettudományos érdeklődés és a természettudomány eredmény között az egyes országokban? És ha a szociális hátteret is figyelembe vesszük?

Futtatandó makró: REG_PV REG_PV IND=INTSCIE / DEP=PV1SCIE PV2SCIE PV3SCIE PV4SCIE PV5SCIE / GRP= CNT/ INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'. REG_PV IND=ESCS INTSCIE / DEP=PV1SCIE PV2SCIE PV3SCIE PV4SCIE PV5SCIE / GRP= CNT/ INFILE='C:\PISA\DATA\PISA_Stu_4orsz.sav'.