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Originalia

Simultane Analysen auf Schüler- und Klassenebene

Published Online:https://doi.org/10.1026/0049-8637.39.1.1

Zusammenfassung. Daten in der pädagogisch-psychologischen Forschung weisen häufig eine Mehrebenenstruktur auf: Schüler sind geschachtelt innerhalb von Schulen und Klassen. Dies muss berücksichtigt werden, wenn Schüler Merkmale ihres schulischen Kontextes (z.B. Lehrer, Schulklima) auf mehreren Dimensionen beurteilen sollen und dann die Einschätzungen der Schüler sowohl auf der Individual- als auch aggregiert auf der Klassenebene in weiteren Analysen verwendet werden. Die konfirmatorische Mehrebenen-Faktorenanalyse ist ein Verfahren, das zur Analyse solcher Daten besonders gut geeignet, bislang jedoch noch nicht ausreichend bekannt ist. Die vorliegende Arbeit demonstriert anhand eines Datensatzes aus der Hausaufgabenforschung (1712 Schüler in 98 Klassen) die Grundlagen und Anwendung der Mehrebenen-Faktorenanalyse. Sowohl auf Schüler- als auch auf Klassenebene ließen sich die drei Faktoren Qualität der Hausaufgaben, die Kontrolle der Hausaufgaben sowie die effektive Zeitnutzung im Französisch-Unterricht erwartungsgemäß empirisch trennen. Darüber hinaus ließ sich sowohl auf der Schüler- als auch der Klassenebene ein positiver Effekt der Qualität der Hausaufgaben und der effektiven Zeitnutzung auf die selbst berichtete Anstrengung bei der Bearbeitung der Hausaufgaben nachweisen.


Simultaneous analyses at student and class level: A demonstration of multilevel confirmatory factor analysis of student perceptions of homework assignment

Abstract. Data in educational research commonly have a multilevel structure - students are nested within classes and schools. Nested structures are particularly salient when students are asked to rate aspects of the school context (e.g., teachers, school climate) on several dimensions, and these student ratings are then used for further analyses of both the individual level and the aggregated class level. Confirmatory multilevel factor analysis is particularly suited to analyzing data of this kind, but this method is not yet sufficiently well established. In this paper, we demonstrate the principles and application of multilevel factor analysis using a dataset from homework research (1712 students in 98 classes). As expected, the three factors under investigation (homework quality, teachers’ homework control, and effective use of learning time in French lessons) were empirically distinguishable at both the student and the class level. Moreover, homework quality and effective use of learning time proved to have positive effects on self reported homework effort at both the student and the class level.

Literatur