Zusammenfassung
Die im vorliegenden Berichtsband verwendeten Daten entstammen zwei im Rahmen des Projekts Transformation des Sekundarschulsystems und akademische Karrieren (TOSCA; Köller, Watermann, Trautwein & Lüdtke, 2004) durchgeführten Schulleistungsstudien: TOSCA-2002 und TOSCA- 2006. Über die Anlage und Durchführung der TOSCA-2002-Studie, die im Schuljahr 2001/02 in den Abschlussjahrgängen der gymnasialen Oberstufen in Baden-Württemberg stattfand, wurde in Lüdtke, Köller, Bundt, Gomolka und Watermann (2004) ausführlich berichtet. Das vorliegende Kapitel befasst sich mit der Durchführung und den methodischen Grundlagen der TOSCA-2006-Studie. In der Durchführung und dem methodischen Vorgehen orientierten sich sowohl TOSCA-2002 als auch TOSCA-2006 an den methodischen Qualitätsmaßstäben nationaler und internationaler Schulleistungsstudien wie zum Beispiel TIMSS (vgl. Baumert, Bos & Lehmann, 2000a, 2000b) oder PISA (vgl. Baumert et al., 2001). Auf die Darstellung grundlegender Bestandteile der Qualitätssicherung soll deshalb im folgenden Kapitel verzichtet werden. Vielmehr wird auf die spezifischen Merkmale der TOSCA-Repeat-Studie sowie die methodischen Herausforderungen eingegangen, die mit der Evaluation der Neuordnung der gymnasialen Oberstufen in Baden-Württemberg verbunden sind. Im Mittelpunkt stehen dabei Maßnahmen, die eine hohe Vergleichbarkeit der Befunde aus TOSCA-2002 und TOSCA-2006 gewährleisten sollen.
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Literatur
Allison, P. D. (2001). Missing data. Thousands Oaks, CA: Sage.
Baumert, J., & Artelt, C. (2002). Bereichsübergreifende Perspektiven. In J. Baumert, C. Artelt, E. Klieme, M. Neubrand, M. Prenzel, U. Schiefele, W. Schneider, K.-J. Tillmann & M. Weiß (Hrsg.), PISA 2000: Die Länderder Bundesrepublik Deutschland im Vergleich (S. 219–235). Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J., Bos, W., & Lehmann, R. H. (2000a). TIMSS/III: Dritte Internationale Mathematik- und Naturwissenschaftsstudie– Mathematische und naturwissenschaftliche Bildung am Ende der Schullaufbahn: Bd. 1. Mathematischeund naturwissenschaftliche Grundbildung am Ende der Pflichtschulzeit. Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J., Bos, W., & Lehmann, R. H. (2000b). TIMSS/III: Dritte Internationale Mathematik- und Naturwissenschaftsstudie– Mathematische und naturwissenschaftliche Bildung am Ende der Schullaufbahn: Bd. 2. Mathematischeund physikalische Kompetenzen am Ende der gymnasialen Oberstufe. Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J., Klieme, E., Neubrand, J., Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W., Stanat, P., Tillmann, K.-J., & Weiß, M. (Hrsg.). (2001). PISA 2000: Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich. Opladen: Leske + Budrich.
Baumert, J., Lehmann, W., Lehrke, M., Schmitz, B., Clausen, M., Hosenfeld, I., Köller, O., & Neubrand, J. (Hrsg.). (1997). TIMSS – Mathematisch-naturwissenschaftlicher Unterricht im internationalen Vergleich: Deskriptive Befunde. Opladen: Leske + Budrich.
Blanton, H., & Jaccard, J. (2006). Arbitrary metrics in psychology. American Psychologist, 61, 27–41.
Bloom, H., Hill, C. J., Black, A. R., & Lipsey, M. W. (2008). Performance trajectories and performance gaps as achievement effect-size benchmarks for educational interventions. Journal of Research on Educational Effectiveness,1, 289–328.
Bortz, J., & Döring, N. (1995). Forschungsmethoden und Evaluation. Berlin: Springer.
Burstein, L. (1980). The analysis of multilevel data in educational research and evaluation. Review of EducationalResearch, 8, 158–233.
Cahan, S., & Davis, D. (1987). A between-grade-levels approach to the investigation of the absolute effects of schooling on achievement. American Educational Research Journal, 24, 1–12.
Cheung, M. W. L. (2008). A model for integrating fixed-, random-, and mixed-effects meta-analyses into structural equation modeling. Psychological Methods, 13, 182–202.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Collins, L. M., Schafer, J. L., & Kam, C.-M. (2001). A comparison of inclusive and restrictive strategies in modern missing data procedures. Psychological Methods, 6, 330–351.
Cronbach, L. J. (1976). Research on classrooms and schools: Formulations of questions, design and analysis. Stanford, CA: Stanford Evaluation Consortium.
Klieme, E., Eichler, W., Helmke, A., Lehmann, R. H., Nold, G., Rolff, H.-G., Schröder, K., Thome, G., & Willenberg, H. (2006). Unterricht und Kompetenzerwerb in Deutsch und Englisch. Frankfurt a. M.: Deutsches Institut für Internationale Pädagogische Forschung.
Kish, L. (1965). Survey sampling. New York: Wiley.
Köller, O., Watermann, R., Trautwein, U., & Lüdtke, O. (2004). Wege zur Hochschulreife in Baden-Württemberg: TOSCA – Eine Untersuchung an allgemein bildenden und beruflichen Gymnasien. Opladen: Leske + Budrich.
Konstantopoulos, S., & Hedges, L. V. (2008). How large an effect can we expect from school reforms? TeachersCollege Record, 110, 1613–1640.
Lanahan, L., McGrath, D. J., McLaughlin, M., Burian-Fitzgerald, M., & Salganik, L. (2005). Fundamental Problemsin the measurement of instructional processes: Estimating reasonable effect sizes and conceptualizing what is importantto measure. Washington: American Institutes for Research.
Lehmann, R. H., Peek, R., Gänsfuß, R., & Husfeldt, V. (2002). Aspekte der Lernausgangslage und der Lernentwicklung– Klassenstufe 9. Ergebnisse einer Längsschnittuntersuchung in Hamburg. Hamburg: Behörde für Bildung und Sport.
Levy, P. S., & Lemeshow, S. (1999). Sampling of populations: Methods and applications. New York: Wiley.
Lipsey, M. W., & Wilson, D. B. (2001). Practical meta-analysis. Thousand Oaks, CA: Sage.
Little, R. J. A., & Rubin, D. B. (2002). Statistical analysis with missing data. New York: Wiley.
Lohr, S. (1999). Sampling: Design and analysis. Pacific Grove, CA: Duxbury.
Lüdtke, O., Köller, O., Bundt, S., Gomolka, J., & Watermann, R. (2004). Durchführung und methodische Grundlagen der TOSCA-Studie. In O. Köller, R. Watermann, U. Trautwein & O. Lüdtke (Hrsg.), Wege zur Hochschulreifein Baden-Württemberg. TOSCA – Eine Untersuchung an allgemein bildenden und beruflichen Gymnasien (S. 121–151). Opladen: Leske + Budrich.
Lüdtke, O., Robitzsch, A., & Baumert, J. (2008). Assessing the absolute effect of schooling on cognitive outcomes: Acomparison of differentidentification strategies for the causal effect. Paper presented at the EARLI SIG meeting in Frankfurt a. M.
Lüdtke, O., Robitzsch, A., Trautwein, U., & Köller, O. (2007). Umgang mit fehlenden Werten in der psychologischen Forschung: Probleme und Lösungen. Psychologische Rundschau, 58, 103–117.
Lüdtke, O., Robitzsch, A., Trautwein, U., Kreuter, F., & Ihme, J. M. (2007). Are there test administrator effects in large-scale educational assessments? Using cross-classified multilevel analysis to probe for effects on mathematics achievement and sample attrition. Methodology, 3 (4), 149–159.
Luyten, H., Peschar, J., & Coe, R. (2008). Effects of schooling on reading performance, reading engagement, and reading activities of 15-year-olds in England. American Educational Research Journal, 45, 319–342.
Messick, S. (1995). Validity of psychological-assessment: Validation of inferences from persons responses and performances as scientific inquiry into score meaning. American Psychologist, 50, 741–749.
Muthén, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods and Research, 22, 376–398.
Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (1998–2009). Mplus user’s guide. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén.
Muthén, B. O., & Satorra, A. (1995). Complex sample data in structural equation modeling. Sociological Methodology,25, 267–316.
Neumann, M., Schnyder, I., Trautwein, U., Niggli, A., Lüdtke, O., & Cathomas, R. (2007). Schulformen als differenzielle Lernmilieus: Institutionelle und kompositionelle Effekte auf die Leistungsentwicklung im Fach Französisch. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 10, 399–420.
Ralph, J., Keller, D., & Crouse, J. (1994). How effective are american schools? Phi Delta Kappan, 76 (2), 144–150.
Raudenbush, S. (1988). Examining change in dispersion. Journal of Educational Statistics, 13, 148–171.
Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
Rubin, D. B. (1987). Multiple imputation for nonresponse in surveys. New York: Wiley.
Rubin, D. B. (1996). Multiple imputation after 18+ years. Journal of the American Statistical Association, 91, 473–489.
Schafer, J. L. (1997). Analysis of incomplete multivariate data. London: Chapman & Hall.
Schafer, J. L., & Graham, J. W. (2002). Missing data: Our view of the state of the art. Psychological Methods, 7, 147–177.
Schagen, I., & Elliot, K. (Eds.). (2004). But what does it mean? The use of effect sizes in educational research. London: National Foundation for Educational Research.
Scheerens, J., & Bosker, R. J. (1997). The foundations of educational effectiveness. Oxford: Pergamon Press.
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Lüdtke, O., Nagy, G., Neumann, M., Becker, M., Jonkmann, K. (2010). Durchführung und methodische Grundlagen. In: Trautwein, U., Neumann, M., Nagy, G., Lüdtke, O., Maaz, K. (eds) Schulleistungen von Abiturienten. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-92037-5_3
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