Auteur: Jaap Walhout, Sebastiaan Looijen
Onderwijsachterstandenindicator Primair Onderwijs – Scholen; 2019–2022

2. Data en methoden

2.1 Selectie en afbakening onderzoeksdata

Voor het uitvoeren van deze plausibiliteitsanalyses gebruiken we hetzelfde databestand als voor de jaarlijkse berekening van de achterstandsscores per school. Dit bestand bevat de gegevens van alle bekostigde basisschoolleerlingen op 1 oktober 2019 tot en met 1 oktober 2021 en 1 februari 2022. 

2.2 Gebruikte methoden

Om ontwikkelingen in de verschillende variabelen in kaart te brengen, maken we voornamelijk gebruik van frequentieanalyses. 

Bij deze analyses bekijken we in hoeverre de frequentieverdelingen over de jaren heen dezelfde patronen volgen. We laten de frequentieverdelingen zien voor de onderwijs- en achterstandsscores en voor de gebruikte omgevingskenmerken. We kijken voornamelijk naar de relatieve frequentie omdat groepen van verschillende grootte daarmee makkelijk zijn te vergelijken. Bij de analyse van de achterstandsscores wordt ook gekeken naar de verschillen per school tussen de jaren 2021 en 2022.

2.3 Herijking onderwijsachterstandenindicator

In de voorgaande jaren van de plausibiliteitsanalyse vertoonden de resultaten weinig fluctuatie. Dit was het gevolg van het gebruik van hetzelfde model en de berekening op hetzelfde peilmoment in elk jaar. In deze plausibiliteitsanalyse is dit echter veranderd. Allereerst is het peilmoment van deze analyse februari 2022, waar het voorgaande peilmoment in oktober 2021 lag. Dit betekent dat er minder tijd zit tussen de laatste twee jaren in de analyses dan voorheen en dat deze betrekking hebben op hetzelfde schooljaar. In principe zou dit moeten leiden tot kleinere verschillen. Ten tweede is er een herijking van het gebruikte model uitgevoerd. Het doel van de herijking is het actueel houden van het model en dat het gebruikte model ontwikkelingen in de populatie in de tijd blijft volgen. Bij deze herijking stonden vooral de coëfficiënten en schaalwaarden van het model van de po-indicator centraal. Daarnaast is gekeken naar het effect van het meenemen van extra asielinstroom gegevens voor de identificatie van asielzoekers en statushouders. Doordat in het herijkte model de coëfficiënten en schaalwaarden zijn veranderd, treden er daardoor ook grotere verschillen op in 2022 ten opzichte van de voorgaande jaren.