Plausibiliteitsanalyses Risico-indicator Onderwijsachterstanden Basisonderwijs - Gemeenten
2020-2023Over deze publicatie
Deze publicatie beschrijft en analyseert verschillen in onderwijsachterstandsscores van gemeenten tussen de jaren 2022 en 2023, verschillen in voorlopige en definitieve achterstandsscores en ontwikkelingen in onderwijsscores en de onderliggende omgevingskenmerken van leerlingen over de jaren 2020 tot en met 2023. De voornaamste bevinding is dat achterstandsscores van de meeste gemeenten tussen de jaren 2022 en 2023 weinig fluctueerden en dat fluctuaties die zich voordoen plausibel zijn.
1. Inleiding
Het CBS spreekt van een onderwijsachterstand als leerlingen door ongunstige omgevingskenmerken slechter presteren op school dan ze bij een gunstigere situatie zouden kunnen. Het CBS berekent ieder jaar per leerling een onderwijsscore die de verwachte onderwijsachterstand weergeeft gegeven diverse omgevingskenmerken. Deze omgevingskenmerken betreffen het opleidingsniveau van zowel de moeder als de vader, het land van herkomst van de ouders, of ouders in de schuldsanering zitten, de verblijfsduur van de moeder in Nederland, en het gemiddelde opleidingsniveau van moeders van leerlingen op school.
Het CBS vertaalt onderwijsscores van kinderen met behulp van een in de wet1) vastgelegde formule naar achterstandsscores voor gemeenten. Het CBS telt per gemeente de scores op van de kinderen in de leeftijd van 2,4 tot 4 jaar en leerlingen van de scholen in de gemeente die landelijk gezien tot de 15 procent laagst scorende leerlingen behoren. Dit is de bruto achterstandsscore. Deze bruto achterstandsscore geeft de verwachte omvang van het risico op onderwijsachterstand weer in een gemeente. Op die brutoscore wordt een drempelwaarde in mindering gebracht, om versnippering van het budget tegen te gaan. De drempelwaarde is afhankelijk van het totaal aantal kinderen in gemeenten: hoe meer kinderen, hoe hoger de drempel. Na aftrek van de drempel heeft elke gemeente een netto score. Op basis van deze netto score verdeelt OCW het gemeentelijk onderwijsachterstanden budget.
Deze publicatie beschrijft en analyseert de ontwikkeling van verwachte onderwijsachterstanden, onderwijsscores en de onderliggende omgevingskenmerken. Hierbij besteden we in het bijzonder aandacht aan veranderingen in de verdelingen over de jaren heen. Een nadere uitleg over de berekening van de achterstandsscores en hoe die van jaar op jaar kunnen variëren is te lezen in de brochure “Fluctuaties achterstandsscores scholen”2). Hoewel deze brochure is gericht op scholen, is de werking van de indicator voor gemeenten vergelijkbaar.
In hoofdstuk 2 worden de gebruikte data en methoden uiteengezet. Hoofdstuk 3 beschrijft ontwikkelingen in de omgevingskenmerken en frequentie en type imputatie van onderwijsscores. Veranderingen in onderwijsscores staan centraal in hoofdstuk 4. Hoofdstuk 5 presenteert ontwikkelingen in onderwijsachterstanden. Hoofdstuk 6 geeft een samenvatting en conclusies.
2) Zie: Fluctuaties achterstandsscores scholen.
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 gemeente. Dit bestand bevat de gegevens van alle kinderen van 2,5 tot 4 jaar en basisschoolleerlingen op 1 oktober in de jaren 2020 en 2021 en op 1 februari in de jaren 2022 en 2023.
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 blijven volgen. We laten de frequentieverdelingen zien voor onder andere de onderwijs- en achterstandsscores en voor de omgevingskenmerken die worden gebruikt bij de berekening van onderwijsscores. We kijken hierbij voornamelijk naar de relatieve frequentie omdat groepen van verschillende grootte daarmee makkelijk met elkaar zijn te vergelijken. Bij de analyse van de achterstandsscores per gemeente analyseren we de verschillen op twee verschillende manieren. Ten eerste kijken we naar de verschillen tussen de achterstandsscores op basis van de voorlopige en definitieve gemeentelijke indeling van 2023. In juli 2022 zijn de achterstandsscores op basis van de voorlopige gemeentelijke indeling 2023 gepubliceerd. Afgelopen juli zijn de achterstandsscores op basis van de definitieve gemeentelijk indeling gepubliceerd. Deze achterstandsscores zijn gebaseerd op de kinderen die op de peildata 1 oktober 2020 en/of 1 oktober 2021 waren ingeschreven als leerling op een basisschool of in de leeftijdsgroep 2,5 tot 4 jaar vielen. Ten tweede kijken we naar de verschillen tussen de achterstandsscores op basis van de definitieve gemeentelijke indeling van 2023 en de achterstandsscores op basis van de voorlopige gemeentelijke indeling 2024. Deze laatste zijn gebaseerd op de kinderen die op de peildata 1 februari 2022 en/of 1 februari 2023 waren ingeschreven als leerling op een basisschool of in de leeftijdsgroep 2,5 tot 4 jaar vielen.
2.3 Herijking Risico-indicator Onderwijsachterstanden
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. Echter, in de recente jaren hebben er een aantal veranderingen plaatsgevonden. Allereerst is het peilmoment van de analyses veranderd. Vanaf 2022 ligt dit in februari, waar de voorgaande peilmomenten in oktober lagen. Ten tweede is er een herijking van het gebruikte model uitgevoerd in 2022. 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 risico-indicator onderwijsachterstanden voor het basisonderwijs 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.
3. Analyse omgevingskenmerken en imputatie
In dit hoofdstuk bekijken we de relatieve frequentie van de voor het berekenen van de onderwijsscores gebruikte omgevingskenmerken, alsmede gegevens over hoe vaak onderwijsscores geïmputeerd zijn.
3.1 Opleidingsniveau van ouders
Het opleidingsniveau van ouders is een belangrijk kenmerk voor het berekenen van de onderwijsscores. Voor het opleidingsniveau wordt gebruikgemaakt van bestaande onderwijsregistraties zoals die in het Stelsel van Sociaal-statistische Bestanden (SSB) van het CBS aanwezig zijn.
De onderwijsregistratie in het SSB is echter incompleet voor een deel van de Nederlandse bevolking. Het opleidingsniveau is vaker onbekend voor oudere mensen, mensen met een lager opleidingsniveau en mensen die (een deel van) hun opleiding in het buitenland hebben gevolgd. De onbekende opleidingsniveaus worden alsnog bepaald met specifieke statistische methoden; dit wordt ook wel imputatie genoemd. Bij het imputeren wordt gebruikgemaakt van andere kenmerken die wel bekend zijn uit registraties en die samenhangen met het opleidingsniveau van een persoon, zoals het inkomen en (indien bekend) het opleidingsniveau van de partner. Op basis van een aantal kenmerken, waaronder opleidingsniveau partner, inkomen, stedelijkheid en herkomst, wordt een voorspelling gemaakt van de onbekende opleidingsniveaus. Op individueel niveau zal deze voorspelling uiteraard niet altijd kloppen, maar gemiddeld over grotere groepen mensen geven de imputaties een betrouwbare schatting van de werkelijke verdeling van het opleidingsniveau.
De figuren 3.1.1 en 3.1.2 geven de relatieve frequentie weer van de opleidingsniveaus van ouders uitgesplitst naar jaar. De verdeling van het opleidingsniveau wordt getoond van boven, het hoogste opleidingsniveau (Hbo-, wo-master, doctor), naar beneden, het laagste opleidingsniveau (Basisonderwijs). De figuur laat zien dat ouders, vooral moeders, in de loop der jaren vaker hoger opgeleid zijn en minder vaak mbo-4 opgeleid zijn. Veranderingen in het opleidingsniveau kunnen worden veroorzaakt doordat de vulling van opleidingsniveaus van ouders over de tijd beter wordt. Veranderingen in de vulling kunnen vervolgens resulteren in net iets andere geïmputeerde opleidingsniveaus. De aandelen van vaders en moeders met opleidingsniveau onbekend zijn iets toegenomen ten opzichte van voorgaande jaren. Hier liggen twee mogelijke oorzaken aan ten grondslag. Eén daarvan is dat er nieuwkomers, zoals Oekraïense vluchtelingen, naar Nederland zijn gekomen. Van deze personen hebben we vaak (nog) niet alle achtergrondkenmerken tot onze beschikking. De tweede mogelijke verklaring is de verschuiving van het peilmoment (zoals beschreven in paragraaf 2.3). De registerbestanden die het CBS gebruikt om de koppeling te kunnen maken tussen de leerling en de ouder zijn daardoor verder uit elkaar komen te liggen.
Opleidingsniveau vader | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
Onbekend omdat deze ouder onbekend is, of het kind niet voorkomt in de BRP | 5,1 | 5,1 | 5,4 | 6,3 |
Hbo-, wo-master, doctor | 14,4 | 14,8 | 14,7 | 14,7 |
Hbo-, wo-bachelor | 23 | 23,3 | 23,2 | 23,2 |
Havo, vwo | 5,7 | 5,7 | 5,7 | 5,5 |
Mbo4 | 19,4 | 18,8 | 18,7 | 18,1 |
Mbo2 en mbo3 | 17,4 | 17,5 | 17,4 | 17,6 |
Vmbo-g/t, avo onderbouw | 2 | 2 | 2 | 2,1 |
Vmbo-b/k, mbo1 | 7,3 | 7,1 | 7,1 | 7 |
Basisonderwijs | 5,7 | 5,7 | 5,7 | 5,6 |
Opleidingsniveau moeder | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
Onbekend omdat deze ouder onbekend is, of het kind niet voorkomt in de BRP | 1,2 | 1,3 | 1,6 | 2,6 |
Hbo-, wo-master, doctor | 16,9 | 17,3 | 17,3 | 17,5 |
Hbo-, wo-bachelor | 28,2 | 28,2 | 28,2 | 28,2 |
Havo, vwo | 4,6 | 4,6 | 4,5 | 4,4 |
Mbo4 | 19,5 | 19,2 | 19,2 | 18,8 |
Mbo2 en mbo3 | 15,1 | 15 | 15 | 14,9 |
Vmbo-g/t, avo onderbouw | 2,4 | 2,3 | 2,3 | 2,2 |
Vmbo-b/k, mbo1 | 6,2 | 5,8 | 5,7 | 5,6 |
Basisonderwijs | 5,9 | 6,3 | 6,2 | 5,8 |
3.2 Herkomst
De figuren 3.2.1 en 3.2.2 tonen de relatieve frequentie van de herkomstcategorie uitgesplitst naar jaar. Hierbij krijgt een kind waarvan één van de ouders als herkomst Nederland heeft, ook Nederland als herkomst. Het aandeel kinderen met “Overig Afrika, overig Azië, overig Latijns-Amerika” als herkomst is de afgelopen jaren geleidelijk is gestegen. Mogelijke verklaringen hiervoor zijn de instroom van kinderen vanuit Syrië en de instroom van kennismigranten uit onder meer India. Ook het aandeel kinderen uit “Nieuwe EU-landen en economieën in transitie” is gestegen. Mogelijke verklaring hiervoor is de instroom van vluchtelingen uit Oekraïne. Deze stijgingen gingen vooral ten koste van het aandeel kinderen met een Nederlandse herkomst. De aandelen kinderen in de overige herkomstcategorieën bleven grofweg gelijk over de tijd.
Herkomst | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
Nederland | 77,7 | 77 | 76,8 | 75,4 |
EU-15, andere ontwikkelde economieën | 1,7 | 1,8 | 1,8 | 1,8 |
Nieuwe EU-landen en economieën in transitie | 2,9 | 3 | 3,1 | 4 |
Noord-Afrika | 4,4 | 4,4 | 4,4 | 4,4 |
Oost-Azië | 1,5 | 1,5 | 1,5 | 1,5 |
Overig Afrika, overig Azië, overig Latijns Amerika | 5,9 | 6,3 | 6,4 | 6,9 |
Suriname en (voormalige) Nederlandse Antillen | 2,5 | 2,5 | 2,5 | 2,5 |
Turkije | 3,2 | 3,2 | 3,3 | 3,3 |
Onbekend | 0,3 | 0,2 | 0,2 | 0,3 |
Herkomst | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
EU-15, andere ontwikkelde economieën | 1,7 | 1,8 | 1,8 | 1,8 |
Nieuwe EU-landen en economieën in transitie | 2,9 | 3 | 3,1 | 4 |
Noord-Afrika | 4,4 | 4,4 | 4,4 | 4,4 |
Oost-Azië | 1,5 | 1,5 | 1,5 | 1,5 |
Overig Afrika, overig Azië, overig Latijns Amerika | 5,9 | 6,3 | 6,4 | 6,9 |
Suriname en (voormalige) Nederlandse Antillen | 2,5 | 2,5 | 2,5 | 2,5 |
Turkije | 3,2 | 3,2 | 3,3 | 3,3 |
Onbekend | 0,3 | 0,2 | 0,2 | 0,3 |
3.3 Verblijfsduur van de moeder
Figuur 3.3.1 geeft de relatieve frequentie van de verblijfsduur van de moeder van het kind uitgesplitst naar jaar weer. Het aandeel moeders met een verblijfsduur van 0 tot 5 jaar en 5 tot 10 jaar is licht toegenomen. Hierdoor is het aandeel moeders met een verblijfsduur langer dan 10 jaar gedaald.
Verblijfsduur moeder | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
>10jr | 89,7 | 89,3 | 89,3 | 88 |
5-10jr | 4,8 | 5,3 | 5,5 | 6 |
0-5jr | 5,5 | 5,4 | 5,2 | 6 |
3.4 Ouders in de schuldsanering
Figuur 3.4.1 toont het percentage leerlingen met ouders in de schuldsanering uitgesplitst naar jaar. Het aandeel kinderen met ouders in de schuldsanering is de afgelopen jaren gedaald. Dit komt waarschijnlijk doordat het economisch de laatste jaren tot aan de coronacrisis steeds beter ging en de werkloosheid steeds verder is gedaald. De lage werkloosheid tijdens de coronacrisis heeft er mogelijk voor gezorgd dat de daling ook in de jaren van de coronacrisis door heeft kunnen zetten, daarbovenop kan het lang duren voordat dergelijke veranderingen zich manifesteren in de cijfers.
Leerlingen met ouders in de schuldsanering | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
0,6 | 0,4 | 0,4 | 0,3 | |
3.5 Gemiddeld opleidingsniveau van moeders op school
Figuur 3.5.1 laat de relatieve frequentie zien van het gemiddelde opleidingsniveau van de moeders op school uitgesplitst naar jaar. Het gemiddelde opleidingsniveau van de moeders op school is de laatste jaren gestegen. Dit is in lijn met de eerdere geconstateerde stijging van het opleidingsniveau van moeders.
Gemiddelde opleidingsniveau van moeders op school | 2020 (Dichtheid) | 2021 (Dichtheid) | 2022 (Dichtheid) | 2023 (Dichtheid) |
---|---|---|---|---|
0 | 0,00402 | 0,00038 | 0 | 0,00501 |
0,0107632093933464 | 0,00443 | 0,0003 | 0 | 0,00529 |
0,0215264187866928 | 0,0048 | 0,00023 | 0,00001 | 0,00544 |
0,0322896281800391 | 0,00512 | 0,00017 | 0,00002 | 0,00547 |
0,0430528375733855 | 0,00537 | 0,00014 | 0,00004 | 0,00539 |
0,0538160469667319 | 0,00554 | 0,00013 | 0,00007 | 0,00519 |
0,0645792563600783 | 0,00564 | 0,00014 | 0,00012 | 0,00493 |
0,0753424657534247 | 0,00566 | 0,00019 | 0,0002 | 0,00461 |
0,086105675146771 | 0,00563 | 0,00027 | 0,00033 | 0,00427 |
0,0968688845401174 | 0,00553 | 0,00041 | 0,00052 | 0,00394 |
0,107632093933464 | 0,0054 | 0,00061 | 0,00079 | 0,00366 |
0,11839530332681 | 0,00525 | 0,00089 | 0,00116 | 0,00344 |
0,129158512720157 | 0,00509 | 0,00127 | 0,00166 | 0,0033 |
0,139921722113503 | 0,00496 | 0,00174 | 0,00229 | 0,00326 |
0,150684931506849 | 0,00489 | 0,00234 | 0,00304 | 0,00331 |
0,161448140900196 | 0,00491 | 0,00304 | 0,00389 | 0,00348 |
0,172211350293542 | 0,00506 | 0,00385 | 0,00482 | 0,00374 |
0,182974559686888 | 0,00538 | 0,00472 | 0,00578 | 0,00409 |
0,193737769080235 | 0,00588 | 0,00564 | 0,00672 | 0,00452 |
0,204500978473581 | 0,00655 | 0,00657 | 0,0076 | 0,00499 |
0,215264187866928 | 0,00739 | 0,00745 | 0,00837 | 0,00548 |
0,226027397260274 | 0,00834 | 0,00826 | 0,009 | 0,00597 |
0,23679060665362 | 0,00933 | 0,00895 | 0,00949 | 0,00641 |
0,247553816046967 | 0,0103 | 0,00949 | 0,00984 | 0,00678 |
0,258317025440313 | 0,01116 | 0,00985 | 0,01005 | 0,00708 |
0,26908023483366 | 0,01183 | 0,01004 | 0,01016 | 0,00727 |
0,279843444227006 | 0,01226 | 0,01004 | 0,0102 | 0,00736 |
0,290606653620352 | 0,01243 | 0,00986 | 0,0102 | 0,00734 |
0,301369863013699 | 0,01234 | 0,00953 | 0,01019 | 0,00723 |
0,312133072407045 | 0,01201 | 0,00908 | 0,01019 | 0,00702 |
0,322896281800391 | 0,01149 | 0,00854 | 0,01022 | 0,00675 |
0,333659491193738 | 0,01084 | 0,00796 | 0,01029 | 0,00643 |
0,344422700587084 | 0,01013 | 0,00736 | 0,01039 | 0,00608 |
0,355185909980431 | 0,00942 | 0,00679 | 0,01051 | 0,00573 |
0,365949119373777 | 0,00878 | 0,00627 | 0,01064 | 0,00541 |
0,376712328767123 | 0,00825 | 0,00584 | 0,01074 | 0,00514 |
0,38747553816047 | 0,0079 | 0,00553 | 0,01078 | 0,00492 |
0,398238747553816 | 0,00774 | 0,00535 | 0,01073 | 0,00477 |
0,409001956947162 | 0,0078 | 0,00531 | 0,01055 | 0,00469 |
0,419765166340509 | 0,00808 | 0,00541 | 0,01023 | 0,00466 |
0,430528375733855 | 0,00858 | 0,00561 | 0,00978 | 0,00469 |
0,441291585127202 | 0,00928 | 0,0059 | 0,00923 | 0,00475 |
0,452054794520548 | 0,01017 | 0,00623 | 0,00864 | 0,00483 |
0,462818003913894 | 0,01124 | 0,00654 | 0,00803 | 0,00491 |
0,473581213307241 | 0,01248 | 0,00682 | 0,00748 | 0,00499 |
0,484344422700587 | 0,01384 | 0,00706 | 0,00704 | 0,00507 |
0,495107632093933 | 0,01529 | 0,00725 | 0,00675 | 0,00514 |
0,50587084148728 | 0,01678 | 0,00743 | 0,00666 | 0,00521 |
0,516634050880626 | 0,01824 | 0,00762 | 0,00681 | 0,00531 |
0,527397260273973 | 0,01961 | 0,00786 | 0,00723 | 0,00545 |
0,538160469667319 | 0,02084 | 0,00818 | 0,00793 | 0,00567 |
0,548923679060665 | 0,02187 | 0,0086 | 0,00891 | 0,00597 |
0,559686888454012 | 0,02264 | 0,00913 | 0,01018 | 0,00637 |
0,570450097847358 | 0,02317 | 0,00978 | 0,01169 | 0,00689 |
0,581213307240704 | 0,02345 | 0,01054 | 0,01336 | 0,00751 |
0,591976516634051 | 0,02352 | 0,01139 | 0,01513 | 0,00823 |
0,602739726027397 | 0,0234 | 0,01231 | 0,01688 | 0,00902 |
0,613502935420744 | 0,02314 | 0,01327 | 0,01852 | 0,00985 |
0,62426614481409 | 0,02277 | 0,01427 | 0,01995 | 0,0107 |
0,635029354207436 | 0,02233 | 0,01526 | 0,02109 | 0,01154 |
0,645792563600783 | 0,02189 | 0,01624 | 0,02191 | 0,01237 |
0,656555772994129 | 0,02147 | 0,01717 | 0,0224 | 0,01317 |
0,667318982387475 | 0,02114 | 0,01805 | 0,0226 | 0,01395 |
0,678082191780822 | 0,02096 | 0,01887 | 0,02257 | 0,01471 |
0,688845401174168 | 0,02099 | 0,01965 | 0,02242 | 0,01546 |
0,699608610567515 | 0,0213 | 0,0204 | 0,02225 | 0,01619 |
0,710371819960861 | 0,022 | 0,02118 | 0,02218 | 0,01691 |
0,721135029354207 | 0,02312 | 0,02201 | 0,02227 | 0,0176 |
0,731898238747554 | 0,02471 | 0,02297 | 0,02257 | 0,01826 |
0,7426614481409 | 0,02676 | 0,02406 | 0,02308 | 0,01887 |
0,753424657534246 | 0,02923 | 0,02531 | 0,02377 | 0,01944 |
0,764187866927593 | 0,03201 | 0,02667 | 0,02458 | 0,01999 |
0,774951076320939 | 0,03496 | 0,02811 | 0,02543 | 0,02055 |
0,785714285714286 | 0,03789 | 0,02953 | 0,02623 | 0,02117 |
0,796477495107632 | 0,04055 | 0,03084 | 0,02687 | 0,0219 |
0,807240704500978 | 0,04274 | 0,03196 | 0,02728 | 0,02278 |
0,818003913894325 | 0,04425 | 0,03279 | 0,02737 | 0,02384 |
0,828767123287671 | 0,04493 | 0,03328 | 0,02713 | 0,02511 |
0,839530332681018 | 0,04472 | 0,03341 | 0,02657 | 0,02656 |
0,850293542074364 | 0,04362 | 0,03319 | 0,02573 | 0,02815 |
0,86105675146771 | 0,04179 | 0,03267 | 0,02474 | 0,02981 |
0,871819960861057 | 0,03948 | 0,03195 | 0,02377 | 0,03145 |
0,882583170254403 | 0,03697 | 0,03117 | 0,02295 | 0,03297 |
0,893346379647749 | 0,03455 | 0,03047 | 0,02245 | 0,03423 |
0,904109589041096 | 0,03247 | 0,02997 | 0,02238 | 0,03518 |
0,914872798434442 | 0,03096 | 0,0298 | 0,02283 | 0,03579 |
0,925636007827789 | 0,03016 | 0,03004 | 0,02384 | 0,03605 |
0,936399217221135 | 0,03014 | 0,03075 | 0,02538 | 0,03602 |
0,947162426614481 | 0,03092 | 0,03194 | 0,02738 | 0,0358 |
0,957925636007828 | 0,0324 | 0,03359 | 0,02971 | 0,0355 |
0,968688845401174 | 0,0345 | 0,03561 | 0,03219 | 0,03528 |
0,97945205479452 | 0,03706 | 0,0379 | 0,03466 | 0,03527 |
0,990215264187867 | 0,03996 | 0,04033 | 0,03694 | 0,03563 |
1,00097847358121 | 0,04306 | 0,04276 | 0,03888 | 0,03647 |
1,01174168297456 | 0,04621 | 0,04504 | 0,04045 | 0,03789 |
1,02250489236791 | 0,04934 | 0,04706 | 0,04168 | 0,03995 |
1,03326810176125 | 0,05237 | 0,04874 | 0,04267 | 0,04261 |
1,0440313111546 | 0,05523 | 0,05007 | 0,04358 | 0,04576 |
1,05479452054795 | 0,05789 | 0,05107 | 0,04456 | 0,04925 |
1,06555772994129 | 0,06031 | 0,05177 | 0,04576 | 0,05292 |
1,07632093933464 | 0,06246 | 0,05224 | 0,04728 | 0,05655 |
1,08708414872798 | 0,06432 | 0,05257 | 0,04915 | 0,05996 |
1,09784735812133 | 0,06589 | 0,05283 | 0,05134 | 0,06295 |
1,10861056751468 | 0,06717 | 0,05311 | 0,05374 | 0,06538 |
1,11937377690802 | 0,06815 | 0,0535 | 0,05625 | 0,06716 |
1,13013698630137 | 0,06883 | 0,05406 | 0,05875 | 0,06825 |
1,14090019569472 | 0,06924 | 0,05488 | 0,06114 | 0,06869 |
1,15166340508806 | 0,0694 | 0,05602 | 0,06342 | 0,06856 |
1,16242661448141 | 0,06939 | 0,05754 | 0,06564 | 0,06802 |
1,17318982387476 | 0,06931 | 0,05945 | 0,06789 | 0,06728 |
1,1839530332681 | 0,06926 | 0,06169 | 0,07027 | 0,06651 |
1,19471624266145 | 0,06937 | 0,06416 | 0,07286 | 0,06586 |
1,20547945205479 | 0,06978 | 0,06674 | 0,07566 | 0,06544 |
1,21624266144814 | 0,07059 | 0,06927 | 0,07863 | 0,06529 |
1,22700587084149 | 0,07186 | 0,0716 | 0,08164 | 0,06544 |
1,23776908023483 | 0,07362 | 0,07359 | 0,08453 | 0,06585 |
1,24853228962818 | 0,07585 | 0,07517 | 0,08713 | 0,06647 |
1,25929549902153 | 0,07845 | 0,07631 | 0,08927 | 0,06724 |
1,27005870841487 | 0,08132 | 0,07704 | 0,09086 | 0,06808 |
1,28082191780822 | 0,08434 | 0,07748 | 0,09189 | 0,06895 |
1,29158512720157 | 0,08739 | 0,07778 | 0,09243 | 0,06987 |
1,30234833659491 | 0,09037 | 0,07814 | 0,0927 | 0,07085 |
1,31311154598826 | 0,09325 | 0,07881 | 0,09299 | 0,07196 |
1,3238747553816 | 0,09599 | 0,07997 | 0,09355 | 0,07326 |
1,33463796477495 | 0,0986 | 0,0818 | 0,09464 | 0,07482 |
1,3454011741683 | 0,10108 | 0,0844 | 0,09641 | 0,07669 |
1,35616438356164 | 0,10346 | 0,08782 | 0,09896 | 0,07893 |
1,36692759295499 | 0,10574 | 0,09205 | 0,10224 | 0,08153 |
1,37769080234834 | 0,10794 | 0,09699 | 0,10613 | 0,0845 |
1,38845401174168 | 0,11007 | 0,10248 | 0,1104 | 0,08784 |
1,39921722113503 | 0,11213 | 0,10828 | 0,11478 | 0,09152 |
1,40998043052838 | 0,11414 | 0,11415 | 0,11897 | 0,09554 |
1,42074363992172 | 0,11608 | 0,11983 | 0,12273 | 0,09988 |
1,43150684931507 | 0,11796 | 0,12509 | 0,12582 | 0,10454 |
1,44227005870841 | 0,11976 | 0,12974 | 0,12808 | 0,10947 |
1,45303326810176 | 0,12149 | 0,13363 | 0,12954 | 0,11463 |
1,46379647749511 | 0,12313 | 0,13674 | 0,13028 | 0,11995 |
1,47455968688845 | 0,12468 | 0,13916 | 0,13042 | 0,12534 |
1,4853228962818 | 0,12613 | 0,14095 | 0,13012 | 0,13071 |
1,49608610567515 | 0,12748 | 0,14223 | 0,12957 | 0,13595 |
1,50684931506849 | 0,12871 | 0,14309 | 0,12895 | 0,14095 |
1,51761252446184 | 0,12979 | 0,14364 | 0,12844 | 0,14562 |
1,52837573385519 | 0,13071 | 0,14395 | 0,12819 | 0,14987 |
1,53913894324853 | 0,13144 | 0,1441 | 0,12834 | 0,15366 |
1,54990215264188 | 0,13199 | 0,14414 | 0,12898 | 0,15697 |
1,56066536203522 | 0,13238 | 0,14414 | 0,13012 | 0,15975 |
1,57142857142857 | 0,13269 | 0,14413 | 0,13174 | 0,16209 |
1,58219178082192 | 0,13303 | 0,14414 | 0,13369 | 0,16401 |
1,59295499021526 | 0,13355 | 0,14418 | 0,13575 | 0,16555 |
1,60371819960861 | 0,13439 | 0,14419 | 0,13761 | 0,16676 |
1,61448140900196 | 0,13564 | 0,14411 | 0,13897 | 0,16766 |
1,6252446183953 | 0,13737 | 0,14387 | 0,13957 | 0,1683 |
1,63600782778865 | 0,13958 | 0,1434 | 0,13921 | 0,16871 |
1,646771037182 | 0,14225 | 0,14269 | 0,13785 | 0,16895 |
1,65753424657534 | 0,14532 | 0,14175 | 0,13558 | 0,16906 |
1,66829745596869 | 0,14875 | 0,14069 | 0,13265 | 0,16911 |
1,67906066536204 | 0,15253 | 0,13962 | 0,12947 | 0,16917 |
1,68982387475538 | 0,1567 | 0,13874 | 0,12654 | 0,16932 |
1,70058708414873 | 0,16136 | 0,13826 | 0,12443 | 0,1696 |
1,71135029354207 | 0,16664 | 0,13839 | 0,12368 | 0,17005 |
1,72211350293542 | 0,17268 | 0,13936 | 0,12478 | 0,17068 |
1,73287671232877 | 0,17961 | 0,14137 | 0,12822 | 0,17147 |
1,74363992172211 | 0,18737 | 0,14471 | 0,13404 | 0,1724 |
1,75440313111546 | 0,19578 | 0,14947 | 0,14212 | 0,17346 |
1,76516634050881 | 0,2046 | 0,1557 | 0,15221 | 0,17461 |
1,77592954990215 | 0,21345 | 0,1634 | 0,16395 | 0,17585 |
1,7866927592955 | 0,22195 | 0,17247 | 0,17684 | 0,17721 |
1,79745596868885 | 0,2297 | 0,18269 | 0,19036 | 0,17874 |
1,80821917808219 | 0,23633 | 0,19374 | 0,20395 | 0,18051 |
1,81898238747554 | 0,24158 | 0,20518 | 0,21707 | 0,18263 |
1,82974559686888 | 0,24531 | 0,21655 | 0,22926 | 0,18529 |
1,84050880626223 | 0,24752 | 0,22736 | 0,2401 | 0,18859 |
1,85127201565558 | 0,24839 | 0,23715 | 0,24926 | 0,19266 |
1,86203522504892 | 0,24821 | 0,24561 | 0,25651 | 0,19759 |
1,87279843444227 | 0,24744 | 0,25256 | 0,26169 | 0,20345 |
1,88356164383562 | 0,24665 | 0,25796 | 0,26469 | 0,21023 |
1,89432485322896 | 0,24643 | 0,26196 | 0,26574 | 0,21785 |
1,90508806262231 | 0,24722 | 0,26499 | 0,26506 | 0,22618 |
1,91585127201566 | 0,24934 | 0,26739 | 0,26293 | 0,235 |
1,926614481409 | 0,25291 | 0,26946 | 0,25974 | 0,24406 |
1,93737769080235 | 0,25788 | 0,27145 | 0,25593 | 0,25307 |
1,94814090019569 | 0,26398 | 0,27344 | 0,25198 | 0,26177 |
1,95890410958904 | 0,27084 | 0,2754 | 0,24839 | 0,26983 |
1,96966731898239 | 0,27798 | 0,27718 | 0,24564 | 0,27711 |
1,98043052837573 | 0,28492 | 0,27857 | 0,24414 | 0,28356 |
1,99119373776908 | 0,29124 | 0,27931 | 0,24419 | 0,28917 |
2,00195694716243 | 0,29661 | 0,27918 | 0,24598 | 0,29401 |
2,01272015655577 | 0,30087 | 0,27805 | 0,24956 | 0,29817 |
2,02348336594912 | 0,30393 | 0,27586 | 0,25487 | 0,30175 |
2,03424657534247 | 0,30592 | 0,27263 | 0,2616 | 0,30483 |
2,04500978473581 | 0,30708 | 0,26867 | 0,26929 | 0,30744 |
2,05577299412916 | 0,30767 | 0,26434 | 0,27746 | 0,30956 |
2,0665362035225 | 0,30794 | 0,26003 | 0,2856 | 0,31114 |
2,07729941291585 | 0,30815 | 0,25621 | 0,29321 | 0,31211 |
2,0880626223092 | 0,30856 | 0,25329 | 0,29984 | 0,31239 |
2,09882583170254 | 0,30936 | 0,25165 | 0,30515 | 0,31198 |
2,10958904109589 | 0,3107 | 0,25159 | 0,30894 | 0,31102 |
2,12035225048924 | 0,31268 | 0,25324 | 0,31119 | 0,30968 |
2,13111545988258 | 0,31533 | 0,25665 | 0,31209 | 0,30821 |
2,14187866927593 | 0,31863 | 0,2617 | 0,31196 | 0,3069 |
2,15264187866928 | 0,32247 | 0,26818 | 0,31127 | 0,30604 |
2,16340508806262 | 0,32676 | 0,27579 | 0,31054 | 0,30588 |
2,17416829745597 | 0,33135 | 0,28423 | 0,31035 | 0,30662 |
2,18493150684932 | 0,33605 | 0,29313 | 0,31109 | 0,30835 |
2,19569471624266 | 0,34071 | 0,30213 | 0,31299 | 0,31109 |
2,20645792563601 | 0,34518 | 0,31098 | 0,31607 | 0,31474 |
2,21722113502935 | 0,34932 | 0,31947 | 0,32023 | 0,31909 |
2,2279843444227 | 0,35301 | 0,32745 | 0,32521 | 0,32389 |
2,23874755381605 | 0,35615 | 0,33481 | 0,33071 | 0,32872 |
2,24951076320939 | 0,35867 | 0,3415 | 0,3364 | 0,33326 |
2,26027397260274 | 0,36054 | 0,3475 | 0,34202 | 0,33718 |
2,27103718199609 | 0,36181 | 0,35281 | 0,34742 | 0,34025 |
2,28180039138943 | 0,36256 | 0,35749 | 0,35258 | 0,3423 |
2,29256360078278 | 0,36296 | 0,36159 | 0,35755 | 0,3433 |
2,30332681017613 | 0,36322 | 0,36518 | 0,36249 | 0,34334 |
2,31409001956947 | 0,36362 | 0,36834 | 0,36757 | 0,34265 |
2,32485322896282 | 0,36449 | 0,37112 | 0,37291 | 0,34155 |
2,33561643835616 | 0,36611 | 0,37364 | 0,3785 | 0,34041 |
2,34637964774951 | 0,36874 | 0,37602 | 0,38422 | 0,33967 |
2,35714285714286 | 0,37257 | 0,3784 | 0,38991 | 0,33977 |
2,3679060665362 | 0,37768 | 0,38095 | 0,39535 | 0,341 |
2,37866927592955 | 0,38408 | 0,38385 | 0,40035 | 0,34349 |
2,3894324853229 | 0,39161 | 0,3873 | 0,40479 | 0,34723 |
2,40019569471624 | 0,40004 | 0,39145 | 0,40864 | 0,35215 |
2,41095890410959 | 0,40899 | 0,39636 | 0,41193 | 0,35804 |
2,42172211350294 | 0,41806 | 0,40199 | 0,41479 | 0,36467 |
2,43248532289628 | 0,42677 | 0,40812 | 0,41737 | 0,37178 |
2,44324853228963 | 0,43472 | 0,41439 | 0,4198 | 0,37912 |
2,45401174168297 | 0,44157 | 0,42032 | 0,42213 | 0,38647 |
2,46477495107632 | 0,44702 | 0,42529 | 0,42436 | 0,39367 |
2,47553816046967 | 0,45109 | 0,42869 | 0,42636 | 0,40062 |
2,48630136986301 | 0,45396 | 0,43019 | 0,42798 | 0,40727 |
2,49706457925636 | 0,4559 | 0,42966 | 0,42906 | 0,41363 |
2,50782778864971 | 0,45727 | 0,42722 | 0,42952 | 0,4198 |
2,51859099804305 | 0,45849 | 0,42327 | 0,42937 | 0,42589 |
2,5293542074364 | 0,45997 | 0,41841 | 0,42874 | 0,43201 |
2,54011741682975 | 0,46207 | 0,41335 | 0,42788 | 0,43823 |
2,55088062622309 | 0,46507 | 0,4088 | 0,42711 | 0,44462 |
2,56164383561644 | 0,4691 | 0,40539 | 0,42676 | 0,45116 |
2,57240704500978 | 0,47413 | 0,40354 | 0,42714 | 0,45777 |
2,58317025440313 | 0,47996 | 0,40344 | 0,42844 | 0,46429 |
2,59393346379648 | 0,48622 | 0,40505 | 0,43077 | 0,4705 |
2,60469667318982 | 0,49237 | 0,40813 | 0,43411 | 0,47616 |
2,61545988258317 | 0,49771 | 0,41239 | 0,43841 | 0,48099 |
2,62622309197652 | 0,50169 | 0,41738 | 0,44342 | 0,48463 |
2,63698630136986 | 0,50385 | 0,42287 | 0,44902 | 0,48698 |
2,64774951076321 | 0,50397 | 0,4288 | 0,45512 | 0,48797 |
2,65851272015656 | 0,50207 | 0,43526 | 0,46168 | 0,48763 |
2,6692759295499 | 0,49842 | 0,4424 | 0,46868 | 0,48607 |
2,68003913894325 | 0,49358 | 0,45041 | 0,47607 | 0,48356 |
2,69080234833659 | 0,48825 | 0,45939 | 0,48377 | 0,48041 |
2,70156555772994 | 0,48325 | 0,46928 | 0,49161 | 0,47702 |
2,71232876712329 | 0,47938 | 0,47981 | 0,49934 | 0,47381 |
2,72309197651663 | 0,47731 | 0,49051 | 0,50663 | 0,47119 |
2,73385518590998 | 0,47753 | 0,50073 | 0,51313 | 0,46952 |
2,74461839530333 | 0,48028 | 0,50978 | 0,5185 | 0,46904 |
2,75538160469667 | 0,48561 | 0,51688 | 0,52238 | 0,46992 |
2,76614481409002 | 0,49319 | 0,5215 | 0,52454 | 0,47206 |
2,77690802348337 | 0,50244 | 0,52354 | 0,52499 | 0,47509 |
2,78767123287671 | 0,51278 | 0,52308 | 0,52372 | 0,47863 |
2,79843444227006 | 0,52359 | 0,52047 | 0,52081 | 0,4822 |
2,8091976516634 | 0,53423 | 0,5162 | 0,51641 | 0,48531 |
2,81996086105675 | 0,54406 | 0,51087 | 0,51068 | 0,48752 |
2,8307240704501 | 0,55249 | 0,50505 | 0,50387 | 0,48849 |
2,84148727984344 | 0,55898 | 0,49925 | 0,49627 | 0,48802 |
2,85225048923679 | 0,56307 | 0,49381 | 0,48818 | 0,48601 |
2,86301369863014 | 0,56449 | 0,48893 | 0,47996 | 0,48253 |
2,87377690802348 | 0,56313 | 0,48461 | 0,47198 | 0,47774 |
2,88454011741683 | 0,55911 | 0,48073 | 0,46457 | 0,47188 |
2,89530332681018 | 0,55275 | 0,47709 | 0,45803 | 0,46522 |
2,90606653620352 | 0,54449 | 0,47342 | 0,45268 | 0,45818 |
2,91682974559687 | 0,53512 | 0,46949 | 0,44856 | 0,45106 |
2,92759295499022 | 0,52522 | 0,46518 | 0,44569 | 0,44414 |
2,93835616438356 | 0,51527 | 0,46046 | 0,44404 | 0,43765 |
2,94911937377691 | 0,50555 | 0,4554 | 0,44352 | 0,43176 |
2,95988258317025 | 0,49613 | 0,45013 | 0,44406 | 0,42663 |
2,9706457925636 | 0,48695 | 0,44487 | 0,44557 | 0,42234 |
2,98140900195695 | 0,47783 | 0,43985 | 0,44801 | 0,41892 |
2,99217221135029 | 0,46857 | 0,43534 | 0,45131 | 0,41637 |
3,00293542074364 | 0,45902 | 0,4316 | 0,45543 | 0,41467 |
3,01369863013699 | 0,44916 | 0,42886 | 0,46033 | 0,41374 |
3,02446183953033 | 0,43909 | 0,42734 | 0,46591 | 0,41355 |
3,03522504892368 | 0,42911 | 0,42719 | 0,47209 | 0,41396 |
3,04598825831703 | 0,41963 | 0,42859 | 0,47875 | 0,41487 |
3,05675146771037 | 0,41119 | 0,43155 | 0,48571 | 0,41619 |
3,06751467710372 | 0,40419 | 0,43596 | 0,4928 | 0,41783 |
3,07827788649706 | 0,39896 | 0,44171 | 0,49983 | 0,41974 |
3,08904109589041 | 0,39566 | 0,44862 | 0,50662 | 0,42186 |
3,09980430528376 | 0,39434 | 0,4565 | 0,51297 | 0,42413 |
3,1105675146771 | 0,39486 | 0,46508 | 0,51866 | 0,42653 |
3,12133072407045 | 0,39693 | 0,47407 | 0,52346 | 0,42902 |
3,1320939334638 | 0,40018 | 0,4831 | 0,52713 | 0,43156 |
3,14285714285714 | 0,40415 | 0,49172 | 0,52944 | 0,43412 |
3,15362035225049 | 0,40839 | 0,49945 | 0,5302 | 0,43663 |
3,16438356164384 | 0,41245 | 0,50574 | 0,52928 | 0,43904 |
3,17514677103718 | 0,416 | 0,51004 | 0,52663 | 0,4413 |
3,18590998043053 | 0,4188 | 0,51184 | 0,52228 | 0,44337 |
3,19667318982387 | 0,42071 | 0,51063 | 0,51629 | 0,44523 |
3,20743639921722 | 0,42177 | 0,50655 | 0,50892 | 0,4469 |
3,21819960861057 | 0,42212 | 0,49982 | 0,50043 | 0,4484 |
3,22896281800391 | 0,42186 | 0,4909 | 0,49109 | 0,44978 |
3,23972602739726 | 0,42106 | 0,48043 | 0,48113 | 0,45108 |
3,25048923679061 | 0,41971 | 0,46913 | 0,47084 | 0,45237 |
3,26125244618395 | 0,41773 | 0,4577 | 0,46047 | 0,45366 |
3,2720156555773 | 0,41494 | 0,4467 | 0,45032 | 0,45494 |
3,28277886497065 | 0,41116 | 0,43654 | 0,44066 | 0,45614 |
3,29354207436399 | 0,4062 | 0,42739 | 0,43172 | 0,45711 |
3,30430528375734 | 0,39994 | 0,41925 | 0,42369 | 0,45768 |
3,31506849315068 | 0,39231 | 0,41197 | 0,41664 | 0,45762 |
3,32583170254403 | 0,38339 | 0,40536 | 0,41056 | 0,4567 |
3,33659491193738 | 0,37331 | 0,39926 | 0,40533 | 0,45467 |
3,34735812133072 | 0,36228 | 0,39359 | 0,40082 | 0,45132 |
3,35812133072407 | 0,3507 | 0,38834 | 0,39676 | 0,44648 |
3,36888454011742 | 0,33891 | 0,38362 | 0,39294 | 0,44001 |
3,37964774951076 | 0,32728 | 0,37948 | 0,38922 | 0,43187 |
3,39041095890411 | 0,31616 | 0,37595 | 0,38546 | 0,42208 |
3,40117416829746 | 0,30591 | 0,37294 | 0,38153 | 0,41076 |
3,4119373776908 | 0,29685 | 0,37023 | 0,37729 | 0,39811 |
3,42270058708415 | 0,28927 | 0,36752 | 0,37257 | 0,38441 |
3,43346379647749 | 0,28336 | 0,36445 | 0,3672 | 0,37015 |
3,44422700587084 | 0,27924 | 0,36066 | 0,361 | 0,35584 |
3,45499021526419 | 0,27689 | 0,35592 | 0,35385 | 0,34202 |
3,46575342465753 | 0,2762 | 0,35009 | 0,34571 | 0,32921 |
3,47651663405088 | 0,2769 | 0,34322 | 0,33665 | 0,31789 |
3,48727984344423 | 0,27866 | 0,3355 | 0,32685 | 0,30845 |
3,49804305283757 | 0,28104 | 0,32735 | 0,31666 | 0,30121 |
3,50880626223092 | 0,28356 | 0,3191 | 0,3065 | 0,29633 |
3,51956947162427 | 0,28587 | 0,31104 | 0,29677 | 0,29383 |
3,53033268101761 | 0,28771 | 0,30339 | 0,2878 | 0,2936 |
3,54109589041096 | 0,28897 | 0,29626 | 0,27984 | 0,29541 |
3,55185909980431 | 0,28963 | 0,28967 | 0,27302 | 0,29892 |
3,56262230919765 | 0,2898 | 0,2836 | 0,26734 | 0,30372 |
3,573385518591 | 0,28965 | 0,27797 | 0,26271 | 0,30914 |
3,58414872798434 | 0,28936 | 0,27273 | 0,25898 | 0,31463 |
3,59491193737769 | 0,28906 | 0,26782 | 0,25594 | 0,31962 |
3,60567514677104 | 0,28882 | 0,2632 | 0,25339 | 0,32357 |
3,61643835616438 | 0,28861 | 0,25883 | 0,25118 | 0,32598 |
3,62720156555773 | 0,28828 | 0,25467 | 0,24918 | 0,32645 |
3,63796477495108 | 0,2876 | 0,25067 | 0,24732 | 0,3247 |
3,64872798434442 | 0,2863 | 0,24677 | 0,24553 | 0,32061 |
3,65949119373777 | 0,28419 | 0,24294 | 0,24372 | 0,31422 |
3,67025440313112 | 0,28112 | 0,23915 | 0,2418 | 0,30574 |
3,68101761252446 | 0,27701 | 0,23541 | 0,23965 | 0,29556 |
3,69178082191781 | 0,27185 | 0,23176 | 0,23711 | 0,28414 |
3,70254403131115 | 0,26572 | 0,22824 | 0,23406 | 0,27221 |
3,7133072407045 | 0,25872 | 0,22491 | 0,23044 | 0,26037 |
3,72407045009785 | 0,25105 | 0,22184 | 0,22624 | 0,24914 |
3,73483365949119 | 0,24294 | 0,21907 | 0,22159 | 0,23893 |
3,74559686888454 | 0,23468 | 0,21666 | 0,2167 | 0,22998 |
3,75636007827789 | 0,22657 | 0,21464 | 0,21184 | 0,22241 |
3,76712328767123 | 0,21897 | 0,21299 | 0,20734 | 0,2162 |
3,77788649706458 | 0,2122 | 0,21166 | 0,20352 | 0,21122 |
3,78864970645793 | 0,20662 | 0,21053 | 0,20065 | 0,20728 |
3,79941291585127 | 0,2023 | 0,20945 | 0,19879 | 0,20415 |
3,81017612524462 | 0,19923 | 0,20829 | 0,1979 | 0,20161 |
3,82093933463796 | 0,19731 | 0,20695 | 0,19788 | 0,19952 |
3,83170254403131 | 0,19632 | 0,20539 | 0,1985 | 0,19773 |
3,84246575342466 | 0,19601 | 0,20366 | 0,19956 | 0,19616 |
3,853228962818 | 0,19611 | 0,20186 | 0,2008 | 0,19476 |
3,86399217221135 | 0,1964 | 0,20017 | 0,202 | 0,19351 |
3,8747553816047 | 0,19669 | 0,19873 | 0,20299 | 0,19234 |
3,88551859099804 | 0,19688 | 0,19766 | 0,20363 | 0,19118 |
3,89628180039139 | 0,1969 | 0,19702 | 0,20383 | 0,18992 |
3,90704500978474 | 0,19672 | 0,19676 | 0,20356 | 0,18842 |
3,91780821917808 | 0,19628 | 0,19674 | 0,20279 | 0,18653 |
3,92857142857143 | 0,19548 | 0,19679 | 0,20154 | 0,1841 |
3,93933463796477 | 0,19415 | 0,19675 | 0,19987 | 0,18103 |
3,95009784735812 | 0,19213 | 0,19656 | 0,19783 | 0,17729 |
3,96086105675147 | 0,18923 | 0,19623 | 0,19547 | 0,17289 |
3,97162426614481 | 0,18532 | 0,19586 | 0,19284 | 0,16805 |
3,98238747553816 | 0,1803 | 0,19558 | 0,18996 | 0,16302 |
3,99315068493151 | 0,17423 | 0,19552 | 0,18684 | 0,15808 |
4,00391389432485 | 0,16725 | 0,19573 | 0,18349 | 0,15353 |
4,0146771037182 | 0,15963 | 0,19621 | 0,17991 | 0,1496 |
4,02544031311155 | 0,15176 | 0,19683 | 0,17608 | 0,14646 |
4,03620352250489 | 0,14405 | 0,19736 | 0,17195 | 0,14418 |
4,04696673189824 | 0,13693 | 0,19751 | 0,16749 | 0,14271 |
4,05772994129159 | 0,13076 | 0,19692 | 0,16262 | 0,14192 |
4,06849315068493 | 0,1258 | 0,19525 | 0,1573 | 0,1416 |
4,07925636007828 | 0,12224 | 0,19233 | 0,15147 | 0,14149 |
4,09001956947162 | 0,11994 | 0,18808 | 0,14517 | 0,14131 |
4,10078277886497 | 0,11869 | 0,18254 | 0,13851 | 0,14083 |
4,11154598825832 | 0,11823 | 0,17586 | 0,13167 | 0,13993 |
4,12230919765166 | 0,11832 | 0,16829 | 0,12489 | 0,13857 |
4,13307240704501 | 0,11879 | 0,16015 | 0,11845 | 0,13682 |
4,14383561643836 | 0,11954 | 0,15178 | 0,11267 | 0,13478 |
4,1545988258317 | 0,12057 | 0,14354 | 0,10784 | 0,13263 |
4,16536203522505 | 0,12197 | 0,13575 | 0,10419 | 0,13053 |
4,17612524461839 | 0,12383 | 0,12867 | 0,10189 | 0,12868 |
4,18688845401174 | 0,12623 | 0,12247 | 0,10098 | 0,1272 |
4,19765166340509 | 0,12915 | 0,11726 | 0,10138 | 0,12621 |
4,20841487279843 | 0,13247 | 0,1131 | 0,10291 | 0,12579 |
4,21917808219178 | 0,13591 | 0,10982 | 0,10529 | 0,12596 |
4,22994129158513 | 0,13905 | 0,10728 | 0,10812 | 0,12679 |
4,24070450097847 | 0,14147 | 0,10533 | 0,11095 | 0,12821 |
4,25146771037182 | 0,14283 | 0,10382 | 0,11341 | 0,1302 |
4,26223091976517 | 0,14295 | 0,10267 | 0,11522 | 0,13271 |
4,27299412915851 | 0,14181 | 0,10181 | 0,11617 | 0,13567 |
4,28375733855186 | 0,13958 | 0,10127 | 0,11621 | 0,13895 |
4,29452054794521 | 0,13661 | 0,10109 | 0,11542 | 0,14239 |
4,30528375733855 | 0,13333 | 0,10138 | 0,11402 | 0,14579 |
4,3160469667319 | 0,13019 | 0,1022 | 0,1123 | 0,1489 |
4,32681017612524 | 0,12757 | 0,10365 | 0,11061 | 0,15149 |
4,33757338551859 | 0,12572 | 0,10574 | 0,10926 | 0,15331 |
4,34833659491194 | 0,12472 | 0,10846 | 0,10851 | 0,15415 |
4,35909980430528 | 0,12446 | 0,11168 | 0,10845 | 0,15376 |
4,36986301369863 | 0,12468 | 0,11518 | 0,10906 | 0,15213 |
4,38062622309198 | 0,12499 | 0,11868 | 0,11006 | 0,14928 |
4,39138943248532 | 0,12504 | 0,12187 | 0,1111 | 0,14531 |
4,40215264187867 | 0,12456 | 0,12445 | 0,11177 | 0,14037 |
4,41291585127202 | 0,12343 | 0,12613 | 0,11172 | 0,13465 |
4,42367906066536 | 0,1216 | 0,12666 | 0,11067 | 0,12842 |
4,43444227005871 | 0,11916 | 0,12591 | 0,10847 | 0,12192 |
4,44520547945205 | 0,11622 | 0,12386 | 0,10511 | 0,11542 |
4,4559686888454 | 0,11291 | 0,12058 | 0,1007 | 0,10914 |
4,46673189823875 | 0,10932 | 0,11626 | 0,09548 | 0,10326 |
4,47749510763209 | 0,10549 | 0,11114 | 0,08974 | 0,09788 |
4,48825831702544 | 0,10142 | 0,1055 | 0,08381 | 0,09307 |
4,49902152641879 | 0,09707 | 0,09962 | 0,078 | 0,08875 |
4,50978473581213 | 0,09242 | 0,09378 | 0,07259 | 0,08478 |
4,52054794520548 | 0,08744 | 0,08815 | 0,0678 | 0,08102 |
4,53131115459883 | 0,08217 | 0,08287 | 0,06368 | 0,07731 |
4,54207436399217 | 0,07669 | 0,07801 | 0,06023 | 0,07356 |
4,55283757338552 | 0,0711 | 0,07361 | 0,05737 | 0,0697 |
4,56360078277886 | 0,06548 | 0,06968 | 0,05501 | 0,06573 |
4,57436399217221 | 0,05991 | 0,06621 | 0,05303 | 0,06173 |
4,58512720156556 | 0,05447 | 0,06317 | 0,05134 | 0,0578 |
4,5958904109589 | 0,04922 | 0,0605 | 0,04991 | 0,0541 |
4,60665362035225 | 0,04422 | 0,05816 | 0,04874 | 0,05082 |
4,6174168297456 | 0,03951 | 0,05609 | 0,04788 | 0,04815 |
4,62818003913894 | 0,03518 | 0,05427 | 0,04738 | 0,04634 |
4,63894324853229 | 0,0313 | 0,05268 | 0,04731 | 0,04545 |
4,64970645792564 | 0,02796 | 0,05139 | 0,04771 | 0,04555 |
4,66046966731898 | 0,02527 | 0,05045 | 0,04858 | 0,04666 |
4,67123287671233 | 0,02335 | 0,04995 | 0,04983 | 0,04874 |
4,68199608610568 | 0,0222 | 0,04998 | 0,05135 | 0,05168 |
4,69275929549902 | 0,02184 | 0,05061 | 0,05305 | 0,05534 |
4,70352250489237 | 0,02224 | 0,05186 | 0,05484 | 0,05953 |
4,71428571428571 | 0,02335 | 0,0537 | 0,05672 | 0,06405 |
4,72504892367906 | 0,0251 | 0,05605 | 0,05869 | 0,06869 |
4,73581213307241 | 0,02738 | 0,05877 | 0,06083 | 0,07328 |
4,74657534246575 | 0,0301 | 0,06168 | 0,06318 | 0,07766 |
4,7573385518591 | 0,03315 | 0,06461 | 0,06578 | 0,08169 |
4,76810176125245 | 0,03643 | 0,06738 | 0,0686 | 0,08534 |
4,77886497064579 | 0,03983 | 0,06986 | 0,07153 | 0,08858 |
4,78962818003914 | 0,04325 | 0,0719 | 0,07442 | 0,09141 |
4,80039138943248 | 0,04658 | 0,07351 | 0,07704 | 0,09384 |
4,81115459882583 | 0,04968 | 0,07469 | 0,07912 | 0,09581 |
4,82191780821918 | 0,05242 | 0,07545 | 0,0805 | 0,09729 |
4,83268101761252 | 0,05469 | 0,07585 | 0,08111 | 0,09818 |
4,84344422700587 | 0,0564 | 0,07593 | 0,081 | 0,09837 |
4,85420743639922 | 0,05749 | 0,07574 | 0,08029 | 0,09774 |
4,86497064579256 | 0,05793 | 0,07533 | 0,07919 | 0,09618 |
4,87573385518591 | 0,05776 | 0,07477 | 0,07795 | 0,09365 |
4,88649706457926 | 0,05704 | 0,07414 | 0,0768 | 0,09011 |
4,8972602739726 | 0,05588 | 0,07355 | 0,07589 | 0,08562 |
4,90802348336595 | 0,0544 | 0,07308 | 0,0753 | 0,08044 |
4,9187866927593 | 0,05275 | 0,07283 | 0,07497 | 0,07481 |
4,92954990215264 | 0,05107 | 0,07284 | 0,07476 | 0,06901 |
4,94031311154599 | 0,04947 | 0,07311 | 0,07443 | 0,06334 |
4,95107632093933 | 0,04807 | 0,07352 | 0,0737 | 0,05808 |
4,96183953033268 | 0,04695 | 0,07393 | 0,07229 | 0,05345 |
4,97260273972603 | 0,04612 | 0,07415 | 0,07008 | 0,04961 |
4,98336594911937 | 0,04558 | 0,07399 | 0,06707 | 0,04665 |
4,99412915851272 | 0,0453 | 0,07329 | 0,06338 | 0,0446 |
5,00489236790607 | 0,04522 | 0,07198 | 0,05922 | 0,04342 |
5,01565557729941 | 0,04526 | 0,07004 | 0,05488 | 0,04301 |
5,02641878669276 | 0,04534 | 0,06756 | 0,05067 | 0,04333 |
5,03718199608611 | 0,04537 | 0,06467 | 0,04687 | 0,0442 |
5,04794520547945 | 0,04523 | 0,06157 | 0,04371 | 0,04554 |
5,0587084148728 | 0,04487 | 0,05844 | 0,04132 | 0,04728 |
5,06947162426614 | 0,0442 | 0,05545 | 0,0398 | 0,04936 |
5,08023483365949 | 0,04321 | 0,05276 | 0,03914 | 0,05172 |
5,09099804305284 | 0,04191 | 0,0504 | 0,0393 | 0,05431 |
5,10176125244618 | 0,04032 | 0,04838 | 0,04021 | 0,05704 |
5,11252446183953 | 0,03855 | 0,04668 | 0,04174 | 0,05981 |
5,12328767123288 | 0,0367 | 0,04526 | 0,04371 | 0,06248 |
5,13405088062622 | 0,03489 | 0,04411 | 0,04594 | 0,06491 |
5,14481409001957 | 0,0332 | 0,04319 | 0,04824 | 0,06694 |
5,15557729941292 | 0,03168 | 0,04249 | 0,05038 | 0,0684 |
5,16634050880626 | 0,03033 | 0,04202 | 0,05215 | 0,06915 |
5,17710371819961 | 0,02916 | 0,04177 | 0,05333 | 0,06915 |
5,18786692759295 | 0,02812 | 0,04174 | 0,05377 | 0,0684 |
5,1986301369863 | 0,02717 | 0,04192 | 0,05337 | 0,06693 |
5,20939334637965 | 0,02627 | 0,04228 | 0,05211 | 0,06481 |
5,22015655577299 | 0,02542 | 0,0428 | 0,05007 | 0,06215 |
5,23091976516634 | 0,02463 | 0,04341 | 0,0474 | 0,05908 |
5,24168297455969 | 0,02394 | 0,04404 | 0,04431 | 0,05572 |
5,25244618395303 | 0,02343 | 0,04461 | 0,04109 | 0,0522 |
5,26320939334638 | 0,02312 | 0,04505 | 0,038 | 0,04862 |
5,27397260273973 | 0,02304 | 0,04527 | 0,03525 | 0,04509 |
5,28473581213307 | 0,02317 | 0,04524 | 0,03296 | 0,04166 |
5,29549902152642 | 0,02349 | 0,04492 | 0,03117 | 0,03841 |
5,30626223091976 | 0,02392 | 0,04432 | 0,02986 | 0,03535 |
5,31702544031311 | 0,02438 | 0,04351 | 0,02893 | 0,03249 |
5,32778864970646 | 0,02478 | 0,04255 | 0,02821 | 0,02982 |
5,3385518590998 | 0,02502 | 0,0415 | 0,02757 | 0,02733 |
5,34931506849315 | 0,02502 | 0,04044 | 0,02685 | 0,02499 |
5,3600782778865 | 0,02473 | 0,03939 | 0,02594 | 0,02278 |
5,37084148727984 | 0,0241 | 0,03835 | 0,02476 | 0,02067 |
5,38160469667319 | 0,02313 | 0,03726 | 0,02332 | 0,01865 |
5,39236790606654 | 0,02184 | 0,03608 | 0,02164 | 0,01672 |
5,40313111545988 | 0,02028 | 0,03476 | 0,01977 | 0,01489 |
5,41389432485323 | 0,01857 | 0,03328 | 0,01782 | 0,01317 |
5,42465753424657 | 0,0168 | 0,03164 | 0,01586 | 0,01161 |
5,43542074363992 | 0,01506 | 0,02989 | 0,01393 | 0,01026 |
5,44618395303327 | 0,01343 | 0,02806 | 0,01209 | 0,00915 |
5,45694716242661 | 0,01195 | 0,02623 | 0,01035 | 0,0083 |
5,46771037181996 | 0,01066 | 0,02443 | 0,00874 | 0,00773 |
5,47847358121331 | 0,00955 | 0,02271 | 0,00727 | 0,00743 |
5,48923679060665 | 0,00863 | 0,02107 | 0,00593 | 0,00737 |
5,5 | 0,00786 | 0,0195 | 0,00475 | 0,00751 |
3.6 Imputatie van de onderwijsscore
Indien niet alle omgevingskenmerken van leerlingen bekend zijn kunnen we niet direct een onderwijsscore vaststellen. Vaak ontbreken omgevingskenmerken doordat één of beide ouders niet geregistreerd staan in het Basisregistratie Personen (BRP). Ook kan een leerling een asielstatus hebben of zelf niet geregistreerd staan in het BRP. In deze gevallen wordt de onderwijsscore geïmputeerd. Figuur 3.6.1 toont voor de geïmputeerde onderwijsscores de relatieve frequentie van de methode van imputatie uitgesplitst naar jaar. De methode van imputatie hangt af van welke gegevens ontbreken. Voorgaande jaren was ongeveer zeven procent van de onderwijsscores geïmputeerd. Dit jaar is dit iets toegenomen naar ongeveer acht procent van de onderwijsscores. Deze toename is deels te verklaren doordat er meer kinderen zijn waarvan beide ouders onbekend zijn. Dit wordt met name veroorzaakt doordat de peildata van de registerbestanden die het CBS gebruikt om de koppeling te kunnen maken tussen de leerling en de ouder verder uit elkaar zijn komen te liggen.
Methode van imputatie onderwijsscores | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
Score kind geïmputeerd, want moeder is onbekend | 2,6 | 2,6 | 2,5 | 2,1 |
Score kind geïmputeerd, want vader is onbekend | 57,6 | 56,1 | 54 | 45,9 |
Score kind geïmputeerd, want beide ouders zijn onbekend | 9,4 | 10,8 | 13,5 | 22,7 |
Score kind geïmputeerd, want kind in COA- of IND-bestand | 27,2 | 28,2 | 27,4 | 26,5 |
Score kind geïmputeerd, want NOAT kind niet in BRP | 3,2 | 2,4 | 2,6 | 2,8 |
3.7 Percentage geïmputeerde onderwijsscores per gemeente
Figuur 3.7.1 laat de relatieve frequentie van het percentage geïmputeerde onderwijsscores per gemeente uitgesplitst naar jaar zien. Het percentage geïmputeerde scores per gemeente is gestegen in 2023 ten opzichte van voorgaande jaren. Met name het aandeel gemeenten waarvan 5 tot 10 procent van de leerlingen een geïmputeerde score heeft.. De categorie 2,5 tot 5 procent en iets minder mate de categorie 1 tot 2,5 procent neemt juist af. Dit komt enerzijds door een stijging van het aantal leerlingen met een asielstatus en anderzijds door een stijging van het aantal leerlingen waarvan beide ouders onbekend zijn. Dit laatste wordt veroorzaakt door de verschuiving van het peilmoment en de instroom van leerlingen uit Oekraïne.
Percentage geïmputeerde onderwijsscores per gemeente | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
10 tot 20% | 5,4 | 6,5 | 7 | 10,8 |
5 tot 10% | 37,7 | 37,2 | 41,2 | 59,1 |
2,5 tot 5% | 54,1 | 53,4 | 49,3 | 28,4 |
1 tot 2,5% | 2,5 | 2,6 | 2,3 | 1,2 |
minder dan 1% | 0,3 | 0 | 0 | 0,6 |
0% | 0 | 0,3 | 0,3 | 0 |
3.8 Asielstatus
Voor leerlingen die zijn geregistreerd als asielzoeker en/of een verblijfsvergunning3) hebben gekregen (hierna: leerlingen met een asielstatus) zijn de omgevingskenmerken vaak onbekend. Omdat hier het risico op onderwijsachterstand groot is, wordt voor al deze leerlingen een vaste onderwijsscore gebruikt: het gemiddelde van de scores van de 15 procent laagst scorende leerlingen. Leerlingen met een asielstatus dragen hierdoor sterk bij aan hoge achterstandsscores.
Figuur 3.8.1 laat zien dat het aandeel leerlingen met een asielstatus afgelopen jaren is toegenomen. Dit is in lijn met een instroom van leerlingen vanuit met name Syrië.
Leerlingen met een asielstatus | 2020 (%) | 2021 (%) | 2022 (%) | 2023 (%) |
---|---|---|---|---|
1,83 | 1,9 | 1,91 | 2,09 | |
4. Analyse onderwijsscores
In dit hoofdstuk beschrijven we ontwikkelingen in onderwijsscores door de jaren heen.
4.1 Beschrijvende statistieken onderwijsscores
Tabel 4.1.1 toont beschrijvende statistieken voor onderwijsscores uitgesplitst naar jaar. De gemiddelde onderwijsscore is redelijk stabiel gebleven in vergelijking met vorig jaar. De grenswaarde, dat wil zeggen de onderwijsscore waarvoor geldt dat landelijk gezien 15 procent van de onderwijsscores onder valt, is ook redelijk stabiel gebleven. De gemiddelde onderwijsscore van de onderwijsscores onder de grenswaarde is afgelopen jaren licht gestegen. Wanneer deze drie statistieken zo goed als constant zijn over de jaren, is dat een indicatie van een constante populatie kinderen– zowel het aantal kinderen als omgevingskenmerken van de kinderen – waardoor de achterstandsscores over de jaren heen vergelijkbaar zijn.
jaar | N | gemiddelde | standaard deviatie | minimum | maximum | grenswaarde (15%) | gemiddelde < 15% |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2020 | 1 640 838 | 535,36 | 3,65 | 523,35 | 543,35 | 531,08 | 529,58 |
2021 | 1 624 948 | 535,42 | 3,65 | 523,47 | 543,34 | 531,13 | 529,63 |
2022 | 1 680 577 | 535,38 | 3,54 | 523,45 | 543,21 | 531,33 | 529,78 |
2023 | 1 683 252 | 535,39 | 3,54 | 522,89 | 543,22 | 531,32 | 529,80 |
4.2 Verdeling onderwijsscores
Figuur 4.2.1 geeft de frequentieverdeling van onderwijsscores. De figuur laat zien dat hogere onderwijsscores relatief vaak voorkomen, en lagere onderwijsscores relatief weinig voorkomen, in de meest recente jaren. Dit is consistent met de eerdere bevinding dat de gemiddelde onderwijsscore is gestegen over de tijd (zie paragraaf 4.1). De vorm van de verdeling met pieken en dalen wordt veroorzaakt door de manier waarop de onderwijsscores zijn berekend en in het bijzonder doordat de omgevingskenmerken die zijn gebruikt voor het berekenen van onderwijsscores hoofdzakelijk categorische variabelen zijn (zoals herkomst, opleidingsniveau van de ouder, het hebben van een ouder in de schuldsanering). De combinaties van deze categorische omgevingskenmerken kan leiden tot grotere groepen leerlingen die vergelijkbare scores behalen (wat resulteert in pieken), terwijl andere combinaties van omgevingskenmerken slechts leiden tot kleine groepen leerlingen met een specifieke score (wat resulteert in dalen). Opvallend is dat de verdeling van de onderwijsscores in 2023 en 2022 een enigszins ander patroon volgen ten opzichte van 2021 en 2020. Dit is conform de verwachtingen het gevolg van de beschreven herijking van de gebruikte variabelen in 2021. De verdeling van de onderwijsscores in 2023 volgt wel grotendeels hetzelfde patroon ten opzichte van 2022.
Onderwijsscore | 2020 (Dichtheid) | 2021 (Dichtheid) | 2022 (Dichtheid) | 2023 (Dichtheid) |
---|---|---|---|---|
525 | 0,0002 | 0,00014 | 0,00009 | 0,00008 |
525,035225048924 | 0,00021 | 0,00014 | 0,00009 | 0,00008 |
525,070450097847 | 0,00023 | 0,00015 | 0,00009 | 0,00008 |
525,105675146771 | 0,00024 | 0,00016 | 0,00009 | 0,00008 |
525,140900195695 | 0,00024 | 0,00017 | 0,00009 | 0,00008 |
525,176125244618 | 0,00025 | 0,00018 | 0,00009 | 0,00008 |
525,211350293542 | 0,00026 | 0,00019 | 0,00009 | 0,00008 |
525,246575342466 | 0,00027 | 0,0002 | 0,00008 | 0,00008 |
525,281800391389 | 0,00027 | 0,00021 | 0,00008 | 0,00008 |
525,317025440313 | 0,00028 | 0,00022 | 0,00008 | 0,00008 |
525,352250489237 | 0,00028 | 0,00024 | 0,00009 | 0,00008 |
525,387475538161 | 0,00029 | 0,00025 | 0,00009 | 0,00008 |
525,422700587084 | 0,0003 | 0,00026 | 0,00009 | 0,00009 |
525,457925636008 | 0,0003 | 0,00027 | 0,0001 | 0,00009 |
525,493150684931 | 0,00031 | 0,00028 | 0,0001 | 0,00009 |
525,528375733855 | 0,00033 | 0,00029 | 0,00011 | 0,00009 |
525,563600782779 | 0,00035 | 0,0003 | 0,00011 | 0,00009 |
525,598825831703 | 0,00037 | 0,00032 | 0,00012 | 0,0001 |
525,634050880626 | 0,0004 | 0,00035 | 0,00013 | 0,0001 |
525,66927592955 | 0,00044 | 0,00038 | 0,00014 | 0,00011 |
525,704500978474 | 0,00049 | 0,00042 | 0,00016 | 0,00012 |
525,739726027397 | 0,00055 | 0,00046 | 0,00018 | 0,00014 |
525,774951076321 | 0,00062 | 0,00052 | 0,00022 | 0,00016 |
525,810176125245 | 0,00071 | 0,0006 | 0,00027 | 0,0002 |
525,845401174168 | 0,00082 | 0,00068 | 0,00033 | 0,00026 |
525,880626223092 | 0,00093 | 0,00078 | 0,00042 | 0,00033 |
525,915851272016 | 0,00106 | 0,00089 | 0,00053 | 0,00042 |
525,951076320939 | 0,0012 | 0,001 | 0,00066 | 0,00053 |
525,986301369863 | 0,00134 | 0,00112 | 0,00081 | 0,00066 |
526,021526418787 | 0,00147 | 0,00124 | 0,00098 | 0,0008 |
526,05675146771 | 0,0016 | 0,00135 | 0,00117 | 0,00096 |
526,091976516634 | 0,00172 | 0,00146 | 0,00136 | 0,00113 |
526,127201565558 | 0,00183 | 0,00156 | 0,00156 | 0,00131 |
526,162426614481 | 0,00193 | 0,00164 | 0,00176 | 0,00148 |
526,197651663405 | 0,00201 | 0,00172 | 0,00197 | 0,00166 |
526,232876712329 | 0,00209 | 0,00179 | 0,00217 | 0,00184 |
526,268101761252 | 0,00216 | 0,00186 | 0,00238 | 0,00201 |
526,303326810176 | 0,00224 | 0,00193 | 0,00259 | 0,00219 |
526,3385518591 | 0,00234 | 0,00201 | 0,0028 | 0,00238 |
526,373776908024 | 0,00245 | 0,00211 | 0,00302 | 0,00256 |
526,409001956947 | 0,0026 | 0,00224 | 0,00323 | 0,00275 |
526,444227005871 | 0,00277 | 0,00239 | 0,00344 | 0,00293 |
526,479452054794 | 0,00298 | 0,00257 | 0,00363 | 0,0031 |
526,514677103718 | 0,00323 | 0,00278 | 0,00379 | 0,00324 |
526,549902152642 | 0,0035 | 0,00302 | 0,0039 | 0,00335 |
526,585127201566 | 0,00378 | 0,00327 | 0,00396 | 0,00342 |
526,620352250489 | 0,00408 | 0,00354 | 0,00398 | 0,00346 |
526,655577299413 | 0,00436 | 0,0038 | 0,00394 | 0,00345 |
526,690802348337 | 0,00462 | 0,00405 | 0,00387 | 0,00341 |
526,72602739726 | 0,00485 | 0,00427 | 0,00376 | 0,00335 |
526,761252446184 | 0,00503 | 0,00445 | 0,00364 | 0,00326 |
526,796477495108 | 0,00516 | 0,00459 | 0,00352 | 0,00318 |
526,831702544031 | 0,00525 | 0,00469 | 0,00341 | 0,00309 |
526,866927592955 | 0,0053 | 0,00475 | 0,00332 | 0,00303 |
526,902152641879 | 0,00533 | 0,00477 | 0,00327 | 0,00298 |
526,937377690802 | 0,00534 | 0,00478 | 0,00325 | 0,00296 |
526,972602739726 | 0,00535 | 0,00477 | 0,00327 | 0,00297 |
527,00782778865 | 0,00538 | 0,00477 | 0,00331 | 0,003 |
527,043052837573 | 0,00544 | 0,00478 | 0,00339 | 0,00305 |
527,078277886497 | 0,00553 | 0,00482 | 0,00348 | 0,00312 |
527,113502935421 | 0,00566 | 0,00488 | 0,00358 | 0,0032 |
527,148727984344 | 0,00582 | 0,00499 | 0,00368 | 0,00328 |
527,183953033268 | 0,00602 | 0,00512 | 0,00379 | 0,00335 |
527,219178082192 | 0,00624 | 0,0053 | 0,00389 | 0,00343 |
527,254403131116 | 0,00648 | 0,0055 | 0,00399 | 0,00351 |
527,289628180039 | 0,00673 | 0,00572 | 0,0041 | 0,00358 |
527,324853228963 | 0,00699 | 0,00597 | 0,00421 | 0,00367 |
527,360078277886 | 0,00726 | 0,00624 | 0,00434 | 0,00378 |
527,39530332681 | 0,00753 | 0,00653 | 0,00451 | 0,00391 |
527,430528375734 | 0,00781 | 0,00684 | 0,00471 | 0,00409 |
527,465753424658 | 0,00811 | 0,00718 | 0,00495 | 0,0043 |
527,500978473581 | 0,00844 | 0,00755 | 0,00522 | 0,00456 |
527,536203522505 | 0,0088 | 0,00796 | 0,00553 | 0,00485 |
527,571428571429 | 0,0092 | 0,00842 | 0,00587 | 0,00517 |
527,606653620352 | 0,00966 | 0,00892 | 0,00621 | 0,0055 |
527,641878669276 | 0,01018 | 0,0095 | 0,00656 | 0,00585 |
527,6771037182 | 0,01077 | 0,01014 | 0,00691 | 0,0062 |
527,712328767123 | 0,01143 | 0,01084 | 0,00725 | 0,00655 |
527,747553816047 | 0,01214 | 0,0116 | 0,0076 | 0,0069 |
527,782778864971 | 0,0129 | 0,01241 | 0,00795 | 0,00727 |
527,818003913894 | 0,0137 | 0,01325 | 0,00834 | 0,00767 |
527,853228962818 | 0,0145 | 0,0141 | 0,00878 | 0,00812 |
527,888454011742 | 0,0153 | 0,01495 | 0,00929 | 0,00863 |
527,923679060665 | 0,01606 | 0,01576 | 0,00988 | 0,00922 |
527,958904109589 | 0,01677 | 0,01653 | 0,01057 | 0,0099 |
527,994129158513 | 0,01741 | 0,01722 | 0,01135 | 0,01068 |
528,029354207436 | 0,01799 | 0,01783 | 0,01223 | 0,01155 |
528,06457925636 | 0,01849 | 0,01836 | 0,0132 | 0,01251 |
528,099804305284 | 0,01892 | 0,01881 | 0,01424 | 0,01356 |
528,135029354207 | 0,01931 | 0,0192 | 0,01537 | 0,01471 |
528,170254403131 | 0,01967 | 0,01954 | 0,01657 | 0,01593 |
528,205479452055 | 0,02002 | 0,01985 | 0,01782 | 0,01723 |
528,240704500978 | 0,02037 | 0,02016 | 0,01912 | 0,01859 |
528,275929549902 | 0,02074 | 0,02046 | 0,02044 | 0,01997 |
528,311154598826 | 0,02112 | 0,02078 | 0,02173 | 0,02134 |
528,346379647749 | 0,0215 | 0,02111 | 0,02295 | 0,02265 |
528,381604696673 | 0,02188 | 0,02145 | 0,02402 | 0,02381 |
528,416829745597 | 0,02226 | 0,02179 | 0,02489 | 0,02478 |
528,452054794521 | 0,0226 | 0,02213 | 0,02551 | 0,02549 |
528,487279843444 | 0,02291 | 0,02245 | 0,02584 | 0,0259 |
528,522504892368 | 0,02319 | 0,02276 | 0,02586 | 0,02601 |
528,557729941292 | 0,02342 | 0,02304 | 0,02561 | 0,02582 |
528,592954990215 | 0,02364 | 0,02332 | 0,02512 | 0,02538 |
528,628180039139 | 0,02384 | 0,02358 | 0,02446 | 0,02476 |
528,663405088063 | 0,02404 | 0,02385 | 0,02372 | 0,02403 |
528,698630136986 | 0,02428 | 0,02413 | 0,023 | 0,02331 |
528,73385518591 | 0,02457 | 0,02445 | 0,02239 | 0,02268 |
528,769080234834 | 0,02493 | 0,02482 | 0,02196 | 0,02222 |
528,804305283757 | 0,02537 | 0,02525 | 0,02181 | 0,02201 |
528,839530332681 | 0,02593 | 0,02578 | 0,02197 | 0,02212 |
528,874755381605 | 0,02661 | 0,02639 | 0,02244 | 0,02253 |
528,909980430528 | 0,02743 | 0,02712 | 0,02321 | 0,02323 |
528,945205479452 | 0,02839 | 0,02797 | 0,02424 | 0,02419 |
528,980430528376 | 0,02952 | 0,02894 | 0,02546 | 0,02535 |
529,015655577299 | 0,03084 | 0,03006 | 0,02681 | 0,02664 |
529,050880626223 | 0,03236 | 0,03133 | 0,02819 | 0,02796 |
529,086105675147 | 0,03413 | 0,03277 | 0,02952 | 0,02923 |
529,121330724071 | 0,03618 | 0,0344 | 0,03072 | 0,03037 |
529,156555772994 | 0,03855 | 0,03627 | 0,03173 | 0,03132 |
529,191780821918 | 0,04129 | 0,03843 | 0,03253 | 0,03206 |
529,227005870841 | 0,04443 | 0,04093 | 0,03315 | 0,0326 |
529,262230919765 | 0,04796 | 0,04381 | 0,03367 | 0,03302 |
529,297455968689 | 0,05182 | 0,04711 | 0,03424 | 0,03344 |
529,332681017613 | 0,05592 | 0,05078 | 0,03505 | 0,03408 |
529,367906066536 | 0,06008 | 0,05476 | 0,03631 | 0,03514 |
529,40313111546 | 0,06408 | 0,05891 | 0,03819 | 0,03682 |
529,438356164384 | 0,06763 | 0,06299 | 0,04082 | 0,03929 |
529,473581213307 | 0,0704 | 0,06671 | 0,04427 | 0,04264 |
529,508806262231 | 0,07217 | 0,06977 | 0,04846 | 0,04687 |
529,544031311155 | 0,07281 | 0,07191 | 0,05322 | 0,05185 |
529,579256360078 | 0,07228 | 0,07297 | 0,05829 | 0,05733 |
529,614481409002 | 0,07064 | 0,07287 | 0,06329 | 0,06296 |
529,649706457926 | 0,06807 | 0,07162 | 0,06782 | 0,06831 |
529,684931506849 | 0,06483 | 0,06939 | 0,0715 | 0,07293 |
529,720156555773 | 0,06123 | 0,06641 | 0,074 | 0,07644 |
529,755381604697 | 0,05757 | 0,06297 | 0,07508 | 0,07847 |
529,79060665362 | 0,05414 | 0,05938 | 0,07468 | 0,07883 |
529,825831702544 | 0,05115 | 0,05592 | 0,07299 | 0,07766 |
529,861056751468 | 0,04876 | 0,05284 | 0,07027 | 0,07517 |
529,896281800391 | 0,04705 | 0,0503 | 0,06683 | 0,07167 |
529,931506849315 | 0,04605 | 0,04845 | 0,06302 | 0,06752 |
529,966731898239 | 0,04565 | 0,04725 | 0,05915 | 0,06312 |
530,001956947162 | 0,04577 | 0,04666 | 0,05551 | 0,0588 |
530,037181996086 | 0,04631 | 0,04661 | 0,05231 | 0,05485 |
530,07240704501 | 0,04717 | 0,047 | 0,0497 | 0,05152 |
530,107632093933 | 0,04828 | 0,04775 | 0,0478 | 0,04894 |
530,142857142857 | 0,04954 | 0,04877 | 0,04665 | 0,0472 |
530,178082191781 | 0,05089 | 0,04997 | 0,04627 | 0,04635 |
530,213307240704 | 0,05227 | 0,05128 | 0,04663 | 0,04636 |
530,248532289628 | 0,05363 | 0,05264 | 0,04773 | 0,04725 |
530,283757338552 | 0,05494 | 0,054 | 0,04942 | 0,04883 |
530,318982387476 | 0,05617 | 0,05531 | 0,05157 | 0,05097 |
530,354207436399 | 0,05728 | 0,05653 | 0,05404 | 0,05352 |
530,389432485323 | 0,05827 | 0,05764 | 0,05668 | 0,05631 |
530,424657534247 | 0,05912 | 0,05863 | 0,05933 | 0,05917 |
530,45988258317 | 0,05984 | 0,05948 | 0,06184 | 0,06193 |
530,495107632094 | 0,06042 | 0,06018 | 0,06409 | 0,06443 |
530,530332681018 | 0,06085 | 0,06073 | 0,06594 | 0,06654 |
530,565557729941 | 0,06112 | 0,0611 | 0,06731 | 0,06813 |
530,600782778865 | 0,06118 | 0,06127 | 0,06811 | 0,0691 |
530,636007827789 | 0,06103 | 0,06121 | 0,0683 | 0,06941 |
530,671232876712 | 0,06064 | 0,06088 | 0,06785 | 0,06901 |
530,706457925636 | 0,05997 | 0,06027 | 0,06675 | 0,06789 |
530,74168297456 | 0,05904 | 0,05937 | 0,06506 | 0,06612 |
530,776908023483 | 0,05785 | 0,05818 | 0,0629 | 0,06384 |
530,812133072407 | 0,05644 | 0,05673 | 0,06039 | 0,06118 |
530,847358121331 | 0,05484 | 0,05506 | 0,05765 | 0,05829 |
530,882583170254 | 0,05312 | 0,05324 | 0,05481 | 0,05533 |
530,917808219178 | 0,05136 | 0,05135 | 0,05201 | 0,05242 |
530,953033268102 | 0,0496 | 0,04944 | 0,04937 | 0,04971 |
530,988258317025 | 0,04789 | 0,04757 | 0,04696 | 0,04727 |
531,023483365949 | 0,04627 | 0,04579 | 0,04487 | 0,04518 |
531,058708414873 | 0,04479 | 0,04416 | 0,04315 | 0,04349 |
531,093933463796 | 0,04347 | 0,04272 | 0,04184 | 0,04222 |
531,12915851272 | 0,04238 | 0,04153 | 0,04097 | 0,04138 |
531,164383561644 | 0,04156 | 0,04064 | 0,04055 | 0,041 |
531,199608610568 | 0,04109 | 0,04012 | 0,04064 | 0,04109 |
531,234833659491 | 0,04102 | 0,04004 | 0,04117 | 0,04161 |
531,270058708415 | 0,04147 | 0,0405 | 0,04213 | 0,04252 |
531,305283757339 | 0,04252 | 0,0416 | 0,04348 | 0,04381 |
531,340508806262 | 0,04422 | 0,04336 | 0,04518 | 0,04544 |
531,375733855186 | 0,04661 | 0,04584 | 0,0472 | 0,04738 |
531,41095890411 | 0,0497 | 0,04905 | 0,04952 | 0,04961 |
531,446183953033 | 0,05349 | 0,05299 | 0,05213 | 0,05215 |
531,481409001957 | 0,05794 | 0,0576 | 0,05506 | 0,05504 |
531,516634050881 | 0,06295 | 0,06281 | 0,05839 | 0,05836 |
531,551859099804 | 0,06841 | 0,06848 | 0,06218 | 0,06221 |
531,587084148728 | 0,07414 | 0,07446 | 0,06653 | 0,06667 |
531,622309197652 | 0,07994 | 0,08052 | 0,07148 | 0,0718 |
531,657534246575 | 0,08558 | 0,08644 | 0,07704 | 0,07762 |
531,692759295499 | 0,0908 | 0,09194 | 0,08305 | 0,08396 |
531,727984344423 | 0,09533 | 0,09676 | 0,08924 | 0,09055 |
531,763209393346 | 0,09889 | 0,10058 | 0,09529 | 0,09701 |
531,79843444227 | 0,10138 | 0,10328 | 0,1008 | 0,10294 |
531,833659491194 | 0,1027 | 0,10475 | 0,10538 | 0,1079 |
531,868884540117 | 0,10285 | 0,10499 | 0,10869 | 0,11151 |
531,904109589041 | 0,10191 | 0,10406 | 0,1105 | 0,1135 |
531,939334637965 | 0,10003 | 0,10209 | 0,11071 | 0,11374 |
531,974559686888 | 0,09739 | 0,09929 | 0,10934 | 0,11226 |
532,009784735812 | 0,09422 | 0,09588 | 0,10658 | 0,10923 |
532,045009784736 | 0,09072 | 0,09209 | 0,10268 | 0,10495 |
532,080234833659 | 0,0871 | 0,08813 | 0,09799 | 0,09977 |
532,115459882583 | 0,0835 | 0,08417 | 0,09282 | 0,09406 |
532,150684931507 | 0,08005 | 0,08036 | 0,08753 | 0,0882 |
532,185909980431 | 0,07683 | 0,07679 | 0,08237 | 0,0825 |
532,221135029354 | 0,07389 | 0,07352 | 0,07754 | 0,07716 |
532,256360078278 | 0,07122 | 0,07055 | 0,07315 | 0,07233 |
532,291585127202 | 0,06882 | 0,06787 | 0,06927 | 0,06809 |
532,326810176125 | 0,06666 | 0,06546 | 0,06594 | 0,06446 |
532,362035225049 | 0,06473 | 0,0633 | 0,06318 | 0,06145 |
532,397260273973 | 0,06301 | 0,06137 | 0,06099 | 0,05907 |
532,432485322896 | 0,06146 | 0,05964 | 0,05935 | 0,05728 |
532,46771037182 | 0,06007 | 0,05809 | 0,05827 | 0,05607 |
532,502935420744 | 0,05884 | 0,05671 | 0,05775 | 0,05545 |
532,538160469667 | 0,05774 | 0,05549 | 0,05781 | 0,05543 |
532,573385518591 | 0,05682 | 0,05447 | 0,05849 | 0,05603 |
532,608610567515 | 0,05609 | 0,05366 | 0,05987 | 0,05735 |
532,643835616438 | 0,05563 | 0,05313 | 0,06193 | 0,05937 |
532,679060665362 | 0,05553 | 0,05299 | 0,06465 | 0,06208 |
532,714285714286 | 0,05587 | 0,05332 | 0,06795 | 0,0654 |
532,749510763209 | 0,05676 | 0,05421 | 0,07169 | 0,06921 |
532,784735812133 | 0,05831 | 0,05579 | 0,07568 | 0,07331 |
532,819960861057 | 0,0606 | 0,05814 | 0,07969 | 0,07748 |
532,85518590998 | 0,06371 | 0,06135 | 0,08348 | 0,08147 |
532,890410958904 | 0,06768 | 0,06546 | 0,08686 | 0,08507 |
532,925636007828 | 0,07253 | 0,0705 | 0,08969 | 0,08814 |
532,960861056751 | 0,07819 | 0,07641 | 0,09194 | 0,09064 |
532,996086105675 | 0,08456 | 0,08308 | 0,0937 | 0,09264 |
533,031311154599 | 0,09145 | 0,09033 | 0,09515 | 0,09433 |
533,066536203523 | 0,09862 | 0,09791 | 0,09657 | 0,09597 |
533,101761252446 | 0,10574 | 0,10548 | 0,09824 | 0,09785 |
533,13698630137 | 0,11238 | 0,11259 | 0,10034 | 0,10016 |
533,172211350294 | 0,11817 | 0,11883 | 0,10289 | 0,10294 |
533,207436399217 | 0,12275 | 0,12384 | 0,10577 | 0,10604 |
533,242661448141 | 0,12585 | 0,12728 | 0,1087 | 0,10918 |
533,277886497065 | 0,12728 | 0,12895 | 0,1113 | 0,11198 |
533,313111545988 | 0,12697 | 0,12876 | 0,11316 | 0,11398 |
533,348336594912 | 0,12499 | 0,12676 | 0,11391 | 0,1148 |
533,383561643836 | 0,12155 | 0,12313 | 0,11327 | 0,11416 |
533,418786692759 | 0,11694 | 0,11819 | 0,11117 | 0,11196 |
533,454011741683 | 0,11152 | 0,11231 | 0,10769 | 0,10829 |
533,489236790607 | 0,10568 | 0,10592 | 0,10309 | 0,10342 |
533,52446183953 | 0,0998 | 0,09941 | 0,09777 | 0,09777 |
533,559686888454 | 0,09423 | 0,09319 | 0,09222 | 0,09183 |
533,594911937378 | 0,08922 | 0,08755 | 0,08693 | 0,08614 |
533,630136986301 | 0,0849 | 0,08263 | 0,08226 | 0,08107 |
533,665362035225 | 0,0813 | 0,07851 | 0,07845 | 0,07687 |
533,700587084149 | 0,07838 | 0,07515 | 0,0756 | 0,07365 |
533,735812133072 | 0,07607 | 0,07249 | 0,0737 | 0,07142 |
533,771037181996 | 0,07426 | 0,07041 | 0,07267 | 0,07008 |
533,80626223092 | 0,07283 | 0,06877 | 0,07235 | 0,06948 |
533,841487279843 | 0,07166 | 0,06744 | 0,07255 | 0,06944 |
533,876712328767 | 0,07066 | 0,06632 | 0,0731 | 0,0698 |
533,911937377691 | 0,06974 | 0,06532 | 0,07386 | 0,07041 |
533,947162426614 | 0,06886 | 0,06436 | 0,07475 | 0,07122 |
533,982387475538 | 0,068 | 0,06343 | 0,07575 | 0,07221 |
534,017612524462 | 0,06716 | 0,06254 | 0,07695 | 0,07345 |
534,052837573386 | 0,06639 | 0,06172 | 0,07847 | 0,07511 |
534,088062622309 | 0,06573 | 0,06102 | 0,08046 | 0,07732 |
534,123287671233 | 0,06527 | 0,06053 | 0,08306 | 0,08023 |
534,158512720157 | 0,06507 | 0,06033 | 0,08635 | 0,08392 |
534,19373776908 | 0,06523 | 0,06051 | 0,09035 | 0,0884 |
534,228962818004 | 0,06585 | 0,06119 | 0,09495 | 0,09355 |
534,264187866928 | 0,06703 | 0,06246 | 0,09993 | 0,09914 |
534,299412915851 | 0,06887 | 0,06442 | 0,105 | 0,10482 |
534,334637964775 | 0,07145 | 0,06717 | 0,10977 | 0,1102 |
534,369863013699 | 0,07484 | 0,07078 | 0,11387 | 0,11485 |
534,405088062622 | 0,07906 | 0,07527 | 0,11695 | 0,11839 |
534,440313111546 | 0,08412 | 0,08065 | 0,11875 | 0,12052 |
534,47553816047 | 0,08995 | 0,08688 | 0,11914 | 0,12109 |
534,510763209393 | 0,09637 | 0,09375 | 0,11804 | 0,12 |
534,545988258317 | 0,10309 | 0,101 | 0,11574 | 0,11757 |
534,581213307241 | 0,10978 | 0,10827 | 0,11245 | 0,11403 |
534,616438356164 | 0,11606 | 0,11518 | 0,10842 | 0,10966 |
534,651663405088 | 0,12153 | 0,12132 | 0,10387 | 0,10474 |
534,686888454012 | 0,1258 | 0,12625 | 0,09898 | 0,09946 |
534,722113502935 | 0,12854 | 0,12963 | 0,09386 | 0,09398 |
534,757338551859 | 0,12951 | 0,13118 | 0,0886 | 0,0884 |
534,792563600783 | 0,12859 | 0,13076 | 0,08326 | 0,0828 |
534,827788649706 | 0,1258 | 0,12835 | 0,07791 | 0,07724 |
534,86301369863 | 0,1213 | 0,12409 | 0,07261 | 0,0718 |
534,898238747554 | 0,11537 | 0,11825 | 0,06749 | 0,06656 |
534,933463796477 | 0,10833 | 0,11114 | 0,06266 | 0,06166 |
534,968688845401 | 0,10064 | 0,10325 | 0,0583 | 0,05724 |
535,003913894325 | 0,09274 | 0,09504 | 0,05454 | 0,05344 |
535,039138943249 | 0,08498 | 0,08688 | 0,05144 | 0,0503 |
535,074363992172 | 0,07761 | 0,07906 | 0,04903 | 0,04787 |
535,109589041096 | 0,07085 | 0,07181 | 0,04729 | 0,04613 |
535,14481409002 | 0,06481 | 0,06529 | 0,04617 | 0,04502 |
535,180039138943 | 0,05955 | 0,05957 | 0,04558 | 0,04444 |
535,215264187867 | 0,0551 | 0,05469 | 0,04539 | 0,04429 |
535,250489236791 | 0,05143 | 0,05064 | 0,0455 | 0,04444 |
535,285714285714 | 0,04851 | 0,04739 | 0,0458 | 0,0448 |
535,320939334638 | 0,04631 | 0,0449 | 0,04625 | 0,04529 |
535,356164383562 | 0,04478 | 0,04316 | 0,04682 | 0,04589 |
535,391389432485 | 0,04394 | 0,04216 | 0,04755 | 0,04664 |
535,426614481409 | 0,04377 | 0,04188 | 0,04851 | 0,0476 |
535,461839530333 | 0,04425 | 0,04231 | 0,04986 | 0,04895 |
535,497064579256 | 0,04538 | 0,04343 | 0,05173 | 0,05081 |
535,53228962818 | 0,04717 | 0,04526 | 0,05423 | 0,05333 |
535,567514677104 | 0,04963 | 0,0478 | 0,05746 | 0,05661 |
535,602739726027 | 0,05272 | 0,05102 | 0,06142 | 0,06067 |
535,637964774951 | 0,05643 | 0,05489 | 0,06606 | 0,06547 |
535,673189823875 | 0,06068 | 0,05934 | 0,07123 | 0,07088 |
535,708414872798 | 0,0654 | 0,06428 | 0,07672 | 0,07666 |
535,743639921722 | 0,07045 | 0,06958 | 0,08224 | 0,08253 |
535,778864970646 | 0,07573 | 0,07511 | 0,08751 | 0,08817 |
535,814090019569 | 0,08107 | 0,08072 | 0,09225 | 0,09327 |
535,849315068493 | 0,08633 | 0,08623 | 0,09626 | 0,0976 |
535,884540117417 | 0,09136 | 0,0915 | 0,09943 | 0,10102 |
535,919765166341 | 0,09602 | 0,09638 | 0,10173 | 0,10348 |
535,954990215264 | 0,10021 | 0,10077 | 0,10335 | 0,10517 |
535,990215264188 | 0,10384 | 0,10457 | 0,10454 | 0,10632 |
536,025440313112 | 0,10682 | 0,1077 | 0,1055 | 0,10717 |
536,060665362035 | 0,10907 | 0,11008 | 0,10641 | 0,10792 |
536,095890410959 | 0,11052 | 0,11163 | 0,10736 | 0,10866 |
536,131115459883 | 0,11112 | 0,11231 | 0,10829 | 0,10939 |
536,166340508806 | 0,11084 | 0,11209 | 0,10907 | 0,10996 |
536,20156555773 | 0,1097 | 0,11096 | 0,10947 | 0,11018 |
536,236790606654 | 0,10773 | 0,10896 | 0,10927 | 0,1098 |
536,272015655577 | 0,10502 | 0,10618 | 0,10825 | 0,10859 |
536,307240704501 | 0,10167 | 0,10271 | 0,10626 | 0,10642 |
536,342465753425 | 0,09785 | 0,09874 | 0,1033 | 0,10326 |
536,377690802348 | 0,09376 | 0,09445 | 0,09944 | 0,09918 |
536,412915851272 | 0,08953 | 0,09002 | 0,09494 | 0,09445 |
536,448140900196 | 0,08531 | 0,08559 | 0,09017 | 0,08944 |
536,483365949119 | 0,08122 | 0,08128 | 0,08552 | 0,08455 |
536,518590998043 | 0,07733 | 0,07719 | 0,08138 | 0,08018 |
536,553816046967 | 0,07373 | 0,0734 | 0,0781 | 0,07671 |
536,58904109589 | 0,07044 | 0,06994 | 0,07604 | 0,07448 |
536,624266144814 | 0,06752 | 0,06685 | 0,07544 | 0,07378 |
536,659491193738 | 0,06497 | 0,06415 | 0,07649 | 0,07478 |
536,694716242661 | 0,06281 | 0,06186 | 0,07926 | 0,07758 |
536,729941291585 | 0,06106 | 0,05997 | 0,08367 | 0,08209 |
536,765166340509 | 0,05975 | 0,05853 | 0,0895 | 0,0881 |
536,800391389432 | 0,05888 | 0,05754 | 0,09635 | 0,09522 |
536,835616438356 | 0,05844 | 0,05699 | 0,1037 | 0,1029 |
536,87084148728 | 0,05847 | 0,05691 | 0,1108 | 0,11039 |
536,906066536204 | 0,05899 | 0,05735 | 0,11692 | 0,1169 |
536,941291585127 | 0,06004 | 0,05833 | 0,12141 | 0,12178 |
536,976516634051 | 0,06166 | 0,05992 | 0,12378 | 0,12448 |
537,011741682975 | 0,06389 | 0,06214 | 0,12376 | 0,12471 |
537,046966731898 | 0,06674 | 0,06504 | 0,12129 | 0,12239 |
537,082191780822 | 0,07022 | 0,06862 | 0,11658 | 0,11772 |
537,117416829746 | 0,07427 | 0,07283 | 0,11001 | 0,11109 |
537,152641878669 | 0,0788 | 0,07758 | 0,10212 | 0,10305 |
537,187866927593 | 0,08364 | 0,08272 | 0,09351 | 0,09423 |
537,223091976517 | 0,08857 | 0,08801 | 0,08477 | 0,08523 |
537,25831702544 | 0,09328 | 0,09312 | 0,07642 | 0,07661 |
537,293542074364 | 0,09747 | 0,09775 | 0,06885 | 0,06877 |
537,328767123288 | 0,10086 | 0,1016 | 0,06237 | 0,06205 |
537,363992172211 | 0,10323 | 0,1044 | 0,05709 | 0,05656 |
537,399217221135 | 0,10442 | 0,10598 | 0,05297 | 0,05225 |
537,434442270059 | 0,10436 | 0,10624 | 0,04989 | 0,04903 |
537,469667318982 | 0,1031 | 0,10519 | 0,04774 | 0,04677 |
537,504892367906 | 0,10074 | 0,10294 | 0,04639 | 0,04532 |
537,54011741683 | 0,09751 | 0,09969 | 0,04569 | 0,04457 |
537,575342465753 | 0,09363 | 0,0957 | 0,04556 | 0,0444 |
537,610567514677 | 0,08939 | 0,09123 | 0,04589 | 0,04474 |
537,645792563601 | 0,08504 | 0,08657 | 0,04664 | 0,04551 |
537,681017612524 | 0,08079 | 0,08197 | 0,04773 | 0,04668 |
537,716242661448 | 0,07681 | 0,07763 | 0,04916 | 0,0482 |
537,751467710372 | 0,07318 | 0,07363 | 0,05086 | 0,05004 |
537,786692759296 | 0,0699 | 0,07003 | 0,05283 | 0,05215 |
537,821917808219 | 0,06695 | 0,0668 | 0,05501 | 0,0545 |
537,857142857143 | 0,06429 | 0,06391 | 0,05734 | 0,05698 |
537,892367906067 | 0,06185 | 0,0613 | 0,05976 | 0,05954 |
537,92759295499 | 0,0596 | 0,05894 | 0,06222 | 0,0621 |
537,962818003914 | 0,05749 | 0,05677 | 0,06466 | 0,06459 |
537,998043052838 | 0,05553 | 0,0548 | 0,06703 | 0,06698 |
538,033268101761 | 0,05372 | 0,05302 | 0,06932 | 0,06922 |
538,068493150685 | 0,05213 | 0,05148 | 0,07149 | 0,07131 |
538,103718199609 | 0,05082 | 0,05023 | 0,07353 | 0,07323 |
538,138943248532 | 0,04988 | 0,04939 | 0,07543 | 0,075 |
538,174168297456 | 0,04943 | 0,04904 | 0,07717 | 0,07662 |
538,20939334638 | 0,04954 | 0,04926 | 0,07878 | 0,07812 |
538,244618395303 | 0,05032 | 0,05015 | 0,08026 | 0,07953 |
538,279843444227 | 0,0519 | 0,05185 | 0,08171 | 0,08095 |
538,315068493151 | 0,05439 | 0,05445 | 0,08328 | 0,08253 |
538,350293542074 | 0,05793 | 0,0581 | 0,08524 | 0,08452 |
538,385518590998 | 0,06267 | 0,06292 | 0,08793 | 0,08726 |
538,420743639922 | 0,06874 | 0,06905 | 0,09175 | 0,09112 |
538,455968688845 | 0,07625 | 0,07658 | 0,09709 | 0,0965 |
538,491193737769 | 0,08523 | 0,08557 | 0,10428 | 0,1037 |
538,526418786693 | 0,09564 | 0,09598 | 0,11346 | 0,1129 |
538,561643835616 | 0,10734 | 0,10768 | 0,12453 | 0,12398 |
538,59686888454 | 0,12004 | 0,12044 | 0,13705 | 0,13655 |
538,632093933464 | 0,13316 | 0,13364 | 0,1503 | 0,14988 |
538,667318982387 | 0,14603 | 0,1467 | 0,16324 | 0,16296 |
538,702544031311 | 0,15796 | 0,1589 | 0,17469 | 0,17461 |
538,737769080235 | 0,1682 | 0,16952 | 0,18336 | 0,18353 |
538,772994129159 | 0,1761 | 0,17789 | 0,18789 | 0,18835 |
538,808219178082 | 0,18113 | 0,18344 | 0,18787 | 0,18863 |
538,843444227006 | 0,18294 | 0,1858 | 0,18316 | 0,18419 |
538,878669275929 | 0,18141 | 0,1848 | 0,1741 | 0,17534 |
538,913894324853 | 0,17667 | 0,18052 | 0,16144 | 0,16281 |
538,949119373777 | 0,16904 | 0,17324 | 0,14622 | 0,14764 |
538,984344422701 | 0,159 | 0,16344 | 0,12964 | 0,13103 |
539,019569471624 | 0,14717 | 0,15169 | 0,11289 | 0,11418 |
539,054794520548 | 0,13414 | 0,13861 | 0,09703 | 0,09817 |
539,090019569472 | 0,12067 | 0,12498 | 0,08289 | 0,08387 |
539,125244618395 | 0,10731 | 0,11139 | 0,07106 | 0,07186 |
539,160469667319 | 0,09452 | 0,09828 | 0,06187 | 0,06251 |
539,195694716243 | 0,08265 | 0,08606 | 0,05542 | 0,05591 |
539,230919765166 | 0,07195 | 0,075 | 0,05183 | 0,05221 |
539,26614481409 | 0,06263 | 0,06531 | 0,05082 | 0,05109 |
539,301369863014 | 0,05482 | 0,05715 | 0,05213 | 0,0523 |
539,336594911937 | 0,04862 | 0,05062 | 0,05555 | 0,05563 |
539,371819960861 | 0,04412 | 0,04582 | 0,06087 | 0,06087 |
539,407045009785 | 0,04139 | 0,04282 | 0,06788 | 0,06781 |
539,442270058708 | 0,04049 | 0,04166 | 0,07634 | 0,07621 |
539,477495107632 | 0,04147 | 0,04242 | 0,08595 | 0,08578 |
539,512720156556 | 0,04448 | 0,04528 | 0,09635 | 0,09619 |
539,547945205479 | 0,0494 | 0,05003 | 0,10711 | 0,10702 |
539,583170254403 | 0,05608 | 0,05658 | 0,11774 | 0,11779 |
539,618395303327 | 0,06431 | 0,06473 | 0,12769 | 0,12795 |
539,653620352251 | 0,07377 | 0,0742 | 0,13638 | 0,13692 |
539,688845401174 | 0,08406 | 0,08457 | 0,14318 | 0,14406 |
539,724070450098 | 0,09466 | 0,09537 | 0,14745 | 0,14872 |
539,759295499022 | 0,10503 | 0,10602 | 0,14896 | 0,15062 |
539,794520547945 | 0,11458 | 0,11596 | 0,14752 | 0,14956 |
539,829745596869 | 0,12279 | 0,12462 | 0,14314 | 0,14549 |
539,864970645793 | 0,12918 | 0,13151 | 0,13603 | 0,13862 |
539,900195694716 | 0,13344 | 0,13627 | 0,12659 | 0,12931 |
539,93542074364 | 0,13537 | 0,13864 | 0,11536 | 0,11811 |
539,970645792564 | 0,13479 | 0,1384 | 0,10299 | 0,10566 |
540,005870841487 | 0,13196 | 0,13587 | 0,09017 | 0,09268 |
540,041095890411 | 0,12719 | 0,13128 | 0,07756 | 0,07984 |
540,076320939335 | 0,1208 | 0,12494 | 0,06576 | 0,06776 |
540,111545988258 | 0,11314 | 0,11721 | 0,05525 | 0,05695 |
540,146771037182 | 0,10456 | 0,10847 | 0,04638 | 0,04778 |
540,181996086106 | 0,09541 | 0,09907 | 0,03951 | 0,04065 |
540,217221135029 | 0,08601 | 0,08934 | 0,03468 | 0,03557 |
540,252446183953 | 0,07664 | 0,07961 | 0,03188 | 0,03256 |
540,287671232877 | 0,06757 | 0,07016 | 0,03115 | 0,03164 |
540,3228962818 | 0,05903 | 0,06124 | 0,03248 | 0,03281 |
540,358121330724 | 0,05122 | 0,05307 | 0,03586 | 0,03606 |
540,393346379648 | 0,04434 | 0,04587 | 0,04126 | 0,04135 |
540,428571428571 | 0,03863 | 0,03988 | 0,04856 | 0,04858 |
540,463796477495 | 0,03418 | 0,03517 | 0,05754 | 0,05752 |
540,499021526419 | 0,03106 | 0,03183 | 0,06785 | 0,06785 |
540,534246575342 | 0,02933 | 0,02991 | 0,07895 | 0,07903 |
540,569471624266 | 0,02903 | 0,02945 | 0,0902 | 0,09041 |
540,60469667319 | 0,03014 | 0,03044 | 0,10078 | 0,10118 |
540,639921722114 | 0,0326 | 0,03283 | 0,10978 | 0,1104 |
540,675146771037 | 0,03632 | 0,0365 | 0,11627 | 0,11715 |
540,710371819961 | 0,04111 | 0,04131 | 0,11974 | 0,12088 |
540,745596868884 | 0,04677 | 0,04704 | 0,11986 | 0,12123 |
540,780821917808 | 0,05303 | 0,05343 | 0,11661 | 0,11815 |
540,816046966732 | 0,05957 | 0,06017 | 0,11024 | 0,1119 |
540,851272015656 | 0,06609 | 0,06693 | 0,10129 | 0,103 |
540,886497064579 | 0,07221 | 0,07332 | 0,09049 | 0,09218 |
540,921722113503 | 0,07763 | 0,07907 | 0,07864 | 0,08026 |
540,956947162427 | 0,08216 | 0,08391 | 0,06658 | 0,06807 |
540,99217221135 | 0,08562 | 0,08769 | 0,05501 | 0,05635 |
541,027397260274 | 0,08792 | 0,09026 | 0,04452 | 0,04569 |
541,062622309198 | 0,089 | 0,09157 | 0,03546 | 0,03647 |
541,097847358121 | 0,08885 | 0,09159 | 0,02803 | 0,0289 |
541,133072407045 | 0,08748 | 0,09033 | 0,02233 | 0,02308 |
541,168297455969 | 0,08496 | 0,08785 | 0,01806 | 0,01871 |
541,203522504892 | 0,08134 | 0,0842 | 0,01497 | 0,01555 |
541,238747553816 | 0,07672 | 0,0795 | 0,0128 | 0,01333 |
541,27397260274 | 0,07122 | 0,07388 | 0,01128 | 0,01179 |
541,309197651663 | 0,06502 | 0,06749 | 0,01021 | 0,01071 |
541,344422700587 | 0,05829 | 0,06056 | 0,0094 | 0,0099 |
541,379647749511 | 0,05131 | 0,05337 | 0,00872 | 0,00922 |
541,414872798434 | 0,04434 | 0,04618 | 0,0081 | 0,00859 |
541,450097847358 | 0,03761 | 0,03923 | 0,00747 | 0,00796 |
541,485322896282 | 0,03131 | 0,03271 | 0,00684 | 0,00732 |
541,520547945206 | 0,02561 | 0,0268 | 0,00619 | 0,00665 |
541,555772994129 | 0,02061 | 0,02161 | 0,00554 | 0,00598 |
541,590998043053 | 0,01635 | 0,01718 | 0,00492 | 0,00532 |
541,626223091976 | 0,01282 | 0,01351 | 0,00433 | 0,0047 |
541,6614481409 | 0,01 | 0,01055 | 0,00381 | 0,00413 |
541,696673189824 | 0,00778 | 0,00823 | 0,00335 | 0,00363 |
541,731898238748 | 0,00609 | 0,00645 | 0,00297 | 0,0032 |
541,767123287671 | 0,00482 | 0,00512 | 0,00267 | 0,00286 |
541,802348336595 | 0,0039 | 0,00414 | 0,00246 | 0,00261 |
541,837573385519 | 0,00322 | 0,00341 | 0,00235 | 0,00245 |
541,872798434442 | 0,00272 | 0,00287 | 0,00232 | 0,00239 |
541,908023483366 | 0,00235 | 0,00246 | 0,0024 | 0,00243 |
541,94324853229 | 0,00209 | 0,00217 | 0,00256 | 0,00255 |
541,978473581213 | 0,0019 | 0,00197 | 0,0028 | 0,00277 |
542,013698630137 | 0,00179 | 0,00184 | 0,00312 | 0,00305 |
542,048923679061 | 0,00174 | 0,00177 | 0,00348 | 0,00339 |
542,084148727984 | 0,00174 | 0,00177 | 0,00387 | 0,00377 |
542,119373776908 | 0,00179 | 0,00182 | 0,00425 | 0,00414 |
542,154598825832 | 0,00188 | 0,00191 | 0,00459 | 0,00448 |
542,189823874755 | 0,00201 | 0,00205 | 0,00485 | 0,00475 |
542,225048923679 | 0,00217 | 0,00222 | 0,00502 | 0,00493 |
542,260273972603 | 0,00234 | 0,00241 | 0,00506 | 0,00499 |
542,295499021526 | 0,00252 | 0,00261 | 0,00498 | 0,00493 |
542,33072407045 | 0,00269 | 0,00281 | 0,00476 | 0,00474 |
542,365949119374 | 0,00285 | 0,003 | 0,00444 | 0,00444 |
542,401174168297 | 0,00299 | 0,00316 | 0,00402 | 0,00403 |
542,436399217221 | 0,00311 | 0,0033 | 0,00353 | 0,00356 |
542,471624266145 | 0,00319 | 0,00341 | 0,00302 | 0,00306 |
542,506849315069 | 0,00325 | 0,00348 | 0,0025 | 0,00255 |
542,542074363992 | 0,00327 | 0,00351 | 0,00202 | 0,00206 |
542,577299412916 | 0,00325 | 0,0035 | 0,00158 | 0,00163 |
542,612524461839 | 0,0032 | 0,00345 | 0,00121 | 0,00125 |
542,647749510763 | 0,00311 | 0,00336 | 0,0009 | 0,00094 |
542,682974559687 | 0,00298 | 0,00323 | 0,00066 | 0,0007 |
542,718199608611 | 0,00281 | 0,00305 | 0,00048 | 0,00051 |
542,753424657534 | 0,00261 | 0,00283 | 0,00035 | 0,00038 |
542,788649706458 | 0,00237 | 0,00258 | 0,00026 | 0,00029 |
542,823874755382 | 0,00212 | 0,00231 | 0,0002 | 0,00023 |
542,859099804305 | 0,00185 | 0,00203 | 0,00017 | 0,0002 |
542,894324853229 | 0,00159 | 0,00174 | 0,00015 | 0,00018 |
542,929549902153 | 0,00133 | 0,00147 | 0,00014 | 0,00017 |
542,964774951076 | 0,00109 | 0,00121 | 0,00014 | 0,00017 |
543 | 0,00087 | 0,00097 | 0,00014 | 0,00017 |
4.3 Verdeling verschil in onderwijsscores: gehele populatie
Figuur 4.3.1 laat de verdeling van het verschil in onderwijsscores in 2023 ten opzichte van 2021 zien. Deze figuur is net als de figuren in de paragrafen 4.4 en 4.5 gebaseerd op onderwijsscores van kinderen die voor beide jaren beschikbaar zijn en die dus in beide jaren tussen de 2,5 en 4 jaar waren dan wel op een basisschool zaten. Het beeld is dat normaal gesproken de onderwijsscores weinig variëren tussen de jaren. Echter, door de toepassing van het herijkte model zien we meer afwijkingen in 2023 ten opzichte van 2021. De afwijkingen die hierdoor optreden zijn wel in lijn met de verwachtingen.
Onderwijsscores kunnen van jaar op jaar veranderen door een verandering in een of meer omgevingskenmerken van de leerling of doordat onderwijsscores geïmputeerd zijn en het imputatiemodel in de opeenvolgende jaren verschillende uitkomsten geeft. Dit laatste effect komt doordat in het imputatiemodel voor de onderwijsscores de best passende donor wordt gezocht om daarvan de onderwijsscore te imputeren bij het kind waarvan geen onderwijsscore kan worden berekend. Door (kleine) veranderingen in de achtergrondgegevens die hiervoor worden gebruikt, is de kans reëel dat in een ander jaar een andere donor wordt gebruikt. Bijvoorbeeld, het opleidingsniveau van ouders kan veranderen door een nieuwe registratie van een hoger opleidingsniveau, het beschikbaar komen van nieuwe data uit de Enquête Beroepsbevolking (EBB) of variatie in de uitkomst van het imputatiemodel in het geval van imputatie van het opleidingsniveau. Een verandering in onderwijsscore bij directe imputatie kan bijvoorbeeld komen doordat het inkomen verandert waardoor het kind dat een onderwijsscore krijgt geïmputeerd door het imputatie model aan een ander donorkind wordt gekoppeld.
Verschil in onderwijsscores | Aandeel onderwijsscores (%) |
---|---|
2.5 of meer | 2,5 |
1 tot 2.5 | 5,1 |
0.5 tot 1 | 5,9 |
0.1 tot 0.5 | 18 |
0 tot 0.1 | 12 |
-0.1 tot 0 | 12,1 |
-0.5 tot -0.1 | 31,4 |
-1 tot -0.5 | 7,3 |
-2.5 tot -1 | 4,2 |
lager dan -2.5 | 1,5 |
4.4 Verdeling verschil in onderwijsscores: per methode van imputatie onderwijsscores
De figuren 4.4.1 tot en met 4.4.6 geven de verdeling van het verschil in onderwijsscore tussen de jaren 2021 en 2023 weer per methode van imputatie van onderwijsscores. Direct bepaalde onderwijsscores, dit betreft ongeveer 92 procent van alle onderwijsscores, fluctueren relatief weinig van jaar op jaar. Dit komt doordat deze onderwijsscores alleen over de jaren kunnen variëren indien tenminste één van de modelvariabelen verandert. Geïmputeerde onderwijsscores veranderen relatief veel over de tijd vanwege de gebruikte imputatiemethodiek. Daarbovenop zien we dit jaar de schommelingen door genoemde herijking terug in de cijfers.
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 7 |
-2.5 tot -1 | 52 |
-1 tot -0.5 | 101 |
-0.5 tot -0.1 | 441 |
-0.1 tot 0 | 168 |
0 tot 0.1 | 168 |
0.1 tot 0.5 | 227 |
0.5 tot 1 | 80 |
1 tot 2.5 | 64 |
2.5 of meer | 19 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 0,48 |
-2.5 tot -1 | 0,25 |
-1 tot -0.5 | 0,1 |
-0.5 tot -0.1 | 0,11 |
-0.1 tot 0 | 0,02 |
0 tot 0.1 | 0,03 |
0.1 tot 0.5 | 0,1 |
0.5 tot 1 | 0,11 |
1 tot 2.5 | 0,28 |
2.5 of meer | 0,65 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 12,4 |
-2.5 tot -1 | 6,2 |
-1 tot -0.5 | 2,4 |
-0.5 tot -0.1 | 2,7 |
-0.1 tot 0 | 0,8 |
0 tot 0.1 | 0,7 |
0.1 tot 0.5 | 2,6 |
0.5 tot 1 | 2,6 |
1 tot 2.5 | 6,7 |
2.5 of meer | 13,8 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 0,8 |
-2.5 tot -1 | 0,36 |
-1 tot -0.5 | 0,14 |
-0.5 tot -0.1 | 0,16 |
-0.1 tot 0 | 0,03 |
0 tot 0.1 | 0,04 |
0.1 tot 0.5 | 0,18 |
0.5 tot 1 | 0,16 |
1 tot 2.5 | 0,44 |
2.5 of meer | 1,03 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 0,28 |
-2.5 tot -1 | 0,1 |
-1 tot -0.5 | 0,04 |
-0.5 tot -0.1 | 0,02 |
-0.1 tot 0 | 1,22 |
0 tot 0.1 | 0,01 |
0.1 tot 0.5 | 24,17 |
0.5 tot 1 | 0,03 |
1 tot 2.5 | 0,08 |
2.5 of meer | 0 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 0,29 |
-2.5 tot -1 | 0,14 |
-1 tot -0.5 | 0,05 |
-0.5 tot -0.1 | 0,06 |
-0.1 tot 0 | 0,01 |
0 tot 0.1 | 0,02 |
0.1 tot 0.5 | 0,05 |
0.5 tot 1 | 0,06 |
1 tot 2.5 | 0,12 |
2.5 of meer | 0,29 |
4.5 Verdeling verschil in onderwijsscores: per deelpopulatie van imputatie opleidingsniveaus ouders
De figuren 4.5.1 tot en met 4.5.4 tonen de verdeling van het verschil in onderwijsscore tussen de jaren 2021 en 2023 per deelpopulatie wat betreft imputatie van opleidingsniveau van beide ouders, alleen de vader, alleen de moeder of geen van beide ouders. Onderwijsscores veranderen niet of nauwelijks over de tijd indien de opleidingsniveaus van beide ouders bekend zijn, maar vaak indien de opleidingsniveaus van een of beide ouders zijn geïmputeerd. Echter, we zien in deze grafieken enige schommelingen als gevolg van de herijking.
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 6 |
-2.5 tot -1 | 14 |
-1 tot -0.5 | 9 |
-0.5 tot -0.1 | 9 |
-0.1 tot 0 | 3 |
0 tot 0.1 | 2 |
0.1 tot 0.5 | 24 |
0.5 tot 1 | 11 |
1 tot 2.5 | 21 |
2.5 of meer | 13 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 12 |
-2.5 tot -1 | 22 |
-1 tot -0.5 | 31 |
-0.5 tot -0.1 | 39 |
-0.1 tot 0 | 11 |
0 tot 0.1 | 10 |
0.1 tot 0.5 | 37 |
0.5 tot 1 | 28 |
1 tot 2.5 | 23 |
2.5 of meer | 14 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 2 |
-2.5 tot -1 | 13 |
-1 tot -0.5 | 14 |
-0.5 tot -0.1 | 15 |
-0.1 tot 0 | 4 |
0 tot 0.1 | 4 |
0.1 tot 0.5 | 18 |
0.5 tot 1 | 14 |
1 tot 2.5 | 16 |
2.5 of meer | 3 |
Verschil in onderwijsscores | Aantal onderwijsscores (x 1 000) |
---|---|
lager dan -2.5 | 2 |
-2.5 tot -1 | 10 |
-1 tot -0.5 | 49 |
-0.5 tot -0.1 | 381 |
-0.1 tot 0 | 152 |
0 tot 0.1 | 153 |
0.1 tot 0.5 | 174 |
0.5 tot 1 | 30 |
1 tot 2.5 | 12 |
2.5 of meer | 5 |
5. Analyse achterstandsscores
In dit hoofdstuk vergelijken we voorlopige en definitieve achterstandsscores in 2020/2021 (op basis van de voorlopige en definitieve gemeentelijke indeling 2023) alsmede voorlopige achterstandsscores in 2022/2023 (op basis van de voorlopige gemeentelijke indeling 2024) en definitieve achterstandsscores in 2020/2021 (op basis van de definitieve gemeentelijke indeling 2023). We doen dit voor zowel achterstandsscores met als zonder drempel.
Op basis van de voorlopige achterstandsscore wordt het budget voor de GOAB (Gemeentelijk Onderwijs Achterstanden Beleid) verdeeld en al een deel van het budget uitgekeerd. Op basis van de definitieve scores wordt ook definitief de verdeling van het budget vastgesteld. Eventuele wijzigingen in de achterstandsscore worden dan in de laatste uitbetaling van het budget gecorrigeerd. Een vergelijking tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores toont aan hoe groot deze wijzigingen en correcties zijn.
Er zijn een aantal oorzaken waardoor de definitieve achterstandsscores af kunnen wijken van de voorlopige scores. Ten eerste kan er sprake zijn van een verandering in het gemiddelde opleidingsniveau van moeders op een school. Dit kan het gevolg zijn van een fusie van scholen in de periode tussen de productie van de voorlopige en de definitieve scores. Een schoolfusie kan zowel binnen de gemeentegrens zijn als over de gemeentegrens heen. Alleen als het een fusie is tussen twee vestigingen binnen hetzelfde BRIN-nummer én binnen dezelfde gemeente verandert het gemiddelde opleidingsniveau van moeders niet. Verschillen in het gemiddelde opleidingsniveau van moeders zorgen voornamelijk voor verschillen in individuele onderwijsscores van leerlingen op die school, dit kan vervolgens resulteren in een verandering van het aantal achterstandsleerlingen binnen een gemeente. Daarnaast zorgen verschillen in het gemiddelde opleidingsniveau van moeders op een school indirect ook voor kleine verschillen in het populatiegemiddelde van onderwijsscores en de grenswaarde.
Ten tweede kan er sprake zijn van een verschuiving van achterstandsleerlingen over gemeentegrenzen heen. Dit kan het gevolg zijn van zowel een fusie van scholen over de gemeentegrens heen, of het wijzigen van de gemeentegrens. In beide gevallen kan het zijn dat een school bij het berekenen van de definitieve scores in een andere gemeente wordt ingedeeld. In het geval van een wijziging van de gemeentegrens geldt dat ook voor peuters. De scores van de verhuizende schoolvestiging en/of verhuizen dan mee van de ene naar de andere gemeente.
5.1 Vergelijking voorlopige en definitieve achterstandsscores op basis van voorlopige en definitieve gemeentelijke indeling 2023 (peiljaren 2020 en 2021)
De figuren 5.1.1 en 5.1.2 geven verschillen tussen voorlopige (horizontale as) en definitieve achterstandsscores (verticale as) in 2019/2020 weer, zowel voor achterstandsscores zonder (5.1.1) als met drempel (5.1.2). De figuren laten zien dat bijna alle gemeenten op of vlakbij de diagonaal liggen, wat betekent dat de verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores van gemeenten in 2020/2021 over het algemeen klein waren.
Grootste absolute verschillen
De tabellen 5.1.3 en 5.1.4 geven de gemeenten met de grootste negatieve (5.1.3) en positieve (5.1.4) verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores met drempel in 2020/2021 weer. Voor wisselingen in achterstandsscores zijn zoals genoemd in paragraaf 5 meerdere redenen aan te wijzen. Wat betreft de vergelijking van de voorlopige en definitieve achterstandsscores in 2020/2021 hebben er enkel schoolfusies binnen de gemeentes plaatsgevonden, er is geen sprake van schoolfusies over een gemeentegrens heen of wijzigingen in de gemeentelijke indeling. Het verwerken van schoolfusies heeft gevolgen voor de grenswaarde en het populatiegemiddelde van de onderwijsscores. Voor de scholen die betrokken zijn bij de fusie verandert ook het gemiddelde opleidingsniveau van de ouders. Fusies hebben dus effect op de betrokken scholen, maar ook in mindere mate op alle andere scholen.
Gemeente | voorlopige achterstandsscore | definitieve achterstandsscore | verschil | verschil (%) |
---|---|---|---|---|
Amsterdam | 82 400,450 | 82 384,420 | -16,030 | -0,02 |
Diemen | 1 623,330 | 1 609,850 | -13,480 | -0,83 |
Oss | 5 933,350 | 5 921,355 | -11,995 | -0,20 |
Nissewaard | 7 388,490 | 7 377,840 | -10,650 | -0,14 |
Emmen | 6 480,915 | 6 470,900 | -10,015 | -0,15 |
Opsterland | 605,195 | 600,515 | -4,680 | -0,77 |
Alphen aan den Rijn | 4 701,375 | 4 697,865 | -3,510 | -0,07 |
Uitgeest | 132,275 | 128,975 | -3,300 | -2,49 |
Heerde | 589,345 | 586,545 | -2,800 | -0,48 |
Nieuwegein | 3 418,590 | 3 416,220 | -2,370 | -0,07 |
Gemeente | voorlopige achterstandsscore | definitieve achterstandsscore | verschil | verschil (%) |
---|---|---|---|---|
Rotterdam | 97 691,135 | 97 719,300 | 28,165 | 0,03 |
Haarlemmermeer | 4 919,580 | 4 927,340 | 7,760 | 0,16 |
Zoetermeer | 9 176,155 | 9 182,875 | 6,720 | 0,07 |
's-Hertogenbosch | 8 139,380 | 8 145,920 | 6,540 | 0,08 |
Zandvoort | 586,050 | 591,835 | 5,785 | 0,99 |
Venlo | 8 032,980 | 8 036,170 | 3,190 | 0,04 |
Moerdijk | 1 575,305 | 1 577,630 | 2,325 | 0,15 |
Hardenberg | 2 513,835 | 2 515,985 | 2,150 | 0,09 |
Barneveld | 2 811,665 | 2 813,810 | 2,145 | 0,08 |
Vijfheerenlanden | 3 187,350 | 3 189,495 | 2,145 | 0,07 |
Grootste percentuele verschillen
De tabellen 5.1.5 en 5.1.6 geven de gemeenten met percentueel gezien de grootste negatieve (5.1.5) en positieve (5.1.6) verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores met drempel in 2020/2021 weer.
Gemeente | voorlopige achterstandsscore | definitieve achterstandsscore | verschil (%) | verschil |
---|---|---|---|---|
Uitgeest | 132,275 | 128,975 | -2,49 | -3,300 |
Diemen | 1 623,330 | 1 609,850 | -0,83 | -13,480 |
Opsterland | 605,195 | 600,515 | -0,77 | -4,680 |
Heerde | 589,345 | 586,545 | -0,48 | -2,800 |
Son en Breugel | 79,635 | 79,345 | -0,36 | -0,290 |
Oss | 5 933,350 | 5 921,355 | -0,20 | -11,995 |
Emmen | 6 480,915 | 6 470,900 | -0,15 | -10,015 |
Nissewaard | 7 388,490 | 7 377,840 | -0,14 | -10,650 |
Gooise Meren | 114,345 | 114,210 | -0,12 | -0,135 |
Súdwest-Fryslân | 2 641,280 | 2 639,090 | -0,08 | -2,190 |
Gemeente | voorlopige achterstandsscore | definitieve achterstandsscore | verschil (%) | verschil |
---|---|---|---|---|
Zandvoort | 586,050 | 591,835 | 0,99 | 5,785 |
Haarlemmermeer | 4 919,580 | 4 927,340 | 0,16 | 7,760 |
Moerdijk | 1 575,305 | 1 577,630 | 0,15 | 2,325 |
Hardenberg | 2 513,835 | 2 515,985 | 0,09 | 2,150 |
's-Hertogenbosch | 8 139,380 | 8 145,920 | 0,08 | 6,540 |
Barneveld | 2 811,665 | 2 813,810 | 0,08 | 2,145 |
Zoetermeer | 9 176,155 | 9 182,875 | 0,07 | 6,720 |
Vijfheerenlanden | 3 187,350 | 3 189,495 | 0,07 | 2,145 |
Venlo | 8 032,980 | 8 036,170 | 0,04 | 3,190 |
Rotterdam | 97 691,135 | 97 719,300 | 0,03 | 28,165 |
5.2 Vergelijking definitieve (op basis van definitieve gemeentelijke indeling 2023; peiljaren 2020 en 2021) en voorlopige (op basis van voorlopige gemeentelijke indeling 2024; peiljaren 2022 en 2023) achterstandsscores
We vergelijken definitieve achterstandsscores voor 2020/2021 (op basis van de definitieve gemeentelijke indeling 2023) met voorlopige achterstandsscores voor 2022/2023 (op basis van de voorlopige gemeentelijke indeling 2024), zodat we een beeld krijgen van de stabiliteit van achterstandsscores tussen jaren.
Oorzaken van (sterke) dalingen in achterstandsscores zijn een daling van het aantal leerlingen en peuters, netto uitstroom van leerlingen en peuters met lage onderwijsscores en het stijgen van onderwijsscores van leerlingen en peuters. Verder spelen ook verhuizingen een rol doordat deze niet altijd gelijkmatig verdeeld zijn over de populatie. Bij sommige gemeenten is te zien dat de achtergrondkenmerken van de populatie kinderen die naar een gemeente toe verhuizen anders is dan de achtergrondkenmerken van de kinderen die naar een andere gemeente verhuizen. Een veelvoorkomende reden voor netto uitstroom van leerlingen en peuters met lage onderwijsscores is een daling van het aantal leerlingen met een asielstatus. Voor de jaren die we nu hebben onderzocht, hebben we een tweetal additionele oorzaken van fluctuaties: de herijking en de wisseling van het peilmoment (zoals beschreven in paragraaf 2.3). De gevolgen van de herijking resulteren hier in een andere populatie van leerlingen die tot achterstandsleerlingen behoren. Een aantal specifieke herkomsten met negatieve coëfficiënten zien we – vooral in gemeenten met grote steden – minder voorkomen in deze populatie. Hetzelfde zien we met een aantal opleidingsniveaus van de ouders. Mede door deze veranderingen is het beeld dat de gemiddelde score van de achterstandsleerling dichterbij het populatiegemiddelde ligt. Daarbovenop, mede door de wisseling van het peilmoment, zien we dat er relatief minder ouders kunnen worden gekoppeld aan de leerlingen, waardoor we meer imputatie van het opleidingsniveau zien.
Meer informatie over de oorzaken van dalingen en stijgingen van achterstandsscores is te lezen in de brochure “Fluctuaties achterstandsscores scholen”4). Hoewel deze brochure is gericht op scholen, is de werking van de indicator voor gemeenten vergelijkbaar.
De figuren 5.2.1 en 5.2.2 geven verschillen tussen definitieve achterstandsscores in 2020/2021 (horizontale as) en voorlopige achterstandsscores in 2022/2023 (verticale as) weer, zowel voor achterstandsscores zonder (5.2.1) als met drempel (5.2.2). De figuren laten zien dat bijna alle gemeenten op of nabij de diagonaal liggen, wat betekent dat de voorlopige achterstandsscores in 2022/2023 over het algemeen vergelijkbaar waren met de definitieve achterstandsscores in 2020/2021.
Grootste absolute verschillen
De tabellen 5.2.3 en 5.2.4 tonen de gemeenten met de grootste negatieve (5.2.3) en positieve (5.2.4) verschillen tussen definitieve achterstandsscores in 2020/2021 en voorlopige achterstandsscores in 2022/2023. Beide tabellen bevatten vooral grotere gemeenten met hoge achterstandsscores. Dit is intuïtief, omdat grote gemeenten bij een vergelijkbaar percentueel verschil in absolute termen aanzienlijk grotere verschillen hebben dan kleinere gemeenten. Verschillen in de achterstandsscores zijn het gevolg van verschuivingen in de samenstelling van de kindpopulatie door onder meer verhuizingen van kinderen tussen gemeenten. In sommige gemeenten is de ‘verhuisinstroom’ aanzienlijk anders van samenstelling dat de ‘verhuisuitstroom’. Zo kan een netto uitstroom van asielkinderen in gemeenten een daling in achterstandsscores veroorzaken.
Gemeente | definitieve achterstandsscore | voorlopige achterstandsscore | verschil | verschil (%) |
---|---|---|---|---|
Rotterdam | 97 719,300 | 89 972,965 | -7 746,335 | -8 |
Amsterdam | 82 384,420 | 76 188,770 | -6 195,650 | -8 |
's-Gravenhage | 77 158,775 | 72 701,215 | -4 457,560 | -6 |
Almere | 20 742,800 | 19 648,775 | -1 094,025 | -5 |
Tilburg | 17 309,770 | 16 263,545 | -1 046,225 | -6 |
Schiedam | 12 554,460 | 11 765,550 | -788,910 | -6 |
Enschede | 13 174,265 | 12 457,370 | -716,895 | -5 |
Utrecht | 23 261,425 | 22 720,280 | -541,145 | -2 |
Capelle aan den IJssel | 5 586,500 | 5 073,240 | -513,260 | -9 |
Gouda | 5 281,870 | 4 863,270 | -418,600 | -8 |
Gemeente | definitieve achterstandsscore | voorlopige achterstandsscore | verschil | verschil (%) |
---|---|---|---|---|
Hoeksche Waard | 1 477,960 | 2 007,575 | 529,615 | 36 |
Leeuwarden | 4 894,440 | 5 375,010 | 480,570 | 10 |
Haarlemmermeer | 4 927,340 | 5 376,460 | 449,120 | 9 |
Eindhoven | 14 717,040 | 15 134,825 | 417,785 | 3 |
Boxtel | 1 067,240 | 1 478,420 | 411,180 | 39 |
Lansingerland | 503,790 | 900,730 | 396,940 | 79 |
Apeldoorn | 7 204,415 | 7 600,255 | 395,840 | 5 |
Emmen | 6 470,900 | 6 859,960 | 389,060 | 6 |
Westland | 3 571,300 | 3 951,650 | 380,350 | 11 |
Tytsjerksteradiel | 1 348,020 | 1 706,855 | 358,835 | 27 |
Grootste percentuele verschillen
De tabellen 5.2.5 en 5.2.6 geven de gemeenten met percentueel gezien de grootste negatieve (5.2.5) en positieve (5.2.6) verschillen tussen definitieve achterstandsscores in 2020/2021 en voorlopige achterstandsscores in 2022/2023 weer. Beide tabellen bevatten uitsluitend kleinere gemeenten, wat verklaarbaar is omdat in absolute zin bescheiden veranderingen voor deze gemeenten percentueel gezien grote veranderingen kunnen zijn.
Gemeente | definitieve achterstandsscore | voorlopige achterstandsscore | verschil (%) | verschil |
---|---|---|---|---|
Ameland | 7,160 | 0,000 | -100 | -7,160 |
Waalre | 1,260 | 0,000 | -100 | -1,260 |
Vlieland | 18,915 | 11,265 | -40 | -7,650 |
Schiermonnikoog | 13,740 | 9,995 | -27 | -3,745 |
Simpelveld | 211,535 | 157,655 | -25 | -53,880 |
Westerwolde | 1 915,150 | 1 605,710 | -16 | -309,440 |
Hilvarenbeek | 219,050 | 186,970 | -15 | -32,080 |
Vaals | 413,605 | 352,220 | -15 | -61,385 |
Olst-Wijhe | 298,020 | 252,965 | -15 | -45,055 |
Staphorst | 630,490 | 543,510 | -14 | -86,980 |
Gemeente | definitieve achterstandsscore | voorlopige achterstandsscore | verschil (%) | verschil |
---|---|---|---|---|
Oegstgeest | 0,000 | 52,260 | * | 52,260 |
Vught | 14,835 | 136,535 | 820 | 121,700 |
Eemnes | 32,190 | 114,010 | 254 | 81,820 |
Heeze-Leende | 46,520 | 135,895 | 192 | 89,375 |
Nuenen, Gerwen en Nederwetten | 64,675 | 151,420 | 134 | 86,745 |
Heumen | 92,990 | 213,115 | 129 | 120,125 |
Midden-Delfland | 60,280 | 134,075 | 122 | 73,795 |
Houten | 258,250 | 499,930 | 94 | 241,680 |
Mook en Middelaar | 13,520 | 25,845 | 91 | 12,325 |
Ommen | 146,195 | 275,700 | 89 | 129,505 |
* Omdat de eerste score nul is, kan er geen percentage worden uitgerekend omdat een cijfer niet door nul gedeeld kan worden. |
6. Samenvatting en conclusie
Dit rapport beschrijft en analyseert ontwikkelingen in onderwijsscores en de onderliggende omgevingskenmerken van leerlingen over de jaren 2020 tot en met 2023, verschillen in voorlopige en definitieve achterstandsscores in 2020/2021, en verschillen in definitieve en voorlopige achterstandsscores van gemeenten tussen 2020/2021 en 2022/2023. De rapportage geeft een beeld van relevante ontwikkelingen op nationaal niveau.
De voornaamste bevinding is dat achterstandsscores van de meeste gemeenten tussen 2020/2021 en 2022/2023 iets meer fluctueren door de recente herijking van het gebruikte model en de verschuiving van het peilmoment van 1 oktober naar 1 februari. Deze fluctuaties zijn conform de aanpassingen in het model.
Naast de effecten van de herijking – andere coëfficiënten en schaalwaarden bij de berekening van de onderwijsscores – zijn de oorzaken van de schommelingen in achterstandsscores in drie groepen in te delen: veranderingen in onderwijsscores van leerlingen; veranderingen in de achtergrondkenmerken van de peuterpopulatie en de leerlingpopulatie in de gemeente, zoals een daling van het aantal asielkinderen; en veranderingen in het aantal peuters en leerlingen in een gemeente.
De verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores in 2021 zijn over het algemeen klein, hoewel er gemeenten zijn waarbij de verschillen groter zijn. We onderscheiden twee mogelijke oorzaken waardoor de definitieve achterstandsscores af kunnen wijken van de voorlopige scores. Allereerst kunnen scholen fuseren in de tijd tussen de productie van voorlopige en definitieve scores. Ten tweede kan een wijziging van de gemeentegrens ervoor zorgen dat een peuter of school bij een andere gemeente wordt ingedeeld.
Wat betreft de ontwikkelingen in onderwijsscores zien we dat fluctuaties voor een aanzienlijk deel het gevolg zijn van het imputeren van onderwijsscores en opleidingsniveau van ouders. De onderwijsscores van leerlingen met een asielstatus worden altijd geïmputeerd. Omdat zij bij imputatie vanwege de gekozen methodologie automatisch aan achterstandsscores bijdragen, kan een verandering in het aantal leerlingen met asielstatus tot schommelingen in achterstandsscores leiden. Daarnaast zien we door de herijking meer afwijkingen in 2023 ten opzichte van 2021. Deze afwijkingen zijn wel in lijn met de verwachtingen.
Qua trendmatige ontwikkelingen laten de analyses zien dat de onderwijsscores tussen de jaren 2020 en 2023 redelijk stabiel zijn. Het opleidingsniveau van met name moeders stijgt iets en het aandeel ouders dat in de schuldsanering zit is gedaald. Verder is het aantal imputaties van onderwijsscores toegenomen doordat er meer kinderen zijn waarvan beide ouders onbekend zijn. Ook is het aandeel leerlingen met een asielstatus de afgelopen jaren toegenomen.