Tabelle 1: Mittelwerte und Standardabweichungen des Gesamtergebnisses der Mathematiktests von schulleistungsschwachen und nicht-schulleistungsschwachen Schülern unter verschiedenen schulorganisatorischen Bedingungen zu den Zeitpunkten t 1 und t 2

Zunächst wurde eine vierfache Varianz­analyse mit ungleichen Zellenbesetzun­gen durchgeführt. Aus Tabelle 1 werden

AV: Mathematik= t2 neben den Mittelwerten und Standard­X Ss n abweichungen insbesondere die unglei­4° Klasse 34.1 16.6 38 chen Stichprobengrößen in den einzel­HS 5. Klasse 38.3 19.2 49 nen Zellen ersichtlich. Tabelle 2 zeigt, daß neben den Signifikanzen der Fakto­RG- 4 Klasse 62:2 12:9 40 ren Klassenstufe, Schulleistungsschwä­SLS 5. Klasse 66.5 13.9 31» StUNg che, Schulform und Meßzeitpunkt auch RG+ 4 Klasse 59.5 13.3 26 die für die Bestätigung der Hypothese er­5. Klasse 64.8 18.3 13 z Sn: z i forderliche signifikante Wechselwirkung von ‚Schulform‘ x„Meßzeitpunkt“ 4. Klasse 28.6 10.7 14 47.4 19.1 14 N% oe HS 5. Klasse 445 11.1 7 60.9 17.4 7(CxD) vorliegt(F=18.43, p<.001). In Abbildung 1 wird der geringere Anstieg RG-* mem 9 tr dag en Er das der Leistungen von schulleistungsschwa­NSLS.. K e Y chen Schülern in Sonderklassen(HS) ge­RG+ 4 Klasse 48.7 14.4 210 77.2 13.4 210 genüber solchen in Regelklassen(RG+, 5. Klasse 69.0 14.5 147 87.6 9.5 147 RG-) graphisch sichtbar. Abkürzungen: AV Abhängige Variable Bei den Varianzanalysen stellte unter SLS Schulleistungsschwacher Schüler anderem die teils extrem ungleiche Zel­NSLS Nicht-schulleistungsschwacher Schüler; z ­HS Hilfsschule(Sonderschule für Lernbehinderte) lenbesetzung en Problem dar, Wir Ver RG- Regelklasse ohne Heilpädagogische Schülerhilfe suchten dies mit einer zweiten Varianz­RG+ Regelklasse mit Heilpädagogischer Schülerhilfe analyse mit gleicher Zellenbesetzung zu t1 Messzeitpunkt 1 lösen. Diese wurde durch eine Zufalls­t2 Messzeitpunkt 2

tert. Diese wurden mit dem Untertest Grundoperationen und dem Untertest Textrechnen erhoben. Die Konstruk­tion erfolgte nach klassischen Testkri­terien. Die beiden Untertests wurden zusätzlich nach dem probabilistischen Modell von Rasch analysiert. Es konnte eine hohe Modellgültigkeit angenommen

werden. Aufgrund der bereits erwähn­ten Ergebnisse der Faktorenanalyse konnten wir ohne weiteres die Ergeb­nisse der beiden Untertests zu einer mathematischen Gesamtleistung zusam­menfassen; die Auswertungen erfolgten jedoch auch mit den Daten der einzel­nen Untertests.

Tabelle 2: Ergebnisse der Varianzanalyse mit den Daten der Mathema­tiktests der ganzen Stichprobe

A Klassenstufe(4./5.)

78.68

auswahl- der einzelnen Zellenstichpro­ben erreicht. Wenn die Ergebnisse dieser zweiten Varianzanalyse mit gleicher Zel­lenbesetzung, jedoch stark reduziertem N, den Ergebnissen der Varianzanalyse mit ungleicher Zellenbesetzung entspre­chen, besteht nur noch wenig Grund, den Ergebnissen wegen ungleicher Zellenbe­setzung nicht zu trauen. Tatsächlich er­brachte dieser Auswertungsmodus wie­der die gleichen Signifikanzen, insbe­sondere auch die signifikante Wechsel­wirkung von„Schulform“ x„Meßzeit­punkt“(F=7.38, p<.001). Auf eine Wiedergabe weiterer Tabellen wird aus Platzgründen verzichtet. In Abbildung 2 wird jedoch die Wiederholung des Ergeb­

B Schulleistungsschwäche(SLS/NSLS) 277.53 ‚000. ichend.deutlich

C Schulform(HS/RG-/RG+) 108.57„000 SS6S AUSTEICNENC-NEUFIGT,

D Messzeitpunkt(t1/t2) 1240.53 ‚000 Bei der Beantwortung der Frage nach der Entwicklung der Schulleistungen

AXxB 8.68 ‚003 f

AxXC‘26 nn ergab sich außerdem das Problem des

AxD 28.82„000 möglichen Einflusses unterschiedlicher

DE Da O0 IQs, unterschiedlicher Sozialschichtzu­

en D 18.43"000 gehörigkeit und unterschiedlicher Aus­gangsleistungen zum Meßzeitpunkt t 1

AxBxC 847 auf die Ergebnisse. Eine Kontrolle die­

AxBxD ‚370 5 AN x.

AxCxD"018 ser Variablen mit Hilfe einer Kovarianz­

BxCxD ‚006 analyse schien uns wegen der unklaren

AxXxBxCxD

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Voraussetzungen zu problematisch. Eine methodisch saubere Lösung des Pro­

HEILPÄDAGOGISCHE FORSCHUNG Band XVII, Heft 1, 1991