Om statistiken

Resultaten som ingår i Öppna jämförelser – Grundskola presenteras i Kolada utgår från perspektiven hemkommun, kommunala skolor och fristående skolor. I Kolada redovisas statistiken efter kalenderår. Det gör att resultatnyckeltalen för läsåret 2018/19 visas som värde för 2019. Diagrammen som visas i rapporten beskriver utvecklingen från 2011 fram till 2019. Anledningen till att vi har valt 2011 som basår är införandet av nya behörighetskrav till gymnasieskolan och ny läroplan för grundskolan (Lgr 11).

SKR:s webb finns mer information om hur du kan använda funktionerna i Kolada. Tidigare förändringar i statistiken över slutbetyg för årskurs 9 får konsekvenser för statistikens jämförbarhet över tid. Jämförelser mellan år bör därför göras med försiktighet.

Resultat för hemkommun

Resultat för elever i kommunala skolor i kommunen

Resultat för elever i fristående skolor i kommunen

Syftet med Öppna jämförelser är att ge huvudmän och skolor underlag som stimulerar lokalt utvecklingsarbete. Alla kommuner kan förbättra sina resultat, även om startpunkten för utveckling kan skilja sig åt.

Skillnader i elevsammansättning påverkar resultaten

Skillnader mellan kommuner när det gäller elevernas skolresultat kan ha flera orsaker som god ledning, bra lärare och trygg studiemiljö. Andra orsaker, till exempel antalet år eleven gått i svensk skola och föräldrarnas utbildningsnivå samt inkomst är svårare för skolan att påverka. Elevsammansättningen skiljer sig åt mellan kommuner och mellan skolor, vilket innebär att förutsättningarna kan vara olika.

Små elevantal ger osäkra uppgifter

Viktigt att notera är att de kommunvisa resultaten i flera fall baseras på ett mycket litet antal elever. Detta gör att uppgifterna är statistiskt osäkra och att variationerna i resultat mellan åren kan bli väldigt stora, eftersom en enskild elevs studieresultat kan ha stor påverkan på uppgifterna. Uppgifter som omfattar färre än fem elever redovisas inte av sekretesskäl. För de modellberäknade värdena redovisas inte uppgifter som baseras på färre än 30 elever eftersom skattningarna bedöms bli för osäkra.

Resultaten visar genomsnitt

Statistiken Öppna jämförelser – Grundskola visar genomsnittliga värden. Inom en kommun kan resultaten variera såväl mellan som inom skolor. För ökad förståelse av resultaten är det därför användbart att bryta ner statistiken till skolenhetsnivå. I Kolada finns uppgifter på kommun- och skolenhetsnivå.

Modellberäknade värden

SKR vill möjliggöra mer rättvisande jämförelser mellan kommuner som sinsemellan kan ha mycket olika förutsättningar. Därför kompletterar vi nyckeltal om faktiska resultat med modellberäknade värden, där skillnaden mellan de två värdena visar hur grundskoleverksamheten i kommunen presterar i relation till sin elevsammansättning.

Vi vet också att elevers skolprestationer påverkas av socioekonomiska faktorer som migrationsbakgrund och föräldrars utbildningsnivå. Vi vet också att elever i högre grad än tidigare går i skolor tillsammans med elever med likartade socioekonomiska förutsättningar även om det finns fler förklaringar än så.

Boendesegregation och mekanismer förknippade med skolvalet är två av de bakomliggande orsakerna till denna förändring. Skolan har också ett kompensatoriskt uppdrag vilket innebär att uppväga skillnader i förutsättningar relaterade till elevers bakgrund. Huvudmännen har således skyldighet att ta hänsyn till barn och elevers olika behov och ska sträva mot att uppväga skillnader i förutsättningar att tillgodogöra sig utbildningen.

Hur går det till?

Statistiska centralbyrån tar på SKR:s uppdrag fram en modell som beskriver sambandet mellan socioekonomiska faktorer och elevers resultat på riksnivå. Vi har valt ut tre centrala mått för elevers resultat i årskurs 9.

  • Elever som är behöriga till yrkesprogram, andel (procent)
  • Elever som uppnått kunskapskraven i alla ämnen, andel (procent)
  • Genomsnittligt meritvärde (17 ämnen)

Det är alltså enbart dessa tre nyckeltal som beskrivs med både faktiska och modellberäknade värden. De modellberäknade värdena tas fram dels för samtliga elever i skolor belägna i kommunen, lägeskommun (det vill säga för både kommunala och fristående skolor), dels för enbart kommunala skolors elever. Modellen bygger på data från Sveriges alla grundskolor med årskurs 9 och utgår från elevsammansättningen på varje enskild skola. På så vis tar modellen hänsyn till att det finns stora variationer mellan skolenheter och att elevsammansättningen i en enskild skola kan påverka resultaten.

Figur 1. Vad påverkar elevernas resultat?

Figur 1. Vad påverkar elevernas resultat?Förstora bilden

Källa: Sveriges Kommuner och Regioner

De förklarande variabler som ingår i modellen har på gruppnivå en signifikant påverkan på skolresultaten, dessa visas i den översta rutan i figur 1 ovan: elevernas kön, föräldrarnas utbildningsnivå, andelen nyinvandrade elever, elever med okänd bakgrund och ekonomiskt bistånd. Med nyinvandrad elev avses i modellen den som invandrat till Sverige tidigast fyra år före mättillfället och som inte tidigare bott i Sverige eller gått i svensk skola. Kategorin elever med okänd bakgrund utgörs till största del av nyanlända elever som ännu inte blivit folkbokförda och fått svenskt personnummer, men även ett mindre antal elever med skyddade personuppgifter ingår också.

Faktorerna i figurens nedersta vita ruta ingår inte i den statistiska modellen, utan är exempel på andra orsaker till att elever i olika kommuner presterar olika. Det kan också finnas skillnader på individnivå i elevers förutsättningar att lära som inte primärt har med deras socioekonomiska bakgrund att göra.

Hur kan resultaten tolkas?

Utifrån den statistiska modellen beräknar vi för varje kommun ett värde som beskriver vilka resultat kommunen förväntas ha givet elevsammansättningen. Förenklat kan det uttryckas som att det modellberäknade värdet gör det möjligt att jämföra skolresultaten i sin egen kommun med resten av Sveriges kommuner om de skulle haft liknande förutsättningar. Jämförelsen gör vi genom att granska hur mycket en kommuns faktiska värde avviker från det modellberäknade värdet.

Modellen för meritvärde förklarar i dagsläget 60 procent av variationen i skolresultat mellan kommunerna. Vidare förklarar modellen för andelen behöriga till gymnasieskolan samt andel godkända i alla ämnen närmare 65 procent av variationen i skolresultat mellan kommunerna.

Sammanfattningsvis innebär detta att omkring 35 till 40 procent av skill­naderna i resultat påverkas av andra faktorer än de som ingår i modellen, exempelvis den undervisning eleverna får.

Genom att studera avvikelsen mellan faktiska och förväntade, modellberäknade, värden kan vi beskriva om eleverna i kommunen presterat bättre eller sämre än förväntat baserat på ett riksgenomsnitt. Om en kommun har värde 0 i avvikelse innebär det att resultaten är lika som alla andra kommuner med samma förutsättningar. Om avvikelsen är positiv eller negativ betyder det istället att kommunen har ett bättre respektive sämre resultat jämfört med andra kommuner. Detta kan ses som en indikator på om kommunen relativt sett klarat sitt kompensatoriska uppdrag.

Vår förhoppning är att nyckeltal som tar hänsyn till kommuners skilda förutsättningar ökar motivationen för skolor och kommuner att kontinuerligt arbeta för att förbättra verksamheten. För den enskilda eleven och den enskilda skolan spelar de modellberäknade värdena däremot en begränsad roll. Syftet med modellberäknade värden är inte att förutse en enskild elevs eller skolas prestationer – det låter sig inte göras – utan att kontrollera för ett antal faktorer som stör rättvisande jämförelser.

Förändringar i statistiken

Två tidigare förändringar i statistiken påverkar jämförbarheten över tid. Dels har vi från 2017 fört in andelen elever med okänd bakgrund som förklarande variabel i de modellberäknade värdena. Dels har Skolverket tidigare valt att exkludera elever med okänd bakgrund i resultatstatistiken för årskurs 9 läsåret 2015/16. Dessa tidigare förändringar i redovisningen, som nämnts ovan, av slutbetyg i årskurs 9 får konsekvenser för statistikens jämförbarhet över tid vad gäller såväl faktiska resultat, avvikelser från modellberäknade värden samt det sammanvägda resultatet. Jämförelser mellan år bör därför göras med försiktighet. Även förändringar i exempelvis betygssystem påverkar naturligtvis jämförbarheten mellan år.