rfr · H00WRFR10d2 · 2013-06-11 00:00:00 — Hur kan ny kunskap komma till bättre användning i skolan Litteratursökningar genomfördes databaserna –maj månad 2012. Huvudsakliga söktermer som användes var implementation, dissemination och diffusion. Där så var möjligt användes söktermerna i trunkerad form och sökningen begränsades till översikter eller systematiska översikter. Sökning gjordes också i Web of Science (Science Citation Index, Social Sciences Citation Index och Art and Humanities Citation Index) för att identifiera arbeten som refererat till två av de referenser som bedömdes som centrala för rapporten (s.k. citation tracking): Fixsen DL, Naoom SF, Blase KA, (2005) Implementation research: A synthesis of the literature. , : , Mental Health In- stitute, . Showers B (2002) Student achievement through staff development. , , : . De träfflistor som genererades vid sökningarna granskades och de titlar som bedömdes som relevanta för frågeställningarna laddades ned eller beställdes i fulltext. Arbeten som vid genomläsning visade sig inte vara relevanta för rapportens frågor exkluderades. Förutom sökningarna har referenslistor i relevanta arbeten också granskats. Vid genomläsning har fokus varit att finna arbeten dels inom området kunskapsimplementering mer generellt, dels inom utbildning och skola specifikt. Arbetena har inte kvalitetsbedömts. Enkätmetod och resultat tabeller ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Populationen, det vill säga de objekt som man vill kunna dra slutsatser om, utgjordes av skolledare och lärare med tjänstgöring i /2012. För att kunna dra ett urval från populationen skapades en urvalsram som avgränsade, identifierade och möjliggjorde koppling till objekten i populationen. Urvalsramen i undersökningen skapades med hjälp av data från Registret över pedagogisk personal, version 2011/2012. Antalet personer i urvalsramen var 89 221. Urvalsramen stratifierades efter tjänstebefattning, kön och huvudman. Totalt bildades 8 strata. Från urvalsramen drogs ett stratifierat obundet slumpmässigt urval om 3 000 personer (se tabell 1 nedan). Ett stratifierat obundet slumpmässigt urval innebär att alla objekt inom ett stratum har samma sannolikhet att komma med i urvalet. Tabell 1 Population och urval fördelat efter stratum Siffra 1 = Tjänstebefattning Siffra 2 = Kön Siffra 3 = Huvudman ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Stratum 111 = skolledare, man, huvudman En snabbgranskning genomfördes av mätteknisk expertis vid SCB i syfte att minska risken för mätfel. Grundläggande för bra kvalitet i en undersökning är kvaliteten på de data som samlas in. För att säkerställa att frågorna skulle fungera så bra som möjligt har blanketten genomgått ett mättekniskt test. Blanketten bestod av 21 numrerade frågor. Två av dem hade delfrågor vilket genererade totalt 23 frågor. I leveransen ingick följande variabler från register: Kön, skolstorlek, huvudman, kommunkategori, behörig/ej behörig, grundexamen lärare, grundexamen övrig, forskarutbildning. Referensperiod för enkätfrågor, se bifogad frågeblankett. Med referensperiod menas vilken tidpunkt svaren avser, t.ex. , , . Undersökningen genomfördes med hjälp av postenkäter. skickades ett förbrev ut, som informerade om att enkätundersökningen var på gång och syftet med den. Det första utskicket av frågeblanketter skedde . Därefter skickades två påminnelser ut till dem som inte besvarat frågeblanketten. Ett tack- och påminnelsekort () skickades och en påminnelse med ny enkät skickades . Insamlingen av enkäterna avslutades . Tabell 2 Beskrivning av inflödet. I ett informationsbrev (missiv) som skickades ut tillsammans med frågeblanketten kunde uppgiftslämnarna läsa om undersökningens bakgrund, ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER syfte och att SCB genomförde undersökningen på uppdrag av . informerade också om att uppgifter hämtats från Registret över pedagogisk personal och att avidentifierade data skulle överlämnas till för fortsatt bearbetning. Brevet informerade även om personuppgiftslagen samt offentlighets- och sekretesslagen, och att det var frivilligt att medverka i undersökningen. För att SCB ska kunna lämna ut data från en enkätundersökning krävs informerat samtycke av uppgiftslämnarna. Det innebär att de genom att besvara blanketten och skicka in den godkänner att deras svar kompletteras med de bakgrundsvariabler, och behandlas på det sätt, som beskrivs i informationsbrevet. Enkätenheten vid SCB ansvarade för datainsamlingen. Svaren registrerades med hjälp av skanning. Kontroller har genomförts bland annat för att säkerställa så att endast värden förekommer i materialet. SCB kan inte garantera att den utvalda personen själv besvarat frågeblanketten. Någon kontroll av att rätt person har besvarat frågeblanketten har inte varit möjlig. Bortfallet i en undersökning består dels av objektsbortfall som innebär att frågeblanketten inte är besvarad alls, och dels av partiellt bortfall som innebär att vissa frågor i blanketten inte är besvarade. Om bortfallet skiljer sig från de svarande med avseende på undersökningsvariablerna, så kan skattningarna som grundar sig på enbart de svarande vara skeva. För att reducera bortfallsskevheten har vikter beräknats med hjälp av kalibrering. Objektsbortfall kan bland annat bero på att uppgiftslämnaren inte är villig att delta i undersökningen, inte går att nå eller är förhindrad att medverka. Ob- jektsbortfallet i denna undersökning redovisas i tabell 3 nedan. Tabell 3 Beskrivning av objektsbortfall Med Ej avhörda menas att ingen uppgift om varför frågeblanketten inte är besvarad har lämnats. Med Avböjd medverkan menas att SCB meddelats att uppgiftslämnaren inte vill medverka i undersökningen. Förhindrad medverkan innebär fysiskt eller psykiskt hinder att medverka. Partiellt bortfall kan bero på att en fråga är svår att förstå, är känslig, att uppgiftslämnaren glömmer att besvara frågan eller att instruktionerna vid ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER För de flesta frågorna är det partiella bortfallet mind- Frågorna 13 och 18 har det högsta partiella bortfallet, mel- För varje svarande person (kallas objekt i fortsättningen) har en vikt beräknats. Syftet med detta är att kunna redovisa resultat för hela populationen och inte bara för de svarande. Vikten kallas därför även för uppräkningstal. Vikterna har beräknats utifrån urvalsdesignen samt antaganden om objektsbortfall och täckningsfel. Beräkningen gjordes med hjälp av ett av SCB egenutvecklat SAS-makro (ETOS). Vikterna i denna undersökning kan beskrivas med formeln: wk = dk . Där wk = vikt/uppräkningstal för objekt k dk = designvikt vk = kalibreringsvikt baserad på hjälpinformation Designvikten är den del av vikten som beror på urvalsdesignen. Vid bortfall kan det vara så att vissa grupper av urvalet svarar i större utsträckning än övriga, till exempel är det vanligt att kvinnor svarar i högre grad än män. Om de grupper som svarat i högre grad har en annan fördelning på undersökningsvariablerna än övriga grupper kan detta ha en snedvridande effekt på resultatet. För att kompensera för detta har kalibreringsvikter använts (se bilaga för mer detaljer). Hänsyn har tagits till känd övertäckning vilket innebär att summan av de kalibrerade vikterna inte stämmer helt med antal objekt i urvalsramen. För en mer utförligare beskrivning av kalibreringsestimatorn se och (2001): Estimation in the Presence of Nonresponse and Frame Imperfections, Statistics . Vikterna/uppräkningstalen multipliceras med objektens variabelvärden för att skapa statistikvärden gällande för populationen. Om vikterna inte används så kan resultaten bli helt missvisande. Vikterna kompenserar för objektsbortfallet men inte för det partiella bortfallet. För beräkning av skattningen av totaler används följande formel: = r wk yk där wk = vikt/uppräkningstal för objekt k yk = variabelvärde för objekt k summering sker av de svarande (r) Och för beräkning av skattningen av medelvärden används följande formel: där wk = vikt/uppräkningstal för objekt k ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER yk = variabelvärde för objekt k Summering sker av de svarande (r). Täckningsfel, under- och övertäckning, innebär att urvalsram och population inte helt stämmer överens. Undertäckning innebär att vissa objekt som ingår i populationen saknas i urvalsramen. Övertäckning innebär att objekt som inte ingår i populationen ändå finns i urvalsramen. Ett sätt att minska täckningsfelen är att ha bra och uppdaterade register. Registret över pedagogisk personal bedöms vara av god kvalitet. 97 av de utvalda personerna har under undersökningens gång förts till övertäckning. Det främsta skälet är att personerna uppgett att de inte tjänstgjort som skolledare eller lärare i (en kontrollfråga om detta fanns med i frågeblanketten). Eftersom uppgifterna till registret /2012 samlats in är dock detta inte ett tecken på kvalitetsbrist. Även pensionärer och personer som emigrerat har avförts till övertäckning. Denna kvalitetskomponent avser fel som uppkommer på grund av att endast ett urval av populationen undersöks. Urvalsfel är således den avvikelse mellan ett skattat värde och det faktiska värdet som beror på att man inte undersöker alla objekt i populationen. Urvalsfelets storlek minskar med en ökad urvalsstorlek. Ett fel som kan uppstå vid mätning är att lämnade uppgifter skiljer sig från faktiska uppgifter. Felet kallas mätfel och kan uppkomma då uppgiftslämnaren inte minns de faktiska uppgifterna, missförstår frågan eller medvetet svarar felaktigt. Vid den och maskinella bearbetningen av datamaterialet kan bearbetningsfel uppstå. Exempel på bearbetningsfel är registreringsfel och kodningsfel. Dessa fel kan förhindras och upptäckas i de kontroller som genomförs vid dataregistreringen. I den här undersökningen bedöms registreringsfelet vara litet eftersom frågeblanketten endast hade fasta svarsalternativ. Bortfallsfel inträffar om objekten i bortfallet och de svarande skiljer sig åt avseende frågorna/variablerna i undersökningen. En beskrivning av bortfallet finns i den bortfallsanalys som gjorts i samband med valet av hjälpinformation till kalibreringen (se bilaga). 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Beskrivning av tabeller och diagram Tabellerna har räknats upp till populationsnivå, vilket innebär att resultatet avser hela populationen och inte endast de svarande. Antalsuppgifterna är således skattningar av antal personer i populationen med den aktuella egenskapen. Att antalet individer är olika för olika frågor beror på hoppinstruktioner då olika delpopulationer avses. För de följdfrågor som föregås av hoppinstruktioner har selekteringar genomförts vid tabellframställandet. Det betyder till exempel att för fråga 11 har endast de som svarat något av Ja-alternativen i fråga 10 ingått i tabellframställningen. I andelstabellerna är värdena avrundade till närmaste heltal och värden under 0,5 är därmed avrundade till noll. Tabellerna har sekretessgranskats så att inga uppgifter för enskilda objekt röjs. Mycket osäkra skattningar, där konfidensintervallet är större än andelsskattningen, har också prickats. I fråga 2, 5, 7, 10, 11, 12, 15, 19 och 20 fick de svarande ange fler än ett svarsalternativ. Därför summerar inte statistiken till i tabellerna. De tabeller som presenteras i denna rapport har tagits fram enligt de formler som presenteras i avsnitt Viktberäkning och estimation med hjälp av SPSS/SAS och variansprogrammet ETOS. ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER I en urvalsundersökning är alltid skattningarna behäftade med urvalsfel beroende på att endast en delmängd (urval) av populationen studeras. Ett annat fel uppkommer om vi inte lyckas få svar från alla personer (bortfall) och om de avviker från de svarande med avseende på undersökningsvariablerna. Detta fel kallas för bortfallsfel. För att underlätta användningen av statistiken är det värdefullt om storleken på felen kan uppskattas. Av nämnda feltyper är det endast storleken på urvalsfelet som kan skattas med hjälp av urvalsinformation. Kunskap om bortfallsfelet kan i regel bara fås på ett indirekt och approximativt sätt genom att utnyttja registervariabler. Både urvalsfel och bortfallsfel kan reduceras genom att använda ett effektivt uppräkningsförfarande. I följande avsnitt redovisas hur det görs i denna undersökning. De parametrar som skattas i denna undersökning är totaler och kvoter, till exempel antal och andel med viss egenskap. Ett exempel är lärare som använt kunskap från ny forskning i sitt arbete. Viss hjälpinformation utnyttjas vanligtvis även före estimationen, till exempel för bildande av stratifierade urvalsdesigner. I denna undersökning används stratifieringsvariablerna tjänstebefattning, kön och huvudman. Det kan dock finnas ytterligare hjälpinformation som är effektiv i estimationen. Det centrala arbetet för att få god kvalitet på skattningarna, då kalibre- rings-estimatorn används, är inriktat på att använda stark hjälpinformation. I följande avsnitt beskrivs detta arbete för denna undersökning. Vid val av hjälpvariabler är det tre kriterier som ska beaktas (se och 2001): Det första kriteriet är att variabeln samvarierar väl med svarsbenägenheten (-sannolikheten). Det är det viktigaste kriteriet eftersom det leder till en minskning av bortfallsskevheten för alla skattningar. Det andra kriteriet är att variabeln samvarierar väl med (viktiga) målvariabler. Om så är fallet minskar bortfallsbiasen för de skattningar som byggs upp av dessa målvariabler. Även variansen minskar för dessa skattningar. Det tredje kriteriet är att variabeln avgränsar (viktiga) redovisningsgrupper. Det leder framförallt till minskad i skattningar för dessa redovisningsgrupper. ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Tänkbara hjälpvariabler, det vill säga variabler som tros uppfylla de ovan uppsatta kriterierna, hämtades i denna undersökning från Registret över pedagogisk personal och Registret över totalbefolkningen (RTB). En genomgång av variablerna i dessa två register resulterade i att tio variabler valdes ut. Erfarenheten från tidigare studier visar att svarsfrekvensen brukar skilja sig åt mellan män och kvinnor. Dessutom brukar äldre svara i högre utsträckning än yngre. De sammanslagningar av kategorier som gjorts baseras på kunskaper från tidigare kalibreringar. Dessutom har hänsyn tagits till hur de redovisningsgrupper som sedan ska användas är avgränsade. Hjälpvariablerna är definierade enligt tabell 1. Tabell 1 Tänkbara hjälpvariabler Variabel (benämning) Kategorier (koder) 1 = – 35 år = 36 – 45 år = 46 – 55 år = 56 – 65 år 1 = Gift eller registrerat partnerskap 1 = Född i = Född i övrigt land 1 = Boende i storstäder och förortskommuner till stor- = Boende i större städer och förortskommuner till = Boende i övriga kommuner 1 = 1 – 1 = 1 – 200 = 201 – 400 = Fristående/Enskild I följande avsnitt analyserar vi variablerna i tabell 1 för att slutligen bestämma en hjälpvektor. ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Kriterium 1: Variabeln samvarierar med svarsbenägenheten För att se huruvida hjälpvariablerna uppfyller det första kriteriet, studeras sambandet mellan den dikotoma variabeln svarande/bortfall och hjälpvariablerna. Det görs genom att beräkna skattad andel svarande i olika grupper, bestämda av respektive hjälpvariabel. Vid skattningen används designvikten (vid stratifierat OSU: Nh/nh). Vid stora skillnader mellan svarsandelarna utgör variabeln en stark kandidat till hjälpvariabel. Tabell 2 Skattad procentuell andel svarande fördelad på kön Svarsandel (%) Tabell 3 Skattad procentuell andel svarande fördelad på ålder 36 – 45 år 46 – 55 år 56 – 65 år Svarsandel (%) Tabell 4 Skattad procentuell andel svarande fördelad på civilstånd Svarsandel (%) Tabell 5 Skattad procentuell andel svarande fördelad på födelseland Född i övrigt land Svarsandel (%) Tabell 6 Skattad procentuell andel svarande fördelad på boende Boende i större städer Tabell 7 Skattad procentuell andel svarande fördelad på befattning Svarsandel (%) 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Tabell 8 Skattad procentuell andel svarande fördelad på tjänsteomfattning Svarsandel (%) Tabell 9 Skattad procentuell andel svarande fördelad på anställningsslag Svarsandel (%) Tabell 10 Skattad procentuell andel svarande fördelad på skolstorlek Svarsandel (%) Tabell 11 Skattad procentuell andel svarande fördelad på huvudman Svarsandel (%) Tabellerna 2–11 visar att de starka hjälpvariablerna (beträffande kriterium 1) framförallt är kön, ålder, civilstånd, födelseland, befattning, anställningsslag och huvudman. Svarsbenägenheten varierar en hel del mellan olika åldersgrupper, där det är störst skillnad mellan dem som är (52,) mot dem som är (74,). Födelseland och huvudman har också stor påverkan på svarsbenägenheten. Kön, civilstånd, befattning och anställningsslag har betydelse för svarsbenägenheten, dock inte i samma omfattning. Skillnaden mellan boende i storstad eller större städer och övriga landet är däremot liten. Detsamma gäller för skillnaderna mellan skolstorlek och tjänsteomfattning. Innan någon variabel utesluts undersöks i vilken mån det andra kriteriet uppfylls för de tänkbara hjälpvariablerna. Kriterium 2: Variabeln samvarierar med (viktiga) målvariabler Eftersom undersökningen innehåller målvariabler av skiftande karaktär är detta kriterium av underordnad betydelse vid analysen av hjälpinformationen. Kriterium 3: Variabeln avgränsar (viktiga) redovisningsgrupper Om hjälpvariabeln avgränsar viktiga redovisningsgrupper kan kvaliteten bli bättre i dessa grupper. Framförallt blir skattningarna säkrare om hjälpvariabeln väl avgränsar redovisningsgruppen. Kalibreringsestimatorn ger konsistenta skattningar i den meningen att estimatorn ger exakta skattningar för utnyttjade registertotaler. Det är därför viktigt att vid val av hjälpvariabler fundera på vilka skattningar man vill få konsistenta. ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Variablerna befattning, kön, huvudman, region och skolstorlek avgränsar redovisningsgrupper och bör därför vara med i hjälpvektorn. Slutligt val av hjälpvektor De variabler som enligt ovanstående analys bör ingå i hjälpvektorn är kön, ålder, civilstånd, födelseland, region, befattning, anställningsslag och huvudman. Vissa av variablerna med hänvisning till kriterium 1 och andra med hänvisning till kriterium 3. Eftersom befattning, kön och huvudman används vid urvalsdragningen för att definiera strata, så används variabeln stratum i hjälpvektorn. Skolstorlek bör enligt kriterium 3 vara med i hjälpvektorn, men eftersom det inte finns fullständiga registeruppgifter för den variabeln har den plockats bort från hjälpvektorn. Efter en sammanvägning av analysen kring de tre kriterierna samt efter kontroll av vikternas fördelning används följande hjälpvektor: stratum + ålder + civilstånd + födelseland + anställningsslag + region Tabell 12 Totala antalet i populationen fördelat efter stratum, ålder, civilstånd, födelseland, anställningsslag och region Teknisk beskrivning av urval och estimation Vi har en population U bestående av N personer. De parametrar vi är intres- vanligtvis funktioner av två totaler Y = U yk och Z = U zk , där yk är värdet på variabel y för person k och zk värdet på en annan variabel för samma person. Vanligtvis är y (och även z) en dikotom variabel, d.v.s. 1 om person k har studerade egenskap Vanligtvis är vi också intresserade av parametrar för redovisningsgrup- Låt oss benämna dessa U1 ,...,U d ,...,U D , där U = len för redovisningsgrupp d kan skrivas Yd = U ydk 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Zd bildas på likartat sätt. En generell parameter för redovisningsgrupp d (d kan också avse hela popu- lationen) kan skrivas d , där C är en . Den vanligaste parametern är en procentuell andel, som erhålles när C = 100 och zk = 1 för alla k, och y är definierad enligt (4.1). Nd vara antalet personer i redovisningsgrupp d, kan parametern skri- = 100 U ydk Vi drar ett obundet slumpmässigt urval sh av storleken nh från stratum h ( h = 1,..., H ), men på grund av övertäckning och bortfall har vi endast svarsmängden rh av storleken mh att utföra beräkningarna på. Storleken på stratum h ger vi beteckningen Nh . Den konventionella estimatorn (för Yd ), har följande form: I estimator (4.4) används ingen ytterligare hjälpinformation än stratifieringsinformationen. I syfte att erhålla en estimator med mindre urvalsfel och bortfallsskevhet än estimator (4.4) utnyttjar vi hjälpinformation också i estimationen. Vi bildar en hjälpvektor xk , som anger till vilka kategorier av stratum + ålder + civilstånd + födelseland + anställningsslag + region som person k hör. över pedagogisk personal och Registret över totalbefolkningen framställer vi hjälptotalerna Ud x k . Vi utnyttjar denna hjälpinformation i en kalibreringsestimator. Kalibreringsestimatorn för totalen Yd har följande utseende: d k vk ydk ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER vk = 1+ (U xk r dk xk ) (r dk xk x k ) Vid skattning av en parameter av typen d total med hjälp av kalibreringsvikterna d k vk . = U xk , vilket innebär att om vikterna läggs på variabler som ingår i hjälpvektorn summeras dessa upp till de hjälptotaler vi hämtat från registren. (2001). Estimation in the Presence of Nonresponce and Frame Imperfection. ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 1: Har du tjänstgjort som lärare eller skolledare i 401 eller fler elever Större städer med förorts- ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 2: Vilka nivåer har du i huvudsak undervisat på eller varit skolledare för ? 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 3: Har du tjänstgjort på fler än en skola ? 401 eller fler elever Större städer med förortskommuner Fråga 4: Har du tagit ut någon examen eller 2012? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER 401 eller fler elever Större städer med förortskommuner Fråga 5: Har du genomgått någon vidareutbildning eller kompetensutveckling med anknytning till ditt yrke? 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 6: Känner du behov av kunskap från ny forskning för att kunna utveckla din undervisning eller din skolas verksamhet? 401 eller fler elever Större städer med förortskommu- Fråga 7: Vilken typ av kunskap skulle kunna vara till nytta för dig? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER 401 eller fler elever Fråga 8: Ingår det i dina arbetsuppgifter att inhämta kunskap från ny 401 eller fler elever Större städer med förortskommu- 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 9: Finns det en plan på din skola för att inhämta kunskap från ny forskning? 401 eller fler elever Större städer med förortskommuner Fråga 10: Tar du del av ny forskning som kan vara till nytta i ditt arbete? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER 401 eller fler elever ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 11: Från vilka kommer informationen? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER 2012/13:RFR10 Fråga 12: Får du stöd från närmaste ledning eller från kolleger för att inhämta kunskap från ny forskning? 401 eller fler elever Större städer med för- Fråga 13a: Har din grundutbildning gett dig bra eller dåliga förutsättningar för att inhämta kunskap från ny forskning? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 13b: Har din kompetensutveckling gett dig bra eller dåliga förut- sättningar för att inhämta kunskap från ny forskning? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 14: Använder du kunskap från ny forskning i ditt arbete? 401 eller fler elever Större städer med förortskommuner ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER Fråga 15: Vilken typ av kunskap använder du? Fråga 16: Får du tillräckligt med tid för att införa kunskap från ny forskning i ditt arbete? ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER 401 eller fler elever Större städer med förortskommuner Fråga 17: Får du stöd från ledningen i form av uppmuntran för att införa kunskap från ny forskning i ditt arbete? 401 eller fler elever 2012/13:RFR10 ENKÄTMETOD OCH RESULTAT TABELLER