sou · H7B340 · 2019-08-30 00:00:00 — Vi rangordnar skolor efter deras uppmätta kvalitet, baserat på nationella provresultat i gymnasiets årskurs 1, och eleverna efter predicerat meritvärde i årskurs 9. För varje scena- rio visas i tabellen andelen förklarad variation i elevresultat med nuvarande skillnader i skolkvalitet mellan skolor och andel förklarad variation i elevresultat när vi antagit att alla skolor håller samma kvalitet.24 Kolumnerna 1, 3, 4 och 6 visar hur stor mellanskolvaria- tionen skulle vara under olika typer av elevsortering; dagens nivå, perfekt positiv sortering, perfekt negativ sortering och slumpvis sortering av elever till olika skolor. Kolumnerna 2, 5 och 7 visar skolans förklaringsgrad för elevresultat givet olika elevsortering när viantar att det inte finns några kvalitetsskillnader mellan skolor och alla skolor därmed har samma mervärde. Kolumn ett visar att skolan förklarar av den totala variationen i elevresultat, vilket motsvarar nivån i figur 6.5. Kolumn två visar att av resultatvariationen skulle för- av skola även i avsaknad av kvalitetsskillnader mellan skolor, vilket visar omfattningen av nuvarande elevsortering. Kolumn 3 och 4 visar skolans förklaringsgrad vid perfekt positiv respektive perfekt negativ sortering av elever till skola medan kolumn (5) visar skolans förklaringsgrad vid perfekt sortering, men när vi antar att det inte finns några kvalitetsskillnader mellan skolor. Vid perfekt sortering skulle dagens kvalitetsskillnader innebära att skolans förklaringsgrad för elevresultaten vore . En helt kompensatorisk sortering av elever till skolor skulle i stället innebära att skolan för- klarar av variationen i resultat. 24När vi beskriver konsekvenserna av positiv, negativ och slumpvis elevsortering har vi från elevens skolresultat dragit ifrån den verkliga skolans mervärde och ersatt det med den tilldelade skolans mervärde. Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 ing, men utan kvalitetsskillnader skulle skolan förklara nästan en fjärdedel av skillnaderna i elevresultat. Det utgör därmed en övre gräns för hur mycket skolan kan förklara av elevresultaten, förutsatt att elever enbart sorterar till skolor på observerade egenskaper och att skillnaderna i skolkvalitet är oförändrad. I kolumn 6 och 7 i tabell 7.6, visas skolans förklaringsvärde för elevresultaten i avsaknad av systematisk elevsortering, det vill säga om elever gick i en slumpvist vald skola. Med dagens nivå på kvali- tetsskillnader skulle skolan då förklara av variat- ionen i elevresultat. Kolumn 7 visar att nivån på mellanskolvariation skulle vara även om det inte funnes några kvalitetsskill- nader och även om elever gick i slumpvis valda skolor.25 Skillnader i kvalitet kan alltså förklara av den totala varia- tionen i elevresultat, vilket ligger i linje med resultaten i avsnitt 6.1.2 och slutsatserna i och (2019). Utifrån denna analys kan vi ange ett spann mellan 5 och 37 pro- cent inom vilken skolans totala förklaringsgrad ligger givet dagens nivå på kvalitetsskillnader, beroende på graden av elevsortering. Dagens nivå på skolsegregation placerar oss i nedre hälften av detta spann, på , inte så långt ifrån den mellanskolvariation på som skulle råda vid kompensatorisk (perfekt nega- tiv) sortering, men cirka så hög som den mellanskol- variation som skulle råda vid slumpvis sortering. På motsvarande sätt kan vi konstatera att vi med dagens nivå på sortering skulle kunna reducera mellanskolvariationen från till om skillnader i skolkvalitet kunde elimineras. En slutsats av denna analys att kvalitetsskillnader svarar för ungefär en fjärdedel av mellanskolvariationen ((0,141-0,109)/0,141 = 0,23) och sortering för tre fjärdedelar (0,109/0,141 = 0,77). 25Det kan verka förvånande att förklaringsgraden inte är noll vid slumpvis fördelning av elever till skolor av samma kvalitet. i denna rapport har vi skattat mellanskolvariationen med hjälp av intraklasskorrelationer, vilka inte är känsliga för skolornas storlek. I det här avsnittet använder vi i stället en regressionsmodell med fixa effekter för varje skola. Med begränsad skolstorlek och variation i elevresultat som gör att ett fåtal elever har mycket höga eller låga resultat kan det då uppstå skillnader mellan skolor även vid slumpvis fördelning (Carrington och Troske, 1997). Om skolstorleken 10-dubblas och av eleverna i toppen respek- tive botten av resultatfördelningen plockas bort resulterar simuleringar i att skolans förklar- ingsvärde i stället blir . Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Not: All värden visar förklaringsgraden (R2) av en regression med elevresultat (= individkomponent + skol- komponent) som beroende variabel och de variabler som anges i respektive rad som oberoende variabler. I kolumn 2, 5 och 7 har skolkomponenten satts till noll. I kolumn 1 och 2 antas eleven gå i sin faktiska skola. I kolumn 3 (4 och 5) har eleven tilldelats en skola som motsvarar perfekt positiv (negativ) sortering av elevförutsättningar till skolkvalitet. I kolumn 6 och 7 har elever slumpats till skolor. Oavsett hur vi mäter skolkvalitet, kan vi konstatera att det finns kvalitetsskillnader mellan svenska skolor. Skolornas bidrag till elev- resultaten varierar så att skillnaden mellan skolor i toppen respektive botten av kvalitetsfördelningen uppgår till cirka 0,8–1 standard- avvikelser. Detta kan jämföras med skillnaden i resultat mellan skolor med bästa och sämsta resultat på de nationella proven som är nästan 2 standardavvikelser. Vi kan konstatera att det finns ett sam- band mellan elevers förutsättningar och bakgrund och skolans kvalitet samt att det finns skillnader i skolkvalitet mellan olika kom- muntyper. Det går inte att säkert avgöra vilket kvalitetsmått som är mest korrekt eftersom de resultatmått som används är behäftade med problem på olika sätt. Det är troligt att mervärdesmåtten som bortser från att skolornas elever har olika förkunskaper, överdriver kvalitetsskillnaderna mellan skolor. Det är också möjligt att måtten som baseras på resultat i årskurs 9 underskattar kvalitetsskillnader mellan skolor med olika förutsättningar på grund av tak- och golv- effekter i betygsättning och provresultat eller incitament att elever ska klara godkäntgränsen. Vi bedömer att mervärdesmåttet baserat på provresultat i kärnämnen i gymnasiets årskurs 1 är mest trovär- digt. Det tyder på att skillnaden i kvalitet mellan de bästa och sämsta skolorna motsvarar cirka 0,9 av en standardavvikelse. Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 skillnaden mellan de elever som har bäst och sämst förutsättningar är emellertid endast knappt 0,1 av en standardavvikelse. Även om det finns sortering av elever med goda förutsättningar såväl vad gäller familjebakgrund (predicerade betyg), som tidigare skolresultat till skolor med hög kvalitet är denna sortering tämligen begränsad. Denna sortering bidrar ändå till ungefär tre fjärdedelar av skolans totala förklaringsvärde, medan dagens nivå på kvalitetsskillnader kan förklara den sista fjärdedelen. 7.3Skolkvalitet och skillnader i skolresultat mellan elevgrupper I detta avsnitt undersöks hur skillnaderna i skolresultat mellan poj- kar och flickor och elever med olika förutsättningar respektive migrationsbakgrund ser ut på skolor med olika kvalitet. Vi är särskilt intresserade av hur skolkvalitet förhåller sig till de resultatskillnader viredovisade i avsnitt 6.3. Vi ställer oss frågan om skolor med högre mervärde bättre förmår kompensera för elevers svaga förutsätt- ningar. Autor m.fl. (2016) och Dobbie och Fryer (2011) har som nämnts visat att skolor av god kvalitet har mindre skillnader i resultat mellan pojkar och flickor samt mellan minoritetselever och vita i USA.26 Vi fokuserar på skillnaden i elevresultat på nationella prov i årskurs 9 för de som gick ut 2017. Vi undersöker skill- nader i resultat mellan olika elevgrupper – pojkar-flickor, studie- starka-studiesvaga, svenskfödda-invandrade – inom en viss skola och relaterar storleken på dessa skillnader till skolans kvalitet. För Som mått på skolornas mervärde använder vi det kvalitetsmått som är baserat på resultaten i gymnasiets årskurs 1 för föregående elevkullar (de som gick ut 2015 och 2016). Figur 7.9–figur 7.11 visar genomsnittsresultaten för flickor och pojkar på skolor med olika kvalitet i kärnämnen, matematik och svenska. Vi kan först konstatera att elever presterar bättre på skolor av hög kvalitet. Könsskillnaden till flickors fördel i skolresultat är också betydligt större i svenska än i matematik. Könsskillnaderna i kärnämnen och svenska återfinns över hela fördelningen, men i matematik är det lilla könsgap, som finns i botten av kvalitetsför- 26Sjögren (2017) gör en liknande analys, baserat på aggregerade data och SALSA-baserade kvalitetsmått. Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde delningen, stängt och till och med omvänt i toppen av kvalitetsför- delningen. Också i kärnämnen som helhet och i svenska är köns- gapet något mindre på skolor i toppen av kvalitetsfördelningen, jäm- fört med botten. Detta framgår tydligare av figur 7.12 som visar relationen mellan könsgapet i de olika ämnena och skolans kvalitet. I svenska minskar könsgapet från knappa 0,6 sd till 0,45 sd när man förflyttar sig från botten till toppen av kvalitetsfördelningen. Gapen minskar i samma utsträckning i kärnämnen som helhet och i mate- matik. Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde .2 .4 .6 .8 I nästa steg undersöker vi resultatgapen mellan elever med olika studieförutsättningar, mätt som elevernas förväntade betyg i åk 9. Vi delar in i eleverna i tre lika stora grupper, en med svaga studie- förutsättningar, en med medelstarka och en med starka studieför- utsättningar. Vi vet från figur 7.4 att elever med de starkaste förut- sättningarna i viss utsträckning är positivt sorterade till skolor och går på skolor med högre mervärde. I figur 7.13 jämför vi resultat- skillnaderna mellan starka och svaga elever. Vi kan konstatera att skillnaden på skolor med lågt mervärde är över en standardavvikelse i kärnämnen och strax under en standardavvikelse i ämnet svenska, men något mindre, men fortfarande stor, i matematik. I kärnämnen som helhet och i svenska minskar resultatskillnaden mellan starka och svaga elever över fördelningen av skolkvalitet, medan skillnaden växer i ämnet matematik. Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 .5 .6 .7 .8 .9 Vi undersöker också resultatgapet mellan elever med svensk bakgrund och elever med migrationsbakgrund. I figur 7.14 visas resultatgapet för elever som invandrat före skolstart. Avsnitt 6.3.3 visade att denna grupp under sin skolgång nästan kommer ikapp sina svenskfödda klasskamrater. I årskurs 9, som studeras här, finns en omvänd resultatskillnad i svenska i botten av skolfördelningen, en liten skillnad till de utrikesföddas nackdel i svenska och ett gap på omkring 0,15 sd i matematik. Gapen växer över kvalitetsfördel- ningen. I figur 7.15 visas i stället resultatgapet för elever som invandrat under högstadiet och alltså haft en på sig att lära sig svenska och komma in i den svenska skolan. Här är gapet som allra störst i kärnämnen som helhet, vilket tyder på att resultatgapet i engelska, som är det tredje kärnämnet, är särskilt stort för de nyanlända eleverna. Resultatgapen är stora även i de andra ämnena och växer dessutom över kvalitetsfördelningen. Detta växande gap beror på att de svenska eleverna resultat förbättras mer över fördelningen av skolor än de nyanländas. De nyanländas resultat är trots allt betydligt bättre på skolor med högst kvalitet, där Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde presterar de ungefär -0,6 under genomsnittseleven i kärnämnen, medan de på de sämsta skolorna presterar nästan -1 jämfört med genomsnittet.27 .2 .4 .6 .8 27 Dessa figurer visas ej av utrymmesskäl. Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 .2 .4 .6 .8 7.3.1Summering av resultatskillnader på skolor med olika kvalitet När vi undersöker resultatgap mellan grupper och skolor med olika kvalitet återfinner vi det mönster av konvergens för flickor och pojkar som visats i amerikanska studier. Skillnaden mellan de bästa och sämsta skolorna är dock långt i från så stort att gapet stängs på de bästa skolorna, undantaget ämnet matematik där gapet är mycket litet från början. Vi ser också en tendens till att skillnader i resultat mellan elever med starka och svaga förutsättningar är mindre i svenska, men större i matematik på högkvalitativa skolor, jämfört med skolor med lågt mervärde. Om vi gör en kausal tolkning av dessa resultat, vilket ju är vanskligt eftersom sorteringen till skolor av olika kvalitet inte på något sätt är slumpvis, skulle förbättrad skolkvalitet alltså i vissa avseenden utjämna resultatskillnader mellan elever med starka och svaga förutsättningar, åtminstone i svenska och engelska. Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde 7.4Vad förklarar skillnader i kvalitet mellan skolor? I detta avsnitt undersöker vi närmare hur våra utfallsbaserade mått på skolkvalitet samvarierar med olika insatsfaktorer, såsom tillgäng- liga lärar- och andra resurser, som vi beskrev i kapitel 4. Var skolan ligger och hur skolan styrs, dvs. huvudmannaskapet, har betydelse för tilldelning av resurser, men också för att sätta villkoren för hur en skola förvaltar sina resurser. Huvudmannaskap har därmed sannolikt också betydelse för skolans kvalitet. 7.4.1Resurser, huvudmannaskap och skolkvalitet Vi börjar med att studera hur variationen i skolans mervärde för- av vilken typ av kommun de ligger i samt hur insatsfaktorer, såsom lärartäthet, lärarkårens behörighet och erfarenhet, skolans lönesättning, personalomsättning och storlek samvarierar med skolans mervärde. I analysen undersöks även på vilket sätt typ av huvudmannaskap, dvs. om skolan är fristående eller , är av betydelse. Analysen genomförs genom att undersöka hur olika mått på skolans mervärde, för avgångselever som gått ut grund- skolan –2017 förklaras av kommuntyp respektive kom- mun (kommunfixa effekter), och insatsfaktorer uppmätta när dessa elever gick på skolan. Måtten på olika insatsfaktorer har standar- diserats på skolnivå (elevviktat) så att medelvärdet för samtliga elever är noll och standardavvikelsen 1. Det är viktigt att betona att vi inte har tillgång till slumpmässig (exogen) variation i de olika mått på resurser, eller insatsfaktorer, som används, och att de resultat som visas därmed är att betrakta som deskriptiva samband snarare än kausala effekter. För att undvika att resursmåtten är en direkt respons på skolans resultat väjer vi dock att mäta insatsfaktorer som föregår den för vilken vi beräknar mervärdesmåtten. Måtten på insatsfaktorer är ett genomsnitt för perioden –2015. Detta minskar, men eliminerar inte, problemet med omvänd kausalitet. Resultaten presenteras i tabell 7.7–tabell 7.9 för mervärdet för hög- stadiet baserat på betyg i årskurs 9, nationella prov i kärnämnen i årskurs 9 respektive nationella prov i kärnämnen i gymnasiets första kurser. I kolumn 1 kontrollerar vi bara för kommuntyp och i kolumn 2 enbart för kommunfixa effekter. Estimaten i kolumn 1 visar att Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 skolor på landsbygd och i övriga städer har betydligt lägre mervärde när det gäller framför allt meritvärdet i årskurs 9: än storstadsskolor. Skillnaden ligger i stället på cirka 7–för nationella provresultat i årskurs 9. När det gäller mervärdesmåtten baserade på gymnasieresultaten har skolor i övriga städer lägre mervärde och landsbygdsskolor när- mare lägre mervärde än storstadsskolor. Dessa siffror speglar bilden som framkom i figur 7.7 och figur 7.8. Skillnader i meritvärde är alltså större än skillnaderna i resultat på nationella prov i årskurs 9. Detta kan delvis spegla att konkurrenstrycket på betygen är starkare i storstadsområdena även om de gymnasiebaserade mer- värdena tyder på att måtten baserade på nationella prov i årskurs 9 kanske underskattar de verkliga kvalitetsskillnaderna åtminstone vad gäller landsbygdsskolor. Av förklaringsgraden (R2) i kolumn 2 framgår att en stor del av variationen i skolors kvalitet förklaras av vilken kommun skolan ligger i, för betyg i årskurs 9 och provresultat i gym- nasiet, men knappa av variationen när mervärdet beräknas på basis av provresultat i årskurs 9. Skolornas stora för- klaringsvärde beror inte på att det endast finns en skola. Endast i ett fåtal kommuner fanns det bara en skola. Medianantalet skolor var 10 per kommun. I kolumn 3,4 och 5 studerar vi betydelsen av olika resursmått i skolan utan hänsyn taget till kommun i kolumn 3, med hänsyn taget till kommuntyp i kolumn 4, respektive med hänsyn tagen till kommunfixa effekter i kolumn 5. Resurser och skolstorlek kan som mest förklara 12–av variationen i mervärde baserat på resultat i årskurs 9 och av mervärdet baserat på gymnasieprov. Sammantaget kan kommun och resurser förklara 47– av variationen i mervärdesmåtten, alltså 5–7 procent- enheter mer än vad kommunfixa effekter kunde förklara. Om vi jämför med kolumn 2 kan vi sluta oss till att resurser som minst kan förklara av variationen i mervärde baserat på årskurs 9 betyg, av mervärdet baserat på nationella prov- resultat i årskurs 9 och av mervärdet baserat på nationella prov i gymnasiets årskurs 1. Såväl lärartäthet, lärarbehörighet som lärarerfarenhet har ett negativt samband med skolans mervärde, oavsett mått, även om estimaten inte alltid är signifikanta. Skolor med en standardavvikel- Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde ses högre andel behöriga eller mer erfarna lärare har i snitt cirka 2– av en standardavvikelse lägre mervärde. Högre lärarmobi- litet är också associerat med lägre mervärde oavsett mått. Skolstorlek är negativt associerat med mervärdet baserat på resultat i årskurs 9, men positivt med gymnasiebaserade mervärdet. Det behöver dock inte innebära att erfarna, behöriga lärare skadar en skolas mervärde. Det är mycket möjligt att skolor, som av andra skäl har högt mervärde, väljer att anställa oerfarna lärare och lärare utan behörighet. Analysen visar att skolans mervärde till stor del förklaras av vilken kommun som skolan ligger i, men att endast en liten del av detta har att göra med resurstilldelningen. Det är alltså andra faktorer som har med kommunen och möjligen också med skolans huvudmannaskap som är av betydelse för skolans mervärde. Vi vet från kapitel 4 att det finns stora skillnader i resurser mellan fri- stående och kommunala skolor. Vi såg också i figur 7.2 att fördel- ningen av skolkvalitet skiljer sig åt mellan kommunala och fristående skolor. I kolumn 6 och 7 visas därför samma modell som i kolumn 5, men uppdelad på kommunala (kolumn 6) och fristående skolor (kolumn 7). Då framträder en annan bild. I den kommunala skol- sektorn finns inte det negativa samband mellan lärarbehörighet och erfarenhet och mervärde som framkom i kolumn 5. I stället fram- träder att kommunala skolor med högre andel behöriga lärare har något högre mervärde baserat på gymnasieresultat och att kommu- nala skolor med mer generös lönesättning, dvs. lönen för givna lärar- egenskaper, har högre mervärde oavsett mått. Kommunala skolor med högre lärartäthet har också högre mervärde baserat på nationella prov i åk 9. Lärarmobilitet är dock associerat med lägre mervärde så att en standardavvikelses högre lärarmobilitet är associerat med 1–1,av en standardavvikelse lägre mervärde. Om vi i stället studerar sambanden för fristående skolor, i ko- lumn 7, finner vi åter det starka negativa sambandet mellan lärar- behörighet och mervärde, medan lärares erfarenhet är positivt kor- relerat med högt mervärde för måtten baserade på nationella prov. Det finns också en tendens till att skolor med generös lönesättning har högre mervärde baserat på resultat i gymnasiet. Analysen kan inte slå fast några kausala samband mellan resurser och skolors mervärde, men analysen visar att det finns stor variation mellan kom- muner och att sambanden mellan resurser och resultat ser olika ut för fristående och kommunala skolor. Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 Mervärdesmåttet är ett genomsnitt baserat på avgångsåren 2015–2017. Skolresurser är ett genomsnitt –2015. Skolresursmåtten har standardiserats, medelvärde 0, standardavvikelse, 1. Robusta standardfel klustrade på skola inom parentes *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Mervärdesmåttet är ett genomsnitt baserat på avgångsåren 2015–2017. Skolresurser är ett genomsnitt –2015. Skolresursmåtten har standardiserats, medelvärde 0, standardavvikelse, 1. Robusta standardfel klustrade på skola inom parentes *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 Mervärdesmåttet är ett genomsnitt baserat på avgångsåren 2015–2016. Skolresurser är ett genomsnitt –2015. Skolresursmåtten har standardiserats, medelvärde 0, standardavvikelse, 1. Robusta standardfel klustrade på skola inom parentes *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 I detta avsnitt undersöker vi betydelsen av huvudmannaskap för skolans mervärde genom att låta skolans huvudmannatyp förklara skillnader i skolkvalitet. I figur 7.2 kunde vi konstatera att sprid- ningen mellan fristående skolor är större, men att nivån på skol- kvalitetsmåtten också såg ut att vara högre. I föregående avsnitt framgick också att skolkvalitet skiljer sig mycket åt mellan olika kommuner. Detta illustreras tydligt när vi undersöker skillnader i Bilaga 7 till LU2019 Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde mervärdesmåttet baserat på nationella prov i gymnasiet mellan fri- stående och kommunala skolor i olika kommuntyper i Figur 7.16. Det finns genomsnittsskillnader mellan huvudmannatyper även inom kommungrupper, men var en skola ligger spelar också roll. Störst skillnad mellan fristående och kommunala skolor återfinns på lands- bygden. I storstadsområden och i övriga städer är skillnaderna i samma storleksordning. Not: Mervärdesmått för högstadiet (MV6-9) baserat på nationella prov i gymnasiet för avgångsklasserna 2015–2016. Vi undersöker därför hur typ av huvudmannaskap samvarierar med skolkvalitet genom att jämföra skolor som är verksamma i samma kommun. Vi gör detta genom att i en regression av skolans kvali- tetsmått mot indikatorer för huvudmannatyp även inkludera kom- munfixa effekter. Vi påminner om att de skillnader i kvalitet som redovisas inkluderar skillnader i skolresultat som beror på eventuella elevsammansättningseffekter. Figur 3.15 visade en stark sortering av elever med goda förutsättningar till fristående skolor och de kvali- tetsskillnader som här uppmäts ska alltså tolkas som den kvalitet och de sammansättningseffekter som uppstår med just denna elevsam- Skolkvalitet i : En analys av skolans mervärde Bilaga 7 till LU2019 Vi kan inte uttala oss om hur kvalitetsskillnader mellan fristående och kommunala skolor skulle utvecklas om elevsamman- sättningen i de två sektorerna skulle förändras. Resultaten i detta avsnitt bör dessutom tolkas med viss försik- tighet eftersom vi inte kan utesluta att valet att gå i en fristående skola delvis kan förklaras av faktorer som vi inte har tagit hänsyn till i analysen. Om särskilt motiverade elever väljer en fristående skola, men vår modell inte fullt ut korrigerar för detta, kan kvalitetsskill- naden mellan fristående och kommunala skolor överskattas. Skolors olika inriktning och profil gör att även andra faktorer, som kan vara av betydelse för hur det går i högstadiet, gör att elever i fristående och kommunala skolor inte är helt jämförbara. Det är sannolikt att detta ger en överdriven bild av skillnaderna i kvalitet mellan fristående och kommunala skolor.