Hierarchical Linear Modelling of Student and School Effects on Academic Achievement

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  • Klinger D
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Abstract

Hierarchical linear modelling (HLM) and data from the New Brunswick School Climate Study were used to examine student background, school context, and school climate effects on Grade 6 student achievement in mathematics, science, reading, and writing. Gender, socioeconomic status (SES), and Native ethnicity were significant predictors of academic achievement. Schools showed the smallest variation in reading, the largest in mathematics. School mean SES was significant in mathematics, reading, and writing achievement, as was disciplinary climate in mathematics, science, and writing. School size and parental involvement sig- nificantly affected only the relationship between mathematics achievement and individual SES. La modélisation linéaire hiérarchique et les données provenant d’une étude portant sur le climat scolaire au Nouveau-Brunswick (New Brunswick School Climate Study) furent utilisées pour analyser les acquis des élèves, le contexte scolaire et les effets du climat scolaire sur le rendement d’élèves de 6e année en mathématique, en sciences, en lecture et en écriture. Le sexe, la situation socio-économique (SSE) et l’origine autochtone étaient des prédicteurs importants du rendement scolaire. Les écoles affichent les plus faibles variations en lecture et les plus fortes, en mathé- matique. La SSE moyenne de l’école était un facteur important dans le rendement en mathématique, en lecture et en écriture, tout comme le climat disciplinaire pour la mathématique, les sciences et l’écriture. La taille de l’école et la participation des parents n’avaient une incidence importante que sur le rapport entre le rendement en mathématique et la SSE personnelle.

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Authors

  • Xin Ma

  • Don a. Klinger

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