UNIVERSITEIT GENT Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen Academiejaar Eerste examenperiode

UNIVERSITEIT GENT Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen Academiejaar 2010-2011 Eerste examenperiode

SOCIAAL-ECONOMISCHE STATUS EN OUDERLIJKE BETROKKENHEID ALS MOGELIJKE SLEUTELS VOOR EEN HOGER IQ

Scriptie neergelegd tot het behalen van de graad van Master in de Psychologie, Optie Bedrijfspsychologie en Personeelsbeleid door Katrien De Both

Promotor: Dr. Symen Brouwers

Ondergetekende, Katrien De Both, geeft toelating tot het raadplegen van de scriptie door derden.

Katrien De Both

SES en betrokkenheid als mogelijke sleutels voor een hoger IQ

ii

Abstract

Sociaaleconomische status en IQ lijken elkaar doorheen de tijd te beïnvloeden. Redenen voor deze relatie zijn niet eenduidig, wat gedeeltelijk toegeschreven kan worden aan het gebrek aan uniformiteit binnen dit domein. Deze studie poogt hieraan tegemoet te komen door de kern van beide begrippen te meten, en aan de hand van de gevonden relaties

uitwegen

te

zoeken

uit

deze vicieuze cirkel.

Hiervoor werd

de

sociaaleconomische status van de ouders onderzocht, het IQ van het kind en als mogelijke uitweg, ouderlijke betrokkenheid. De resultaten van deze studie (N = 84) tonen dat opleidingsniveau van de ouders het gekristalliseerde deel van IQ van het kind rechtstreeks kan voorspellen, en dat de mate waarin ouders hun kinderen cultureel stimuleren de relatie tussen opleidingsniveau en het verbale IQ gedeeltelijk kan doorbreken. Tevens toont deze studie dat de hoeveelheid hulp die ouders geven bij het maken van huiswerk, het gekristalliseerde IQ negatief voorspelt. Kinderen die zelfstandig schooltaken voorbereiden lijken in staat succesvol IQ-testen, die peilen naar verworven kennis, af te leggen. Bovendien kan deze laatste relatie verklaard worden door het opleidingsniveau van de ouders. Tot slot geeft deze scriptie suggesties voor toekomstig onderzoek en formuleert adviezen naar de praktijk.


iii

Inhoudstafel

Abstract Inhoudstafel Lijst met tabellen Lijst met figuren Voorwoord Inleiding Maatschappelijke relevantie IQ Relatie met sociaal-economische status Probleemstelling Problemen in de relatie tussen IQ en SES Probleemaanpak Bijdrage onderzoek Literatuurstudie IQ Definitie Gekristalliseerde en vloeiende intelligentie SES Definitie Meetmethoden Ouderlijke betrokkenheid Definitie SES en ouderlijke betrokkenheid als mogelijke sleutels voor een hoger IQ Overlap tussen SES en ouderlijke betrokkenheid geeft voorkeur aan basisdefinitie SES Conceptualisatie van SES in dit onderzoek Verband tussen IQ, SES en ouderlijke betrokkenheid Verband tussen IQ en SES Verband tussen SES en betrokkenheid Verband tussen betrokkenheid en IQ Verband tussen IQ, SES en betrokkenheid Hypothesen Methode Opzet en steekproef Materiaal IQ SES Betrokkenheid Controlevariabelen Data-analyse Resultaten Beschrijvende gegevens en intercorrelaties Beschrijvende gegevens Intercorrelaties

ii iii v vi vii 1 1 1 2 3 3 4 5 6 6 6 7 9 9 10 11 11 13 14 14 15 15 17 18 19 20 22 22 23 23 25 26 28 28 29 29 29 32


Toetsing van de hypotheses Hoofdrelaties Mediatie-analyse Discussie Bespreking hoofdrelaties Relatie tussen SES en IQ Relatie tussen SES en betrokkenheid Relatie tussen betrokkenheid en IQ Mediërende rollen Praktische implicaties Beperkingen Suggesties voor toekomstig onderzoek Conclusie Referentielijst Bijlagen Bijlage 1 Bijlage 2 Bijlage 3

iv

38 38 44 49 50 50 50 51 52 54 55 57 58 60 68 68 70 75


v

Lijst met tabellen

Tabel 1 30 Minimum- en Maximumwaarden, Gemiddelden en Standaarddeviaties van de WISCIIINL en SPM Tabel 2 Opleidingsniveau van de Ouders

31

Tabel 3 Beschrijvende statistieken en correlatiecoëfficiënten van IQ-, SES- en betrokkenheidsindicatoren

37

Tabel 4 39 Multivariate regressie-analyse hypothese 1: Regressie van SES op IQ (na controle voor geslacht en leeftijd van het kind) Tabel 5 42 Regressie-analyse hypothese 2a: Regressie van SES-parameters op diverse factoren van betrokkenheid Tabel 6 Mediatie-analyse van Opleidingsniveau, Betrokkenheid in Schooltaken en Gekristalliseerd IQ

45

Tabel 7 46 Mediatie-analyse van Opleidingsniveau, Culturele Betrokkenheid en Gekristalliseerd IQ (rij 1) en Verbale component IQ (rij 2) Tabel 8 Samenvatting van de gevonden Resultaten

48


vi

Lijst met figuren

Figuur 1: Voorstelling IQ-componenten (Drasgow, 2003).

8

Figuur 2: Voorstelling hypothesen.

21

Figuur 3: Voorspeld mediatiemodel: betrokkenheid als mediator tussen opleidingsniveau en gekristalliseerd IQ.

45

Figuur 4: Ad-hoc Mediatiemodel: Opleidingsniveau als Mediator tussen Schooltakenbetrokkenheid en Gekristalliseerd IQ

47


vii

Voorwoord Deze masterproef werd geschreven vanuit mijn sterke interesse inzake de intelligentieliteratuur. Met deze materie werd ik voor het eerst geconfronteerd in de derde bachelor van mijn studies. Deze cursus toonde de complexiteit van het meten van intelligentie en de samenhang met tal van variabelen. Dit boeide me in die mate dat ik vastbesloten was een thesis te schrijven over intelligentie.

Bij het schrijven ervan heb ik steeds kunnen rekenen op de hulp van mensen om me heen. In dit voorwoord wil ik dan ook van de gelegenheid gebruik maken om hen te bedanken. In de eerste plaats wil ik mijn dank betuigen aan mijn promotor en begeleider, Dr. Symen Brouwers. Hij heeft me geholpen in het verwerven van de eerste inzichten in de intelligentieliteratuur en in het dieper nadenken over deze problematiek. Hij leerde me tevens focussen op basisartikelen om dit uitgebreide terrein af te bakenen.

Ten tweede wens ik de gezinnen te bedanken die hebben deelgenomen aan het intelligentieonderzoek en in het bijzonder de gezinnen die bereid waren te participeren in het vervolgonderzoek. Zij hebben mij de mogelijkheid gegeven dit onderzoek te kunnen doen. Hierbij wens ik ook de studenten uit de derde bachelor psychologie te bedanken voor het afnemen van de intelligentietesten en Professor Johnny Fontaine, die me toeliet deze data te gebruiken in het kader van mijn masterproef. Ook Bert De Smedt, die de technische ondersteuning gaf bij het online afnemen van de betrokkenheidsvragenlijst, verdient een oprecht woord van dank.

Verder wil ik mijn ouders bedanken. Niet alleen dank ik hen omdat zij ervoor gezorgd hebben dat ik deze opleiding kon aanvatten, maar vooral voor hun onvoorwaardelijke steun en oprechte interesse die zij hebben getoond gedurende deze periode.

Tot slot wens ik mijn vriend, mijn familie, mijn vrienden en vriendinnen te bedanken die voor de nodige ontspanning zorgden tijdens het schrijven van deze masterproef. Katrien De Both Gent, mei 2011


1

Inleiding

Maatschappelijke relevantie IQ ‘Intelligence Quotient’ (IQ1) is een concept dat reeds vele jaren is onderzocht door tal van onderzoekers. In 1904 ontwikkelde Alfred Binet de eerste intelligentietest. Vanaf dit moment kreeg IQ een grote impact in de maatschappij, dit zowel op sociaal als op biologisch vlak. Verscheidene intelligentieonderzoekers, waaronder Goddard en Terman, waren er toen immers van overtuigd dat IQ grotendeels een erfelijk bepaalde factor was (Mackintosh, 2006). De IQ-test werd dan ook als ideale manier bevonden om zwakzinnigen op te sporen en hen te steriliseren. Op die manier hadden mensen met een IQ lager dan 75 niet meer de mogelijkheid om zich voort te planten. Volgens Terman (1916) zou hierdoor een groot deel van de misdaad verdwijnen, een deel van de armoede bestreden worden en de efficiëntie in de industriële processen toenemen. Daarnaast werden IQ-testen ook gebruikt om controle uit te oefenen op de immigratie en als selectie-instrument voor het secundair onderwijs (Mackintosh, 2006). In de moderne wereld ervaren mensen met een IQ van 75 of lager nog steeds talrijke nadelen (Gottfredson, 1997). Ze hebben vaak moeilijkheden op vlak van onderwijs (Johnson, Brett, & Deary, 2010) en gaan typisch minder lang naar school (Ceci & Williams, 1997). Met praktische dagelijkse taken heeft men evenzeer problemen. Hieronder beschouwt Gottfredson (1997) taken zoals naar de winkel gaan en het uitvoeren van bankverrichtingen. Dit tekort aan basisvaardigheden zorgt ervoor dat men moeilijkheden heeft bij allerlei belangrijke maatschappelijke aspecten zoals solliciteren, aangaan van sociale relaties en begrijpen van de behandeling van de dokter (Gottfredson, 2004). Op die manier belandt men in een negatieve vicieuze cirkel,

1

IQ reflecteert de waarde op een IQ-test, wat het meetinstrument is voor de meting van intelligentie van een persoon.

1


2

waarbij men zelfs een hoger sterfterisico heeft in vergelijking met personen met een hoger IQ (Jokela, Batty, Deary, Gale, & Kivimäki, 2009). Daarentegen hebben personen met een gemiddeld of hoog IQ2 een aantal voordelen in de maatschappij. Zij hebben meer kans op slagen in het onderwijs en om langer te studeren (Ceci & Williams, 1997). Bovendien zijn ze minder vaak werkloos (Fergusson, Horwood, & Ridder, 2005), hebben ze minder moeilijkheden bij het vinden van een job (Gottfredson, 1997) en presteren zij ook beter op de werkvloer (Schmidt & Hunter, 1998). Zij zijn immers gemakkelijker trainbaar waardoor ze in een variëteit van jobs ingeschakeld kunnen worden. Deze hebben vaak betrekking op hogere mentale functies waarbij verantwoordelijkheid, contact met mensen, afwisseling, taakvariëteit en ambiguïteit centraal staan (Gottfredson, 1997). Deze complexiteit in de job verhoogt op haar beurt de intellectuele flexibiliteit van de werknemer, waardoor men effectiever cognitief kan functioneren (Schooler, 1984). Bovendien ligt de beloning voor deze jobs over het algemeen een stuk hoger, wat opnieuw een voordeel toont. Men belandt op die manier in een positieve vicieuze cirkel, waarbij IQ steeds opnieuw gestimuleerd wordt. Samengevat kan gesteld worden dat IQ een invloed heeft op tal van maatschappelijke zaken, die eveneens interfereren met de persoonlijke en sociale leefwereld van het individu. Het is dan ook van belang te weten welke factoren de ontwikkeling van het IQ stimuleren en welke zorgen voor een beperking in de ontwikkeling van de mentale capaciteiten. Relatie met sociaal-economische status Sociaal-economische status (SES) is één van de aspecten dat samenhangt met IQ (zie bijvoorbeeld Brody, 1997; Ceci & Williams, 1997; Mackintosh, 2006; Strenze, 2007). Een lage SES lijkt de ontwikkeling van IQ te beperken. Zo blijkt uit onderzoek dat kinderen met een lage SES, reeds bij hun start in de kleuterschool slechtere wiskundevaardigheden hebben in vergelijking met kinderen met een hogere SES (Verachtert, Van Damme, Onghena, & Ghesquière, 2009). Ook halen kinderen met een lage SES minder hoge scores op school (Frederickson & Petrides, 2008; Johnson, McGue, & Iacono, 2007). De sociale status van de ouders speelt eveneens een rol in de vorming van de thuisomgeving voor het kind, wat op zijn beurt een invloed heeft op de

2

Een IQ hoger dan 91 wordt beschouwd als een gemiddeld of hoog IQ (Resing & Blok, 2002).

2


3

prestatie op taken met woordherkenning (van der Sluis, Willemsen, de Geus, Boomsma, & Posthuma, 2008).

Probleemstelling Problemen in de relatie tussen IQ en SES De relatie tussen IQ en SES is echter niet vanzelfsprekend. Zowel de inhoud als de richting van dit verband, zijn niet eenduidig te interpreteren. Beide problemen tonen een moeilijkheid bij het rechtstreeks onderzoeken van deze relatie. Het eerste probleem heeft betrekking op de manier waarop beide factoren een concrete relatie met elkaar hebben. IQ is immers een abstract fenomeen dat gebonden is aan een individu (Strenze, 2007) en een verzameling van scores op verschillende soorten intelligentietestjes bevat (Brody, 1997). Hoe kan dit verband houden met SES, een breed concept dat vele economische, sociale en culturele fenomenen omvat (Kraus & Keltner, 2009)? Uit de literatuur blijkt dat zowel SES als IQ een samenhang vertonen met een groot aantal variabelen (Lubinski, 2000; Tate & Gibson, 1980). De vraag kan dan ook gesteld worden of deze twee concepten een verband hebben vanwege hun samenhang met dezelfde variabele. Voor deze redenering wordt evidentie gevonden in White (1982), waarin gezegd wordt dat de relatie tussen SES en academische prestaties te klein is om rechtstreeks te onderzoeken. Daarenboven wordt men bij het onderzoeken van de relatie tussen IQ en SES geconfronteerd met een tweede probleem. Dit situeert zich in de vraag naar causaliteit: geeft een hogere SES aanleiding tot een hoger IQ of zorgt een hoger IQ voor een hogere SES? Het eerste oorzakelijk verband impliceert dat kinderen een hoger IQ hebben omdat hun ouders een hogere SES hebben. Mensen met een hogere SES creëren een meer stimulerende omgeving voor hun kind (van der Sluis et al., 2008) en beschikken over meer financiële middelen (Petrill, Pike, Price, & Plomin, 2004) om te investeren in belangrijke zaken zoals goed onderwijs, aanwezigheid van boeken in huis en een frequent bezoek aan de huisarts. Deze zaken kunnen ervoor zorgen dat de mentale vermogens van de kinderen meer gestimuleerd worden, wat resulteert in een verhoogd IQ. Gottfredson (2004) is er daarentegen van overtuigd dat intelligentie de fundamentele oorzaak is in het verband tussen IQ en SES. Deze causale relatie

3


4

impliceert dat mensen een hogere SES hebben omdat ze een hoger IQ hebben. Kinderen met een hoger IQ behalen immers betere resultaten op school (Johnson et al., 2010), gaan langer naar school (Ceci & Williams, 1997) en zijn later minder vaak tewerkgesteld in lage functies (Bosma, van Boxtel, Kempen, van Eijk, & Jolles, 2007). Deze uitkomsten impliceren een hogere SES. Vele onderzoekers hebben reeds de causaliteit in de relatie tussen IQ en SES in vraag gesteld. Toch hebben beide stromingen nog steeds hun aanhangers. Het lijkt er dan ook op dat de richting van deze relatie eerder ambigu is en een wisselwerking tussen beide inhoudt (Strenze, 2007). Personen met een hoger IQ hebben bijvoorbeeld meer kans op een hogere SES, omwille van tal van reeds besproken redenen. Deze hogere SES zorgt er op haar beurt voor dat mensen in meer stimulerende omgevingen zullen vertoeven, waardoor dit opnieuw aanleiding geeft tot een stijging in het IQ. Op die manier komt er een continue wisselwerking tussen beide factoren tot stand, waarbij IQ en SES elkaar stimuleren of onderdrukken. Probleemaanpak Om de relatie tussen SES en IQ nader te kunnen onderzoeken, dient er dus noodzakelijk rekening te worden gehouden met de inhoud en de richting van dit verband. Als oplossing hiervoor wordt een derde variabele geïntroduceerd die deze concepten als het ware koppelt, met name: ouderlijke betrokkenheid. Door deze variabele zowel aan SES als aan IQ te koppelen, krijgen we een beter inzicht in de inhoud van hun onderlinge relatie. Meer bepaald kan deze variabele een verklaring bieden voor het verband tussen beide abstracte concepten, wat een oplossing zou bieden voor het eerste probleem. Bijkomend biedt het opnemen van ouderlijke betrokkenheid in deze relatie een gedeeltelijke oplossing voor het tweede probleem. Door deze variabele te beschouwen als schakel tussen de SES van de ouders en het IQ van het kind, wordt slechts een deel van de hierboven beschreven wisselwerking in rekening gebracht. Meer bepaald wordt onderzocht op welke wijze en in welke mate SES van de ouders samenhangt met het IQ van het kind. Aangezien in deze studie alle gegevens in een zelfde tijdsperiode worden bevraagd, wordt er geen rekening gehouden met een

4


5

verandering van SES van het kind te wijten aan zijn of haar IQ. De sociale mobiliteit3 van het kind kan dus niet worden onderzocht, waardoor de invloed van IQ op SES niet kan worden nagegaan. Dit heeft als gevolg dat deze studie enkel uitspraken kan maken over het eerste besproken oorzakelijk verband, waardoor de ambiguïteit van de richting van de relatie wegvalt. Toch dient hierbij de opmerking te worden gemaakt dat deze studie omwille van praktische redenen geen gebruik maakt van een longitudinaal design, waardoor causale uitspraken onmogelijk blijven. Zo zou het bijvoorbeeld kunnen dat het IQ van het kind zorgt voor een toename in betrokkenheid van de ouders. Deze betrokkenheid kan op haar beurt aanleiding geven tot een intrinsieke motivatie van de ouders om verder te studeren, wat een stijging van de SES impliceert.

Bijdrage onderzoek Er bestaat reeds heel wat onderzoek over de relatie tussen IQ en SES, maar toch zijn er weinig studies die bij het onderzoeken van deze relatie rekening houden met de twee geschetste problemen. De in dit onderzoek geboden oplossing voor deze problematiek, betreft een variabele die de jongste jaren mogelijk een aantal wijzigingen is ondergaan. Omwille van het veranderde rolpatroon in het gezin (Cabrera, TamisLeMonda, Bradley, Hofferth, & Lamb, 2000), is het immers mogelijk dat eveneens de mate van betrokkenheid van de ouders is gewijzigd. Door deze variabele te kiezen als verklaringsmechanisme voor de relatie tussen IQ en SES, is deze studie relevant omwille van haar aanpassing aan de moderne maatschappij. Dit is een belangrijk gegeven, aangezien heel wat onderzoek in verband met IQ gedateerd is. Op deze wijze biedt deze studie de garantie, dat indien de onderliggende relatie van SES en IQ reeds op dezelfde wijze zou bevraagd zijn, deze studie nog steeds relevant is omwille van haar recentheid. Bovendien werd deze specifieke relatie, volgens mijn kennis, nog niet onderzocht in Vlaanderen. Aangezien zowel IQ als SES verschillende gemiddelde scores hebben over populaties heen (Lynn, 2010), draagt deze studie bij aan de literatuur omwille van haar toepasbaarheid op de Vlaamse populatie. Tot slot operationaliseert dit onderzoek de drie variabelen op een zodanige manier dat wordt

3

Er is sprake van sociale mobiliteit wanneer de sociale klasse van een persoon verandert (Bracke & Brutsaert, 2007).

5


6

rekening gehouden met hun -door de literatuur beschreven- verschillende betekenissen. Zo wordt getracht de impact van elke dimensie te schatten. In dit onderzoek wordt de relatie tussen IQ en SES dus onderzocht door beroep te doen op een meer concrete variabele die deze abstracte concepten met elkaar verbindt. Hierbij wordt enerzijds de relatie tussen SES en betrokkenheid gemeten en anderzijds de relatie tussen IQ en betrokkenheid, om op die manier conclusies te kunnen trekken over het verband tussen SES van het gezin en IQ van het kind. Meer bepaald wordt onderzocht of betrokkenheid een mediërende factor is in de relatie tussen SES en IQ. Samengevat staan er in dit onderzoek twee onderzoeksvragen centraal:

1. Is er een verband tussen de SES van de ouders en het IQ van het kind? 2. Indien ja, kan deze relatie verklaard worden door ouderlijke betrokkenheid?

Literatuurstudie

IQ Definitie Reeds lange tijd proberen tal van onderzoekers een goede definitie voor het concept intelligentie te geven. Toch is men er nog steeds niet in geslaagd een uniforme omschrijving voor het begrip te vinden (Sternberg, 1997). Intelligentie is geen enkelvoudig proces en kan daarom een veelheid van betekenissen omvatten (Mackintosh, 2006). Gottfredson (1997) beschouwt: ‘De bekwaamheid om te redeneren, problemen op te lossen, abstract te denken en kennis te verkrijgen’ als de verschillende componenten die deel uitmaken van het begrip ‘intelligentie’ (p. 93)’. ‘Het is niet de hoeveelheid informatie die mensen weten, wel hun bekwaamheid om het effectief te herkennen, op te nemen, te organiseren, te updaten, te selecteren en te gebruiken (p. 93).’ 6


7

Gekristalliseerde en vloeiende intelligentie Bij deze definitie aansluitend, kan de opdeling van algemene intelligentie in een aantal lagere-orde factoren worden gemaakt. Het hiërarchische model van Carroll (1993) heeft als doel de structuur van intellectuele bekwaamheden weer te geven en onderscheidt hierbij drie lagen. De onderste laag bevat de meest specifieke cognitieve bekwaamheden, die kunnen worden gemeten aan de hand van testen. Op de tweede laag bevinden zich acht meer algemene componenten. Ten slotte is de algemene intelligentie, die ook wel de g-factor genoemd wordt, de hoogste-orde factor die deze acht onderliggende componenten omvat (Carroll, 1993). Gekristalliseerde en vloeiende intelligentie zijn de twee factoren die zich op het tweede niveau van Carroll bevinden, en de hoogste correlatie hebben met algemene intelligentie (Carroll, 1993; Nietfeld, Finney, Schraw, & McCrudden, 2007). Omwille van deze laatste reden, verdienen de twee genoemde lagere-orde factoren de nodige aandacht. Gekristalliseerde intelligentie is de kennis die verworven wordt doorheen het leven (Cattell, 1971). Processen zoals opvoeding, onderwijs en cultuur spelen hierbij een belangrijke rol. Deze component wordt soms ook de verbale component van IQ genoemd (Mackintosh, 2006). Daarnaast is vloeiende intelligentie de eerder biologische component (Brody, 1992; Cattell, 1971), waarbij abstract redeneren en het goed kunnen verwerken van complexe mentale representaties centraal staan (Mackintosh, 2006). Hierbij gaat het om de bekwaamheid om kennis te verwerven (Brody, 1992) of de capaciteit om met nieuwe stimuli om te gaan (Mackintosh, 2006). Deze factor wordt vaak vergeleken met de niet-verbale component van IQ (Mackintosh, 2006). Onderzoek toont aan dat er evidentie is voor het bestaan van deze twee factoren. In Nietfeld et al. (2007) vindt men dat deze structuur overeenkomt met de wijze waarop mensen gebruik maken van verschillende processen voor het oplossen van taken. Zo zullen

redeneertaken

die

moeten

worden

uitgevoerd

onder

hoge

informatieverwerkingsdruk beroep doen op de vloeiende factor van intelligentie, terwijl simpele, automatische taken eerder beroep zullen doen op de gekristalliseerde factor van intelligentie (Nietfeld et al., 2007). Toch staan beide componenten niet volledig los van elkaar. Personen die hoog scoren op de vloeiende component, hebben eveneens meer kans om hoog te scoren op de gekristalliseerde component (ter Laak & de Goede, 2005).

7


8

Beide intelligentiecomponenten kunnen eveneens aan de hand van verschillende methoden worden getest. Het gekristalliseerde deel wordt gemeten door de verworven kennis over de eigen cultuur en hieraan gerelateerde aspecten te bevragen (ter Laak & de Goede, 2005). Een voorbeeld van een test die hiervoor wordt gehanteerd, is een verbale redeneertest (Frederickson et al., 2008), waarin gepeild wordt naar woordkennis en cijfervaardigheden (Sternberg, 2006). De WISC-III vormt hier een concreet voorbeeld van (Wechsler, 2005). Daarentegen wordt het vloeiende deel gemeten door middel van taken waarbij gepeild wordt naar de bekwaamheid van de persoon om met kennis in nieuwe situaties om te gaan. Hierbij biedt vooraf opgedane kennis weinig voordeel (Sternberg, 2006), aangezien de gebruikte stimuli vaak betekenisloos zijn (Mackintosh, 2006). Deze component wordt vaak gemeten aan de hand van de Raven’s test (zie bijvoorbeeld Brouwers, Van de Vijver, & Van Hemert, 2009) of andere abstract redeneertesten (Sternberg, 2006). Zoals blijkt uit figuur 1 is niet elke intelligentietest duidelijk onder één van beide componenten te plaatsen. Testen waarin gepeild wordt naar cijfermatige kennis, meten zowel het gekristalliseerde als het vloeiende IQ. Omwille van de verschillende betekenis van beide componenten, zullen ze ook in deze studie afzonderlijk worden beschouwd. Dit lijkt opportuun, aangezien IQ wordt onderzocht in relatie met betrokkenheid en SES die beide omgevingsparameters zijn. Op die manier kan de specifieke invloed van de gekristalliseerde component worden onderzocht.

Cijfermatig

Gekristalliseerd Verbaal

Vloeiend G-factor

Abstract

analytisch

Figuur 1. Voorstelling IQ-componenten (Drasgow, 2003).

8


9

SES Definitie De basisdefinitie van SES focust op drie componenten om het begrip te omschrijven. Hierbij worden de beroepsstatus, het onderwijsniveau, evenals het hieruit resulterende inkomen van de volwassen leden van een gezin beschouwd (Jeynes, 2002). Toch is dit niet de enige definitie die voor dit concept wordt gehanteerd. De grootste variaties in omschrijvingen van SES situeren zich enerzijds in het niveau waarop de variabele wordt onderzocht en anderzijds in de mate van specifieke conceptualisatie. Het verschil in definitie naargelang het niveau van meten wordt duidelijk geschetst in een meta-analyse van White (1982). Deze onderzoeker maakt een onderscheid tussen SES gemeten op niveau van het individu en SES gemeten op samengesteld niveau. Zo vindt White (1982) dat wanneer SES beschouwd wordt op het niveau van het individu en dus gezien wordt als een indicatie voor economische en onderwijsmogelijkheden van een persoon, slechts een correlatie van 0.224 met academische prestatie. De correlatie is veel hoger (r = 0.73)5 wanneer SES gemeten wordt op ruimer niveau, zoals op niveau van de school of de buurt. Deze verschillen kunnen op een logische wijze worden verklaard. Mensen die een eerder gelijke SES hebben, gaan immers vaker met elkaar optrekken in vergelijking met mensen met een verschillend sociaal-economisch niveau (Johnson et al., 2007). Men woont ook vaker in dezelfde buurt, men gaat eerder naar gelijke scholen en men heeft dikwijls dezelfde vrienden. Om deze redenen gebruiken een aantal onderzoekers (Johnson et al., 2007; Lynn, 2010) SES in haar geaggregeerde betekenis. Daarenboven zorgt de beschrijving van SES als een allesomvattend concept (Jeynes, 2002) evenzeer voor variatie in correlaties. Heel wat onderzoekers gebruiken SES aan de hand van de basisdefinitie (zie bijvoorbeeld Engel, Santos, & Gathercole, 2008; Jeynes, 2002; Ma, 2009; Strenze, 2007), maar anderen opteren voor een ruimere conceptualisatie van het begrip (zie bijvoorbeeld van der Sluis et al., 2008). Zo beschouwen van der Sluis et al. (2008) de urbanisatiegraad van de woonplaats van het 4

Hierbij wordt de mediaanwaarde van de verdeling beschouwd als maatstaaf voor de mate van samenhang. 5 Hierbij wordt de mediaanwaarde van de verdeling beschouwd als maatstaaf voor de mate van samenhang.

9


10

gezin en de gemiddelde prijzen van de onroerende goederen in het gebied waar men woont, eveneens als indicatoren van SES. In de voorheen besproken meta-analyse van White (1982), worden evenzeer een aantal extra geobserveerde variabelen gebruikt om SES te schatten. Deze extra indicatoren zijn onder andere, het aantal kinderen in een gezin, etniciteit, mobiliteit van het gezin, de waarde van de woning, en kenmerken van de thuisomgeving zoals de attitude van de ouders ten opzichte van onderwijsprestaties. Jeynes (2002) formuleert daarom eveneens een uitgebreide variant van de definitie: ‘alle capaciteiten van personen die instaan voor het behalen van een bepaald onderwijsniveau en het verkrijgen van een beroepsstatus en inkomen (p. 209)’. Deze capaciteiten zijn onder andere: ijver, intelligentie, besluitvorming, interpersoonlijke vaardigheden, materialisme

en

ambitie.

Naar

zijn

mening

reflecteren

honderden

persoonlijkheidstrekken en andere kenmerken het niveau van inkomen, opleiding en beroepsstatus. Het is dus aangeraden om goed voor ogen te houden welke variabelen een onderzoeker gebruikt als maatstaaf voor SES en op welk niveau deze worden gemeten. Verschillende benaderingen impliceren immers variatie in correlatie. Omwille hiervan, verkiezen sommige onderzoekers het begrip SES niet te gebruiken, maar een meer specifieke benaming te hanteren, afhankelijk van de variabelen die in het onderzoek worden betrokken. In dit verband wordt een interessant onderscheid beschreven door Oakes en Rossi (2003). Deze onderzoekers delen SES op in drie componenten met name, materieel, menselijk en sociaal kapitaal. Materieel kapitaal wordt beschouwd als datgene dat mensen economisch bezitten, zoals inkomen, spaargeld en allerhande kostbare bezittingen. Het menselijk kapitaal van een persoon bestaat daarentegen uit kenmerken die bepalen hoe men zich gedraagt in het leven. Aspecten die hieronder vallen zijn onder andere uiterlijke schoonheid, het niveau van onderwijs, maar eveneens andere kennis en vaardigheden. Ten slotte reflecteert de sociale component de mate waarin een persoon over capaciteiten beschikt om relaties aan te gaan met anderen. Beroepsstatus en sociale mobiliteit maken hier onder andere deel van uit (Oakes & Rossi, 2003). Meetmethoden In lijn met de ruime conceptualisatie rond SES, vinden we tal van verschillende meetmethoden voor het concept. Sommige onderzoekers beschouwen de drie 10


11

hoofdparameters (onderwijsniveau, beroepsstatus en inkomen) onafhankelijk, terwijl anderen deze als één geheel meten. Wanneer de drie kenmerken onafhankelijk worden beschouwd, worden onderwijsniveau, beroepsstatus en inkomen afzonderlijk gemeten. Dit wil zeggen dat de manier waarop bijvoorbeeld inkomen wordt gemeten, niet samenhangt met de wijze waarop opleidingsniveau zal gemeten worden. Onderwijsniveau kan op verschillende manieren worden gemeten. Vaak wordt gebruik gemaakt van het aantal jaren dat men onderwijs heeft gevolgd, of van het aantal behaalde graden (Backlund, Sorlie, & Johnson, 1999; Strenze, 2007). Toch zijn er aanwijzingen dat het aantal behaalde graden een betere predictor is dan het aantal jaren dat een persoon heeft gestudeerd (Backlund et al., 1999). Om het beroepsniveau van een persoon te meten, gebruikt men heel frequent bestaande beroepsschalen (Johnson et al., 2010; Strenze, 2007). Ten slotte is het inkomensniveau een objectieve maatstaaf van hoeveel men verdient (Strenze, 2007). Dit kan zowel het jaarlijkse salaris, als de volledige beloningsstructuur omvatten. Dit laatstgenoemde concept betreft het totaal aan ontvangsten inclusief salaris, bonussen en de waarde van goederen zoals gsm, laptop en bedrijfswagen (Ng, Eby, Sorensen, & Feldman, 2005). Andere onderzoekers maken gebruik van een gemeenschappelijk instrument om SES te meten. Johnson et al. (2007) bijvoorbeeld doen beroep op een beroepscode waarbij onderwijs en inkomensniveau geïntegreerd zijn. Zoals reeds aangehaald, beschouwt een aantal onderzoekers dit als een minder goede meetmethode (Winkleby, Jatulis, Frank, & Fortmann, 1992) Daarnaast gebruiken sommige onderzoekers beide ouders als indicatie voor deze parameters (zie bijvoorbeeld Ma, 2009), terwijl andere onderzoekers SES slechts meten aan de hand van het inkomen, onderwijsniveau en beroepsstatus van één van de ouders (zie bijvoorbeeld Strenze, 2007).

Ouderlijke betrokkenheid Definitie Een algemene definitie voor ouderlijke betrokkenheid luidt als volgt: ‘De participatie van de ouders in het onderwijsproces van hun kinderen, evenals in hun

11


12

ervaringen (Jeynes, 2005), met als doel de onderwijsuitkomsten en het toekomstig succes van de kinderen te bevorderen’ (Hill et al., 2004). Zoals deze definitie toont, bestaat er een verschil tussen betrokkenheid in verband met schoolgerelateerde aspecten en betrokkenheid omtrent activiteiten die niet rechtstreeks aan school gerelateerd zijn (Englund, Luckner, Whaley, & Egeland, 2004; Murray et al., 2006). Onder deze laatste noemer vallen activiteiten zoals naar de jeugdbeweging gaan, aan sport doen of een concert bijwonen (Grolnick & Slowiaczek, 1994). Deze component wordt echter niet in elk betrokkenheidsonderzoek beschouwd. Zo hanteren bijvoorbeeld Hoover-Dempsey en Sandler (1995) uitsluitend de schoolgerelateerde component. Deze omvat onder andere vrijwilligerswerk op school, contact tussen de leraar en de ouders, ondersteuning bij het huiswerk van het kind en conversaties tussen ouder en kind over school (Hill et al., 2004). Toch zijn een aantal onderzoekers overtuigd van het belang van een brede conceptualisatie van ouderlijke betrokkenheid. Grolnick en Slowiaczek (1994) argumenteren bijvoorbeeld dat sommige gezinnen omwille van tijd of andere beperkingen genoodzaakt zijn te kiezen voor ofwel de ene ofwel de andere vorm van betrokkenheid. Wanneer slechts één van beide onderdelen in rekening wordt gebracht, kan dit zorgen voor een vertekend beeld van de hoeveelheid betrokkenheid. Om dit gevarieerde begrip beter te kunnen begrijpen, gebruiken een aantal onderzoekers specifiekere componenten van ouderlijke betrokkenheid (zie bijvoorbeeld Jeynes, 2005). Dit maakt het mogelijk meer precieze conclusies te trekken over verbanden met andere variabelen (Englund et al., 2004). Grolnick en Slowiaczek (1994) onderscheiden in hun multidimensionale benadering drie factoren. De eerste factor, de gedragscomponent, omvat alle gedragingen die ouders stellen in het kader van de school. Hieronder beschouwt men onder andere participatie aan infoavonden, vrijwillig diensten uitvoeren in de klas van het kind en naar school gaan om de leraar te ontmoeten. De tweede factor, de persoonlijke dimensie genaamd, is de affectieve ervaring waardoor het kind voelt dat de ouders school belangrijk vinden. Peilen naar testresultaten en spreken over school met het kind zijn twee specifieke items die hier deel van uitmaken. Ten slotte wordt de derde factor beschreven als de cognitieve betrokkenheidsdimensie. De ouders kunnen volgens deze dimensie betrokkenheid tonen door boeken te kopen, naar musea te gaan of het kind andere cognitief stimulerende activiteiten aan te bieden (Grolnick & Slowiaczek, 1994).

12


13

Andere onderzoekers onderscheiden nog meerdere dimensies. Zo beschrijft McNeal (1999) vier dimensies van betrokkenheid. Wanneer deze echter inhoudelijk geanalyseerd worden, sluiten deze vier componenten heel nauw aan bij de drie factoren van Grolnick en Slowiaczek (1994). Het belang van het gebruik van meerdere dimensies wordt geschetst in de studie van McNeal (1999). Hij vindt verschillende relaties met academische prestatie afhankelijk van de component van betrokkenheid. Volgens hem heeft enkel de persoonlijke factor die de conversaties tussen kind en ouder behelzen een positieve correlatie met prestatie op school. De conceptualisatie van het begrip en de indeling ervan in verschillende factoren zorgt ook bij deze variabele voor variatie in correlatie. De afwezigheid van een eenduidige definitie, wordt in tal van meta-analyses beschouwd als de belangrijkste tekortkoming in het onderzoek rond betrokkenheid (Fan & Chen, 2001; Sarkadi, Kristiansson, Oberklaid, & Bremberg, 2008). Dit bemoeilijkt immers het maken van vergelijkingen tussen onderzoeken. SES en ouderlijke betrokkenheid als mogelijke sleutels voor een hoger IQ Een vaak gehanteerde benadering in het betrokkenheidsonderzoek, is deze van Hoover-Dempsey

en

Sandler

(1995).

Deze

onderzoekers

conceptualiseren

betrokkenheid aan de hand van een model. Hierbij bestaan er vijf fasen, gaande van de beslissing van de ouders om zich te engageren in het kind, tot de uitkomsten waarin dit resulteert voor het kind. Volgens deze onderzoekers heeft betrokkenheid langs deze vijf fasen een invloed op het kind. In eerste instantie hangt de beslissing van de ouders onder andere af van de mate waarin men ervaart dat hun betrokkenheid invloed heeft op de prestaties van het kind op school. In de tweede fase beschouwt men aspecten die instaan voor het soort betrokkenheid dat een ouder zal geven aan het kind. Zo zullen sommige ouders eerder hulp bieden bij het huiswerk, terwijl andere eerder interesse zullen tonen in schoolgerelateerde activiteiten van het kind. Dit hangt onder andere af van de domeinen waarover de ouder kennis heeft. De derde fase beschrijft de mechanismen op welke manier een ouder engagement kan tonen, met als voorbeeld bekrachtiging. De voorlaatste fase omvat de mediërende factoren zoals de mate waarin de ouder een ontwikkelingsgerichte betrokkenheid communiceert. Tenslotte bevat de vijfde fase de uitkomsten van deze betrokkenheid voor het kind. Eén van de uitkomsten is de ontwikkeling van kennis en vaardigheden. 13


14

De benadering van Hoover-Dempsey en Sandler (1995) past dan ook goed bij de opzet van deze studie. De beschreven conceptualisatie onderzoekt immers de variabele betrokkenheid, maar houdt daarnaast ook rekening met de kennis en vaardigheden van de ouders, wat een indicatie van SES is. Daarenboven bestudeert men de resultaten van deze betrokkenheid voor het kind, waarin men mede kennis en vaardigheden beschouwt, wat een indicatie van IQ is. Deze benadering brengt dus de drie variabelen van dit onderzoek samen in één model. Hierbij dient wel te worden opgemerkt dat in deze scriptie de variabele betrokkenheid als mediator wordt gezien, terwijl deze in het onderzoek van Hoover-Dempsey en Sandler (1995) als onafhankelijke variabele wordt beschouwd. Meer concreet kan gesteld worden dat Hoover-Dempsey en Sandler (1995), in tegenstelling tot wat ons onderzoek veronderstelt, niet overtuigd zijn dat ouderlijke betrokkenheid een verklaring biedt voor de relatie tussen SES en IQ.

Overlap tussen SES en ouderlijke betrokkenheid geeft voorkeur aan basisdefinitie SES Wanneer SES in haar meest ruime betekenis wordt beschouwd, is er een overlap met betrokkenheid. Zo beschouwt White (1982) de attitude van de ouders ten opzichte van onderwijsprestaties als indicator voor SES. Dit is tevens een aspect van betrokkenheid (zie bijvoorbeeld Murray et al., 2006). Een ruime benadering van beide concepten zorgt eveneens voor een samenhang met een groot aantal dezelfde variabelen. Uit de literatuur blijkt bijvoorbeeld dat zowel SES (White, 1982) als betrokkenheid (Nettle, 2008) een samenhang vertonen met het aantal kinderen in een gezin. Conceptualisatie van SES in dit onderzoek Omwille van deze redenen wordt ervoor gekozen om SES in dit onderzoek te bekijken aan de hand van de drie vaakst gehanteerde kernvariabelen: opleidingsniveau, beroepsstatus en inkomen. Op die manier wordt de overlap beperkt met ouderlijke betrokkenheid. Vele onderzoekers argumenteren tevens dat deze drie variabelen de basis vormen om SES in kaart te brengen (White, 1982). De benaderingswijze van Oakes en Rossi (2003) wordt op die manier gebruikt dat elke dimensie wordt gemeten door 1 indicator. Het materiële kapitaal wordt gemeten aan de hand van het netto inkomen, het menselijke kapitaal aan de hand van de opleidingsniveaus van beide

14


15

ouders en het sociale kapitaal aan de hand van beide beroepsstatussen. Bovendien argumenteren tal van onderzoekers dat de diverse indicatoren van SES verschillende individuele en sociale elementen vertegenwoordigen en daarom slechts matig gecorreleerd zijn (Winkleby et al., 1992). Daarom lijkt het beter om deze concepten niet met elkaar te combineren tot samengestelde parameters, maar ze eerder onafhankelijk van elkaar te onderzoeken (Graetz, 1995, zoals geciteerd in Snibbe & Markus, 2005, p. 706). Ondanks de grotere verklaarde variantie bij het onderzoeken van de variabelen op samengesteld niveau (Jeynes, 2002), wordt deze benaderingswijze niet gebruikt. Deze studie is immers een psychologisch onderzoek, waarbij het belangrijk is aandacht te hebben voor individuele verschillen. De drie indicatoren van SES, evenals de variabelen IQ en ouderlijke betrokkenheid, zullen dus gemeten worden op individueel analyseniveau.

Verband tussen IQ, SES en ouderlijke betrokkenheid In deze sectie wordt enerzijds een overzicht gegeven van de tot op heden onderzochte verbanden in de intelligentieliteratuur met betrekking tot SES. Anderzijds wordt de relatie tussen SES en ouderlijk betrokkenheid nader bekeken, om daarna deze laatste variabele in verband te brengen met IQ. Ten slotte wordt er onderzoek geschetst over de onderlinge relatie tussen de drie variabelen. In de literatuurstudie van de concepten kwamen reeds enkele verbanden aan bod. Omwille het gros aan gepubliceerd onderzoek met betrekking tot deze variabelen zal getracht worden een zo bondig mogelijk overzicht te geven van de bestaande literatuur door enkel te focussen op de relevante verbanden voor dit onderzoek. Verband tussen IQ en SES Zoals reeds werd vermeld, zijn er heel wat studies die de relatie tussen IQ en SES beschrijven (zie bijvoorbeeld Strenze, 2007). Er wordt consistent een positieve relatie gevonden tussen beide variabelen, maar de grootte van de correlatie verschilt naargelang de gebruikte definitie en het gehanteerde meetinstrument (Strenze, 2007). Over het algemeen wordt er een correlatie van 0.30-0.40 gevonden tussen SES en algemene cognitieve bekwaamheid (Jensen, 1998).

15


16

Een aantal studies beschouwt de drie indicatoren van SES onafhankelijk van elkaar. Strenze (2007) vindt bijvoorbeeld bij het analyseren van longitudinale studies een correlatie van 0.21 tussen academische prestaties6 en inkomen, een correlatie van 0.37 tussen academische prestaties en beroepsstatus en een correlatie van 0.46 tussen academische prestaties en onderwijsniveau. Daarnaast zijn er onderzoekers die opteren slechts één of twee van de basisvariabelen te gebruiken. Zo maakt Mackintosh (2006) enkel gebruik van de variabelen beroepsniveau en familiaal inkomen om SES te meten en vindt zo een matige correlatie van 0.30-0.35 met het IQ van het kind. In een zeer recente studie wordt een gelijkaardige correlatie gevonden. Johnson et al. (2010) hebben SES louter aan de hand van de beroepsstatus van de vader gemeten en vinden op die manier een correlatie van -0.30 tussen de sociale status van de vader en het IQ van zijn elfjarig kind. Hierbij krijgen de hoogste sociale statussen de laagste waarde, waardoor een negatief verband wordt bekomen. In dit onderzoek wordt dan ook verondersteld dat er een positieve relatie zal gevonden worden tussen SES en IQ. Naarmate de ouders een hogere SES hebben, zullen hun kinderen een hoger IQ hebben (hypothese 1a). Eveneens veronderstellen we dat de invloed van de onderwijsprestaties van de ouders een grotere invloed zal hebben op het IQ, in vergelijking met de andere predictoren van SES (hypothese 1b). Zoals hierboven reeds geschetst (zie bijvoorbeeld Strenze, 2007), wordt er een sterkere relatie gevonden tussen IQ en onderwijsniveau in vergelijking met de andere predictoren van SES. Hiervoor kan een verklaring gevonden worden aan de hand van het model van Hoover-Dempsey en Sandler (1995)7. Aangezien ouders hun kennis en vaardigheden gebruiken bij de hulp die men biedt aan hun kinderen, lijkt het evident dat deze kennis een sterke invloed zal hebben op het IQ van het kind. Ten slotte veronderstellen we dat er een grotere relatie zal gevonden worden tussen SES en de gekristalliseerde component van IQ, in vergelijking met de vloeiende 6

In de intelligentieliteratuur wordt academische prestatie vaak gebruikt als predictor voor IQ. Uit tal van onderzoeken blijkt dat deze twee weldegelijk hoog gecorreleerd zijn. Zo beschrijft Brody (1997) een positieve relatie tussen IQ en vier verschillende indicatoren van onderwijsprestaties. Deze indicatoren zijn aantal punten op school, prestaties op testen met leesbegrip en mathematische kennis, algemene kennismetingen in het onderwijs en ten slotte het aantal jaren onderwijs die zullen worden gevolgd door de leerling. Vele van deze relaties werden eveneens door andere onderzoekers aangetoond (Ceci, 1991; Ceci & Williams, 1997). 7 Dit model van betrokkenheid werd reeds uitvoerig geschetst op pagina 13-14.

16


17

component van IQ (hypothese 1c). Het gekristalliseerde deel reflecteert immers de verworven kennis waarbij processen zoals opvoeding van belang zijn, terwijl het vloeiende deel eerder biologisch bepaald is (Cattell, 1971). Hieruit kan worden afgeleid dat de gekristalliseerde component een grotere samenhang zal hebben met een omgevingsparameter zoals SES. Deze relatie wordt ook gevonden in het onderzoek van Engel et al. (2008). Men treft in verschillende sociale groepen een grote discrepantie aan in resultaten op woordenschattesten en niet in testen die peilen naar de capaciteit van het werkgeheugen. Dit wijst dus op een hogere relatie tussen SES en de gekristalliseerde component van IQ, wat eveneens zal onderzocht worden in hypothese 1c. Verband tussen SES en betrokkenheid Heel wat studies vinden een positieve relatie tussen SES en betrokkenheid. Zo constateert Nettle (2008) dat vaders met een hoge SES meer betrokkenheid tonen ten aanzien van hun kinderen in vergelijking met vaders die een lage SES hebben. Dit is tevens het resultaat van een longitudinale meta-analyse (Sarkadi et al., 2008). Daarentegen wordt in een artikel van Hossain en Anziano (2008) geen significante positieve relatie gevonden tussen beide variabelen. Hierbij dient wel de opmerking te worden gemaakt dat dit onderzoek plaatsvond bij een indiaanse stam. Hierbij vond men dat moeders niet meer betrokkenheid toonden in allerlei activiteiten wanneer ze een hoger inkomen of opleidingsniveau hadden. Aangezien deze studie plaatsheeft bij een Vlaamse populatie, wordt verwacht dat er gelijkaardige resultaten zullen gevonden worden zoals deze die werden verkregen in de studie van Nettle (2008). We kunnen dan ook veronderstellen dat mensen met een hogere SES meer betrokkenheid zullen tonen ten opzichte van hun kinderen (hypothese 2a). Bovendien wordt op basis van het reeds besproken model van Hoover-dempsey en Sandler (1995) verwacht dat vooral het opleidingsniveau van de ouders bepalend zal zijn in de betrokkenheid die men toont. Het opleidingsniveau van de ouders bepaalt immers voor een belangrijk deel de kennis en vaardigheden die ouders kunnen hanteren in hun betrokkenheid. Indien deze kennis en vaardigheden ruimer zijn, is er meer mogelijkheid voor het geven van een kwaliteitsvolle betrokkenheid. Inkomen en beroepsstatus zullen hier minder direct met samenhangen, waardoor er verwacht wordt 17


18

dat opleidingsniveau een grotere relatie zal vertonen met betrokkenheid in vergelijking met de andere twee componenten van SES (hypothese 2b). Verband tussen betrokkenheid en IQ Heel wat literatuur schetst een positieve relatie tussen betrokkenheid en IQ. Een aantal studies gebruikt echter onderwijsuitkomsten om dit verband aan te tonen. Zo poneren Eccles en Harold (1993) een positieve relatie tussen ouders die zich op een ontwikkelingsgerichte manier engageren en prestaties van de kinderen op school. Een gelijkaardige bevinding wordt gevonden in een recente meta-analyse. Fan en Chen (2001) vinden een algemene correlatie van 0.25 tussen ouderlijke betrokkenheid en onderwijsuitkomsten van het kind. Daarenboven beschrijft een aantal studies de relatie gemeten aan de hand van IQ-testen. Een ietwat oudere studie van Bradley en Caldwell (1980) schetst een correlatie van 0.52 tussen de betrokkenheid van een moeder en de IQ waarde van haar driejarige zoon. Een aantal recentere studies vindt eveneens deze positieve relatie (Harris, Furstenberg, & Marmer, 1998; Hossain & Anziano, 2008; Nettle, 2008; Petrill et al., 2004). Zo concluderen Harris et al. (1998) dat vaders die meer betrokken zijn ten opzichte van hun kinderen, een positiever impact hebben op hun ontwikkeling. Reeds op elfjarige leeftijd hebben deze kinderen een hoger IQ in vergelijking met kinderen, waarbij de vader weinig of geen engagement toont (Nettle, 2008). Een studie van Petrill et al. (2004) onderzocht de relatie tussen omgevingsvariabelen en IQ. Hierbij vroeg men zich af of dit verband zou kunnen gemedieerd worden door enerzijds SES en anderzijds chaos in het huis. Men constateerde dat een gezellige en goedgeorganiseerde thuisomgeving, aanleiding geeft tot positieve uitkomsten voor het kind. Ten slotte wordt in een studie van Murray et al. (2006) vastgesteld dat de kwaliteit van gesprekken over huiswerk geassocieerd zijn met zowel IQ, als met academische prestaties. Wanneer ouders met veel enthousiasme ingaan op schoolgerelateerde problemen leidt dit tot verhoogde prestaties op school en een hoger IQ voor het kind. Deze positieve uitkomsten worden ook behaald wanneer de ouders conversaties voeren met het kind op een zodanige wijze dat dit hun denken stimuleert (Murray et al., 2006). Deze onderzoeksbevindingen laten schijnen dat we een positief verband zullen vinden tussen de mate van betrokkenheid van de ouders en het IQ van het kind (hypothese 3a).

18


19

Uit de meta-analyse van Fan en Chen (2001) blijkt bovendien dat het gebied van academische prestatie een significante moderator is in de vooropgestelde relatie. In de voorheen geschetste relatie van Engel et al. (2008) wordt eveneens een verschil gevonden naargelang de soort kennis en de relatie hiermee met SES. Zo vindt men een groter verband tussen woordenschattesten en SES in vergelijking met het verband tussen werkgeheugentesten en SES. Deze bevinding wordt volgens hen onder andere toegeschreven aan de omgeving waarin de verschillende groepen vertoeven. Omtrent deze bevinding wordt dan ook geponeerd dat de gekristalliseerde component van IQ meer zal samenhangen met betrokkenheid, in vergelijking met de vloeiende component van IQ (hypothese 3b). Aangezien het gekristalliseerde deel van IQ onder meer bepaald wordt door karakteristieken in de opvoeding, kunnen we een sterkere relatie verwachten van deze component in vergelijking met de vloeiende intelligentie, die minder afhangt van opvoeding. Voor deze redenering wordt eveneens evidentie gevonden in Mackintosh (2006). Verband tussen IQ, SES en betrokkenheid Een aantal onderzoeken heeft reeds de samenhang tussen de drie concepten bestudeerd. Hierbij dient wel opgemerkt te worden dat deze studies de variabelen op een verschillende wijze conceptualiseren of meten. Verscheidene studies passen dit onderzoek eveneens toe op een verschillende populatie. Een studie bij kleuters toont bijvoorbeeld aan dat deze hun intelligentiescores een grotere samenhang vertonen met specifieke omgevingsparameters in vergelijking met SES metingen (Bradley & Caldwell, 1980). Hango (2007) onderzocht de relatie van deze componenten bij kinderen tussen 7 en 16 jaar oud. Hij vond dat betrokkenheid de relatie tussen armoede8 en onderwijs gedeeltelijk kon verklaren. Een aantal studies argumenteert het belang van betrokkenheid van de ouders in de prestaties van kinderen op school. Bovendien wordt hierbij vermeld dat een deel van de betrokkenheid samenhangt met de SES van de ouders, maar een ander deel te wijten is aan factoren die onafhankelijk zijn van SES (Hoover-Dempsey & Sandler, 1997). Deze bevindingen geven evidentie voor onze vierde hypothese: betrokkenheid zal de relatie tussen IQ en SES partieel mediëren (hypothese 4). 8

Hierbij wordt armoede (= de mate waarin mensen financiële moeilijkheden ondervinden) beschouwd als indicator voor het hebben van socio-economische nadelen.

19


20

Hypothesen In deze sectie wordt een overzicht gegeven van de hypothesen die zullen worden onderzocht. Deze worden tevens geduid aan de hand van een visuele voorstelling in figuur 2. Tot slot schetst de laatste paragraaf de kern van het onderzoek.

Hypothese 1a. Ouders met een hogere SES hebben kinderen met een hoger IQ.

Hypothese 1b. Het onderwijsniveau van de ouders zal een grotere samenhang vertonen met IQ van het kind in vergelijking met de andere twee componenten van SES.

Hypothese 1c. De gekristalliseerde component van IQ zal een grotere samenhang vertonen met SES in vergelijking met de vloeiende component van IQ.

Hypothese 2a. Ouders met een hogere SES tonen meer betrokkenheid ten aanzien van hun kinderen.

Hypothese 2b. Het onderwijsniveau van de ouders zal een grotere samenhang vertonen met betrokkenheid in vergelijking met de andere twee componenten van SES.

Hypothese 3a. Kinderen die meer betrokkenheid krijgen van hun ouders, hebben een hogere IQ-score.

Hypothese 3b. De mate van betrokkenheid van de ouders zal een grotere invloed uitoefenen op de gekristalliseerde component van het IQ van het kind in vergelijking met de vloeiende component van het IQ van het kind.

Hypothese 4. Betrokkenheid zal de relatie tussen IQ en SES partieel mediëren.

20


21

Betrokkenheid Hypothese 4

Hypothese 2 a, b

SES (inkomen, beroepsstatus en opleiding)

Hypothese 3 a, b

IQ (gekristalliseerde en vloeiende component) Hypothese 1 a, b, c

Figuur 2. Voorstelling Hypothesen.

Samengevat kunnen we stellen dat in deze studie enerzijds wordt onderzocht of gezinnen met een hogere SES meer betrokken zijn ten aanzien van hun kinderen. Daarnaast zal worden nagegaan of kinderen waarvan de ouders een grotere betrokkenheid vertonen een hoger IQ hebben. Op deze manier wordt de relatie tussen IQ en SES onrechtstreeks onderzocht, namelijk door de variabele betrokkenheid tussen beide in te plaatsen. Anderzijds zal deze relatie ook rechtstreeks onderzocht worden door te kijken naar de mate waarin gezinnen met een hogere SES, kinderen hebben met een hoger IQ. Door de onrechtstreekse en de rechtstreekse relatie met elkaar te vergelijken zal worden bepaald in welke mate betrokkenheid hierbinnen een mediërende rol speelt. Daarenboven worden nog enkele specifieke relaties onderzocht, zoals de rol van het onderwijsniveau in deze verbanden en de rol van het soort intelligentie.

21


22

Methode

Opzet en steekproef

Voor dit onderzoek werd gebruik gemaakt van een dataset van IQ-testen die jaarlijks wordt afgenomen door studenten psychologie in het kader van het vak Psychodiagnostiek II. Dit zijn jaarlijks zo’n 700-tal gezinnen waarvan zowel de WISCIIINL (Wechsler, 2005) als de SPM-Raven (Raven, 2000) worden afgenomen. Tevens wordt tijdens dit onderzoek aan de ouders

gevraagd om een SES- en

betrokkenheidsvragenlijst in te vullen. Dit gebeurt elk jaar in de periode februari tot en met mei. Deze quotasteekproef behelst gezinnen uit Vlaanderen met minstens één kind tussen zes en zestien jaar oud. Tijdens deze meting (T1) wordt betrokkenheid slechts summier gemeten. Omwille

van

het

belang

aan

een

volledige

omkadering

van

de

betrokkenheidsindicatoren (Grolnick & Slowiaczek, 1994), werd na zeven maanden opnieuw een betrokkenheidsvragenlijst afgenomen. Hierdoor kunnen meer betrouwbare uitspraken worden gedaan onder andere door het vermijden van monomethodevariantie. Uit de dataset van 2010 werden 307 gezinnen gecontacteerd voor deelname aan deze tweede studie (T2). Eenoudergezinnen, nieuw samengestelde gezinnen en gezinnen waarvan geen emailadres beschikbaar was, werden niet opgenomen in de steekproef. Bovendien werden enkel de respondenten die toestemming hadden gegeven voor een tweede contactopname, gecontacteerd. Zowel aan de moeder als aan de vader van het kind werd gevraagd om opnieuw een betrokkenheidsvragenlijst in te vullen. Ditmaal werd de vragenlijst online afgenomen. Om de sociale wenselijkheid te beperken, werd de anonimiteit en de vertrouwelijkheid van de antwoorden verzekerd. De verschillende bevragingen werden aan elkaar gekoppeld via een unieke code. Eind

december

2010

hadden

109

gezinnen

deelgenomen

aan

dit

vervolgonderzoek, wat een responsgraad oplevert van 35.5%. Meer dan de helft van de vragenlijsten werden echter slechts door één van beide ouders ingevuld. Aangezien

22


23

betrokkenheid onderzocht wordt als mediator in de studie, is het van groot belang deze variabele juist in beeld te brengen. Een betrokkenheidsindicatie van beide ouders is hiervoor aangewezen (Kohl, Lengua, & McMahon, 2000). Omwille hiervan werd een herinneringsmail gestuurd in januari 2011, wat ervoor zorgde dat de betrokkenheid van 84 kinderen door beide ouders in kaart werd gebracht. Ten opzichte van de 307 benaderde gezinnen op T2 is dit een responsgraad van 27.4%. Deze respons is eerder laag en kan vooreerst te wijten zijn aan de hertoetsing van gedeeltelijk dezelfde vragen op T2. Zo blijkt de vragenlijst gestart geweest te zijn door een extra 31 ouders, maar hebben deze gedurende het proces afgehaakt. Een tweede mogelijke reden voor de lage responsgraad kan liggen in de noodzakelijke participatie door beide ouders. Enkel wanneer zowel de moeder als de vader de betrokkenheidsvragenlijst invulde, kon het gezin deel uitmaken van de steekproef. Dit had het voordeel betrokkenheid te meten via meerdere beoordelaars en dus over een rijk databestand te beschikken, maar het nadeel een kleinere steekproef te hebben. Uit poweranalyse blijkt echter dat een respons van 66 gezinnen voldoende is om lineaire regressies uit te voeren op een klein aantal predictoren (Lenth, 2009). De uiteindelijke respons van 84 gezinnen overtreft dit criterium. Deze groep van 84 kinderen bestaat uit 44 meisjes en 40 jongens. Het jongste kind was op de dag van afname zes jaar, het oudste kind was net geen zestien jaar geworden. De gemiddelde leeftijd van deze kinderen bedraagt tien jaar acht maanden en drie weken. De gezinnen wonen verspreid over Vlaanderen: 36 gezinnen zijn woonachtig in Oost-Vlaanderen, 23 in West-Vlaanderen, achttien in Antwerpen, vier in Vlaams-Brabant en drie in Limburg. Alle kinderen hebben het Nederlands als moedertaal. Sommige kinderen gaan nog naar de lagere school, andere zitten reeds in het secundair onderwijs.

Materiaal IQ De IQ-scores van de kinderen worden gemeten aan de hand van de Nederlandstalige versie van de Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC-IIINL, Wechsler, 2005; naar het Nederlands vertaald door Kort et al., 2002) en de Standard

23


24

Progressive Matrices (SPM, Raven, 1990). De WISC-IIINL bestaat uit dertien subtesten en maakt onderscheid tussen het verbale IQ en het performale IQ. De verbale score is de somscore van de vijf subtesten: informatie, overeenkomsten, woordkennis, rekenen en begrijpen. De performale score is de somscore van de vijf subtesten: onvolledige tekeningen, substitutie, plaatjes ordenen, blokpatronen en figuur leggen. De elfde en twaalfde subtest, ‘cijferreeksen’ en ‘doolhoven’, worden als reservetesten afgenomen. Indien een subtest van de verbale test fouten bevat, wordt de score op de subtest ‘cijferreeksen’ gebruikt als vervangende waarde. Ditzelfde geldt voor de subtest ‘doolhoven’ bij de performale score. De dertiende subtest ‘symbolen vergelijken’ is een performale factor die gebruikt wordt in de berekeningen van de factorscores (Wechsler, 2005). In dit opzet werd geen gebruik gemaakt van deze extra subtesten, aangezien de andere subtesten correct werden afgenomen. De subtesten hebben allemaal een oplopende moeilijkheid, en zijn bovendien aangepast aan de leeftijd van het kind. Het is immers zo dat de ouderdom van een kind bepaalt bij welke vraag moet worden gestart en hoeveel punten het kind krijgt voor een juist antwoord. Bij een aantal subtesten wordt met tijdslimieten gewerkt, bijvoorbeeld bij ‘substitutie’. De WISC-IIINL wordt afgenomen bij het kind thuis en duurt ongeveer twee uur (Wechsler, 2005). Deze test is voldoende betrouwbaar en begripsvalide volgens Evers et al. (2002). De verbale score laadt hoog op de gekristalliseerde component van IQ, terwijl de performale score zowel hoge ladingen heeft op de gekristalliseerde als op de vloeiende component (Mackintosh, 2006). De SPM of ook wel de Raven genaamd, is een aanvullende IQ-test die een toegevoegde waarde biedt op gebied van abstract redeneren en dus een schatter vormt voor de vloeiende component van IQ. Deze test bestaat uit een reeks meerkeuze-items, die allen zijn opgebouwd uit figuren. Bij elke vraag moet de jongere het ontbrekende stuk van de figuur kiezen uit een aantal mogelijke antwoordalternatieven (Raven, 2000). Deze test wordt individueel afgenomen aan de hand van pen en papier. Het kind dient elke vraag in te vullen en de tijd wordt geregistreerd per antwoordreeks. Men krijgt één punt per juist antwoord en er wordt per reeks (A tot E) een totaalscore berekend. Op die manier worden vijf scores bekomen. De ruwe scores worden omgezet naar percentielscores op basis van de leeftijd van het kind (Raven, 2006). De test duurt

24


25

ongeveer 40 minuten en heeft een voldoende hoge betrouwbaarheid, begripsvaliditeit en criteriumvaliditeit (Evers, van Vliet-Mulder, & Groot, 2000). Een principale componentenanalyse op basis van de ruwe scores van deze vijftien subtesten (vijf van de verbale component, vijf van de performale en vijf van de SPM) toont aan dat de tien subtesten van de WISC-IIINL op één factor laden, en vier subtesten van de SPM op een andere factor. De vijfde SPM-subtest laadt zowel op de eerste als op de tweede factor. Deze twee factoren verklaren 69.31% van de variantie. Op basis van deze resultaten kan de performale component geïnterpreteerd worden als indicator van het gekristalliseerde IQ in plaats van als indicator van de vloeiende component van IQ. Aangezien IQ in dit onderzoek beschouwd wordt als bestaande uit de twee door Caroll (1993) vooropgestelde factoren, zal de gekristalliseerde component dus gevormd worden door de samensmelting van de verbale en performale WISC-score. SES De SES-gegevens worden verkregen aan de hand van een vragenlijst op T1. Hierbij vult elke ouder persoonlijk zijn of haar eigen vragenlijst in. Als indicator van onderwijsniveau telt het hoogst behaalde diploma. Voor de beroepsstatus dient men zijn huidige beroep te benoemen en te beschrijven. Op die manier kenden de psychologiestudenten een nummer op de beroepenclassificatie toe. Deze bestaat uit tien niveaus, gaande van nul tot negen, waarbij nul de hoogste beroepsstatus reflecteert en negen de laagste. Deze scores worden nadien omgekeerd zodat er een positieve relatie ontstaat tussen het cijfer en de hoogte van SES. Ten slotte wordt het netto gezinsinkomen in rekening gebracht als indicator van het inkomensniveau van het totale gezin. Naast deze klassieke maten van SES worden enkele extra predictoren bevraagd die de hoogte van SES kunnen schatten. Voorbeelden hiervan zijn het bezit van boeken, auto(‘s) en computer(‘s), evenals de aanwezigheid van kunstwerken of een internetverbinding in huis. Uit factoranalyse blijkt dat deze indicatoren geen extra variantie kunnen verklaren, noch de betrouwbaarheid van de SES-schaal kunnen verhogen. Hierdoor worden deze niet opgenomen in de berekening van SES. Uit principale componentenanalyse blijkt dat de beroepsstatussen van beide ouders op één component laden, terwijl de beide opleidingsniveaus op een tweede component laden. Deze componenten verklaren samen 75.33% van de variantie, en 25


26

hebben een respectievelijke betrouwbaarheid van .72 en .56. Omwille van deze reden en omwille van het belang een familiale maatstaaf van SES te kunnen berekenen voor het kind, werden de gemiddelde beroepsstatus en het gemiddelde opleidingsniveau gebruikt als predictoren in dit onderzoek. Wanneer slechts één van beide ouders tewerkgesteld is, wordt de beroepsstatus van de werkende ouder gebruikt. In de literatuur wordt dit beschreven als een goede manier van werken (Hill et al., 2004). Aangezien sommige hypothesen een schatting van SES in het geheel vragen, werd een principale componentenanalyse uitgevoerd op de drie gevormde SESindicatoren: gemiddelde beroepsstatus, gemiddelde opleiding en inkomen. Hierdoor werd de totale informatie in één component gevat, waarvan de factorscores de maatstaaf voor de globale SES vormen. Deze factor kan 57.6% van de variantie verklaren en heeft een betrouwbaarheid van .63. Samengevat zal voor het toetsen van de hypothesen 1a en 1c gebruik gemaakt worden van de globale SES-parameter, en zal voor de overige hypothesen beroep worden gedaan op de specifieke SES-componenten: de gemiddelde beroepsstatus, de gemiddelde opleiding, en het netto gezinsinkomen. Betrokkenheid Het betrokkenheidsinstrument van T1 bestaat uit achttien items. Zaken zoals hoe vaak gaat u met uw kind naar de bibliotheek of hoe vaak leest u samen met uw kind, werden hierin bevraagd. Een aantal items hebben betrekking op het verleden, andere op het heden. Deze vragenlijst kan ingekeken worden in bijlage 1. T2 toetste een aantal van deze items opnieuw, maar voegde tevens een reeks nieuwe items toe. Zo kwamen zaken aan bod als: “Hoe vaak heeft u boeken van de leraar van uw kind geleend om uw kind extra hulp te geven?” of items zoals: “Hoe vaak heeft u uw kind zijn/haar school bezocht?”. Deze peilen naar schoolgerelateerde taken en de schoolomgeving van het kind. Bovendien werd tijdens dit meetmoment de betrokkenheid van beide ouders gemeten, wat toeliet een gemiddelde van beide ouders te berekenen. Op die manier kan een meer precieze schatting worden gemaakt van de door het kind ervaren betrokkenheid. Door de vragen zowel aan moeder als aan vader te stellen, wordt bovendien rekening gehouden met de specifieke rol die zij aannemen in de opvoeding van hun kind (Hossain & Anziano, 2008). In de hedendaagse maatschappij nemen zowel moeders als vaders de zorgfunctie in handen, waardoor bevraging van één van 26


27

beide een vertekening zou kunnen bevatten. Dit is ook belangrijk omwille van de brede range van leeftijdscategorieën van de kinderen in dit onderzoek. Het geslacht van de ouder interageert immers met de leeftijd van het kind inzake het tonen van betrokkenheid (Yeung, Sandberg, Davis-Kean, & Hofferth, 2001). Het meetinstrument op T2 bevroeg 35 items en werd samengesteld op basis van de Amerikaanse vragenlijst van Grolnick en Slowiaczek (1994)9. Bij het opstellen van deze vragenlijst werd rekening gehouden met enkele methodologische criteria, zodoende de betrouwbaarheid te waarborgen. Ten eerste werd deze vragenlijst omgezet naar het Nederlands via de methodiek van vertalen-terugvertalen en werden enkele Amerikaanse items uit de vragenlijst gefilterd. Ten tweede werden items met een meervoudige betekenis zoals het item ‘take my child to lectures, plays or concerts’, opgedeeld in drie verschillende items om de respondent toe te laten een verschillend antwoord in te vullen voor elke activiteit. Ten derde werden de antwoordcategorieën gevormd naargelang de specifieke antwoordmogelijkheden op elk item. Na alle mogelijke open antwoorden te bedenken werden deze in passende categorieën opgedeeld. Op die manier kon men bij zestien vragen op een zevenpuntenschaal antwoorden, bij achttien op een vijfpuntenschaal en bij één item op een vierpuntenschaal. Het laatste criteria dat gebruikt werd bij het opstellen van de vragenlijst was de ordening van de vragen volgens methodologische regels. Zo werden gemakkelijke items in het begin geplaatst, werden deze vervolgd door items waar wat dieper moest worden over nagedacht om dan te eindigen met opnieuw gemakkelijkere items. Deze

maatstaven

hebben

mogelijks

de

betrouwbaarheid

verhoogd.

Factoranalyse op deze 53 items10 toonde een vijfdimensionele factorstructuur. Deze factoren hebben allen een goede betrouwbaarheid die minstens even hoog is als de originele schalen van Grolnick en Slowiaczek (1994). De subschaal die schooltaken representeerde had een interne consistentie van .92, terwijl de Cronbach’s alfa van de overige subschalen .81, .80, .73 en .75 bedroegen. Deze vier laatste factoren behelzen respectievelijk de leefomgevingsbetrokkenheid, de interactie tussen ouder en kind, de ondersteuning bij vroege taalontwikkeling en de culturele activiteiten. Deze omschrijvingen trachten de items die onder de factoren vallen zo goed mogelijk te 9

Deze werd reeds uitvoerig besproken op pagina 12 - 13. Achttien items op T1 en 35 items op T2.

10

27


28

omkaderen. Aan items met kruisladingen werd minder belang gehecht bij het toekennen van de betekenisterm. De vijf componenten werden afgelezen uit de screeplot, rekening houdend met de interpreteerbaarheid en eenvoud van de onderliggende inhoudelijke structuur. Na varimax rotatie verklaren de vijf subschalen samen 42.72% van de gemeenschappelijke variantie en hebben ze respectievelijke eigenwaarden van 8.40, 4.24, 3.50, 3.25 en 3.25. Bijlage 3 beschrijft de items die onder elke factor behoren, evenals hun factorladingen op elke factor. Alle analyses gebeuren aan de hand van deze vijf factoren. Controlevariabelen In dit onderzoek worden geslacht en leeftijd van het kind opgenomen als controlevariabelen. Geslacht van het kind kan een invloed hebben op bepaalde IQonderdelen. Zo scoren meisjes over het algemeen hoger op de verbale component, terwijl jongens hoger scoren op de performale component. Voor het vloeiende component,

gemeten

door

de

SPM,

worden

over

het

algemeen

minder

geslachtsverschillen gevonden (Mackintosh, 2006). Leeftijd van het kind kan daarentegen samenhangen met de hoeveelheid ouderlijke betrokkenheid (Yeung et al., 2001). De leeftijd wordt gemeten op basis van maanden op de dag van de IQ-afname.

Data-analyse

Zoals hierboven reeds aangegeven werd de structuur van de subtesten van de verschillende IQ-metingen via een principale componentenanalyse nagegaan. Voor SES werden factorscores berekend aan de hand van dezelfde reductiemethode. Daarnaast werd een factoranalyse uitgevoerd om de gemeenschappelijke variantie in de betrokkenheidsvragenlijsten te verklaren. Aangezien een aantal betrokkenheidsitems op een verschillend meetniveau werden gemeten, werden de scores eerst gestandaardiseerd alvorens de factoranalyse uit te voeren. Dit leverde vijf onderliggende latente factoren op. De oplossingen van de principale componentenanalyse, evenals deze van de factoranalyse werden nadien via varimax geroteerd om een zo eenvoudig mogelijke en interpreteerbare structuur te bekomen. Hun betrouwbaarheid werd gecheckt en aan de

28


29

hand van ‘Cronbach α if item deleted’ werd nagegaan of deze betrouwbaarder werden door items weg te laten. Dit laatste was bij geen enkele factor het geval. Om de relatie tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen onderling te begrijpen, werden Pearson-productmomentcorrelatie coëfficiënten berekend tussen de verschillende indicatoren. Multivariate lineaire regressies werden uitgevoerd ten behoeve van de toetsing van de eerste en de derde hypothese. De onderzochte afhankelijke variabele, IQ, bestaat immers uit twee samenhangende metingen, waardoor deze analysetechniek aangewezen is. Dit beperkt immers de type I fout, wat wil zeggen dat de kans om foutief de nulhypothese te verwerpen kleiner wordt. Tevens wordt hierdoor het onderscheidingsvermogen groter. Om de impact van verschillende onafhankelijke variabelen te schatten, werden twee modellen vergeleken. De multivariate F-toetsen hierbij zijn gebaseerd op Wilks Λ. De tweede hypothese werd getoetst aan de hand van een reeks hiërarchische lineaire regressies. Deze analysemethode laat toe om op eenvoudig wijze te controleren voor storende variabelen en de impact van verschillende onafhankelijke variabelen samen te schatten. Tot slot wordt de laatste hypothese geanalyseerd aan de hand van de mediatechniek van Baron en Kenny (1986) en Sobel (1982). Alle analyses gebeurden aan de hand van het statistisch programma SPSS 17.0.

Resultaten

Beschrijvende gegevens en intercorrelaties Beschrijvende gegevens In tabel 1 worden de beschrijvende gegevens van de IQ-scores en de SPMwaarden weergegeven. De IQ-scores werden berekend aan de hand van de normscores. Deze laatste waarden weerspiegelen de scores op de verschillende subtesten, rekening houdend met de chronologische leeftijd van het kind. Op die manier zijn de scores over 29


30

leeftijden vergelijkbaar met elkaar. De WISC-IIINL-scores reiken van 55 tot en met 145, de percentielscores van de SPM van 5 tot en met 95.

Tabel 1 Minimum- en Maximumwaarden, Gemiddelden en Standaarddeviaties van de WISC-IIINL en SPM Minimum Maximum M SD Gekristalliseerd IQ = WISC totaal IQ

85.00

143.00

112.62

13.05

WISC verbaal IQ

81.00

141.00

112.94

14.19

WISC performaal IQ

84.00

140.00

108.70

12.75

10.00

95.00

75.60

20.31

Vloeiend IQ = SPM percentiel Noot. N = 84.

Deze gegevens tonen aan dat de gemiddelde score voor zowel het verbale, performale als totale IQ in de steekproef hoger ligt dan in de populatie. Vanaf een IQ hoger dan 130 wordt in de literatuur gesproken over een zeer begaafd kind (Resing & Blok, 2002). Deze groep omvat zo’n 2% van de populatie. Wanneer deze maatstaaf wordt toegepast op onze resultaten, worden op basis van het verbale IQ tien kinderen geclassificeerd als zeer begaafd, op basis van het performale IQ vier kinderen en op basis van het totale IQ negen kinderen. Dit betekent ruim 10% van de steekproef. Geen enkel kind heeft echter een totale IQ-score lager dan 85, wat impliceert dat niemand behoort tot de categorie ‘laag begaafd/moeilijk lerend’ (Resing & Blok, 2002). Voor de SPM-scores worden gelijkaardige bevindingen gedaan. Zo wordt bijvoorbeeld 25% van de kinderen in de steekproef benoemd als ‘Intellectueel superieur’, wat in de populatie slechts een groep van 10% betreft. Tabel 2 geeft de beschrijvende gegevens van het opleidingsniveau van beide ouders weer. Deze toont dat de meeste moeders een hoger niet-universitair onderwijsdiploma hadden. Bij de vaders is de vaakst voorkomende opleiding het hoger secundair onderwijs. 72.6% van de moeders behaalde een hoger (universitair) onderwijsdiploma in vergelijking met 54.8% van de vaders. In deze steekproef zijn de moeders dus gemiddeld hoger geschoold in vergelijking met de vaders.

30


Tabel 2 Opleidingsniveau van de Ouders OPLEIDING

31

Frequentie

Percentage

Frequentie

Percentage

MOEDER

MOEDER

VADER

VADER

Lager secundair onderwijs

1

1.2

1

1.2

Hoger secundair onderwijs

17

20.2

27

32.1

Specialisatie-opleiding na secundair onderwijs (1 -2 jaar) Hoger niet-universitair onderwijs

4

4.8

8

9.5

40

47.6

26

31

Hoger universitair onderwijs

21

25.0

20

23.8

Missing values

1

1.2

2

2.4

Totaal

84

100

84

100

Noot. N moeders = 83; N vaders = 82.

Na analyse van de beroepscategorieën, sluit de ‘professional’ omschrijving (categorie 2) voor de meeste moeders het beste aan bij hun beroep. Zo’n 46.5% van de moeders uit de steekproef bevindt zich in deze categorie. Bij de vaders is dit tevens de modus. Toch zien we bij de vaders een grotere spreiding over de andere beroepsgroepen, aangezien slechts 25.3% tot deze tweede categorie behoort. De hogere status beroepsgroepen (0 en 1) worden eerder vertegenwoordigd door de vaders in vergelijking met de moeders. 34.2% van de vaders bevindt zich in één van deze twee categorieën in vergelijking met slechts 16.9% van de moeders. Het inkomensniveau betreft één indicatie voor het gehele gezin. Hieruit blijkt dat 45% van de gezinnen in deze steekproef een netto inkomen heeft tussen 3000 en 4000 euro. 21.4% van de gezinnen heeft een lager netto inkomen: 2.4 % van de gezinnen verdienen tussen 1000 en 2000 euro per maand en 19% van de gezinnen verdienen maandelijks tussen de 2000 en de 3000 euro. Zo’n 9.8% van de gezinnen heeft een inkomen groter dan de mediaan van de steekproef: 16.7% hiervan krijgt maandelijks tussen de 4000 en 5000 euro, de overige 13.1% heeft een maandelijks inkomen hoger dan 5000 euro. Een gepaarde t-test van de betrokkenheidswaarden tussen moeder en vader toont aan dat de moeders voor elk item een hogere betrokkenheid rapporteren in vergelijking met de vaders. Voor 28 van de 35 items blijkt dit verschil significant te zijn met p < 0.001, voor vier items met p < 0.05 en voor de overige drie items werd geen significant

31


32

verschil gevonden. Aan de hand van correlationeel onderzoek kan tevens geconcludeerd worden dat kinderen met betrokken moeders ook betrokken vaders hebben. Dit verband werd voor de meeste items significant bevonden. Intercorrelaties Tabel 3 presenteert het gemiddelde en de standaarddeviaties van de opgenomen variabelen, evenals de correlaties tussen deze variabelen. Deze resultaten worden systematisch besproken. Ten eerste wordt gekeken naar de correlaties met de controlevariabelen leeftijd en geslacht van het kind, vervolgens wordt gefocust op de correlaties die van belang zijn voor het toetsen van de hypotheses. Tot slot worden de partiële correlaties nader toegelicht. Zoals deze tabel toont, heeft leeftijd van het kind een significante relatie met de SPM-score (r = -.22, p < .05) en met de eerste drie betrokkenheidsfactoren (r = -.59, p < .001; r = -.34, p < .01; r = .30, p < .01). Oudere kinderen hebben lagere waarden op de genormeerde SPM-test, krijgen minder betrokkenheid bij schooltaken en in hun leefomgeving, en interageren meer met hun ouders. De tweede controlevariabele, geslacht van het kind, toont dat jongens een hoger verbaal IQ hebben (r = -.26, p < .05) en meer interageren met hun ouders (r = -.35, p < .01). Met betrekking tot verbanden tussen variabelen die van belang zijn voor het onderzoeken van de hypotheses, kan gesteld worden dat er enerzijds significante relaties worden gevonden tussen IQ-parameters en SES-indicatoren en anderzijds tussen deze laatstgenoemden en betrokkenheidsfactoren. De sterkste relaties worden gevonden tussen verbaal IQ en opleidingsniveau (r = .41, p < .001) en tussen opleidingsniveau en interactie met het kind (r = .31, p < .01). Andere significante relaties tussen deze afhankelijke en onafhankelijke variabelen kunnen in tabel 3 worden afgelezen. Het verband tussen IQ en betrokkenheid wordt enkel gevonden tussen verbaal IQ en culturele betrokkenheid (r = .29, p < .01). Deze relatie lijkt dus meer af te hangen van de specifieke betrokkenheidsfactor en de specifieke IQ-component in tegenstelling tot de meer algemene relaties tussen SES en IQ en tussen SES en betrokkenheid. Hoewel er ook voor deze laatste relaties niet voor alle componenten significante verbanden worden gevonden. Zo lijken de SPM-percentielen en de betrokkenheid in de taalontwikkeling van het kind met geen enkele andere variabele verband te houden.

32

Tabel 3 Beschrijvende statistieken en correlatiecoëfficiënten van IQ-, SES- en betrokkenheidsindicatoren M

SD

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

Controlevariabelen 1.Leeftijd kind 2.Geslacht kind

.042

IQ Gekristalliseerd IQ 3.Verbaal IQ

112.94

14.19

-.10

-.26*

4.Performaal IQ

108.70

12.75

-.14

.06

5.SPM-percentiel

75.60

20.31

-.22*

-.07

6.Inkomen

4.20

0.99

.04

-.08

7.Opleiding

5.62

0.96

-.09

-.01

8.Beroepsstatus

6.25

1.77

-.03

-.07

9.Schooltaken

4.09

0.88

-.59***

-.17

10.Leefomgeving

2.97

0.67

-.34**

.06

11.Interactie

3.18

0.67

.30**

-.35**

12.Taalontwikkeling

5.54

0.86

-.17

.00

13.Culturele

3.57

0.88

.07

-.04

.93 .35** (.35**)

.85

Vloeiend IQ .40***

.36**

(.39***)

(.34**)

.83

SES .29**

.06

.00

(.30**)

(.01)

(-.08)

/

.41***

.25*

.08

.53***

(.41***)

(.24*)

(.04)

(.51***)

/

.19

.25*

-.01

.20

.41***

(.18)

(.25*)

(-.02)

(.20)

(.41***)

-.13

-.02

.05

-.11

-.14

.04

(-.23*)

(-.12)

(-.10)

(-.11)

(-.25**)

(.03)

.13

.28*

.28*

.10

.04

/

Betrokkenheid .92

.14

.02

(.11)

(-.03)

(-.06)

(.31**)

(.27*)

(.09)

(-.21)

.10

.03

-.03

.31**

.09

.29*

.04

.02

(.14)

(.07)

(.04)

(.32**)

(.13)

(.32**)

(.28*)

(.13)

.04

.10

.11

-.07

-.08

.01

.02

.01

.01

(.02)

(.08)

(.07)

(-.07)

(-.09)

(.01)

(-.11)

(-.05)

(.06)

.29**

.00

.15

.06

.29**

.11

.01

.03

.04

.03

(.30**)

(.01)

(.13)

(.06)

(.30**)

(.11)

(.06)

(.06)

(.02)

(.04)

.81 .80 .73

Noot. N= 75-84. Geslacht: 0 = jongen; 1 = meisje. Scores van betrokkenheid variëren tussen 0 en 6, met 6 het hoogste niveau van betrokkenheid. *p < .05, tweezijdig getoetst. **p < .01, tweezijdig getoetst. *** p <.001, tweezijdig getoetst. De waarden tussen haakjes zijn partiële correlaties met leeftijd van het kind als controlevariabele. De vetgedrukte waarden op de diagonaal geven de interne consistentie van de betreffende variabele weer.

.75


38

Vanwege de hoge correlaties die gevonden worden tussen diverse indicatoren en leeftijd van het kind, werden tevens partiële correlaties berekend zodoende te kunnen controleren voor deze mogelijks storende variabele. Deze controlevariabele lijkt echter weinig verandering te brengen in de gevonden relaties. Enkel in de relaties met betrokkenheid schijnen hierdoor enkele significante relaties te ontstaan. Zo wordt de relatie tussen betrokkenheid in schooltaken en verbaal IQ (r = -.23, p < .05) en tussen betrokkenheid in schooltaken en opleiding (r = -.25, p < .01) significant. Hierbij kan opgemerkt worden dat deze gerapporteerde correlaties een eerste aanwijzing kunnen bieden voor het bestaan van evidentie voor de hypotheses, maar deze nog geen uitspraak doen over de juistheid ervan. Een laatste vaststelling die kan worden gedaan op basis van tabel 3 is dat de drie variabelen van IQ en de drie metingen van SES onderling sterk correleren. Dit wordt niet gevonden bij de verschillende metingen van betrokkenheid

Toetsing van de hypotheses Hoofdrelaties De eerste hypothese die uitspraken maakt over het verband tussen IQ en SES bestaat uit drie delen (1a, 1b en 1c). Het eerste deel van de hypothese (1a), dat de globale relatie tussen IQ en SES onderzoekt, werd getoetst aan de hand van een multivariaat lineair model met als afhankelijke variabelen de gekristalliseerde en de vloeiende component van IQ en met als onafhankelijke variabele de SES-schaal. Tevens werd gecontroleerd voor leeftijd en geslacht van het kind aangezien deze variabelen samenhangen met delen van IQ (zie tabel 3). Uit tabel 4 is af te lezen dat deze hypothese bevestigd wordt: gezinnen met een hogere SES hebben kinderen met een hoger IQ, F(2, 68) = 7.98, p < .01. De univariate toetsen laten zien dat deze onafhankelijke variabele enkel samenhangt met de gekristalliseerde component van IQ, F(1, 69) = 11.14, p < .01. Dit toont tevens evidentie voor het derde deel van de hypothese (1c), dat stelt dat de gekristalliseerde component van IQ een grotere samenhang zal vertonen met SES in vergelijking met de vloeiende component van IQ. Deze ‘grotere samenhang’ is duidelijk aangezien er geen relatie wordt gevonden tussen SES en de vloeiende component, F(1,

38


39

69) = .08, p = .78. Tevens komt dit verschillend belang naar voor in een vergelijking van de gestandaardiseerde regressiecoëfficiënten. SES heeft een grotere impact op het gekristalliseerde IQ (β = .38, p < .01) dan op het vloeiende IQ (β = -.03, p = .78). Ten slotte, kan SES slechts 2% van de variantie in de vloeiende component verklaren (∆R2 = .01, F(1, 69) = 0.08, p = .78), terwijl deze onafhankelijke variabele 14% van de variantie in de gekristalliseerde component kan verklaren (∆R2 = .14, F(1, 69) = 11.14, p < .01). Hypothese 1c wordt dus bevestigd. Het tweede deel van de hypothese (1b) stelt dat opleidingsniveau een grotere samenhang zal hebben met IQ in vergelijking met de andere onderdelen van SES. Hiervoor

werden

de

drie

SES

componenten

(Inkomen,

beroepsstatus

en

opleidingsniveau) afzonderlijk ingegeven zodoende het verband met de specifieke componenten te kunnen nagaan. Er werd hierbij enkel een significant resultaat gevonden tussen IQ en opleidingsniveau, F(2, 66) = 3.26, p < .05. Univariaat wordt getoond dat opleidingsniveau enkel samenhangt met het gekristalliseerde IQ, F(1, 67) = 6.44, p < .05. Uit een modelvergelijking blijkt tevens dat een model met enkel opleidingsniveau als predictor niet significant slechter is dan een model dat zowel opleidingsniveau, beroepsstatus, inkomen als de controlevariabelen beschouwt, F(8, 132) = 1.05, p = .40. Hypothese 1b wordt dus ook bevestigd.

Tabel 4 Multivariate regressie-analyse hypothese 1: Regressie van SES op IQ (na controle voor geslacht en leeftijd van het kind) Totaal IQ

H 1a, c

H 1b

Vloeiend IQ

F

p

∆R 2

β

F

.38

11.14

.00**

.16**

-.03

0.08

.78

.46

.01

0.00

.96

-.16

1.17

.28

.81

.45

.11

0.81

.37

-.05

0.12

.73

3.26

.05*

.36

6.44

.01*

.13

0.76

.39

F

p

7.98

.00**

Inkomen

.80

Beroepsstatus Opleiding

Hypothese

Gekristalliseerd IQ

β

P

∆R 2

SES

Noot. N = 73. *p<0.05.**p<0.01. ***p<0.001 De bèta’s weerspiegelen de gestandaardiseerde regressiecoëfficiënten.

39

.02


40

De tweede hypothese die is opgebouwd uit twee verschillende delen (2a en 2b) toetst de relatie tussen SES en betrokkenheid. Zo stelt het eerste deel van de hypothese dat ouders met een hogere SES een hogere betrokkenheid tonen ten aanzien van hun kinderen. Het tweede deel toetst de relatie van de specifieke componenten van SES, en beweert dat het opleidingsniveau een grotere samenhang zal hebben met betrokkenheid in vergelijking met de andere componenten. Omwille van de lage correlaties tussen de vijf betrokkenheidsfactoren onderling en omwille van de hoge correlaties met de controlevariabelen (zie tabel 3), worden deze hypotheses getoetst aan de hand van vijf meervoudige hiërarchische regressies. Deze methodiek laat toe om te controleren voor de mogelijks storende variabelen geslacht en leeftijd van het kind. Zo kan de F-toets voor ∆R2, die gemakkelijk kan worden opgevraagd via deze analysemethode, de meerwaarde inschatten van een model met predictoren ten opzichte van een model met enkel controlevariabelen. De beschreven hypotheses zullen dus niet eenduidig kunnen beantwoord worden aangezien elke dimensie van betrokkenheid op een verschillende wijze een verband kan hebben met SES. Het eerste deel van de tweede hypothese kan slechts voor bepaalde vormen van betrokkenheid bevestigd worden. Ouders met een hoger inkomen, β = .23, p < .05, en/of een hogere beroepsstatus, β = .29, p < .05, lijken meer te interageren met hun kinderen. Het opleidingsniveau wordt in deze relatie net niet effectief bevonden, β = -.18, p = .11. SES kan in zijn geheel 11% van de variantie verklaren (∆R2 = .11, F(3, 67) = 4.41, p < .01). Een tweede component waarmee SES samenhangt, is de culturele betrokkenheid. Ouders met een hoger opleidingsniveau bezoeken vaker cultureel stimulerende omgevingen met hun kinderen, β = .44, p < .001. Door SES op te nemen als predictor werd 13% van de variantie verklaard (∆R2 = .13, F(3, 67) = 3.51, p < .05). Een laatste significante relatie wordt gevonden tussen opleidingsniveau van de ouders en hulp bij schooltaken, β = -.25, p < .05. Hoe hoger het opleidingsniveau van de ouders, hoe minder ze hun kinderen lijken te helpen bij schooltaken. Omwille van de lage relatie tussen deze vorm van betrokkenheid en de overige twee SES-metingen (β = .00, p = .98; β = .06, p = .58), kan SES echter geen extra variantie verklaren ten opzichte van een model met enkel de controlevariabelen (∆R2 = .05, F(3, 67) = 2.15, p = .10). Deze resultaten worden geïllustreerd in tabel 5. In verband met hypothese 2a kan dus

40


41

geconcludeerd worden dat SES voor bepaalde soorten betrokkenheid een goede voorspeller lijkt te zijn. Aan de hand van de gestandaardiseerde regressiecoëfficiënten in tabel 5 kan worden geconstateerd welke SES-variabele de grootste impact heeft op een betrokkenheidscomponent. Dit is van belang voor het toetsen van het tweede deel van de tweede hypothese (2b), dat stelt dat opleidingsniveau de grootste relatie vertoont met betrokkenheid. Het opleidingsniveau lijkt in vergelijking met de andere SEScomponenten de grootste impact te hebben op betrokkenheid in schooltaken (β = -.25, p < .05) en in de culturele betrokkenheid (β = .44, p < .01). Voor de andere drie betrokkenheidscomponenten kan de hypothese niet bevestigd worden. Zo heeft betrokkenheid in de leefomgeving de grootste relatie met inkomen (β = .24, p = .06), de interactiecomponent de grootste relatie met beroepsstatus (β = .29, p < .05) en houdt de taalontwikkeling met geen enkele SES-indicator verband. Toch werd dit nogmaals nagegaan door vijf stapsgewijze regressies uit te voeren waarin steeds vier stappen werden doorlopen. In een eerste stap werden de controlevariabelen geslacht en leeftijd van het kind ingevoerd, in een tweede stap de SES-variabele beroepsstatus11, in een derde stap het inkomensniveau, en in een vierde stap tot slot de variabele opleidingsniveau. Op die manier wordt voor elke afhankelijke variabele gekeken of een model met opleidingsniveau een meerwaarde biedt ten opzichte van de andere modellen. De

zojuist

beschreven

relaties

werden

bevestigd.

Voor

de

eerste

betrokkenheidscomponent, namelijk betrokkenheid in de schooltaken van het kind, wordt een significante meerwaarde gevonden (∆R2 = .04, F(1, 67) = 4.99, p < .05) van een model met opleidingsniveau, terwijl de overige twee SES-predictoren geen extra waarde bieden (∆R2 = .00, F(1, 69) = .17, p = .68 en ∆R2 = .01, F(1, 68) = 1.2, p = .28). Ook voor de culturele betrokkenheid wordt dit resultaat gevonden. Opleiding kan hierin 13% van de variantie verklaren (∆R2 = .13, F(1, 67) = 10.1, p < .01), beroepsstatus (∆R2 = .01, F(1, 69) = .33, p = .57) en inkomensniveau (∆R2 = .00, F(1, 68) = .06, p = .81) bieden geen meerwaarde aan het model. 11

Beroepsstatus werd als eerste SES-indicator ingevoerd omdat deze variabele slechts met één betrokkenheidsdimensie significant verband houdt (zie tabel 5), en dus verondersteld wordt het minste te kunnen toedragen aan het model. (inkomen houdt ook slechts significant verband met één betrokkenheidsdimensie, maar heeft een hogere t-waarde voor twee andere componenten in vergelijking met beroepsstatus)

41


42

Tabel 5 Regressie-analyse hypothese 2a: Regressie van SES-parameters op diverse factoren van betrokkenheid Betrokkenheid

Schooltaken

Leefomgeving

∆R2

β

T

.38***

.09

0.78

.44

-.36

-3.26

.00**

.24

1.90

.06

.58

.01

0.12

.03*

.10

0.73

β

t

-.58

-2.04

.05

-.19

-6.15

.00***

.00

0.03

.98

.06

0.56

-.25

-2.23

P

Interactie

∆R2

β

t

.14**

-.42

-4.29

.00**

.39

3.93

.00***

.23

2.09

.04*

.91

.29

2.92

.47

-.18

-1.60

p

Taalontwikkeling

∆R2

β

t

.32***

.02

0.16

.87

-.17

-1.44

.15

-.06

-0.40

.69

.01*

.10

0.78

.11

-.07

-0.46

p

p

Culturele

∆R2

β

t

p

∆R2

Stap 1 Geslacht Leeftijd

.03

-.10

-0.86

.39

.03

0.27

.79

-.22

-1.69

.10

.44

-.06

-0.46

.65

.65

.44

3.18

.00**

.01

Stap 2 Inkomen

.05

.09

.11**

.01

Beroepsstatus

Opleiding

Noot. N = 73. Geslacht: 0 = jongen; 1 = meisje. *p < .05.**p<0.01. ***p<0.001.

42

.13*


43

Voor de andere drie componenten van betrokkenheid wordt de hypothese echter niet bevestigd. Alle betrokkenheidcomponenten samen in beschouwing genomen, kan wel geconstateerd worden dat het opleidingsniveau het grootste deel van de variantie kan verklaren in vergelijking met de andere SES-componenten. De derde hypothese toetst de relatie tussen betrokkenheid en IQ. Hierbij worden de vijf betrokkenheidsdimensies als onafhankelijke variabelen beschouwd en het vloeiende en gekristalliseerde IQ als afhankelijke variabelen. Deze verbanden werden getoetst aan de hand van een multivariaat lineair model met controle voor de mogelijks storende invloed van leeftijd en geslacht van het kind. Het eerste deel van de derde hypothese (3a) dat vooropstelde dat betrokkenheid een positieve relatie heeft met IQ werd niet bevestigd. Er werd een significante samenhang vastgesteld van betrokkenheid in schooltaken op IQ, F(2, 75) = 3.65, p < .05 maar univariaat toonde dit enkel een negatieve relatie ten opzichte van het gekristalliseerde IQ, β = -.40, p < .01. Betrokkenheid in schooltaken kon het vloeiende IQ niet significant voorspellen, β = -.15, p = .32. De overige betrokkenheidsfactoren konden IQ niet significant voorspellen. Er werd wel een niet-significante positieve relatie gevonden tussen IQ en culturele betrokkenheid, F(2, 75) = 2.41, p = .10. Univariaat kon deze samenhang toegeschreven worden aan het gekristalliseerde IQ, β = .24, p < .05. Om de invloed van de controlevariabelen, geslacht en leeftijd, na te gaan in deze relatie, werd een model met zowel de controlevariabelen als betrokkenheidspredictoren vergeleken met een model met enkel de betrokkenheidspredictoren. Uit de modelvergelijkingstoets blijkt dat het model met enkel de betrokkenheidspredictoren net niet significant slechter is dan het volledige model, F(4, 150) = 2.35, p = .06. Het tweede gedeelte van de hypothese stelt dat betrokkenheid de grootste relatie zal hebben met het gekristalliseerde IQ in vergelijking met het vloeiende IQ. Zoals uit de gerapporteerde data blijkt, wordt deze hypothese bevestigd. Rekening houdend met de significante betrokkenheidscomponent ‘schooltakenbetrokkenheid’ toont deze een grotere relatie met de gekristalliseerde IQ-component (β = -.40, p < .01) in vergelijking met de vloeiende IQ-component (β = -.15, p = .32). Tevens wordt ten opzichte van de culturele betrokkenheid een significante relatie gevonden met het voorspelde gekristalliseerde deel (β = .24, p < .05), maar niet met het vloeiende deel (β = .18, p =

43


44

.14). Andere evidentie voor deze hypothese wordt gevonden in de voorspelde verklaarde variantie. Na controle voor geslacht en leeftijd van het kind kan de schooltakenbetrokkenheid 6% extra variantie verklaren in het gekristalliseerde IQ (∆R2 = .06, F(1, 80) = 5.50, p < .05), terwijl deze predictor slechts 1% extra bijbrengt in het vloeiende IQ (∆R2 = .01, F(1, 80) = 1.07, p = .30.

Mediatie-analyse Tot slot wordt gezocht naar een mogelijke verklaring voor de relatie tussen SES en IQ. Hiervoor dient gekeken te worden naar de significante hoofdrelaties tussen (a) SES en IQ, (b) SES en betrokkenheid en (c) betrokkenheid en IQ. SES en IQ houden duidelijk verband door hun componenten ‘opleidingsniveau’ en ‘gekristalliseerd IQ’, β = .36, p < .05. Aangezien dit de enige gevonden relatie is (zie tabel 4), dient er een verklaring gezocht te worden voor dit verband. Uit bovenstaande resultaten blijkt dat zowel opleidingsniveau als gekristalliseerde IQ een significante relatie hebben met schooltakenbetrokkenheid, β = -.25, p < .05 voor opleidingsniveau, en β = -.40, p < .01 voor gekristalliseerd IQ. Tevens worden significante verbanden gevonden tussen enerzijds opleiding en culturele betrokkenheid (β = .44, p < .001) en anderzijds deze laatste variabele en gekristalliseerd IQ (β = .24, p < .05). Mogelijke verklaringen voor de

relatie

tussen

opleidingsniveau

en

gekristalliseerd

IQ

zijn

dan

ook

schooltakenbetrokkenheid en culturele betrokkenheid. Beide mediatoren worden achtereenvolgens getest aan de hand van de mediatietechniek van Baron en Kenny (1986) en de test van Sobel (1982). Baron en Kenny (1986) definiëren vier voorwaarden waaraan voldaan moet worden vooraleer te kunnen spreken van volledige mediatie: (1) de onafhankelijke variabele voorspelt de mediator in de eerste regressievergelijking (pad a); (2) de onafhankelijke variabele voorspelt

de afhankelijke variabele in

de tweede

regressievergelijking (pad c); (3) de mediator heeft een significante relatie met de afhankelijke variabele in de derde vergelijking, waarin gecontroleerd wordt voor de onafhankelijke variabele (pad b); en (4) de onafhankelijke variabele oefent niet langer een significante invloed uit op de afhankelijke variabele in de derde vergelijking (pad c’). Wanneer de onafhankelijke variabele in stap vier minder significant wordt, spreekt

44


45

men van partiële mediatie (Baron & Kenny, 1986). De paden zijn voorgesteld in figuur 3. De test van Sobel (1982) wordt gebruikt om te staven of de invloed van de onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele significant daalt.

Betrokkenheid 1.Schooltaken 2.Culturele a

b

c’ Opleidingsniveau

Gekristalliseerd IQ

Figuur 3. Voorspeld mediatiemodel: betrokkenheid als mediator tussen opleidingsniveau en gekristalliseerd IQ.

Tabel

6

toont

de

resultaten

van

de

uitgevoerde

analyses

met

schooltakenbetrokkenheid als mediator. Net zoals in de voorgaande analyses werd gecontroleerd voor leeftijd en geslacht van het kind. In stap 1 had opleidingsniveau een significante negatieve relatie met de schooltakenbetrokkenheid (β = -.20, p < .05) en stap 2 toonde een positieve relatie tussen opleidingsniveau en de onderzochte IQcomponent, β = .41, p < .001. Stap 3 werd echter niet significant bevonden. Schooltakenbetrokkenheid oefende geen significante invloed meer uit op het gekristalliseerde IQ, na controle voor opleidingsniveau, β = -.22, p = .10. Hierdoor kan schooltakenbetrokkenheid geen mediator zijn in de onderzochte relatie. Dit blijkt tevens uit de Sobel test die aangeeft dat het indirecte pad van opleiding op gekristalliseerd IQ niet significant verschilt van nul, z = 1.34, p = .18. Analyses op de tweede mogelijke mediator, culturele betrokkenheid, leverden gelijkaardige bevindingen op. Tot aan stap 3 werden alle stappen van Baron en Kenny (1986) bevestigd. Na controle voor opleiding, lijkt ook hier de relatie tussen het gekristalliseerde IQ en culturele betrokkenheid niet meer significant, β = .10, p = .37. De Sobel test bevestigt dit resultaat met z = 0.86, p = .39. Tabel 7 illustreert deze bevindingen.

45


46

Tabel 6 Mediatie-analyse van Opleidingsniveau, Betrokkenheid in Schooltaken en Gekristalliseerd IQ Pad A Pad B Pad C Pad C’ Afhankelijke Sobel test (OV → (Mediator → (0V → AV) (0V → AV; variabele (AV) statistiek Mediator) AV; controle controle voor voor OV) mediator) Gekristalliseerd IQ

1.34

-.20*

-.22

.41***

.37**

Noot. N = 80. *p < .05, **p < .01, ***p < .001 OV = Opleidingsniveau, Mediator = Betrokkenheid in de schooltaken van het kind. Voor alle paden worden de gestandaardiseerde bèta’s gerapporteerd. Er werd in alle analyses gecontroleerd voor geslacht en leeftijd van het kind.

Tabel 7 Mediatie-analyse van Opleidingsniveau, Culturele Betrokkenheid en Gekristalliseerd IQ (rij 1) en Verbale component IQ (rij 2) Pad A Pad B Pad C Pad C’ Afhankelijke Sobel test (OV → (Mediator → (0V → AV) (0V → AV; variabele (AV) statistiek Mediator) AV; controle controle voor voor OV) mediator) Gekristalliseerd IQ

0.86

.30**

.10

.41***

.38**

Verbale component 1.82 .30** .21* .41*** .35** IQ Noot. N = 80. *p < .05, **p < .01, ***p < .001 OV = Opleidingsniveau, Mediator = Culturele betrokkenheid. Voor alle paden worden de gestandaardiseerde bèta’s gerapporteerd. Er werd in alle analyses gecontroleerd voor geslacht en leeftijd van het kind.

Deze laatste niet-gevonden relatie kan mogelijks verklaard worden door het zwakke verband tussen culturele betrokkenheid en gekristalliseerd IQ in zijn geheel. Wanneer niet gecontroleerd wordt voor de overige betrokkenheidscomponenten en enkel culturele betrokkenheid als onafhankelijke variabele wordt beschouwd, voorspelt dit betrokkenheidsonderdeel de IQ-component niet significant, β = .20, p = .06. Aan de hand van tabel 3 kan echter worden afgeleid dat culturele betrokkenheid sterk correleert met de verbale IQ-component, r = .29, p < .01, en niet met de performale component, r = .00, p = .97. Het zou dus kunnen dat de relatie tussen opleidingsniveau en de verbale component van IQ wel kan verklaard worden door culturele betrokkenheid. Hiervoor werd opnieuw een mediatie-analyse uitgevoerd. Tabel 7 illustreert de resultaten en toont dat de derde regressievergelijking ditmaal wel een significante relatie aangeeft tussen culturele betrokkenheid en verbaal IQ, na controle voor opleidingsniveau, β = 0.21, p < .05. In de laatste regressie daalt de significante waarde van de relatie tussen opleiding

46


47

en verbaal IQ, β = 0.35, p < .01. Aangezien dit laatste verband nog significant is, wordt gesproken van partiële mediatie. De Sobel test (1982) geeft de waarde z = 1.82, p = .07. Toch geven de niet-gevonden mediatoren in de relatie tussen opleidingsniveau en gekristalliseerd IQ stof tot nadenken. Aangezien het initieel sterke verband tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ, β = -0.31, p < .05, en de sterke daling hiervan na controle voor opleiding, β = -0.22, p = .10, lijkt het erop dat deze laatste een mediator is in de relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ. Deze mediatie wordt voorgesteld in figuur 4. Deze ad-hoc vaststelling werd bevestigd aan de hand van de Baron en Kenny’ mediatieprocedure (1986). In een eerste stap wordt een significant verband gevonden tussen schooltakenbetrokkenheid en opleidingsniveau, β = -.33, p < .05. De tweede stap toont de significante relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ, β = -.31, p < .05. In de derde stap toont opleidingsniveau een significante relatie met het gekristalliseerde IQ, na controle voor de onderzochte betrokkenheidsdimensie, β = .37, p < .01, terwijl de relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en de IQ-component in deze laatste regressie niet langer significant is, β = -.22, p = .10. Opleidingsniveau kan de relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ dus volledig mediëren. De test van Sobel (1982) toont het indirecte verband van schooltakenbetrokkenheid op gekristalliseerd IQ via opleiding met z = 1.93, p = .05.

Opleiding a

b

c’ Schooltakenbetrokkenheid

Gekristalliseerd IQ

Figuur 4. Ad-hoc Mediatiemodel: Opleidingsniveau als Mediator tussen Schooltakenbetrokkenheid en Gekristalliseerd IQ.

47


48

Dit werd tevens nagegaan voor de relatie met culturele betrokkenheid. Hieruit blijkt dat opleidingsniveau de indirecte relatie van culturele betrokkenheid op het gekristalliseerde IQ niet kan verklaren. In de tweede regressievergelijking lijkt de relatie tussen beide componenten immers niet voldoende sterk, β = .20, p = .06. Tabel 8 geeft een overzicht van de gevonden relaties.

Tabel 8 Samenvatting van de gevonden Resultaten OV AV SES

Mediator

Totaal IQ Gekristalliseerd IQ Inkomen

Interactie

Beroepsstatus

Interactie

Opleidingsniveau

Totaal IQ Gekristalliseerd IQ Verbale component

Culturele betrokkenheid

Schooltakenbetrokkenheid Culturele betrokkenheid Schooltakenbetrokkenheid

Totaal IQ Gekristalliseerd IQ

Culturele betrokkenheid

Opleidingsniveau

Gekristalliseerd IQ Verbale component

Noot. Voor de richting van de gevonden resultaten wordt naar de resultatensectie verwezen

48


49

Discussie

Dit onderzoek werd uitgevoerd met als doel het in kaart brengen van de relatie tussen SES en IQ. Literatuurstudie wees op moeilijkheden om uitspraken te doen over de onderlinge verhouding tussen beide. De belangrijkste problemen hierbij situeren zich in de inhoud en de richting van het verband. Hieraan werd vooreerst tegemoetgekomen door de betekenis van SES en IQ duidelijk af te bakenen en deze concepten op een passende wijze te meten. Dit maakte uitspraken over specifieke relaties binnen deze ruime begrippen mogelijk. Ten tweede poogde dit onderzoek een verklaring te geven voor de gevonden samenhang aan de hand van een derde variabele, ouderlijke betrokkenheid. Over het algemeen werden de vooropgestelde verbanden tussen onderdelen van SES en IQ bevestigd, maar was er minder eenduidigheid over hun relatie met ouderlijke betrokkenheid. Ouderlijke betrokkenheid is mogelijks een mediator tussen SES en IQ, maar kan niet de enige verklaring zijn voor hun onderlinge relatie. Twee bevindingen kunnen de gevonden resultaten samenvatten. Ten eerste medieert

opleidingsniveau

van

de

ouders

partieel

de

relatie

tussen

schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ. Ten tweede medieert culturele betrokkenheid van de ouders partieel de relatie tussen opleidingsniveau en verbaal IQ. Deze discussie bespreekt in eerste instantie de hoofdrelaties tussen de drie onderzochte variabelen: IQ, SES en betrokkenheid. Ten tweede wordt hun onderlinge driehoeksverhouding toegelicht, met aandacht voor de gevonden mediatoren. Tot slot, focust deze bespreking op de praktische implicaties van deze bevindingen, de beperkingen ervan en adviezen voor toekomstig onderzoek.

49


50

Bespreking hoofdrelaties Relatie tussen SES en IQ Zoals blijkt uit literatuurstudie wordt de relatie tussen ouderlijke SES en het IQ van het kind door verschillende factoren bepaald. Cruciaal hierbij is de wijze waarop SES en IQ gemeten worden. Daarom besteedde deze studie zorgvuldig aandacht aan het in kaart brengen van de verschillende dimensies onder deze ruime variabelen. Zo werd IQ gemeten aan de hand van een gekristalliseerd meetinstrument, WISC-IIINL, en een vloeiend meetinstrument, SPM, en werd SES gemeten aan de hand van haar drie belangrijkste onderdelen: opleiding, beroepsstatus, en inkomen (Bowles & Nelson, 1974). Op basis hiervan kon de eerste hypothese bevestigd worden: hoe hoger de SES van de ouders, hoe hoger het IQ van het kind. Meer specifiek zijn opleidingsniveau en gekristalliseerd IQ cruciaal binnen deze relatie. Deze resultaten lopen parallel met het onderzoek van Rindermann, Flores-Mendoza, en Mansur-Alves (2010), dat aantoonde dat de samenhang tussen ouderlijk onderwijsniveau en het gekristalliseerde IQ groter is dan deze tussen onderwijsniveau en het vloeiende IQ. Tevens wezen onderzoeken waarin meerdere SES-indicatoren beschouwd werden, consistent op hogere relaties tussen IQ en opleidingsniveau enerzijds dan tussen IQ en andere onderdelen van SES anderzijds (Strenze, 2007). Relatie tussen SES en betrokkenheid Dit onderzoek vindt een verschillende relatie afhankelijk van de component van SES en de component van ouderlijke betrokkenheid. Bij de bespreking van deze resultaten wordt toegespitst op de onderdelen die een negatieve relatie hebben omdat deze niet verwacht werden op basis van de bestaande literatuur. Een verklaring voor de gevonden negatieve relatie tussen opleidingsniveau van de ouders en betrokkenheid in de schooltaken van het kind, kan dan ook moeilijk worden afgeleid uit de literatuur. Rekening houdend met de opzet van deze studie en de context waarin deze werd afgenomen, tracht deze discussie twee verklaringen te geven.

50


51

Ten eerste is dit gevonden resultaat mogelijk te verklaren aan de hand van de brede gehanteerde conceptualisatie van ouderlijke betrokkenheid en de opsplitsing ervan in meerdere dimensies. Tal van studies beschouwen betrokkenheid als bestaande uit één dimensie (zie bijvoorbeeld Hill et al., 2004; Nettle, 2008), waardoor negatieve relaties met een deel van betrokkenheid mogelijks niet worden gevonden. Ten tweede is het mogelijk dat ouders die hoger opgeleid zijn meer uren werken of het belangrijk vinden zichzelf bij te scholen na de werkuren. Hierdoor hebben ze minder tijd om te investeren in de ontwikkeling van de kinderen. Een onderzoek van Yeung et al. (2001) bevestigt de negatieve relatie tussen aantal werkuren en de hoeveelheid tijd dat wordt vrijgemaakt voor tal van soorten betrokkenheden ten aanzien van het kind. De reden waarom deze relatie niet werd gevonden in het verleden kan hier rechtstreeks uit resulteren. Steeds meer hoogopgeleide ouders gaan beiden werken en vertoeven dus meerdere uren op de werkplaats. Hierdoor dienen ze een opportuniteitskost te maken tussen investeren in zichzelf en investeren in de kinderen. Bovendien zijn zelfstandigheid, initiatief en verantwoordelijkheid steeds meer vereist op de werkvloer (Campbell, 2000). Het is mogelijk dat ouders deze waarden willen aanwakkeren bij hun kinderen. Dit kan het best door kinderen de nodige vrijheid te geven bij het plannen van huistaken en hen het huiswerk zelfstandig te laten oplossen. Hierdoor bestaat het vermoeden dat hoogopgeleide ouders verkiezen te investeren in hun eigen menselijk kapitaal in plaats van tijd te besteden aan de cognitieve ondersteuning van hun kinderen wanneer deze dit niet nodig lijken te hebben. Relatie tussen betrokkenheid en IQ De vooropgestelde relatie tussen betrokkenheid en IQ werd voor sommige dimensies van deze variabelen niet bevestigd. Van de vijf betrokkenheidsdimensies hebben er twee een significante relatie met gekristalliseerd IQ. Ten eerste lijkt meer betrokkenheid van de ouders in schooltaken van het kind gepaard te gaan met lagere IQscores. De tweede relatie illustreert de positieve verhouding tussen culturele betrokkenheid en het gekristalliseerd IQ. Met het vloeiende IQ worden er geen significante verbanden gevonden. Hoewel de negatieve relatie tussen hulp die ouders schenken bij het huiswerk en gekristalliseerd IQ niet vooropgesteld was, bevestigt de literatuur deze bevindingen in een aantal studies. Milne, Myers, Rosenthal, en Ginsburg (1986) stellen vast dat hoe 51


52

meer hulp ouders schenken bij het maken van het huiswerk, hoe zwakkere prestaties het kind behaalt op rekenen taaltesten. Een ietwat recentere studie van McNeal (1999) bevestigt de negatieve relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en prestatie op school, maar toont tevens een positieve relatie tussen deze laatste en de interactiecomponent. Op basis van een recente meta-analyse van Jeynes (2005) werd een negatieve, nietsignificante relatie gevonden tussen betrokkenheid in huistaken en prestaties op school. Epstein verklaart deze negatieve relatie aan de hand van de reactieve hypothese, die stelt dat ouders hulp zullen bieden wanneer hun kind dit nodig heeft (Geciteerd in McNeal, 1999, p. 122). Een kind met een hoger IQ heeft normaal gezien minder moeilijkheden op school, waardoor diens ouders minder geneigd zijn te helpen bij schooltaken. Hierbij dient opgemerkt te worden dat deze verklaring de relatie tussen betrokkenheid en IQ omdraait. Het uitblijven van relaties met de overige betrokkenheidscomponenten wordt gestaafd aan de hand van een recent artikel van Nokali, Bachman, en Votruba-Drzal (2010). Deze onderzoekers vinden geen significante verbanden tussen ouderlijke betrokkenheid en kennisdomeinen zoals wiskunde, lezen en woordenschat. Zij argumenteren dat engagement van de ouders een samenhang vertoont met academische prestaties op school, maar niet met kennis in een bepaald domein. IQ-testen beogen te peilen naar de bekwaamheid om te redeneren en kennis op te doen (Gottfredson, 1997). Aangezien deze tevens geen directe reflectie zijn van kennis op school, kan de redenering van Nokali et al. (2010) gevolgd worden. De diverse conceptualisaties van de twee hoofdvariabelen kunnen ook hier voor vertekende resultaten zorgen, waardoor er inconsistente resultaten worden gevonden.

Mediërende rollen Twee variabelen werden aan de hand van de analyses bevonden als mogelijke mediatoren in de relatie tussen SES en IQ: schooltakenbetrokkenheid en culturele betrokkenheid. Beide konden echter niet significant de relatie verklaren. Wanneer enkel de verbale component van het gekristalliseerde IQ in beschouwing werd genomen, kon culturele betrokkenheid de relatie wel partieel mediëren. Dit betekent dat ouders met een hoger opleidingsniveau hun kinderen meer cultureel stimuleren, waardoor deze laatsten een hoger verbaal IQ hebben. 52


53

De reden waarom de overige betrokkenheidsmediatoren niet significant werden bevonden, is via een tweetal wegen te verklaren. Ten eerste lijkt het erop dat ouderlijke betrokkenheid een grotere samenhang heeft met academische prestaties dan met IQscores (Nokali et al., 2010). Dit is op zich niet verwonderlijk aangezien een groot deel van de betrokkenheid rechtstreeks inspeelt op schoolactiviteiten en op de schoolomgeving. Het is dus niet noodzakelijk zo dat wie gestimuleerd wordt in presteren op school, hoge IQ-scores behaalt. Omwille van de te lage samenhang tussen ouderlijke betrokkenheid en

IQ en de sterk

gevonden samenhang tussen

opleidingsniveau en IQ, kan betrokkenheid deze relatie niet mediëren. Ten tweede geven ouders genetisch materiaal door, wat zich gedeeltelijk afspiegelt in het IQ van het kind. Johnson, Deary, en Iacono (2009) tonen aan dat deze genetische invloed groter is bij hoge IQ-scores dan bij lage scores. De lage IQ-scores lijken dus meer af te hangen van de omgevingsvariabelen. Deze steekproef betrof veelal hogere IQ-scores (zie supra), waardoor de invloed van een omgevingsparameter, zoals betrokkenheid, onderschat kan zijn. Culturele betrokkenheid als mediator in de relatie tussen opleidingsniveau en verbaal IQ hangt daarentegen als betekenis minder samen met academische prestaties. Deze

betrokkenheidscomponent

meet,

in

tegenstelling

tot

de

andere

betrokkenheidsfactoren, de stimulatie van buitenschoolse activiteiten, zoals naar de bibliotheek gaan, boeken kopen of een museum bezoek. Dat deze factor hoog correleert met opleidingsniveau van de ouders, is niet verwonderlijk. Hoog opgeleide mensen streven er vaker naar zichzelf te ontwikkelen in een waaier van domeinen. Zowel literair als cultureel trachten ze hun kennis bij te schaven. Mogelijks nemen deze ouders hun kinderen mee naar deze cognitief stimulerende activiteiten en brengen hen zo diezelfde brede waaier aan interesses bij. Deze culturele stimulatie leert hen verder denken dan hun eigen leefwereld, en dus verder dan hun schoolactiviteiten en hun schoolomgeving. Dit kan het IQ stimuleren, in het bijzonder de verbale component, die de verworven kennis over de eigen cultuur reflecteert (ter Laak & de Goede, 2005). Een ad-hoc analyse waarin opleidingsniveau als mediator werd geplaatst tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ, werd bevestigd. Dit resultaat is in lijn met het model van Hoover-Dempsey en Sandler (1995) dat de indirecte relatie tussen betrokkenheid enerzijds, en ontwikkeling van kennis bij het kind anderzijds, beschrijft

53


54

via de kennis van de ouder. Zo is het mogelijk dat hoger opgeleide ouders een meer kwaliteitsvolle hulp bieden bij schooltaken. Zij beschikken zelf over meer kennis en kunnen hun kinderen helpen bij een variëteit aan problemen. Aangezien ze zelf langer onderwijs hebben gevolgd, zijn ze misschien ook beter in staat zich in te leven in de noden van het onderwijs, waardoor ze gerichter hulp kunnen bieden. Daarentegen kunnen mensen die lager geschoold zijn mogelijks geen antwoord bieden op de vragen van hun kinderen of kunnen ze deze minder gericht beantwoorden. Daarenboven stelt het model van Hoover-Dempsey en Sandler (1995) dat de mate waarin ouders betrokkenheid schenken, bepaald wordt door de hoeveelheid tijd die ze hebben. Zoals reeds geargumenteerd (zie supra), is het mogelijk dat hoogopgeleide ouders minder tijd hebben en dus minder betrokken zijn ten aanzien van hun kinderen, wat overeenkomt met de negatieve gevonden directe relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ. De bevestigde mediërende rol van opleidingsniveau van de ouders in deze directe relatie laat toe te concluderen dat niet zozeer de kwantiteit van betrokkenheid bij schooltaken samenhangt met de cognitieve ontwikkelingen van het kind (de directe relatie), maar veeleer de kwaliteit van de betrokkenheid (de indirecte relatie). Hiervoor wordt tevens evidentie gevonden in het artikel van Kohl et al. (2000).

Praktische implicaties Op basis van de gevonden resultaten kunnen drie adviezen worden gegeven voor de praktijk. Ten eerste toonde deze discussie het belang van culturele betrokkenheid in de ontwikkeling van IQ. Aangezien SES en IQ elk voor een deel genetisch bepaald zijn, kan het best worden ingespeeld op deze betrokkenheidsdimensie voor het doorbreken van de negatieve vicieuze cirkel. Deze studie adviseert daarom aan scholen om culturele activiteiten bij kinderen te stimuleren. Zo kunnen ook de kinderen die in minder gegoede families zijn opgegroeid het belang inzien om van jongs af aan naar de bibliotheek te gaan en musea te bezoeken. Ten tweede is het mogelijks niet altijd voordelig je kind bij te staan bij huistaken. Misschien zijn kinderen met hoge IQ-scores zelfstandig in staat hun schooltaken te plannen en huiswerk te maken. Tevens verwerven ze hierdoor mogelijks extra competenties zoals zelfstandig werken en de durf om verantwoordelijkheid te nemen. Deze kunnen enerzijds helpen bij het oplossen van IQ-testen waardoor hogere

54


55

IQ-scores kunnen behaald worden en zijn anderzijds voordelig op de werkvloer (Campbell, 2000). Het lijkt dan ook best om kinderen zelfstandig huistaken te laten oplossen of spellingsvaardigheden te laten oefenen, zolang ze geen nood hebben aan begeleiding. Tot slot toont dit onderzoek dat rechtstreeks kan worden ingespeeld op het IQ van het kind door het onderwijsniveau van de ouders te verhogen. Dit kan door de toegang tot onderwijs te versoepelen, zodat alle lagen van de bevolking gemakkelijk hoger onderwijs kunnen aanvatten en dit succesvol kunnen afronden. Deze trend toont zich de laatste jaren. Veel initiatieven worden in dit kader genomen, zodoende de SESverschillen af te vlakken en gelijke kansen mogelijk te maken. In de toekomst kan zich dit tonen in een stijging van het gemiddelde IQ.

Beperkingen Hoewel deze studie een aantal sterkten toont, moet er tevens gewezen worden op een aantal beperkingen. Het grootste nadeel van deze studie ligt in de kleine steekproefgrootte. Hierdoor verlaagt de power, wat de kans op type II fouten groter maakt. Dit betekent dat een aantal resultaten onderschat of niet significant bevonden zijn, terwijl deze mogelijks met een grotere steekproef wel naar voren zouden gekomen zijn (Cohen, 1988). Hierbij aansluitend werd de steekproef op een aantal dimensies niet representatief bevonden. Zo werden de IQ-scores hoger geclassificeerd dan mogelijk in de volledige populatie. Deze resultaten zijn in lijn met de hoge gerapporteerde beroepsstatussen en opleidingen. Dit kan wijzen op een onderbelichting van minder gegoede families met kinderen met lagere IQ-scores. Hierdoor moeten de resultaten zorgvuldig geïnterpreteerd worden en opgelet worden bij veralgemening van de conclusies. Een mogelijke oorzaak van deze bias kan liggen in de gevoeligheid voor deelname aan een intelligentie-onderzoek wanneer het kind bijvoorbeeld lage scores op school behaalt. In dit onderzoek werd intelligentie gemeten aan de hand van de wereldwijd vaakst gebruikte IQ-meetmethoden, de WISC-IIINL en de SPM (Van de Vijver, 1997). Hierdoor werd gepoogd de verschillende onderdelen van IQ te omvatten. Dit is een belangrijke sterkte in het gevoerde onderzoek, aangezien IQ in de meeste studies slechts summier wordt gemeten. Toch omvat de uitgebreide afname van de WISC-IIINL ook een 55


56

mogelijk nadeel. Deze test dient immers grotendeels op moment van afname door de beoordelaar gecodeerd te worden. Ondertussen moet deze ook de opgaven voorlezen en het kind observeren. Hierdoor sluipen vaak fouten in de codering. Hoewel de beoordelaars voordien een opleiding kregen, bestaat de mogelijkheid dat er fouten werden gemaakt (Loe, Kadlubek, & Marks, 2007). Een derde tekortkoming schuilt in de operationalisering van betrokkenheid. In deze studie werd ervoor geopteerd betrokkenheid bij beide ouders te bevragen aan de hand van kwantitatieve vragenlijsten. Dit had enerzijds het voordeel om over een rijke dataset te beschikken, en anderzijds de sterkte het volledige gezin in het onderzoek te betrekken. Monobeoordelaarsbias kan zo teruggedrongen worden en specifieke verbanden voor beide ouders konden onderzocht worden. Hoewel sommige onderzoekers geen oog hebben voor het bevragen van beide ouders (zie bijvoorbeeld Seefeldt, Denton, Galper, & Younoszai, 1998), lijkt dit toch een aanbevolen manier van werken in de moderne maatschappij (Yeung et al., 2001). Dit blijkt immers een bepalende factor te zijn, aangezien moeders meer begaan zijn met alles dat verband houdt met de school van het kind in vergelijking met de vaders (Hossain & Anziano, 2008). Een ander voordeel van de gekozen operationalisering ligt in het omvangen van het multidimensionale kader van ouderlijke betrokkenheid. Een aantal onderzoekers onderbelichten de uitgebreidheid van dit concept, waardoor relaties kunnen onder- of overschat worden. In de gebruikte operationalisering kwamen een aantal verschillende dimensies naar voor die elk een verschillende impact hebben. Dit toont het belang van de brede omkadering. Toch gaat deze keuze van operationalisering ook gepaard met een mogelijk nadeel. Een aantal onderzoekers wijzen immers op het belang om kwalitatieve parameters van betrokkenheid te beschouwen. Zo blijkt uit onderzoek van Kohl et al. (2000) dat kwaliteit van betrokkenheid meer gerelateerd is aan uitkomsten van de kinderen dan de kwantiteit. Anderzijds kunnen kwaliteit en kwantiteit elkaar ook beïnvloeden. Wanneer ouders een positieve relatie hebben met hun kind, kan dit deze eersten aanzetten tot meer engagement in allerlei belangrijke aspecten voor het kind (Eccles & Harold, 1994). Door de kwaliteit van betrokkenheid niet te bevragen, kunnen verbanden met IQ of SES zijn uitgebleven.

56


57

Suggesties voor toekomstig onderzoek Suggesties voor toekomstig onderzoek vloeien rechtstreeks voort uit de beschreven beperkingen van het huidig onderzoek. Ten eerste is replicatie van dit onderzoek aangewezen bij een grotere steekproef waarbij getracht wordt gezinnen van alle sociaaleconomische niveaus te bereiken. Op die manier kunnen de gevonden resultaten gestaafd worden bij een bredere doelgroep en eventueel andere significante relaties naar voor treden. Ten tweede kan naast een kwantitatieve meting van ouderlijke betrokkenheid ook aandacht worden besteed aan de kwaliteit. Hiervoor wordt evidentie gevonden in andere onderzoeken (zie bijvoorbeeld Kohl et al., 2000). Daarenboven kunnen nog enkele andere voorstellen worden gedaan zodoende de bredere relatie tussen SES en IQ te onderzoeken. Zo kan toekomstig onderzoek de sociale mobiliteit van het kind als parameter betrekken. Op die manier kan de volledige vicieuze cirkel tussen SES en IQ worden onderzocht. De huidige studie toont aan de hand van de gevonden positieve relatie tussen opleiding en gekristalliseerd IQ een eerste evidentie voor het bestaan van de besproken positieve vicieuze cirkel. Vooraleer hierover uitspraken te kunnen maken, dient uiteraard de volledige cirkel onderzocht te worden. Dit vereist longitudinaal onderzoek waarbij men de focus onder meer legt op de sociale mobiliteit van het kind. Onderzoek maakt hard dat het IQ van het kind samenhangt met zijn/haar toekomstige opleidingsniveau (Johnson et al., 2010). Indien toekomstig onderzoek dit bevestigt, is de cirkel rond waarbij IQ en onderwijs elkaar over generaties heen stimuleren of ondermijnen. Deze vicieuze cirkel kan mogelijk worden doorbroken aan de hand van andere mediatoren. Hier kan toekomstig onderzoek zich tevens naar richten. Voorbeelden hiervan zijn: aanbieden van goed onderwijs, stimuleren van bepaalde waarden zoals zelfstandigheid en verantwoordelijkheidszin, en de hoeveelheid naschoolse activiteiten zoals het volgen van tekenlessen of het aangesloten zijn bij een sportclub. Een ander mogelijke weg om in te slaan is de generalisatie van deze studie naar eenoudergezinnen. Dit onderzoek werd nu bewust gevoerd bij tweeoudergezinnen. Maar de vraag of betrokkenheid op dezelfde manier samenhangt met IQ en SES bij een alleenstaande ouder, kan hierdoor niet worden beantwoord. Uit onderzoek van Kohl et al. (2000) blijkt bijvoorbeeld dat eenoudergezinnen de beperkte tijd waarover ze beschikken, toewijzen volgens de door hen gestelde prioriteiten. De mogelijkheid

57


58

bestaat dat deze families een sterkere relatie tonen tussen schooltakenbetrokkenheid en IQ, waardoor deze eerste de relatie tussen opleidingsniveau en gekristalliseerd IQ toch kan mediëren. McNeal (1999) bevestigt deze veronderstelling. Zo vindt hij een grotere uitgesproken negatieve relatie tussen prestatie op school en betrokkenheid bij huiswerk voor alleenstaande oudergezinnen. Het is dus belangrijk om in toekomstig onderzoek rekening te houden met de samenstelling van het gezin. Ook biologische ouders lijken een rol te spelen. Yeung et al. (2001) tonen aan dat gezinnen die bestaan uit twee biologische ouders meer tijd spenderen aan direct engagement met de kinderen in vergelijking met gezinnen waarbij slechts één van de ouders biologisch is. Tot slot kan nog een belangrijk advies worden gegeven aan theoretici die de relatie tussen SES, IQ en betrokkenheid nader wensen te onderzoeken. De hier gevonden resultaten illustreren het belang om aandacht te hebben voor de waaier aan verschillende SES-indicatoren en betrokkenheidsdimensies. Elk van deze concepten tonen immers verschillende relaties naargelang de wijze waarop ze geconceptualiseerd worden. Tevens is dit ook van belang bij het meten van IQ: wordt enkel de gekristalliseerde component in rekening gebracht of ook de vloeiende component? Zolang onderzoekers deze begrippen niet op eenzelfde manier conceptualiseren en meten, en bovendien geen rekening houden met hun keuze bij het rapporteren van resultaten, kunnen verschillende studies niet met elkaar vergeleken worden. Hierdoor rapporteren sommige onderzoekers overschattingen en andere onderschattingen. Tevens maakt het dit moeilijk om correcte adviezen te formuleren voor het doorbreken van de cirkelrelatie tussen SES en IQ.

Conclusie In deze scriptie werd getracht een verklaring te zoeken voor de relatie tussen SES en IQ. Enerzijds werd hiervoor een brede conceptualisatie gebruikt van beide begrippen en anderzijds werd een derde variabele onderzocht als mogelijke mediator in de relatie. De resultaten van dit onderzoek tonen dat deze relatie enkel significant wordt bevonden voor de componenten opleidingsniveau en gekristalliseerd IQ. Hoe hoger het opleidingsniveau van de ouder, hoe hoger het kind scoort op gekristalliseerde IQ-testen. Deze opleidingscomponent kan bovendien de betrokkenheid van ouders in schooltaken voorspellen,

evenals

het

engagement

in 58

culturele

activiteiten.

Deze

twee


59

betrokkenheidsdimensies kunnen op hun beurt het gekristalliseerde IQ voorspellen. Toch kan géén van beide betrokkenheidscomponenten de relatie tussen dit opleidingsniveau en deze IQ-component verklaren. Er wordt enkel een zwakke partiële verklaring gevonden voor het verbale gedeelte van het gekristalliseerde IQ. Culturele betrokkenheid kan met andere woorden een gedeeltelijk antwoord bieden op de vraag: ‘Waarom hebben ouders met een hoog opleidingsniveau kinderen met een hoog IQ?’ Toch kan dit zeker niet de enige verklaring zijn. Een ad hoc analyse vond evidentie voor opleidingsniveau als mediator in de relatie tussen schooltakenbetrokkenheid en gekristalliseerd IQ. Dit resultaat werd niet verwacht en dient verder onderzocht te worden.

59


60

Referentielijst

Backlund, E., Sorlie, P. D., & Johnson, N. J. (1999). A comparison of the relationships of education and income with mortality: the national longitudinal mortality study. Social science & medicine, 49, 1373-1384. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: conceptual, strategic and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182. Bosma, H., van Boxtel, M. P. J., Kempen, G. I. J. M., van Eijk, J. Th. M., & Jolles, J. (2007). To what extent does IQ 'explain' socio-economic variations in function? BMC Public Health, 7, 1471-2458. Bowles, S., & Nelson, V. I. (1974). The inheritance of IQ and the intergenerational reproduction of economic inequality. The review of economics and statistics, 56, 39-51. Bracke, P., & Brutsaert, H. (2007). Sociologie. Gent: Academia Press. Bradley, R. H., & Caldwell, B. M. (1980). The relation of home environment, cognitive competence, and IQ among males and females. Child development, 21, 11401148. Brody, N. (1992). Intelligence (2nd ed). California: Academic Press. Brody, N. (1997). Intelligence, Schooling, and Society. American Psychologist, 52, 1046-1050. Brouwers, S. A., Van de Vijver, F. J., & Van Hemert, D. A. (2009). Variation in Raven’s Progressive Matrices scores across time and place. Learning and Individual Differences, 19, 330-338. Cabrera, N. J., Tamis-LeMonda, C. S., Bradley, R. H., Hofferth, S., & Lamb, M. E. (2000). Fatherhood in the Twenty-first century. Child Development, 71, 127136. Campbell, D. J. (2000). The proactive employee: Managing workplace initiative. Academy of management executive, 14, 52-66. 60


61

Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities A survey of factor-analytic studies. Cambridge: Cambridge University Press. Cattell, R. B. (1971). Abilities: their structure, growth, and action. Boston (Mass.): Houghton Mifflin. Ceci, S. J. (1991). How much does schooling influence general intelligence and its cognitive components? A reassessment of the evidence. Developmental Psychology, 27(5), 703-722. Ceci, S. J., & Williams, W. M. (1997). Schooling, Intelligence, and Income. American Psychologist, 52, 1051-1058. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioural sciences (second ed.). Lawrence Erlbaum Associates. Drasgow, F. (2003). Intelligence and the Workplace. In W. C. Borman & Weiner, I. B. (Eds.), Handbook of Psychology 12: Industrial and organizational psychology (pp. 107–130). New York: Wiley. Eccles, J. S., & Harold, R. D. (1993). Parent-school involvement during the early adolescent years. Teachers college record, 94, 568-587. Eccles, J. S., & Harold, R. D. (1994). Family involvement in children’s and adolescents’ schooling. In A. Booth & J. F. Dunn (Ed.), Family-school links: how do they affect educational outcomes? New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates. Engel, P. M. J., Santos, F. H., & Gathercole, S. E. (2008). Are working memory measures free of socioeconomic influence? Journal of speech, language, and hearing research, 51, 1580-1587. Englund, M. M., Luckner, A. E., Whaley, G. J. L., & Egeland, B. (2004). Children's achievement in early elementary school: Longitudinal effects of parental involvement, expectations, and quality of assistance. Journal of educational psychology, 96, 723-730. Evers, A., van Vliet-Mulder, J. C., & Groot, C. J. (2000). Documentatie van tests en testresearch in Nederland. Assen: Van Gorcum. Evers, A., van Vliet-Mulder, J. C., Resing, W. C. M., Starren, J. C. M., van Alphen de Veer, R. J., & van Boxtel, H. (2002). Cotan: testboek voor het onderwijs. Amsterdam: NDC-Boom.

61


62

Fan, X., & Chen, M. (2001). Parental involvement and students’ academic achievement: a meta-analysis. Educational Psychology Review, 13, 1-22. Fergusson, D. M., Horwood, L. J., & Ridder, E. M. (2005). Show me the child at seven II: childhood intelligence and later outcomes in adolescence and young adulthood. Journal of child psychology and psychiatry, 46, 850-858. Frederickson, N. & Petrides, K. V. (2008). Ethnic, gender and socio-economic group differences in academic performance and secondary school selection: a longitudinal analysis. Learning and Individual Differences, 18, 144-151. Gottfredson, L. S. (1997). Why g matters: the complexity of everyday life. Intelligence, 24, 79-132. Gottfredson, L. S. (2004). Intelligence: is it the epidemiologists’ elusive “Fundamental Cause” of social class inequalities in health? Journal of Personality and Social Psychology, 86, 174-199. Grolnick, W. S., & Slowiaczek, M. L. (1994). Parent's involvement in children's schooling: a multidimensional conceptualization and motivational model. Child development, 65, 237-252. Hango, D. (2007). Parental investment in childhood and later adult well-being: can more involved parents offset the effects of socioeconomic disadvantage? Social science research, 36, 1371-1390. Harris, K. M., Furstenberg, F. F., & Marmer, J. K. (1998). Paternal involvement with adolescents in intact families: the influence of fathers over the life course. Demography, 35, 201-216. Hill, N. E., Castellino, D. R., Lansford, J. E., Nowlin, P., Dodge, K. A., Bates, J. E., et al. (2004). Parent academic involvement as related to school behaviour, achievement and aspirations: demographic variations across adolescence. Child Development, 75, 1491-1509. Hoover-Dempsey, K. V., & Sandler, H. M. (1995). Parental involvement in children’s education: why does it makes a difference? Teachers college record, 97, 310331. Hoover-Dempsey, K. V., & Sandler, H. M. (1997). Why do parents become involved in their children’s education? Review of educational research, 67, 3-42.

62


63

Hossain, Z., & Anziano, M. C. (2008). Mothers' and fathers' involvement with schoolage children's care and academic activities in Navajo Indian families. Cultural diversity & ethnic minority psychology, 14, 109-117. Jensen, A. R. (1998). The g factor: the science of mental ability. Westport (CT): Praeger Publishers. Jeynes, W. H. (2002). The challenge of controlling for SES in social science and education research. Educational Psychology Review, 14, 205-221. Jeynes, W. H. (2005). A meta-analysis of the relation of parental involvement to urban elementary school student academic achievement. Urban education, 40, 237269. Johnson, W., Brett, C. E., & Deary, I. J. (2010). The pivotal role of education in the association between ability and social class attainment: a look across three generations. Intelligence, 38, 55-65. Johnson, W., Deary, I. J., Iacono, W. G. (2009). Genetic and environmental transactions underlying educational attainment. Intelligence, 37, 466-478. Johnson, W., McGue, M., & Iacono, W. G. (2007). Socioeconomic status and school grades: placing their association in broader context in a sample of biological and adoptive families. Intelligence, 35, 526-541. Jokela, M., Batty, G. D., Deary, I. J., Gale, C. R., & Kivimäki, M. (2009). Low childhood IQ and early adult mortality: the role of explanatory factors in the 1958 British birth cohort. Pediatrics, 124, 380-388. Kohl, G. O., Lengua, L. J., & McMahon, R. J. (2000). Parent involvement in school conceptualizing multiple dimensions and their relations with family and demographic risk factors. Journal of School Psychology, 38, 501-523. Kraus, M. W., & Keltner, D. (2009). Signs of socioeconomic status: A thin-slicing approach. Psychological Science, 20, 99-106. Lenth, R. V. (2009). Java Applets for Power and Sample Size [Computer software]. Geraadpleegd op 20 januari, 2011 via http://www.stat.uiowa.edu/~rlenth/Power. Loe, S. A., Kadlubek, R. M., & Marks, W. J. (2007). Administration and scoring errors on the WISC-IV among graduate student examiners. Journal of psychoeducational assessment, 25, 237-247.

63


64

Lubinski, D. (2000). Scientific and social significance of assessing individual differences: “Sinking shafts at a few critical points”. Annual Review of Psychology, 51, 405-444. Lynn, R. (2010). In Italy, north-south differences in IQ predict differences in income, education, infant mortality, stature, and literacy. Intelligence, 38, 93-100. Ma, Y. (2009). Family socioeconomic status, parental involvement, and college major choices-gender, race/ethnic, and nativity patterns. Sociological perspectives, 52, 211-234. Mackintosh, N. J. (2006). IQ and Human Intelligence. New York: Oxford University Press. McNeal, R. B. (1999). Parental involvement as social capital: differential effectiveness on science achievement, truancy and dropping out. Social forces, 78, 117-144. Milne, A. M., Myers, D. E., Rosenthal, A. S., & Ginsburg, A. (1986). Single parents, working mothers, and the educational achievement of school children. Sociology of Education, 59, 125-139. Murray, L., Woolgar, M., Martins, C., Christaki, A., Hipwell, A., & Cooper, P. (2006). Conversations around homework: links to parental mental health, family characteristics and child psychological functioning. British journal of developmental psychology, 24, 125-149. Nettle, D. (2008). Why do some dads get more involved than others? Evidence from a large British cohort. Evolution and Human Behavior, 29, 416-423. Ng, T. W. H., Eby, L. T., Sorensen, K. L., & Feldman, D. C. (2005). Predictors of objective and subjective career success: a meta-analysis. Personnel Psychology, 58, 367-408. Nietfeld, J. L., Finney, S. J., Schraw, G., & McCrudden, M. T. (2007). A test of theoretical models that account for information processing demands. Contemporary Educational Psychology, 32, 499-515. Nokali, N. E. E, Bachman, H. J., & Votruba-Drzal, E. (2010). Parent involvement and children’s academic and social development in elementary school. Child development, 81, 988-1005.

64


65

Oakes, J. M., & Rossi, P. H. (2003). The measurement of SES in health research: current practice and steps toward a new approach. Social science & medicine, 56, 769-784. Petrill, S. A., Pike, A., Price, T., & Plomin, R. (2004). Chaos in the home and socioeconomic status are associated with cognitive development in early childhood: Environmental mediators identified in a genetic design. Intelligence, 32, 445-460. Raven, J. C. (2006). Raven, de Nederlandse vertaling van de handleiding van de Standaard versie. Nederland: Pearson. Raven, J. C. (1990). The Standard Progressive Matrices sets A, B, C, D & E. Oxford: Psychologists Press. Raven, J. (2000). The Raven's Progressive Matrices: Change and stability over culture and time. Cognitive Psychology, 41(1), 1-48. Resing, W. C. M., & Blok, J. B. (2002). De classificatie van intelligentiescores: voorstel voor een eenduidig systeem. De Psycholoog, 37, 244-249. Rindermann, H., Flores-Mendoza, C., & Mansur-Alves, M. (2010). Reciprocal effects between fluid and crystallized intelligence and their dependence on parents’ socioeconomic status and education. Learning and individual differences, 20, 544-548. Sarkadi, A., Kristiansson, R., Oberklaid, F., & Bremberg, S. (2008). Fathers’ involvement and children’s developmental outcomes: a systematic review of longitudinal studies. Acta Paediatrica, 92, 153-158. Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124, 262-274. Schooler, C. (1984). Psychological effects of complex environments during the life span: a review and theory. Intelligence, 8, 259-281. Seefeldt, C., Denton, K., Galper, A., & Younoszai, T. (1998). Former head start parents’ characteristics, perceptions of school climate, and involvement in their children’s education. Elementary school journal, 98, 339-349.

65


66

Snibbe, A. C., & Markus, H. R. (2005). You can’t always get what you want: educational attainment, agency, and choice. Journal of personality and social psychology, 88, 703-720. Sobel, M. E. (1982). Asymptotic confidence intervals for indirect effects in structural equation models. In S. Leinhardt (Ed.), Sociological methodology 1982 (pp. 290312). Washington, DC: American Sociological Association. Sternberg, R. J. (1997). The concept of intelligence and its role in lifelong learning and success. American Psychologist, 52, 1030-1037. Sternberg, R. J. (2006). Handbook of Intelligence. Cambridge: University Press. Strenze, T. (2007). Intelligence and socioeconomic success: a meta-analytic review of longitudinal research. Intelligence, 35, 401-426. Tate, D., & Gibson, G. (1980). Socioeconomic-status and black and white intelligence revisited. Social Behavior and Personality, 8, 233-237. Terman, L. M. (1916). The measurement of intelligence. Houghton Mifflin, Boston, MA. ter Laak, J. J. F., & de Goede M. P. M. (2005). Diagnostiek van intelligentie, geschiktheid en schoolprestaties. Psychologische diagnostiek: inhoudelijke en methodologische grondslagen (pp. 283-337). Amsterdam: Harcourt. Van de Vijver, F. (1997). Meta-analysis of cross-cultural comparisons of cognitive test performance. Journal of Cross-Cultural Psychology, 28, 678-709. van der Sluis, S., Willemsen, G., de Geus, E. J. C., Boomsma, D. I., & Posthuma, D. (2008). Gene-environment interaction in adults’ IQ scores: measures of past and present environment. Behavior Genetics, 38, 348-360. Verachtert, P., Van Damme, J., Onghena, P., & Ghesquière, P. (2009). A seasonal perspective on school effectiveness: evidence from a Flemish longitudinal study in kindergarten and first grade. School Effectiveness and School Improvement, 20, 215-233. Wechsler, D. (2005). Wechsler Intelligence Scale for Children - III (WISC-III): derde editie NL, handleiding & verantwoording. London: The Psychological Corporation. Wechsler, D., Kort, W., Schittekatte, M., Compaan, E. L., Bosmans, M., Bleichrodt, N., Vermeir, G., Resing, W. & Verhaeghe, P. (2002). Wechsler Intelligence Scale for

66


67

Children-IIINL (WISC-IIINL). Amsterdam: The Psychological Corporation. NIP Dienstencentrum: Amsterdam. White, K. R. (1982). The relation between socioeconomic status and academic achievement. Psychological Bulletin, 91, 461-481. Winkleby, M. A., Jatulis, D. E., Frank, E., & Fortmann, S. P. (1992). Socioeconomic status and health: How education, income, and occupation contribute to risk factors for cardiovascular disease. American Journal of Public Health, 82, 816– 820. Yeung, W. J., Sandberg, J. F., Davis-Kean, P. E., & Hofferth, S. L. (2001). Children’s time with fathers in intact families. Journal of marriage and family, 63, 136-154.

67


68

Bijlagen

Bijlage 1 Betrokkenheidsvragenlijst T1 1. Voordat uw kind aan de basisschool begon, hoe vaak deed u of een ander lid van uw gezin de volgende activiteiten met hem of haar? vaak soms nooit of bijna nooit ↓

↓

↓

Een boek lezen

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Verhalen vertellen

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Liedjes zingen

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

blokken met et letters van het alfabet er op)

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Praten over dingen die u had gedaan

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Praten over dingen die u had gelezen

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Woordspelletjes spelen

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Schrijven van letters of woorden

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Luidop lezen van borden en labels

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Bezoeken van een bibliotheek

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Alfabetspelletjes spelen (bijvoorbeeld

68


69

2. Hoe vaak doet u of een ander lid van uw gezin de volgende dingen de laatste tijd met uw kind? iedere dag of bijna iedere dag 1 of 2 keer per week 1 of 2 keer per maand nooit of bijna nooit

Mijn kind hardop horen lezen

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Met mijn kind praten over de dingen die we hebben gedaan Praten met mijn kind over dingen die hij of zij zelfstandig leest Leestaken van mijn kind met hem of haar bespreken Naar een bibliotheek of boekenwinkel gaan met mijn kind Mijn kind helpen met lezen voor school

3. Hoe vaak nam u gedurende de laatste 12 maanden uw kind mee naar een van de volgende gelegenheden? nooit 1 keer 2 keer meer dan 2 keer ↓

↓

↓

↓

Een museum

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

Een theater voorstelling of concert

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

‫ס‬

69


Bijlage 2 Betrokkenheidsvragenlijst T2.

1. Hoe vaak bent u naar een oudercontact geweest? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 2. Hoe vaak heeft u boeken voor uw kind gekocht? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 3. Hoe vaak bent u met uw kind naar een museum geweest? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 4. Hoe vaak heeft u geholpen met het werven van fondsen voor de school? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1keer per maand). 5. Hoe vaak gaat u met uw kind naar concerten? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 6. Hoe vaak bent u met uw kind naar lezingen gegaan? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 7. Hoe vaak heeft u aangeboden om vrijwillig deel te nemen aan een klasuitstap? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1keer per maand). 8. Hoe vaak bent u met uw kind naar de bibliotheek geweest?

70

70


71

Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 9. Hoe vaak heeft u spelletjes gespeeld met uw kind die uw kind helpen om bij te leren? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 10. Hoe vaak heeft u boeken van de leraar van uw kind geleend om uw kind extra hulp te geven? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 11. Hoe vaak hielp u uw kind met een huistaak waarin hij/zij moest interageren met u? (Vb: hij/zij moest schrijven over uw ervaringen of moest een werkblaadje maken) Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer -een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1keer per maand) . 12. Hoe vaak bent u met uw kind naar de speeltuin gegaan? Nooit– 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar– op regelmatige basis (Vb:1 keer per maand). 13. Hoe vaak heeft u zich vrijwillig aangeboden om diensten te doen in de klas van uw kind? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand). 14. Hoe vaak heeft u getelefoneerd met de leraar of lerares van uw kind? Nooit–1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – op regelmatige basis (Vb: 1 keer per maand).

71


72

15. Hoe vaak heeft u uw kind zijn/haar huiswerk ondertekend? Nooit–1 keer–meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – elke maand - elke week – elke dag 16. Hoe vaak vertelt u aan uw kind hoe belangrijk school is? Nooit–1 keer–meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – elke maand - elke week – elke dag 17. Hoe vaak heeft u uw kind geholpen om tijd te plannen voor zijn/haar huiswerk? Nooit –1 keer –meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar –elke maand – elke week –elke dag 18. Hoe vaak heeft u met uw kind gesproken over recente gebeurtenissen (Vb: de actualiteit)? Nooit–1 keer –meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar -elke maand - elke week - elke dag 19. Hoe vaak heeft u informeel tegen de leraar van uw kind gesproken voor of na school? Nooit–1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar –elke maand - elke week –elke dag 20. Hoe vaak heeft u uw kind zijn/haar klaslokaal bezocht? Nooit -1 keer - meer dan 1 keer -een aantal keer per jaar –elke maand -elke week –elke dag 21. Hoe vaak heeft u spelling – of andere vaardigheden geoefend met uw kind? Nooit - 1 keer -meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar –elke maand - elke week – elke dag 22. Hoe vaak heeft u gecontroleerd of uw kind zijn/haar huiswerk heeft gemaakt?

72


73

Nooit – 1 keer –meer dan 1 keer –een aantal keer per jaar -elke maand - elke week – elke dag 23. Hoe vaak heeft u geluisterd naar de verhalen die uw kind schrijft? Nooit– 1 keer –meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar –elke maand –elke week -elke dag 24. Hoe vaak heeft u geluisterd naar uw kind wanneer hij/zij hardop leest? Nooit –1 keer –meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar –elke maand –elke week –elke dag 25. Hoe vaak heeft u een TV programma besproken met uw kind? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – een aantal keer per jaar – elke maand – elke week – elke dag 26. Hoe vaak heeft u uw kind geholpen bij het huiswerk? Nooit–1 keer –meer dan 1 keer –een aantal keer per jaar – elke maand - elke week – elke dag 27. Hoe vaak spreekt u met uw kind over school? Nooit– 1 keer – meer dan 1 keer –een aantal keer per jaar –elke maand –elke week –elke dag 28. Hoe vaak heeft u de leraar/lerares van uw kind ontmoet? Nooit– 1 keer –meer dan 1 keer –een aantal keer per jaar –elke maand –elke week – elke dag 29. Hoe vaak vraagt u uw kind hoe de dingen op school verlopen? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer –een aantal keer per jaar - elke maand -elke week –elke dag 30. Hoe vaak volgt u de prestaties van uw kind op school op?

73


Nooit –1 keer –meer dan 1 keer –een aantal keer per jaar –elke maand – elke week –elke dag 31. Hoe vaak bent u naar een opendeurdag op school geweest? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – elke keer 32. Hoe vaak bent u naar een info-avond geweest? Nooit – 1 keer – meer dan 1 keer – elke keer 33. Hoeveel klasvriendjes van uw kind kent u bij naam? Geen – enkele – vele – de meeste - allemaal 34. Hoeveel schoolactiviteiten kent u die uw kind graag doet? Geen – enkele – vele – de meeste – allemaal 35. Weet u wat uw kind momenteel leert op school? Ik weet het niet - Ik heb er een idee van – ik weet het goed – ik weet het heel goed

74

74


Bijlage 3 Factorladingen voor exploratorische factoranalyse met varimax-rotatie voor betrokkenheidsitems. Item Spellingsvaardigheden oefenen (T2)

Factor 1

Factor 2

Factor 3

Factor 4

Factor 5

.81

.12

.12

-.01

.16

Helpen huiswerk (T2)

.79

.11

.15

-.13

.10

Controle huiswerk (T2)

.77

.03

.11

-.07

.24

Hardop lezen (T2)

.72

.11

.26

.16

.12

Helpen lezen (T1)

.71

.13

-.07

.24

-.18

Plannen huiswerk (T2)

.71

.12

.21

-.10

.17

Leestaken (T1)

.69

-.03

-.04

.40

-.16

Hardop lezen (T1)

.60

.18

-.15

.37

-.15

Kennen klasvriendjes (T2)

.59

.35

-.04

.06

.09

Bewust wat kind leert (T2)

.57

.12

.34

-.08

.02

Luisteren verhalen (T2)

.55

.06

.28

.27

-.01

Kennen schoolactiviteiten (T2)

.52

.31

.14

.15

.23

Bijleer spelletjes (T2)

.49

.15

.34

.17

.35

Praten gelezen (-T1)

.44

.05

.15

.42

-.14

Opendeurdag (T2)

.38

.32

.25

-.00

.07

Vragen naar school (T2)

.37

-.01

.23

.01

.33

Spreken over school (T2)

.37

.13

.26

.14

.24

Ondertekenen huiswerk (T2)

.36

.09

.26

-.30

.20

Speeltuin (T2)

.35

.14

.23

.36

.26 .71

.28

Ontmoeting leraar (T2)

-.04

-.03

.25

.50

.62

.13

-.02

.12

.32

.62

.17

.03

.00

.30

.50

.26

.01

.02

.47

.49

-.02

.07

.38

.23

.48

.33

.05

.01

-.10

.40

.10

.15

.09

-.13

.40

-.00

.07

-.02

.21

.34

.07

-.07

-.05

-.06

.16

.10

.18

.03

Informeel spreken leraar (T2) Vrijwillig diensten doen (T2) Deelnemen klasuitstap (T2) Klaslokaal bezoeken (T2) Info-avond (T2) Concerten (T2) Theater (T1) Boeken lenen leraar (T2)

.10

.29

Oudercontact (T2)

.22

.23

Recente gebeurtenissen (T2)

.28

.06

.15 .60

.13

.21

.18

.57

-.01

-.03

-.03

.49

.08

-.07

-.23

.47

-.15

.16

.10

.46

.32

.22

.30

.45

.14

.17

Praten gedaan kind (T1)

Interactie huistaak (T2) Belang school (T2) Prestaties opvolgen (T2) Tv-programma bespreken (T2) Lezingen (T2)

.42 .43 .42 .29 -.07

75

75


Telefoneren met leraar (T2)

.04

.37

.44

-.06

.02

Praten gelezen kind (T1)

-.01

.08

.42

.36

.18

Werven van fondsen (T2)

.09

.35

.39

-.12

Woordspelletjes spelen (-T1)

.00

-.02

.15

.03 .67

Schrijven letters (-T1)

.06

-.10

.05

.62

.00

Alfabetspel (-T1)

.06

.08

-.01

.50

.15

Verhaal vertellen (-T1)

.05

.32

.03

.48

.06

Luidop lezen (-T1)

.13

-.01

.20

.46

.31

Liedjes zingen (-T1)

-.08

.19

-.03

.42

.17

Boek lezen (-T1)

.15

.16

.02

.30

Bibliotheek (-T1)

.01

-.16

-.03

.21

.23 .72

Museum (T2)

.15

.01

.05

-.01

.66

Bibliotheek (T2)

-.08

.37

.18

.16

.51

Museum (T1)

-.14

.23

.16

.06

.49

Boekwinkel (T1)

.15

.01

-.00

.22

.43

Boeken kopen (T2)

.28

.30

.06

.20

.41

Praten gedaan (-T1)

.13

.27

.20

.24

.28

76

.13

Noot. N = 84. Geconvergeerd in 15 iteraties. De vetgedrukte waarden weerspiegelen de hoogste factorlading per item. (-T1) = tijdens de basisschool; (T1) = afname vragenlijst 1; (T2) = afname vragenlijst 2. Betekenis factoren: factor 1 = betrokkenheid in de schooltaken; factor 2 = betrokkenheid in de leefomgeving; factor 3 = interactie; factor 4 = ondersteuning bij de vroege taalontwikkeling; factor 5 = culturele stimulatie.

76

UNIVERSITEIT GENT Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen Academiejaar Eerste examenperiode

Recommend Documents