De structuur van slachtofferschap en veiligheidsgevoelens van
leerlingen op de middelbare school
Masterscriptie Forensische Orthopedagogiek Pedagogische en Onderwijskundige Wetenschappen Universiteit van Amsterdam J. M. Dekker, 10623701 Begeleider: Dhr. Dr. P. J. Hoffenaar Tweede beoordelaar: P. Helmond Amsterdam, augustus 2014
2
Inhoudsopgave
Abstract 3 Titelpagina 4 Inleiding 5 Veiligheidsgevoelens 6Structuur van slachtofferschap 7
Onderzoeksvragen en hypothesen 12 Methode 14 Participanten 14 Procedure 15 Meetinstrumenten 15 Statistische analyses 19 Resultaten 22 Aantal klassen 22 Slachtofferschap en veiligheidsgevoelens 23
Van klassen naar groepen 23
Individueel niveau 24
Klasniveau 25
Schoolniveau 25
Discussie 26
Sterke en minder sterke kanten 30
Klinische implicaties 32
Literatuur 33
Tabellen 40
Figuren 46
3
The structure of victimization and feelings of safety of pupils at secondary
school
This study attempts to clarify the structure of victimization of pupils at secondary school using a latent class analysis. After this, the classes are divided into safe and unsafe groups. Multinomial regression analysis is used to examine the influence of individual, class and school factors on these different groups. Method Use has been made of a dataset of J. E. Dekker (2006) with 1100 pupils from twelve to nineteen years old. Results There appear to be two classes: victims and non-victims. Divided into safe/unsafe, non-victims who feel unsafe appear to be often younger. Also appear especially school bond, the number of incidents and parental involvement to influence the victims feel safe or non-victims do not feel safe. Discussion A classification of victims who feel safe and non-victims who feel unsafe has not been investigated previously. Therefore, further research is needed. It should also be explored that other factors may affect the relationships victim/safe and non-victim/unsafe.
4
The structure of victimization and feelings of safety of pupils
at secondary school
Master’s thesis Forensic Orthopedagogics Pedagogical and Educational Sciences University of Amsterdam J. M. Dekker, 10623701 Supervisor: Dhr. Dr. P. J. Hoffenaar Second assessor: P. Helmond Amsterdam, August 2014
5
Veiligheid staat hoog op de politieke agenda, omdat dit één van de basisbehoeften is in onze maatschappij (Kaal, Maks, Elfrinkhof & Krouwel, 2009). Omdat kinderen een groot gedeelte van hun tijd op school doorbrengen, is ook op scholen veiligheid een belangrijk onderwerp. Op een veilige school presteren leerlingen beter (Junger-Tas, 2002) en vindt minder ongewenst gedrag plaats (Dekker, 2006). Een school moet echter niet alleen veilig zijn, leerlingen moeten zich ook veilig voelen (Furlong & Morrison, 1994). De politiek richt zich vooral op de objectieve veiligheid, het veilig zijn (Kaal et al., 2009). Maar welke factoren beïnvloeden de gevoelens van veiligheid? Dit onderzoek gaat dieper in op de subjectieve veiligheid van leerlingen, het veilig voelen. De veiligheidsgevoelens worden in huidig onderzoek gecombineerd met de mate van slachtofferschap op school. Hieraan voorafgaand wordt gekeken of slachtoffers van ongewenst gedrag op school in verschillende klassen kunnen worden ingedeeld.
Een veilige schoolomgeving bevordert sociale en emotionele competenties en stimuleert de cognitieve ontwikkeling (Jones, Axelrad & Wattigney, 2007). Daarom is het belangrijk leerlingen een veilige schoolomgeving te bieden, door bijvoorbeeld voldoende discipline (Eisenbraun, 2007), sociale steun (Mitchell & Bradshaw, 2013), toezicht, normen en regels (Dekker, 2006). Leerlingen moeten optimaal kunnen profiteren van het onderwijs. Volgens Furlong en Morrison (1994) vindt er echter veel ongewenst gedrag plaats op school, zoals pesten, vandalisme en diefstal, maar ook lichamelijk geweld en gebruik van wapens, wat zorgt voor een minder veilige schoolomgeving. Ook uit onderzoek van Glicken (2009) blijkt dat schoolomgevingen plaatsen zijn waar veel geweld plaatsvindt. Recent onderzoek in Nederland wijst uit dat ongewenst gedrag ondanks veel interventies en voorlichtingen, nog steeds plaats vindt op het voortgezet onderwijs (Mooij, de Wit & Fettelaar, 2011). Dit kan leerlingen beperken in hun prestaties en welbevinden (Putallaz et al., 2007).
6 Veiligheidsgevoelens
Naast veilig zijn, moeten leerlingen zich ook veilig voelen om optimaal te kunnen presteren (Morrison & Furlong, 1994; Tabancali & Bektaş, 2009). Als een leerling zich niet veilig voelt, kan deze niet goed onderwezen worden. Ervaren veiligheid is voor de schoolprestaties van groter belang dan het veilig zijn (Tabancali & Bektaş, 2009). Een veelgenoemde factor die samen schijnt te hangen met veiligheidsgevoelens, is slachtofferschap. Uit onderzoek van Glew, Fan, Katon en Rivara (2008) en Varjas, Henrich en Meyers (2009) blijkt dat slachtoffers van ongewenst gedrag zich vaker onveilig voelen dan leerlingen die geen slachtoffer zijn. Dit grotere gevoel van onveiligheid zou verklaard kunnen worden doordat zij zich door een rationele reactie op slachtofferschap kwetsbaarder voelen (Wybouw, Elchardus & Siongers, 2011). Omgekeerd geldt dat bij leerlingen die geen slachtoffer zijn geweest, grotere gevoelens van veiligheid kunnen bestaan doordat zij optimistisch zijn en denken dat hen niets overkomt (Chapin & Coleman, 2006).
Uit verschillende onderzoeken blijkt echter dat slachtofferschap niet of nauwelijks gerelateerd is aan meer gevoelens van onveiligheid (Carcach, Frampton, Thomas & Cranich, 1995; Covington & Taylor, 1991; Gainey & Seyfrit, 2001). Dit betekent dat er leerlingen zijn die geen slachtoffer zijn van ongewenst gedrag, maar zich toch onveilig voelen. Deze gevoelens van onveiligheid kunnen ontstaan door de verhalen die leerlingen over ongewenst gedrag horen en doorvertellen (Hollander, 2001), bijvoorbeeld door het gebruik van social media of door slachtofferschap van betekenisvolle anderen (Covington & Taylor, 1991). Doordat eigen slachtofferschap niet of nauwelijks gerelateerd is aan meer gevoelens van onveiligheid (Carcach et al., 1995; Covington & Taylor, 1991; Gainey & Seyfrit, 2001), is het ook mogelijk dat er leerlingen zijn die slachtoffer zijn van ongewenst gedrag en zich toch veilig voelen. Deze onderzoeken zijn echter uitgevoerd in een buurt, niet op school. Slachtofferschap houdt hierbij in slachtoffer van woninginbraak en vandalisme. Bij
7
slachtofferschap van leerlingen gaat het om schoolgerelateerde incidenten. Eerdere bevindingen over slachtofferschap in relatie tot veiligheidsgevoelens zijn mogelijk niet generaliseerbaar naar de schoolcontext.
Op basis van voorgaande literatuur kan geconcludeerd worden dat slachtoffers en niet-slachtoffers zich niet per definitie onveilig of veilig voelen. Er is echter nog geen onderzoek gepubliceerd dat op basis van een typologie inzicht heeft proberen te verkrijgen in waarom sommige leerlingen zich ondanks slachtofferschap zich toch veilig kunnen voelen op school. Ook is er nog geen correlationeel onderzoek gedaan naar de factoren die het verschil in veiligheidsgevoelens bij deze verschillende groepen zou kunnen verklaren.
Structuur van Slachtofferschap
Er is nog onduidelijkheid over de structuur van slachtofferschap. Bij het indelen in betekenisvolle klassen van slachtoffers, is het van belang dat een klasse verschilt op juist die punten die het onderscheidt van een andere klasse. In andere onderzoeken wordt er gebruik gemaakt van cutoff scores of vooraf bepaalde grenzen gebaseerd op theorie. Hierdoor kunnen verkeerde conclusies worden getrokken, omdat er geen duidelijke richtlijnen zijn over cutoff scores of grenzen (Nylund, Bellmore, Nishina & Graham, 2007). In huidig onderzoek wordt daarom gebruik gemaakt van een latente klassenanalyse (LCA) om klassen van slachtoffers te identificeren. Een LCA is een bottom-up benadering op basis van de gegeven antwoordpatronen. Dit is een gangbare methode voor het onderzoeken van structuur van slachtofferschap. Er kan een geordende of ongeordende klassenindeling worden gevonden (Nylund et al., 2007). Geordende klassen zijn klassen van leerlingen ingedeeld op basis van frequentie of ernst van ongewenst gedrag. Ongeordende klassen zijn klassen van leerlingen ingedeeld op basis van typen van ongewenst gedrag. Ook het aantal klassen waarin slachtoffers moeten worden ingedeeld, is nog niet duidelijk (Nylund et al., 2007).
8
Bradshaw, Waasdorp en O’Brennan (2013) en Nylund et al. (2007) maakten door middel van een LCA ook gebruik van een bottum-up benadering om klassen van slachtoffers te identificeren. Uit het onderzoek van Nylund et al. (2007) blijkt dat slachtoffers van ongewenst gedrag het best kunnen worden ingedeeld in drie klassen op basis van ernst. Een klasse met slachtoffers (6-20%), een klasse met leerlingen die soms slachtoffer zijn (25-38%) en een klasse met leerlingen die geen slachtoffer zijn (43-69%). Zij hebben echter een smalle range van ongewenste gedragingen onderzocht, zoals uitgelachen worden, vernielingen van eigendommen en geslagen of geduwd worden. Volgens Michie en Cooke (2006) moet onderzoek naar ongewenst gedrag rekening houden met de multidimensionaliteit van geweld. Het is daarom belangrijk een brede range van ongewenste gedragingen mee te nemen in onderzoek. Bradshaw et al. (2013) hebben wel een bredere range van ongewenste gedragingen onderzocht. Zij komen tot de conclusie dat slachtofferschap het best onderzocht kan worden aan de hand van een indeling in vier klassen op basis van hun eigen LCA op gegevens van typen van ongewenst gedrag.
Zoals uit bovenstaande literatuur blijkt, is het nog onduidelijk of er sprake is van geordende of ongeordende klassen. Uit onderzoek van Bellmore en Cillessen (2006) blijkt dat verschillende vormen van ongewenst gedrag samengaan. Leerlingen die slachtoffer zijn van een bepaalde vorm van ongewenst gedrag, zijn vaak ook slachtoffer van andere vormen van ongewenst gedrag. Een klassenindeling op basis van ernst zou daarom verwacht worden het best te passen bij slachtoffers van ongewenst gedrag op school.
Hoewel slachtofferschap op basis van eerder onderzoek (Glew et al., 2008; Varjas et al., 2009) en volgens het rationalistisch paradigma, invloed heeft op de veiligheidsgevoelens van leerlingen, lijkt het niet hoofdzakelijk hierdoor verklaard te kunnen worden. Andere factoren die van invloed kunnen zijn op de veiligheidsgevoelens, zijn factoren op individueel, klas- en schoolniveau. In Tabel 1 zijn de factoren op een rijtje gezet die in voorgaand
9
onderzoek worden genoemd als samenhangend met de veiligheidsgevoelens van leerlingen. De factoren die worden meegenomen in huidig onderzoek, worden hieronder besproken.
Factoren op individueel niveau zijn geslacht, leeftijd, spijbelgedrag, schoolbinding en tevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag. Er komt in verschillende onderzoeken naar voren dat meisjes zich vaker onveilig voelen dan jongens, maar de verklaringen hiervoor verschillen. Romito en Grassi (2007) beweren dat meisjes vaker slachtoffer zijn en zich daardoor vaker onveilig voelen dan jongens. Wybouw et al. (2011) beweren ook dat vrouwen zich vaker onveilig voelen dan mannen, maar dat zij juist een lagere kans hebben op slachtofferschap, omdat zij minder ongewenst gedrag vertonen dan mannen (Romito & Grassi, 2007). Ook in het onderzoek van Varjas et al. (2009) rapporteren mannen meer ongewenst gedrag, maar voelen zij zich vaker veilig. Wat betreft leeftijd zijn de bevindingen niet eenduidig.
Jongere leerlingen zijn minder in staat zichzelf te verdedigen en zouden zich daardoor vaker onveilig voelen dan oudere leerlingen (Wybouw et al., 2011). Zeker leerlingen die net op school komen voelen zich vaker onveilig, omdat zij nog geen binding hebben met een groep op school die voor hen zal opkomen (Fletcher, Bonell, Sorhaindo & Rhodes, 2009). Volgens Glew et al. (2008) is het juist de middengroep van dertien/veertien jaar die het meest slachtoffer is, en daardoor meer gevoelens van onveiligheid heeft. Ook oudere leerlingen zouden zich vaker onveilig kunnen voelen, doordat ongewenst gedrag meer voorkomt bij oudere leerlingen (Wybouw et al., 2011). Volgens Varjas et al. (2009) rapporteren oudere leerlingen echter minder ongewenst gedrag en voelen zij zich vaker veilig.
Leerlingen die zich vaker onveilig voelen, zouden volgens Glicken (2009) en Marsh, McGee, Nada-Raja en Williams (2010) vaker spijbelen. Spijbelen kan ook een gevolg zijn van de slechte kwaliteit van het onderwijs (Voncken, van der Kuip, Moerkamp & Felix, zoals geciteerd in Dekker, 2006). Leerlingen hebben hierdoor minder binding met school, wat zorgt
10
voor meer gevoelens van onveiligheid (Fletcher et al., 2009). Binding met school kan vergroot worden door leerlingen mee te laten denken en beslissen over bijvoorbeeld normen en regels en maatregelen bij ongewenst gedrag.
Daarnaast is te verwachten dat de impact die het ongewenste gedrag op de leerling heeft, samenhangt met de veiligheidsgevoelens. Een leerling die na een incident voor een aantal dagen van school weg blijft, voelt zich blijkbaar minder veilig dan een leerling die na een incident zijn lessen blijft volgen, en zal naar verwachting ook eerder nog tot in lengte van weken zich onveilig blijven voelen. Onderzoek hiernaar is niet bekend.
Op klasniveau is wetenschappelijk onderzoek gedaan naar klassenmanagement. Hieronder vallen de relaties tussen leerlingen en docenten, regels binnen de klas en de rol en het gedrag van de docent. Omdat een docent de attitude van leerlingen beïnvloedt (Mitchell & Bradshaw, 2013), kunnen leerlingen gevoelens van onveiligheid, dan wel veiligheid, hebben doordat de docent deze ook heeft. Een positieve relatie met de docent zorgt voor meer gevoelens van veiligheid (Fletcher et al., 2009). Volgens Henry, Farrell, Schoeny, Tolan & Dymnicki (2011) voorspellen positieve relaties tussen leerlingen en tussen leerlingen en docenten ook minder ongewenst gedrag. Zij beweren ook dat grotere responsiviteit van docenten en leerlingen op ongewenst gedrag het ongewenste gedrag verminderen. En door minder ongewenst gedrag worden de gevoelens van veiligheid vergroot (Patton, Woolley & Hong, 2012). Sociale steun van de docent draagt bij aan een beter klassenmanagement en meer gevoelens van veiligheid, vergeleken met disciplinering (Mitchell & Bradshaw, 2013). Echter is een bepaalde mate van disciplinering nodig voor de veiligheid op scholen (Eisenbraun, 2007). Om deze disciplinering tot stand te brengen zijn normen en regels van belang. Strengere schoolregels voorspellen minder ongewenst gedrag (Henry et al., 2011).
Op schoolniveau is wetenschappelijk onderzoek gedaan naar schoolklimaat. Een positief schoolklimaat leidt tot minder wanorde en daardoor minder ongewenst gedrag, wat de
11
gevoelens van onveiligheid vermindert (Wybouw et al., 2011). De factoren die hierbij horen zijn schoolgrootte, locatie, inrichting van de school, controle en toezicht, normen en regels, didactische kwaliteit, straffen en belonen, leerling participatie, schoolbinding, aantal incidenten en tevredenheid over omgang met ongewenst gedrag. Deze factoren worden hieronder besproken.
Op een grotere school is er sprake van meer anonimiteit en zijn er minder goede relaties tussen leerlingen en docenten, waardoor de sociale controle minder is (Wybouw et al., 2011) en er mogelijk meer gevoelens van onveiligheid zijn. Naast schoolgrootte heeft ook de locatie van de school invloed op de veiligheid. In de stad is er sprake van meer etnische heterogeniteit (Wybouw et al., 2011). Op school zijn er als gevolg van de heterogeniteit waarschijnlijk meer kleinere groepen, wat het gevoel van veiligheid bij leerlingen vermindert (Fletcher et al., 2009; Reed, Prado, Matsumoto & Amaro, 2010). Onder de inrichting van de school kan de fysieke conditie van het schoolgebouw worden verstaan. Als de fysieke conditie van het schoolgebouw niet in orde is, bijvoorbeeld door gebroken ruiten of graffiti, zorgt dit voor meer gevoelens van onveiligheid omdat het leerlingen het gevoel geeft dat niemand toezicht houdt op wat er op school gebeurt (Wybouw et al., 2011).
Daar heeft ook de tevredenheid van leerlingen over de omgang met ongewenst gedrag te maken. Als leerlingen weten dat de school geen maatregelen treft na een incident, hebben zij grotere gevoelens van onveiligheid (Morrison & Furlong, 1994). Ook blijkt dat leerlingen zich vaker onveilig voelen op scholen waar meer ongewenst gedrag plaats vindt (Patton et al., 2012). Als er bijvoorbeeld veel gepest wordt op een school, rapporteren leerlingen meer gevoelens van onveiligheid, terwijl zij er zelf geen slachtoffer van zijn (Goldweber, Waasdorp & Bradshaw, 2013). Wybouw et al. (2011) beweren echter dat het aantal incidenten op school niet leidt tot meer gevoelens van onveiligheid.
12
Ook blijkt dat straffen niet bijdraagt aan een positief groepsklimaat, terwijl belonen dat wel doet (Van der Helm, Stams, van der Stel, van Langen & van der Laan, 2012). Straffen zou kunnen zorgen voor meer onveiligheidsgevoelens en belonen voor meer veiligheidsgevoelens. Fergus en Zimmerman (2005) noemen ook ouderbetrokkenheid als protectieve factor voor veiligheidsgevoelens. Ook dit heeft te maken met het gevoel van toezicht van een volwassene.
Onderzoeksvragen en Hypothesen
Uit voorgaand onderzoek blijkt dat slachtoffers van ongewenst gedrag kunnen worden ingedeeld in geordende klassen op basis van frequentie of ernst, of ongeordende klassen op basis van typen ongewenst gedrag (Nylund et al., 2007). Het is onduidelijk welke van de twee indelingen beter past en om hoeveel klassen het gaat. In huidig onderzoek wordt aan de hand van een brede range van ongewenste gedragingen bekeken waarop slachtoffers het best kunnen worden ingedeeld om juiste uitspraken over slachtofferschap te kunnen doen. De lichtste vorm van ongewenst gedrag in huidig onderzoek is diefstal, de ernstigste vorm van ongewenst gedrag is in huidig onderzoek bedreiging met een wapen.
Ook blijkt de relatie tussen veiligheidsgevoelens en slachtofferschap nog niet duidelijk. Naar aanleiding van de besproken literatuur is aan te nemen dat ook andere factoren van invloed zijn op veiligheidsgevoelens. Maar uit onderzoek van Glew et al. (2008) blijkt dat slachtoffers van ongewenst gedrag zich vaker onveilig voelen dan zogenoemde bijstanders, leerlingen die noch slachtoffer, noch dader zijn. In huidig onderzoek wordt ook verwacht dat leerlingen die slachtoffer zijn geworden van ongewenst gedrag op school zich vaker onveilig voelen dan leerlingen die geen slachtoffer zijn. Dit grotere gevoel van onveiligheid wordt verwacht, omdat zij zich volgens het rationalistisch paradigma mogelijk kwetsbaarder voelen (Wybouw et al., 2011). Omgekeerd kunnen bij leerlingen die geen slachtoffer zijn geweest op
13
school, de grotere gevoelens van veiligheid bestaan doordat zij optimistisch zijn en denken dat hen niets overkomt (Chapin & Coleman, 2006).
Wybouw et al. (2011) benoemen echter dat slachtofferschap niet of nauwelijks gerelateerd is aan veiligheidsgevoelens. In huidig onderzoek wordt deze hypothese onderzocht. Er wordt verwacht dat leerlingen die geen slachtoffer zijn van ongewenst gedrag, zich veilig of onveilig kunnen voelen én dat slachtoffers van ongewenst gedrag zich veilig of onveilig voelen. Hierdoor ontstaan verschillende groepen, namelijk de verschillende klassen gevonden aan de hand van de eerste resultaten van huidig onderzoek, uitgesplitst naar veilig en onveilig. Deze groepen (twee maal het aantal gevonden klassen) worden vergeleken aan de hand van de factoren geslacht, leeftijd, schoolbinding, spijbelgedrag, klassenmanagement, schoolgrootte, locatie, fysieke conditie van het schoolgebouw, controle en toezicht, normen en regels, didactische kwaliteit, straffen, belonen, leerlingenparticipatie, ouderbetrokkenheid, aantal incidenten en de tevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag.
Verwacht wordt dat meisjes die nooit slachtoffer zijn geweest, zich vaker onveilig voelen dan jongens die nooit slachtoffers zijn geweest (Wybouw et al., 2011; Romito & Grassi, 2007; Varjas et al., 2009). Over leeftijd is de voorgaande literatuur niet eenduidig. De resultaten van huidig onderzoek moeten uitwijzen of leeftijd invloed heeft op de veiligheidsgevoelens van slachtoffers en niet-slachtoffers op Amsterdamse middelbare scholen. Ook wordt verwacht dat een grotere impact van het ongewenste gedrag, een minder goed klassenmanagement, een minder goede fysieke conditie van het schoolgebouw, minder controle en toezicht, minder normen en regels, slechtere didactische kwaliteit van het onderwijs, meer straffen en minder belonen, minder leerlingparticipatie, minder schoolbinding, een groter aantal incidenten en ontevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag meer onveiligheidsgevoelens voorspelt.
14
Er is nog geen duidelijkheid over de structuur van slachtofferschap, dat wil zeggen in hoeveel en wat voor klassen slachtoffers het best kunnen worden ingedeeld. In huidig onderzoek wordt een brede range van ongewenste gedragingen meegenomen in een LCA, welke op basis van antwoordpatronen een klassenindeling maakt. Het aantal klassen wat het best past bij de data, wordt bepaald aan de hand van verschillende statistische maten. Aan de hand van het aantal klassen wordt bekeken of geordende of ongeordende klassen het best passen. Ook wordt onderzocht hoe sterk de relatie is tussen veiligheidsgevoelens en slachtofferschap. Daarna wordt binnen de klassen onderscheid gemaakt tussen leerlingen die zich veilig en onveilig voelen. Een indeling op deze manier is nog niet eerder onderzocht. De groepen worden vergeleken aan de hand van factoren op individueel, klas- en schoolniveau, waarvan eerder onderzoek heeft uitgewezen dat deze samenhangen met veiligheidsgevoelens.
Methode
Participanten
Voor dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van een bestaand databestand ten behoeve van het onderzoek Veilig op school!? uit 2006 van J. E. Dekker onder begeleiding van dr. P. J. Hoffenaar. In totaal hebben 59 klassen van vijftien Amsterdamse middelbare scholen, die lid zijn van het Veilig In en Om School (VIOS), meegewerkt aan het onderzoek. Het VIOS-expertisecentrum geeft advies en voorlichting op het gebied van veiligheid. De onderzoekspopulatie bestaat uit 1100 leerlingen van twaalf tot en met negentien jaar, 49 docenten en veertien schoolleiders. De leerlingen hebben een gemiddelde leeftijd van 14.22 jaar (SD = 1.38, n = 1100). Het aantal mannelijke leerlingen dat de vragenlijst heeft ingevuld is 608 (55.3%), het aantal vrouwelijke leerlingen is 492 (44.7%). Het opleidingsniveau van de leerlingen is VMBO (53.5%), Havo (11.1%) of Vwo (16.0%), of een combinatie van deze (17.6%).
15 Procedure
De volgende informatie is afkomstig uit het onderzoek van J. E. Dekker (2006), omdat oorspronkelijk de data voor dat onderzoek verzameld zijn. Alle instellingen die aangesloten zijn bij het VIOS-expertisecentrum hebben in maart 2006 een uitnodiging ontvangen voor deelname aan het onderzoek. Deelname was op vrijwillige basis. Gezien de aandacht voor het onderwerp en het belang voor de scholen zelf, is er vanuit gegaan dat voldoende scholen zich zouden aanmelden. Het feit dat bijna alle scholen in het voortgezet onderwijs in Amsterdam zijn aangesloten bij het VIOS, bevestigt het belang dat wordt gehecht aan het onderwerp veiligheid op scholen.
Vanuit praktisch oogpunt (tijd en financiële middelen) was het niet mogelijk om alle scholen en klassen in Amsterdam deel te laten nemen in het onderzoek. Daarom is er besloten om de scholen van het voortgezet onderwijs in Amsterdam zelf te laten kiezen om deel te nemen. Hierdoor is de externe validiteit echter verkleind. Er is getracht dit te compenseren door de scholen wel representatief te laten zijn voor de verschillende onderwijstypen (VMBO, Havo, Vwo), de schoolgrootte, de spreiding van de scholen over de stad en de denominatie van de scholen. De selectie van de klassen is overgelaten aan de school met het dringende verzoek te zorgen dat de steekproef representatief is voor de school. Daarvoor moest gelet worden op leerjaar, niveau en de verhouding tussen jongens en meisjes.
Meetinstrumenten
In het onderzoek Veilig op school!? is gebruik gemaakt van een vragenlijst voor de leerlingen (Bijlage 1), de docenten en de schoolleiding. De vragenlijst voor leerlingen is samengesteld aan de hand van drie bestaande betrouwbare en valide vragenlijsten. Het eerste deel is gebaseerd op de California School Climate and Safety Survey (CSCSS; Furlong, Morrison & Boles, 1991), welke het algemene schoolklimaat en persoonlijke veiligheidservaringen meet.
16
Een aantal vragen zijn letterlijk overgenomen en een aantal zijn aangepast, waardoor de mate van leerlingenparticipatie, klassenmanagement, schoolbinding en de omgang met ongewenst gedrag worden gemeten. De tweede vragenlijst die is gebruikt, is afkomstig uit het onderzoek van Mooij (1994). Deze tracht het gevoel van veiligheid en het vóórkomen van ongewenst gedrag te meten. De laatste vragenlijst waar de vragenlijst voor leerlingen op is gebaseerd, is afkomstig uit het onderzoek van Neuvel (2002). Ook deze meet het gevoel van veiligheid en het vóórkomen van ongewenst gedrag. Daarnaast meet deze vragenlijst de tevredenheid over het onderwijs, het veiligheidsbeleid en het sociale leefklimaat op school. Uit de twee laatstgenoemde vragenlijsten zijn een aantal vragen letterlijk overgenomen. Ook zijn er een aantal vragen over de inrichting van de school, schoolbinding en het vóórkomen van ongewenst gedrag toegevoegd, gebaseerd op de vragenlijst van Neuvel (2002).
De vragenlijst voor docenten gaat in op het veiligheidsbeleid van docenten, het algemene veiligheidsbevinden en factoren die daarbij een rol kunnen spelen, zoals controle en toezicht, klassenmanagement en schoolbinding. In huidig onderzoek worden de resultaten van deze vragenlijst niet gebruikt.
De vragenlijst voor de schoolleiding is bedoeld om algemene gegevens van de scholen te verzamelen, zoals samenwerking en schoolgrootte. De volgende gegevens worden van deze vragenlijst gebruikt. Scholen zijn onderverdeeld in 1 = Klein (<275 leerlingen), 2 = Gemiddeld (275-860 leerlingen) en 3 = Groot (>860 leerlingen). Ook hebben scholen de classificatie 1 = Veilig, 2 = Relatief veilig of 3 = Relatief onveilig gekregen, afhankelijk van de buurt waarin de school staat (locatie). Geen van de scholen had de classificatie onveilig op basis van de buurt. In deze vragenlijst is ook gevraagd naar de mate van ouderbetrokkenheid. Dit is beoordeeld als 1 = Goed, 2 = Gemiddeld of 3 = Slecht.
Uit de vragenlijst voor leerlingen worden een aantal items gebruikt voor huidig onderzoek. Eén item vraagt naar het algemene gevoel van veiligheid op school. Dit wordt
17
beantwoord op een 5-punts Likert schaal (1 = Altijd veilig, 2 = Vaak veilig, 3 = Soms (on)veilig, 4 = Bijna nooit veilig, 5 = Nooit veilig). De antwoorden op dit item worden omgescoord tot twee categorieën; Veilig en Onveilig, waarbij één en twee punten staan voor Veilig en drie, vier en vijf voor Onveilig. Eén item vraagt naar het slachtofferschap van de leerling. Hier wordt beantwoord van welk type ongewenst gedrag de leerling slachtoffer is geworden met ‘ja’ of ‘nee’. De typen van ongewenst gedrag zijn discriminatie, vandalisme, pesten, afpersing, diefstal, gedwongen worden tot ongewenst gedrag, lichamelijk geweld, seksuele intimidatie en bedreiging met een wapen.
In de vragenlijst wordt naar het geslacht en de leeftijd van de leerling gevraagd. Daarnaast wordt ook gevraagd naar de impact van het ongewenste gedrag op de leerling. Dit wordt beantwoord met ‘Ik had er weinig last van’, ‘Ik voelde me daardoor een lange tijd rot’, ‘Ik durfde daardoor haast niet meer naar school’, ‘Ik ben daardoor één of meerdere keren niet naar school geweest’, ‘Ik wilde daardoor stoppen met school’ of ‘Andere gevolgen, namelijk:…’. Het laatste antwoord wordt in de analyses gezien als missende waarde. Bij dit item waren meerdere antwoorden mogelijk. De antwoorden zijn respectievelijk gescoord van één tot vijf, waarbij de hoogste score is meegenomen in de analyses. Een hogere score staat voor een grotere impact.
Klassenmanagement wordt gemeten aan de hand van elf stellingen over de klas en de docenten, zoals ‘In mijn klas zijn er duidelijke klassenregels’, ‘In mijn klas is er orde en rust’ en ‘De manier waarop leerlingen en docenten met elkaar omgaan’ (Bijlage 1, Vraag 24 en 25). Deze worden beantwoord op een 5-punts Likert schaal (1 = Helemaal mee eens, 2 = Mee eens, 3 = Gedeeltelijk mee (on)eens, 4 = Mee oneens, 5 = Helemaal mee oneens of 1 = Zeer tevreden, 2 = Tevreden, 3= Niet (on)tevreden, 4 = Ontevreden, 5 = Zeer ontevreden). De antwoorden zijn respectievelijk gescoord van één tot vijf. Na het omscoren van de stelling ‘In mijn klas wordt het lesgeven verstoord door leerlingen’, worden de scores bij elkaar opgeteld,
18
waardoor een lagere score staat voor een beter klassenmanagement. De interne consistentie van de stellingen over klassenmanagement is voldoende (α = .802).
De fysieke conditie van het schoolgebouw wordt gemeten aan de hand van één item. De vraag ‘Wat vind je van het schoolgebouw?’ wordt beantwoord met ‘Ruim/licht’, ‘Schoon’, ‘Donker’, ‘Vies’ en/of ‘Kapot’. De antwoorden zijn omgescoord tot twee categorieën, waarbij de eerste twee antwoorden staan voor een goede fysieke conditie en de laatste drie antwoorden voor een slechte fysieke conditie van het schoolgebouw. Hierbij waren meerdere antwoorden mogelijk, de hoogste score is meegenomen in de analyses.
De mate van controle en toezicht wordt gemeten aan de hand van vier stellingen (Bijlage 1, Vraag 13) en de mate van binding met school wordt gemeten aan de hand van acht stellingen (Bijlage 1, Vraag 28). Deze stellingen worden beantwoord op een 5-punts Likert schaal (1 = Helemaal mee eens, 2 = Mee eens, 3 = Gedeeltelijk mee (on)eens, 4 = Mee oneens, 5 = Helemaal mee oneens). De antwoorden op de stellingen worden per factor bij elkaar opgeteld, waarbij een hogere score staat voor minder controle en toezicht en voor minder schoolbinding. Twee stellingen over schoolbinding zijn omgescoord. De interne consistentie van de mate van controle en toezicht is voldoende (α = .764), maar van de mate van schoolbinding niet (α = .548). Met conclusies over schoolbinding moet voorzichtig worden omgegaan.
De didactische kwaliteit wordt gemeten aan de hand van vier stellingen (Bijlage 1, Vraag 14) en de tevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag wordt gemeten aan de hand van acht stellingen (Bijlage 1, Vraag 35 en 36). Deze worden beantwoord op een 5-punts Likert schaal (1 = Zeer tevreden, 2 = Tevreden, 3= Niet (on)tevreden, 4 = Ontevreden, 5 = Zeer ontevreden). Ook hier worden de scores per factor bij elkaar opgeteld, waarbij een hogere score staat voor minder goede didactische kwaliteit en meer ontevredenheid over de
19
omgang met ongewenst gedrag. De interne consistentie van beide factoren is voldoende (α = .827; α = .899).
Het aantal incidenten wordt gemeten aan de hand van twaalf items over de verschillende vormen van ongewenst gedrag (Bijlage 1, Vraag 37). Deze worden beantwoord op een 5-punts Likert schaal (1 = Altijd, 2 = Vaak, 3 = Soms, 4 = Bijna nooit, 5 = Nooit). De antwoorden worden respectievelijk gescoord van één tot vijf, en bij elkaar opgeteld. Een hogere score staat voor minder incidenten.
Om een beeld te krijgen over het belonen en straffen zijn twee vragen gesteld die beide met ‘ja’ of ‘nee’ worden beantwoord (Bijlage 1, Vraag 21 en 32). Leerlingparticipatie wordt gemeten aan de hand van twee vragen, die ook beide met ‘ja’ of ‘nee’ worden beantwoord (Bijlage 1, Vraag 22 en 41). Of er normen en regels zijn op school wordt ook gemeten aan de hand van een item die met ‘ja’ of ‘nee’ wordt beantwoord (Bijlage 1, Vraag 26).
Statistische Analyses
De data zijn geanalyseerd met SPSS Statistics Versie 21 en Mplus Versie 7.2. De data zijn gecontroleerd aan de hand van descriptieve waarden (Tabel 2). Missende waarden worden uitgesloten van de analyses. Er zijn enkele extreme uitbijters gevonden aan de hand van een extreem hoge score op slachtofferschap van verschillende typen van ongewenst gedrag. Deze uitbijters zijn apart gecontroleerd op acquiescence, het bevestigend beantwoorden van items ongeacht de inhoud. Bij geen van de respondenten leek hier, op basis van de overige antwoorden, sprake van. De uitbijters zijn daarom niet verwijderd.
Om te beoordelen of de variabelen normaal verdeeld zijn, is voor iedere variabele de gestandaardiseerde scheefheid en gepiektheid berekend. Geconcludeerd kan worden dat geen van de variabelen normaal verdeeld is, omdat de gestandaardiseerde scheefheid en/of gepiektheid niet tussen -3 en +3 liggen. Dat wil zeggen dat niet-parametrische toetsen de
20
meest betrouwbare resultaten zullen geven. Als een niet-parametrische toets niet mogelijk is, moet voorzichtig worden omgegaan met de conclusies.
Voor huidig onderzoek zijn onderstaande hypotheses opgesteld.
Hypothese 1: Om juiste uitspraken te doen over slachtoffers van ongewenst gedrag, kunnen
slachtoffers van ongewenst gedrag beter worden ingedeeld in geordende klassen dan in ongeordende klassen.
Hypothese 2: De veiligheidsgevoelens van leerlingen geven een grotere kans op een bepaalde
klasse van slachtofferschap.
Hypothese 3: Leerlingen die geen slachtoffer zijn en zich veilig voelen, verschillen in factoren
op individueel, klas- en schoolniveau van leerlingen die slachtoffer zijn en/of zich onveilig voelen.
Met behulp van het programma Mplus wordt een LCA uitgevoerd met de variabelen over de verschillende vormen van slachtofferschap. Uit onderzoek van Nylund et al. (2007) blijkt dat LCA betekenisvolle klassen van slachtofferschap bij leerlingen identificeert. LCA is niet gebaseerd op vooraf gemaakte empirisch onderbouwde veronderstellingen, maar op de geobserveerde antwoordpatronen van de leerlingen. Op basis van de data wordt het aantal klassen bepaald en of slachtoffers het beste in geordende of ongeordende klassen kunnen worden ingedeeld. In een figuur waarbij de profielen van klassen elkaar kruisen is sprake van ongeordende klassen, in een figuur waarbij de profielen niet kruisen is sprake van geordende klassen. Verwacht wordt dat een figuur met geordende klassen het best past bij de data, omdat verwacht wordt dat veel verschillende vormen van ongewenst gedrag samengaan (Bellmore & Cillessen, 2006).
Mplus geeft aan de hand van verschillende statistische maten de geschiktheid van de modellen met twee, drie, vier en vijf klassen weer. In huidig onderzoek worden de modellen beoordeeld op de entropiewaarden, de Bayesian Information Criterion (BIC; Schwartz, 1978)
21
en de Lo-Mendell-Rubin likelihood ratiotest (LMR-LRT; Lo, Mendell & Rubin, 2001). Een lagere BIC-waarde indiceert een betere aansluiting van het model bij de data en significante LMR-LRT resultaten geven aan dat het model beter past bij de data dan een model met één klas minder (Nylund, Asparouhov & Muthen, 2007). De entropiewaarde beschrijft de classificatiekwaliteit, waarbij een waarde hoger dan .80 een goede samenhang binnen de klassen indiceert (Celeux & Soromenho, 1996). Uit onderzoek van Nylund et al. (2007) blijkt dat de en de Akaike Information Criterion (AIC; Akaike, 1987) inconsistent is voor LCA. De Bootstrap Likelihood Ratio Test (BLRT) is in huidig onderzoek niet gebruikt, omdat deze niet berekend kan worden voor modellen die ook rekening houden met de multilevelstructuur van de data, zoals hier gebeurd is.
Voor de tweede hypothese wordt een binaire of multinomiale logistische regressie uitgevoerd, afhankelijk van het aantal klassen gebaseerd op de eerste hypothese. Dit aantal klassen is de afhankelijke variabele. De variabele veilig – onveilig is de onafhankelijke variabele. Verwacht wordt dat de Odds Ratio (OR) significant groter is dan 1, wat zou betekenen dat leerlingen die zich onveilig voelen een hoger risico hebben zich in die bepaalde klasse te bevinden, in dit geval een bepaalde klasse van slachtoffers. De Odds Ratio is de verhouding tussen twee kansverhoudingen, welke precies 1 is als deze twee kansverhoudingen niet verschillen.
Voor de laatste hypothese worden de leerlingen ingedeeld in groepen. Het aantal groepen is het aantal klassen uitgesplitst naar veilig en onveilig. Dat wil zeggen twee maal het aantal klassen. Voor deze groepen wordt opnieuw een multinomiale logistische regressie uitgevoerd. Als onafhankelijke variabelen worden geslacht, leeftijd, schoolbinding, spijbelgedrag, tevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag, impact, klassenmanagement, schoolgrootte, locatie, fysieke conditie van het schoolgebouw, controle en toezicht, normen en regels, didactische kwaliteit, straffen, belonen, leerlingparticipatie,
22
ouderbetrokkenheid en aantal incidenten toegevoegd. Hierbij wordt het verschil in deze variabelen bekeken binnen de groepen van slachtoffers. Voor iedere variabele wordt verwacht dat de OR significant afwijkt van 1, wat zou betekenen dat iedere variabele een verhoogde kans geeft op dat de leerling zich in die groep bevind. Een alfa van .05 wordt gehanteerd.
Resultaten
Hieronder zullen de hypotheses worden beantwoord. Beginnend met het beantwoorden van de vraag hoeveel klassen het best passen bij de data en welke structuur daarbij hoort. Als tweede wordt bekeken hoe groot de kans is dat leerlingen die zich onveilig voelen behoren bij een bepaalde klasse van slachtofferschap. Als laatste worden de leerlingen ingedeeld in groepen; de klassen van slachtoffers die zich veilig of onveilig voelen. Deze groepen worden vergeleken aan de hand van verschillende variabelen op individueel, klas- en schoolniveau.
Aantal Klassen
Een LCA is uitgevoerd met de variabelen over de verschillende vormen van slachtofferschap. In Tabel 3 zijn de verschillende statistische waarden voor de verschillende klassen weergegeven. De BIC-waarde voor drie klassen of meer is lager dan voor twee klassen, wat indiceert dat een indeling in drie, vier of vijf klassen beter is. De LCA wijst echter uit dat de entropiewaarde voor twee klassen (.88) beduidend hoger is dan voor drie klassen (.81) of meer (.79). Ook de Lo-Mendell-Rubin Likelihood Ratiotest (p < .001) indiceert dat een indeling in twee klassen beter is dan drie of meer klassen. Op basis van deze twee laatste waarden wordt gekozen voor een indeling in twee klassen.
De figuur die bij deze indeling hoort, is weergegeven in Figuur 1. De twee profielen kruisen elkaar niet. Er is dus sprake van een geordende klassenindeling op basis van frequentie. Eén klasse bestaat uit leerlingen die niet of nauwelijks slachtoffer zijn van
23
ongewenst gedrag, de andere klasse bestaat uit leerlingen die wel slachtoffer zijn van veel verschillende vormen van ongewenst gedrag. Deze klassen worden verder niet-slachtoffers (80,9%; klasse 1) en slachtoffers (19,1%; klasse 2) genoemd. In de figuur is opvallend dat beide klassen hetzelfde patroon volgen. Zo zijn weinig leerlingen slachtoffer van afpersing, gedwongen ongewenst gedrag, seksuele intimidatie en bedreiging met een wapen in vergelijking met de andere vormen van ongewenst gedrag binnen de betreffende klasse. Van pesten zijn binnen beide klassen de meeste leerlingen slachtoffer, daarna discriminatie, vandalisme, diefstal en lichamelijk geweld. Van deze laatste vier vormen van ongewenst gedrag zijn binnen beide klassen ongeveer even veel leerlingen slachtoffer.
Slachtofferschap en Veiligheidsgevoelens
Omdat bij de LCA is geconcludeerd dat het model met twee klassen het best past bij de data, is een binaire logistische regressie uitgevoerd met de twee klassen als afhankelijke variabele en de variabele veilig – onveilig als onafhankelijke. In Tabel 4 is de uitvoer van de binaire logistische regressie weergegeven. Deze laat zien dat slachtoffers in verhouding aanzienlijk meer kans hebben zich onveilig te voelen dan niet-slachtoffers (OR = 4.01, p < .001).
Van Klassen naar Groepen
Bij de resultaten van hypothese 1 is gebleken dat het model met twee klassen het best past bij de data. Voor de volgende hypothese worden de twee klassen uitgesplitst naar leerlingen die zich veilig en leerlingen die zich onveilig voelen. Voor twee klassen betekent het dat er vier groepen ontstaan (Tabel 5);
Groep 1: Leerlingen die niet of nauwelijks slachtoffer zijn en zich veilig voelen. Groep 2: Leerlingen die slachtoffer zijn en zich veilig voelen.
24
Groep 4: Leerlingen die slachtoffer zijn en zich onveilig voelen.
Deze groepen worden hierna respectievelijk slachtoffer/veilig, slachtoffer/veilig, niet-slachtoffer/onveilig en niet-slachtoffer/onveilig genoemd. Het grootste deel van de leerlingen is niet of nauwelijks slachtoffer en voelt zich veilig op school. Opvallend is dat 68,4% van de leerlingen die slachtoffer is, zich veilig voelt. Wat ook opvalt, is dat de meerderheid van de leerlingen die zich onveilig voelt (57,3%), behoort tot de niet-slachtoffers. In verhouding voelt echter een groter deel van de slachtoffers zich onveilig (31,6%) dan het deel van de niet-slachtoffers die zich onveilig voelen (10,1%). Daarom hebben niet-slachtoffers toch meer kans zich onveilig te voelen dan niet-slachtoffers.
Voor de laatste hypothese is een multinomiale logistische regressieanalyse uitgevoerd met de factoren geslacht, leeftijd, schoolbinding, spijbelgedrag, tevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag, impact, klassenmanagement, schoolgrootte, locatie, fysieke conditie van het schoolgebouw, controle en toezicht, normen en regels, didactische kwaliteit, straffen, belonen, leerlingparticipatie, ouderbetrokkenheid en aantal incidenten als voorspellende variabelen en de groep niet-slachtoffer/veilig als referentiecategorie (Tabel 6). Per factor wordt besproken of deze significant verschilt voor een bepaalde groep vergeleken met de groep niet-slachtoffer/veilig.
Individueel Niveau
In Tabel 6 staat de OR met het significantieniveau voor iedere voorspellende variabele weergegeven. Hieruit blijkt dat de groepen slachtoffer/veilig en slachtoffer/onveilig meer jongens bevatten dan de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 2.416, p < .001; OR = 2.420, p < .05). De groep niet-slachtoffer/onveilig bevat meer jongere leerlingen (OR = 0.776, p < .05) en de leerlingen in deze groep zijn minder tevreden over de omgang met ongewenst gedrag dan de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 1.070, p < .01). Daarnaast hebben leerlingen in de
25
groepen niet-slachtoffer/onveilig en slachtoffer/onveilig minder binding met school dan de leerlingen in de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 1.141, p < .001; OR = 1.146, p < .01). De impact van het ongewenst gedrag is voor alle groepen groter dan in de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 3.245, p < .001; OR = 2.050, p < .001; OR = 4.822, p < .001). Spijbelgedrag verschilt niet significant bij één van de groepen.
Klasniveau
Uit de analyses blijkt dat het klassenmanagement van leerlingen in geen van de groepen significant verschilt van het klassenmanagement van leerlingen in de groep niet-slachtoffer/veilig.
Schoolniveau
Als laatste staan de OR’s met het significantieniveau voor de voorspellende variabelen op schoolniveau weergegeven. Hieruit blijkt dat leerlingen in de groepen niet-slachtoffer/onveilig en niet-slachtoffer/onveilig meer incidenten rapporteren dan leerlingen in de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 0.969, p < .05; OR = 0.942, p < .01). In de groep slachtoffer/veilig geven leerlingen vaker aan dat leerlingen die ongewenst gedrag vertonen worden gestraft (OR = 0.473, p < .05) en is sprake van betere ouderbetrokkenheid dan in de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 0.453, p < .01). In de groep niet-slachtoffer/onveilig geven leerlingen aan minder mee te mogen denken over regels en beleid (OR = 1.910, p < .05) en is sprake van een grotere school dan in de groep niet-slachtoffer/veilig (OR = 1.539, p < .05). Factoren die niet genoemd zijn, verschillen niet significant van de groep niet-slachtoffer/veilig.
26 Discussie
De huidige studie had meerdere onderzoeksdoelen. Het eerste doel was de structuur van slachtofferschap te ontdekken. De resultaten wijzen uit dat slachtoffers van ongewenst gedrag op school het beste zijn in te delen in twee geordende klassen, slachtoffers en niet-slachtoffers. Het tweede doel was de sterkte van de relatie tussen slachtofferschap en veiligheidsgevoelens te bepalen. Deze relatie blijkt zeer sterk te zijn. Slachtoffers voelen zich vaker onveilig dan niet-slachtoffers. Als laatste zijn de twee klassen uitgesplitst naar veilig en onveilig, waardoor vier groepen zijn ontstaan. Deze groepen zijn vergeleken aan de hand van verschillende factoren op individueel, klas- en schoolniveau. Vooral de individuele factoren verschillen tussen de verschillende groepen. Klassenmanagement en veel factoren op schoolniveau verschillen niet voor de verschillende groepen, terwijl deze volgens andere onderzoekers wel invloed hebben op de veiligheidsgevoelens. Hieronder worden de conclusies van de drie onderzoekshypothesen apart besproken.
In huidig onderzoek werd gebruik gemaakt van een brede range van ongewenste gedragingen om het aantal klassen van slachtofferschap te bepalen. In het onderzoek van Nylund et al. (2007) werd een smallere range van ongewenste gedragingen gebruikt, wat het verschil in de resultaten met huidig onderzoek zou kunnen verklaren. In het onderzoek van Bradshaw et al. (2013) werden soortgelijke resultaten gevonden met betrekking tot het aantal klassen van slachtofferschap, maar andere conclusies getrokken. Bradshaw et al. (2013) hebben gekozen voor vier ongeordende klassen, omdat de BIC, SSA BIC en AIC-waarden een betere aansluiting bij de data hiervoor indiceerden, terwijl de LMR en entropiewaarden wel een indeling in twee klassen indiceerden. In huidig onderzoek indiceerden de BIC-waarden ook geen indeling in twee geordende klassen, maar de twee andere gebruikte statistische maten wel. In huidig onderzoek zijn slechts drie statistische maten gebruikt, waarvan twee een indeling in twee geordende klassen indiceren. Er is (nog) geen
27
overeenstemming over welke statistische maat het beste het aantal klassen weergeeft. Daarom wegen ook andere, niet-statistische criteria mee in de beslissing van het aantal klassen. Het voordeel van een indeling in twee klassen is de eenvoud van het model. Hierdoor is er gemakkelijker een goede interpretatie te geven aan de verschillende klassen dan bij drie of meer klassen.
Bij de indeling in twee klassen is er één klasse die weinig of geen slachtoffer is van de verschillende ongewenste gedragingen (niet-slachtoffers). Deze groep is gemiddeld van 0.50 van de ongewenste gedragingen slachtoffer. Het slachtofferschap bij deze klasse lijkt incidenteel. De andere klasse is van veel ongewenste gedragingen slachtoffer (slachtoffers), gemiddeld van 4.73 van de ongewenste gedragingen in het huidige schooljaar. Deze groep leerlingen heeft dus een verhoogd risico slachtoffer te worden van verschillende typen van ongewenst gedrag. Dat er een groep leerlingen is die van veel verschillende typen van ongewenst gedrag slachtoffer is, wordt in ander onderzoek ook gevonden (Finkelhor, Ormrod, Turner & Hamby, 2005) en wordt poly-victimisatie genoemd (Lamers-Winkelman, Slot & Bijl, 2007). In Figuur 1 is terug te zien dat deze klasse meer risico loopt slachtoffer te worden van discriminatie, pesten, vandalisme, diefstal en lichamelijk geweld, dan van de andere typen ongewenst gedrag. De klasse van niet-slachtoffers loopt ook meer risico slachtoffer te worden van deze gedragingen dan van de andere, wat erop duidt dat de genoemde gedragingen simpelweg vaker voorkomen. Ook is in Figuur 1 af te lezen dat de klasse van slachtoffers 19.1% van de leerlingen omvat. Dit komt ongeveer overeen met percentages voor deze groep in andere onderzoeken (22% in Finkelhor et al., 2005; 20% in Nylund et al., 2007).
Na het bepalen van het aantal klassen van slachtoffers, is onderzocht of de veiligheidsgevoelens tussen de klassen verschillen. Sommige onderzoekers vinden niet of nauwelijks een relatie tussen slachtofferschap en veiligheidsgevoelens (Carcach et al., 1195; Covington & Taylor, 1991; Gainey & Seyfrit, 2001). Met slachtofferschap wordt in deze
28
onderzoeken echter bedoeld slachtoffer van woninginbraak, en niet slachtoffer van ongewenst gedrag op school. Blijkbaar zijn dit twee zeer verschillende concepten, omdat huidig onderzoek een zeer sterke relatie vindt tussen slachtofferschap van leerlingen op school en hun veiligheidsgevoelens. Dit is in overeenstemming met andere onderzoeken naar slachtofferschap van leerlingen op school, welke ook een relatie vinden tussen slachtofferschap en veiligheidsgevoelens (Glew et al., 2008; Varjas et al., 2009). Een verklaring voor het verschil in concepten zou kunnen zijn, dat leerlingen op school zich in beperktere mate kunnen onttrekken aan de blootstelling aan ongewenst gedrag dan buurtbewoners (van Damme & Pauwels, 2010). Mensen proberen situaties te ontwijken waarin zij zich onveilig voelen en waarin slachtofferschap dreigt (Vanderveen, 2006), daardoor lopen zij minder risico slachtoffer te worden. Op school is het ontwijken van zulke situaties in beperktere mate mogelijk.
Zoals verwacht hoeven leerlingen die niet of nauwelijks slachtoffer zijn zich niet per definitie veilig te voelen, en andersom, leerlingen die veel slachtoffer zijn voelen zich niet per definitie onveilig. Integendeel, in huidig onderzoek blijkt dat van de groep leerlingen die zich onveilig voelt, meer leerlingen niet of nauwelijks slachtoffer zijn. En van de leerlingen die veel slachtoffer zijn, voelen de meeste leerlingen zich veilig. Ook blijkt dat het overgrote deel van de leerlingen niet of nauwelijks slachtoffer is en zich veilig voelt. Omdat deze groepenindeling in slachtofferschap en veiligheidsgevoelens nog niet eerder gedaan is, worden de groepen vergeleken aan de hand van factoren die uit voorgaand onderzoek blijken samen te hangen met veiligheidsgevoelens. Met name factoren op individueel niveau lijken van invloed te zijn op niet-slachtoffers die zich onveilig voelen.
Jongere leerlingen die niet of nauwelijks slachtoffer zijn, voelen zich vaker onveilig dan veilig. Dit komt overeen met de bewering van Wybouw et al. (2011). Ook lijkt de genoemde theorie van Fletcher et al. (2009) hierop aan te sluiten. Zij beweren dat jongere
29
leerlingen zich vaker onveilig voelen, omdat zij nog geen aansluiting op school hebben. Uit de resultaten van huidig onderzoek blijkt namelijk dat deze groep niet alleen jongere leerlingen omvat, maar de leerlingen ook minder binding met school hebben. Ook is er meer ontevredenheid over de omgang met ongewenst gedrag, vinden er meer incidenten plaats, mogen de leerlingen minder meedenken over regels en beleid en is de school groter bij de niet-slachtoffers die zich onveilig voelen, dan de niet-slachtoffers die zich veilig voelen. In de resultaten van huidig onderzoek is niet gevonden dat meisjes zich vaker onveilig voelen zonder veel slachtoffer te zijn, zoals Wybouw et al. (2011) beweerden.
Voor de groep slachtoffers die zich veilig voelt, lijken verschillende schoolfactoren van invloed te zijn. Uit de resultaten blijkt dat zij een grotere mate van ouderbetrokkenheid hebben en dat leerlingen die ongewenst gedrag vertonen vaker gestraft worden dan de groep niet-slachtoffers die zich veilig voelt. Voor de groep slachtoffers die zich onveilig voelt, geldt dit niet. Een grotere mate van ouderbetrokkenheid betekent waarschijnlijk dat ouders beter weten wat er speelt bij hun kind op school, en dat zij er met hun kind over praten (Dekker, 2006). Slachtoffers zouden dit als copingstrategie kunnen gebruiken, wat door Fergus en Zimmerman (2005) en Harper, Parris, Varjas en Meyers (2012) wordt genoemd als protectieve factor voor veiligheidsgevoelens bij slachtoffers. Fergus en Zimmerman (2005) spreken van weerbaarheid, waarmee wordt bedoeld dat de negatieve effecten door blootstelling aan risicofactoren (gedeeltelijk) teniet worden gedaan door protectieve factoren. In dit onderzoek lijkt ouderbetrokkenheid een protectieve factor te zijn voor de veiligheidsgevoelens bij slachtoffers.
Ook lijkt een hogere mate van schoolbinding en een lager aantal incidenten invloed te hebben op dat slachtoffers zich veilig voelen, omdat de groep slachtoffers die zich onveilig voelt een lagere mate van schoolbinding heeft en een hoger aantal incidenten dan de referentiegroep en de groep slachtoffers die zich veilig voelt niet. Opvallend is dat Jessor, van
30
den Bos, Vanderryn, Costa en Turbin (1995) schoolbinding en het aantal incidenten aan elkaar koppelt. Een hogere mate van schoolbinding van leerlingen en leraren zorgt volgens Jessor et al. (1995) voor een vermindering van het aantal incidenten. In huidig onderzoek wordt dit bevestigd en lijken het, net als ouderbetrokkenheid, protectieve factoren te zijn voor de veiligheidsgevoelens van slachtoffers. Hier moet echter nog meer onderzoek naar worden gedaan. Uit het onderzoek van Varjas et al. (2009) blijkt dat jongens zich vaker veilig voelen, ondanks dat zij vaker slachtoffer zijn. Dit wordt in huidig onderzoek niet gevonden. Het geslacht is dus geen protectieve of risicofactor.
Sterke en Minder Sterke Kanten
Voor huidig onderzoek is een databestand gebruikt uit 2006. Dit is mogelijk omdat de gebruikte concepten, zoals veiligheidsgevoelens en slachtofferschap van leerlingen op school, niet zijn veranderd. Bovendien zijn veiligheid en ongewenst gedrag nog steeds belangrijke onderwerpen in onze maatschappij. Een nadeel is dat doordat een bestaand databestand is gebruikt, dit onderzoek afhankelijk is van de data die toen verzameld is. Concepten die toen niet in de vragenlijsten zijn opgenomen, kunnen in dit onderzoek niet onderzocht worden. Zo is het interessant om eigenschappen van de leerlingen zelf mee te nemen, omdat het ene kind kwetsbaarder of gevoeliger is dan de ander. En een voorbeeld van een concept wat nu in onderzoek naar slachtofferschap op school thuishoort, waar in 2006 waarschijnlijk nog minder aandacht voor was, is online pesten als type ongewenst gedrag (Kerstens & Stol, 2012).
Een voordeel is dat de vragenlijsten zijn gebaseerd op bestaande betrouwbare en valide vragenlijsten. Dit zorgt ervoor dat de resultaten betrouwbaar zijn. Voor de verschillende concepten is de interne consistentie voldoende, behalve voor schoolbinding. Met conclusies over schoolbinding moet voorzichtig worden omgegaan. Daarnaast bleken de
31
variabelen niet normaal verdeeld. Ook daarom moet voorzichtig worden omgegaan met de conclusies van het huidige onderzoek.
Veel van de data gebruikt in huidig onderzoek, is afkomstig van de vragenlijst voor leerlingen uit het onderzoek van Dekker (2006). Wat betekent dat veel data afkomstig zijn van zelfrapportage. Dit is een betrouwbare en goede manier van data verzamelen, maar beter is nog een andere vorm van rapportage te gebruiken. Ook zou vervolgonderzoek zich kunnen richten op kwalitatief onderzoek naar specifieke factoren die ervoor zorgen dat sommige leerlingen die slachtoffer zijn zich wel veilig voelen en anderen niet. Daarnaast is ook lange termijn onderzoek interessant, om bijvoorbeeld te onderzoeken of de jongeren die zich onveilig voelen op school ook daadwerkelijk nadelige gevolgen ervaren op langere termijn, zoals slechtere schoolprestaties of depressie.
Het huidige onderzoek heeft zich gericht op klassen van slachtofferschap in combinatie met de veiligheidsgevoelens van deze klassen. Andere invalshoeken zijn ook mogelijk. Bijvoorbeeld het onderzoeken van slachtofferschap en daderschap in combinatie met veiligheidsgevoelens. Daarnaast zijn de klassen gebaseerd op dichotome variabelen, namelijk of de leerlingen wel of geen slachtoffer zijn van bepaalde typen ongewenst gedrag. Er is echter wel data beschikbaar is over hoe vaak leerlingen slachtoffer zijn van de verschillende typen ongewenst gedrag. Aannemelijk is dat leerlingen die dagelijks slachtoffer zijn zich eerder onveilig voelen dan leerlingen die maandelijks slachtoffer zijn. Vervolgonderzoek zou zich hierop kunnen richten.
Een sterk punt is, dat in huidig onderzoek gebruik is gemaakt van een LCA. Een LCA maakt geen gebruik van vooraf gestelde cut off scores of theoretische indelingen, maar wordt gebaseerd op de gegeven antwoorden. Dit blijkt een goede manier om klassen te identificeren binnen slachtoffers van ongewenst gedrag (Nylund et al. 2007). Een nadeel is dat er geen duidelijkheid is over welke statistische maten het beste aantal klassen indiceren.
32 Klinische implicaties
Het is belangrijk voor scholen om aandacht aan de veiligheidsgevoelens van leerlingen te besteden, omdat zij niet optimaal kunnen presteren op school als zij zich onveilig voelen (Morrison & Furlong, 1994; Tabancali & Bektaş, 2009). Uit de resultaten van huidig onderzoek kan geconcludeerd worden dat slechts enkele factoren die de veiligheidsgevoelens beïnvloeden, invloed lijken te hebben op dat slachtoffers van ongewenst gedrag zich veilig voelen of niet-slachtoffers zich onveilig voelen. Scholen zouden zich kunnen richten op het verbeteren van ouderbetrokkenheid, het straffen van ongewenst gedrag, het vergroten van de schoolbinding en het verlagen van het aantal incidenten om te zorgen dat mogelijk meer slachtoffers van ongewenst gedrag zich veilig voelen. Om te zorgen dat mogelijk meer niet-slachtoffers zich veilig voelen, zouden scholen zich kunnen richten op het vergroten van de leerlingparticipatie en het verlagen van het aantal incidenten. Daarnaast kunnen scholen zich richten op de jongere leerlingen, bijvoorbeeld door (meer) activiteiten te organiseren voor de eerste klassen waardoor zij meer binding met school en met elkaar krijgen.
33 Literatuur
Akaike, H. (1987). Factor analysis and AIC. Psychometrika, 52, 317-332. Verkregen van http://download.springer.com.proxy.uba.uva.nl:2048/static/pdf/154/art%253A10.1007% 252FBF02294359.pdf?auth66=1408287177_4b2329ddb6db73cdd5f7ebe4ba0b27b0&ex t=.pdf
Bellmore, A. D., & Cilessen, A. H. N. (2006). Reciprocal influences of victimization, perceived social preference, and selfconcept in adolescence. Self and Identity, 5, 209-229. doi:10.1080/15298860600636647
Bradshaw, C. P., Waasdorp, T. E., & O’Brennan, L. M. (2013). A latent class approach to examining forms of peer victimization. Journal of Educational Psychology, 105, 839-849. doi:10.1037/a0032091
Carcach, C., Frampton, P., Thomas, K., & Cranich, M. (1995). Explaining fear of crime in Queensland. Journal of Quantitative Criminology, 11, 271-287. Verkregen van http://download.springer.com.proxy.uba.uva.nl:2048/static/pdf/136/art%253A10.1007% 252FBF02221140.pdf?auth66=1404295649_f6a3852612ab536081b7ea891d9efe08&ext =.pdf
Celeux, G., & Soromenho, G. (1996). An entropy criterion for assessing the number of clusters in a mixture model. Journal of Classification, 13, 195-212. Verkregen van http://download.springer.com.proxy.uba.uva.nl:2048/static/pdf/618/art%253A10.1007% 252FBF01246098.pdf?auth66=1408285673_d69759bd2629ea4d83b35030b081a9f5&e xt=.pdf
Chapin, J., & Coleman, G. (2006). Knowledge is power: A theory-based approach to reducing school violence. Journal of Family Violence, 21, 381-386. doi:10.1007/s10896-006-9034-2
34
Covington, J., & Taylor, R. B. (1991). Fear of crime in urban residential neighbourhoods: Implications of between - and within neighbourhood sources for current models.
Sociological Quarterly, 32, 231-249. Verkregen van http://www.rbtaylor.net/pub_soc_q_1991.pdf
Damme, A. van, & Pauwels, L. (2010). Onveiligheidsbeleving van jonge adolescenten op school: de rol van de schoolcontext, kwetsbaarheid en individuele slachtofferervaringen.
Panopticon, 31, 17-36. Verkregen van http://hdl.handle.net/1854/LU-1013839
Dekker, J. E. (2006). Veilig op school!? Een onderzoek naar de invloed van schoolfactoren op
de veiligheidsbeleving van Amsterdamse jongeren (Master’s thesis, Universiteit van
Amsterdam, Amsterdam). Verkregen van http://dare.uva.nl/document/33635
Eisenbraun, K. D. (2007). Violence in schools: Prevalence, prediction, and prevention.
Aggression and Violent Behavior, 12, 459-469. doi:10.1016/j.avb.2006.09.008
Fergus, S., & Zimmerman, M. A. (2005). Adolescent resilience: A framework for understanding healthy development in the face of risk. Annual Review of Public Health,
26, 399-419. doi:10.1146/annurev.publhealth.26.021304.144357
Finkelhor, D., Ormrod, R. K., Turner, H. A., & Hamby, S. L. (2005). Measuring poly-victimization using the Juvenile Victimization Questionnaire. Child Abuse & Neglect,
29, 1297–1312. doi:10.1016/j.chiabu.2005.06.005
Fletcher, A., Bonell, C., Sorhaindo, A., & Rhodes, T. (2009). Cannabis use and ‘safe’ identities in an inner-city school risk environment. International Journal of Drug
Policy, 20, 244-250. doi:10.1016/j.drugpo.2008.08.006
Furlong, M. J., & Morrison, G. M. (1994). Introduction to mini-series: School violence and safety in perpective. School Psychology Review, 23(2). Verkregen van
http://web.a.ebscohost.com.proxy.uba.uva.nl:2048/ehost/detail?sid=bd1f50ed-f8a3-
46b9-bcce-35
83676b6f3685%40sessionmgr4005&vid=5&hid=4206&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3Qtb Gl2ZQ%3d%3d#db=aph&AN=9501303820
Furlong, M. J., Morrison, R., & Boles, S. (1991). California School Climate and Safety
Survey. Paper presented at the annual meeting of the California Association of School
Psychologists. Los Angeles, CA.
Gainey, R. R., & Seyfrit, C. L. (2001). Fear of crime among rural youth: testing the generality of urban models tot rural states. Sociological Focus, 34, 269-286. Verkregen van http://www.jstor.org.proxy.uba.uva.nl:2048/stable/pdfplus/20832124.pdf?acceptTC=tru e&jpdConfirm=true
Glew, G. M., Fan, M., Katon, W., & Rivara, F. (2008). Bullying and school safety. The
Journal of Pediatrics, 152, 123-128. doi:10.1016/j.jpeds.2007.05.045
Glicken, M. D. (2009). Evidence-Based Practice and school violence. In M. D. Glicken (Ed.),
Evidence-Based Practice with emotionally troubled children and adolescents (pp.
335-355). Verkregen van http://dx.doi.org.proxy.uba.uva.nl:2048/10.1016/B978-0-12-374523-1.00020-3
Goldweber, A., Waasdorp, T. E., & Bradshaw, C. P. (2013). Examining the link between forms of bullying behaviors and perceptions of safety and belonging among secondary school students. Journal of School Psychology, 51, 469-485. Verkregen van http://dx.doi.org/10.1016/j.jsp.2013.04.004
Harper, C. R., Parris, L. N., Henrich, C. C., Varjas, K., & Meyers, J. (2012). Peer victimization and school safety: The role of coping effectiveness. Journal of School
Violence, 11, 267-287. doi:10.1080/15388220.2012.706876
Helm, G. H. P. van der, Stams, G. J. J. M., Stel, J. C. van der, Langen, M. A. M. van, & Laan, P. H. van der (2012). International Journal of Offender Therapy and Comparative
36
Henry, D. B., Farrell, A. D., Schoeny, M. E., Tolan, P. H., & Dymnicki, A. B. (2011). Influence of school-level variables on aggression and associated attitudes of middle school students. Journal of School Psychology, 49, 481-503. doi:10.1016/j.jsp.2011.04.007
Hollander, J. A. (2001). Vulnerability and dangerousness: The construction of gender through conversation about violence. Gender and Society, 15, 83-109. Verkregen van http://www.jstor.org.proxy.uba.uva.nl:2048/stable/3081831
Jessor, R. J., Bos, J. van den, Vanderryn, J., Costa, F. M., & Turbin, M. S. (1995). Protective factors in adolescent problem behavior: Moderator effects and developmental change.
Developmental Psychology, 31, 923-933.
Jones, S. E., Axelrad, R., & Wattigney, W. A. (2007). Healthy and safe school environment, part II, physical school environment: Results from the School Health Policies and Programs Study 2006. Journal of School Health, 77, 544-556. Verkregen van
http://onlinelibrary.wiley.com.proxy.uba.uva.nl:2048/doi/10.1111/j.1746-1561.2007.00234.x/pdf
Junger-Tas, J. (2002). Preventie van antisociaal gedrag in het onderwijs. Den Haag: Ministerie van Justitie.
Kaal, B., Maks, I., Elfrinkhof, A. van, & Krouwel, A. (2009). De politieke strijd om
veiligheid. Regulering versus spontaniteit in de partijprogramma’s. Verkregen van
http://dare.ubvu.vu.nl/bitstream/handle/1871/15836/TSS2009_C5_De?sequence=2 Kerstens, J., Stol, W. (2012). Jeugd en cybersafety. Online slachtoffer- en daderschap onder
Nederlandse jongeren. Den Haag: Boom Lemma uitgevers.
Lamers-Winkelman, F., Slot, N. W., & Bijl, B. (2007). Scholieren over kindermishandeling: het VU-PI research onderzoek. Pedagogiek, 27, 220-235. Verkregen van http://www.pedagogiek-online.nl/index.php/pedagogiek/article/viewFile/336/335
37
Lo, Y., Mendell, N. R., & Rubin, D. B. (2001). Testing the number of components in a normal mixture. Biometrika, 88, 767-778. Verkregen van http://biomet.oxfordjournals.org.proxy.uba.uva.nl:2048/content/88/3/767.full.pdf+html Marsh, L., McGee, R., Nada-Raja, S., & Williams, S. (2010). Brief report: Text bullying and
traditional bullying among New Zealand secondary school students. Journal of
Adolescence, 33, 237-240. doi:10.1016/j.adolescence.2009.06.001
Michie, C, & Cooke, D. J. (2006). The structure of violent behavior: a hierarchical model.
Criminal Justice and Behavior, 33, 706-737. doi:10.1177/0093854806288941
Mitchell, M. M., & Bradshaw, C. P. (2013). Examining classroom influences on student perceptions of school climate: The role of classroom management and exclusionary discipline strategies. Journal of School Psychology, 51, 599-610. Verkregen van http://dx.doi.org/10.1016/j.jsp.2013.05.005
Mooij, T. (1994). Leerlinggeweld in het voortgezet onderwijs. Sociale binding van scholieren. Nijmegen: Katholieke Universiteit, Instituut voor Toegepaste Sociale Wetenschappen. Mooij, T., Wit, W. de, & Fettelaar, D. (2011). Sociale veiligheid in en rond scholen. Primair
en voortgezet onderwijs 2006-2010. ITS, Radboud Universiteit Nijmegen.
Morrison, G. M., & Furlong, M. J. (1994). School violence to school safety: Reframing the issue for school psychologists. School Psychology Review, 23(2). Verkregen van http://web.a.ebscohost.com.proxy.uba.uva.nl:2048/ehost/detail?sid=bd1f50ed-f8a3-
46b9-bcce-83676b6f3685%40sessionmgr4005&vid=2&hid=4206&bdata=JnNpdGU9ZWhvc3Qtb Gl2ZQ%3d%3d#db=aph&AN=9501303839
Neuvel, J. (2002). Sociale veiligheid in de BVE-sector. Monitor 2001-2002. ’s-Hertogenbosch: Cinop.
38
Nylund, K. L., Asparouhov, T., & Muthén, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in Latent Class Analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo Simulation Study. Structural Equation Modeling, 14, 535-569. Verkregen van
http://www.tandfonline.com.proxy.uba.uva.nl:2048/doi/pdf/10.1080/107055107015753 96
Nylund, K., Bellmore, A., Nishina, A., & Graham, S. (2007). Subtypes, severity, and structural stability of peer victimization: What does Latent Class Analysis say? Child
Development, 78, 1706-1722. Verkregen van http://www.jstor.org/stable/4620733 Patton, D. U., Woolley, M. E., & Hong, J. S., (2012). Exposure to violence, student fear, and
low academic achievement: African American males in the critical transition to high school. Children and Youth Services Review, 34, 388-395. doi:10.1016/j.childyouth.2011.11.009
Putallaz, M., Grimes, C. L., Foster, K. J., Kupersmidt, J. B., Coie, J. D., & Dearing, K. (2007). Overt and relational aggression and victimization: Multiple perspectives within the school setting. Journal of School Psychology, 45, 523-547. Verkregen van http://dx.doi.org.proxy.uba.uva.nl:2048/10.1016/j.jsp.2007.05.003
Reed, E., Prado, G., Matsumoto, A., & Amaro, H. (2010). Alcohol and drug use and related consequences among gay, lesbian and bisexual college students: Role of experiencing violence, feeling safe on campus, and perceived stress. Additive Behaviors, 35, 168-171. doi:10.1016/j.addbeh.2009.09.005
Romito, P., & Grassi, M. (2007). Does violence affect one gender more than the other? The mental health impact of violence among male and female university students. Social
Science & Medicine, 65, 1222-1234. doi:10.1016/j.socscimed.2007.05.017
Schwartz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6, 461-464. Verkregen van http://www.jstor.org/stable/2958889
39
Tabancali, E., & Bektaş, T. (2009). Student safety in primary schools: A sample of Büyükçekmece county. Procedia Social and Behavioral Sciences, 1, 281-284. doi:10.1016/j.sbspro.2009.01.051
Vanderveen, G. (2006). Interpreting Fear, Crime, Risk and Unsafety: conceptualisation and
measurement. Rotterdam: Boom Juridische Uitgevers.
Varjas, K., Henrich, C. C., & Meyers, J. (2009). Urban middle school students’ perceptions of bullying, cyberbullying, and school safety. Journal of School Violence, 8, 159-176. doi:10.1080/15388220802074165
Wybouw, F., Elchardus, M., & Siongers, J. (2011). Onveiligheidsgevoelens van leerlingen en leerkrachten. In T. Lievrouw, F. Wybouw, S. Kolijn, M. Elchardus, J. Siongers en N. Vettenburg (Ed.), Haalbaarheidsstudie van een monitoringsysteem voor antisociaal
gedrag en onveiligheidsgevoelens op school (p. 39-57). Verkregen van
http://www.ond.vlaanderen.be/obpwo/projecten/2009/0902/OBPWO-09.02_rapport_DEF.pdf
40 Tabel 1.
Factoren van invloed op veiligheidsgevoelens van leerlingen volgens voorgaande literatuur (cursief gedrukte worden niet meegenomen in huidig onderzoek).
Niveau van factoren Factoren
Individueel Geslacht
Leeftijd Schoolbinding Spijbelgedrag
Tevreden over de omgang met ongewenst gedrag
Copingstrategieën Sociale vaardigheden Gebruik van hulpbronnen
Klas Klassenmanagement
School Locatie
Schoolgrootte
Fysieke conditie schoolgebouw Controle en toezicht Normen en regels Didactische kwaliteit Straffen Belonen Leerlingparticipatie Ouderbetrokkenheid Aantal incidenten
41 Tabel 2.
Descriptieve waarden van leerlingen op vijftien Amsterdamse middelbare scholen.
N Minimum Maximum M SD Veilig/onveilig 1100 1 2 1.1427 0.34995 Geslacht 1100 1 2 1.45 0.497 Leeftijd 1100 12 19 14.22 1.379 Impact 1100 0 5 0.7491 1.06681 Schoolbinding 1100 8 40 21.1027 4.12138 Spijbelgedrag 1099 0 2 0.3276 0.65709 Tevredenheid omgang met ongewenst gedrag
1092 8 40 18.7619 6.72793 Klassenmanagement 1077 11 55 29.5952 7.18240 Fysieke conditie 1084 1 2 1.5083 0.50016 Controle/toezicht 1100 4 20 11.0082 3.57335 Didactische kwaliteit 1100 4 20 9.3527 3.12219 Aantal incidenten 1086 12 60 40.1390 9.15620 Normen/regels 1082 1 2 1.22 0.416 Belonen 1100 1 2 1.75 0.434 Straffen 1099 1 2 1.12 0.320 Leerlingparticipatie1 1092 1 2 1.57 0.495 Leerlingparticipatie2 1099 1 2 1.48 0.500 Ouderbetrokkenheid 1057 1 2 1.72 0.448
Locatie van de school 1100 1 3 2.23 0.603
Schoolgrootte 1100 1 3 2.10 0.677
