Sociologiska Institutionen
Kandidatuppsats i sociologi, 15 h.p.
PAO-programmet/Arbetsliv & Arbetsmarknad Vt 2022
Handledare: Livia Olah
Utbildningstendenser bland män och kvinnor
En kvantitativ undersökning om sambandet mellan kön och utbildningslängd
Kosart Najm
Lamia Nabil
Sammanfattning
Sedan tidigare är det känt att en högre andel kvinnor jämfört med män i Sverige har en eftergymnasial utbildning. Det finns däremot mindre forskning om könsskillnaderna i utbildningslängd som tar hänsyn till vidareutbildning och icke-avslutade studier. Syftet med denna studie är därför att undersöka sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd i den svenska befolkningen i åldrarna 19–62 år. Studiens teoretiska referensram utgjordes av socialisation, könssocialisation och diskrimineringsteorier.
Tidigare forskning har visat att en högre andel kvinnor än män tenderar att påbörja eftergymnasiala utbildningar och välja utbildningar som leder till en yrkesexamen samtidigt som män ofta är i majoritet på utbildningar som kännetecknas av låga examensfrekvenser. Forskning tyder även på att det finns ett positivt samband mellan föräldrars utbildningsnivå och hur ungdomar ser på vidareutbildning efter gymnasieexamen. Studien tillämpar en kvantitativ metod och för att besvara studiens frågeställningar genomfördes en enkel och sju multipla linjära regressionsanalyser.
Datamaterialet som används i föreliggande studie är från 2018 och utgör den nionde omgången av European Social Surveys undersökning. Resultatet visade att utbildningslängden bland kvinnor i den svenska befolkningen i åldrarna 19–62 år är längre än utbildningslängden bland män i samma åldersgrupp, både när kön regresseras enskilt över utbildningslängd och när samtliga oberoende variabler konstanthålls för varandra. Utbildningslängden bland män och kvinnor ökar däremot, med bibehållen skillnad i utbildningslängd mellan könen, när en eller båda föräldrar har eftergymnasial utbildning. Studiens resultat kan relateras till tidigare forskning som visat att kvinnor i Sverige är i majoritet på svenska universitet och högskolor samt även bland examenstagare.
Nyckelord
Kön, utbildningslängd, socialisation, utbildningsnivå, könssocialisation, diskriminering
Innehållsförteckning
Inledning……… 1
Syfte och frågeställningar………2
Avgränsningar………2
Disposition………2
Teori och tidigare forskning………. 3
Socialisation………. 3
Könssocialisation………4
Diskrimineringsteorier………5
Tidigare forskning………..…..6
Kön, utbildning och det rådande könslönegapet………..….6
Föräldrars utbildningsbakgrund och dess påverkan på barn……… 8
Normers påverkan på könssegregering i skolan och arbetsmarknaden………. 9
Flickor och pojkars inställning till skolarbete……….…11
Hypoteser……….……11
Metod och data………... 12
Datamaterial………. 12
Variabler och operationalisering……… 13
Huvudvariabler………13
Kontrollvariabler……… 14
Urval och bortfall………15
Deskriptiv statistik……… 17
Multipel Linjär Regressionsanalys (MLS)……… 19
Validitet och reliabilitet……….19
Problem och regressionsdiagnostik……… 20
Multikollinearitet och Heteroskedasticitet……….20
Etiska överväganden………21
Resultat och analys………..22
Hypotesprövning……… 22
Hypotes 1: Kön och utbildningslängd………22
Hypotes 2: Kön, utbildningslängd, och föräldrars utbildning………23
Samtliga oberoende variabler……… 25
Diskussion och slutsats………..28
Kön och utbildningslängd………28
Föräldrars utbildningsnivå och utbildningslängd………. 29
Samtliga oberoende variabler……….30
Kritik och förslag på framtida studier………31
Referenser………. 33
Inledning
Tidigare i Sveriges historia var utbildningsmöjligheter för kvinnor starkt begränsade fram tills 1920-talet då kvinnor kunde fortsätta studera på högre utbildning likt män på den tiden (SOU, 2004:43, 31). Kvinnor har sedan år 1977 varit i majoritet vad gäller högskolestudenter i Sverige (UKÄ, 2018). Därefter har det genomförts flera samhällsvetenskapliga undersökningar som behandlat frågan om jämställdhet med fokus på kön och utbildning.
Enligt SCB:s statistik (2020) har 44% av Sveriges befolkning mellan åldrarna 25–64 år någon form av utbildning på eftergymnasial nivå. Av dessa högutbildade har 29% genomgått en eftergymnasial utbildning på minst 3 år. Andelen högutbildade män i åldrarna 25–34 år och 35–44 år är 23% respektive 29% medan motsvarande andel för kvinnor i samma åldersgrupper är 37% respektive 44% (SCB, 2021). Det är dock oklart hur stora skillnaderna är mellan män och kvinnor i utbildningslängd dvs. antal år som de väljer att utbilda sig under sin livstid, om vi även tar hänsyn till vidareutbildning och icke-avslutade studier inom utbildningsväsendet.
Vi ser ett behov av en djupare undersökning i dessa frågor inom forskningsfältet.
Forskningen som gjorts hittills har centrerat kring den vertikala och horisontella könssegregeringen inom utbildning och arbetsmarknad. Vertikal segregering inbegriper kvinnors underrepresentation i ledar- och chefspositioner där män utgör majoriteten, trots att en högre andel kvinnor är högutbildade. Horisontell segregering inbegriper tendenserna hos män och kvinnor att söka sig till olika arbeten, sektorer och industrier där exempelvis kvinnor idag söker sig till yrken inom vård- och omsorg i hög utsträckning medan män söker sig till yrken relaterade till teknik och matematik (Jämställdhetsmyndigheten, 2022:4a, 10–11).
Könsskillnaderna i utbildningsnivå, utöver att fler kvinnor söker sig till högskoleutbildningar jämfört med män, förklaras ofta med hänvisning till faktorer såsom omgivningens förväntningar, familjeförhållanden eller arbetsmöjligheter (Jämställdhetsmyndigheten, 2022:4b, 46–47, 64; SCB, 2021). Flera studier visar exempelvis på att föräldrars utbildningsnivåer och yrken har större inverkan på flickors och kvinnors utbildningsval jämfört med män (Mellén, 2021) och att pojkar, speciellt de i landsbygden, väljer ofta att inte studera vidare för att de upplever att de har goda arbetsmöjligheter redan efter gymnasiet (Holm, 2014 se Jämställdhetsmyndigheten, 2022:4b, 63). Hur stor skillnaden är mellan könen i utbildningslängd är det vi avser att belysa genom denna uppsats.
Syfte och frågeställningar
Syftet med vår studie är att undersöka sambandet mellan kön och tendensen att utbilda sig i form av antalet år som man har utbildat sig på. Våra frågeställningar lyder således:
Hur mycket skiljer det sig i utbildningslängd dvs. antal år som man utbildar sig på, mellan män och kvinnor i åldrarna 19–62 år?
Hur mycket skiljer det sig i utbildningslängd mellan könen i åldrarna 19–62 år när vi kontrollerar för båda könens upplevda möjlighet till att få ett önskat jobb, föräldrarnas utbildningsnivå, om man har barn och/eller av antalet arbetade timmar per vecka?
Avgränsningar
Denna undersökning fokuserar enbart på Sverige och på den svenska befolkningen för den anledning att Sverige anses vara ett jämställt samhälle och därför är det av intresse att undersöka hur sambandet mellan kön och utbildningslängd ser ut just i Sverige. Vidare är åldersgruppen som undersöks i denna studie mellan 19 till 62 år för att säkerställa att respondenterna som analyseras haft möjligheten att utbilda sig på gymnasienivå och inte ännu tagit ut pension.
Begreppet “kön” används genomgående i vår undersökning och då syftar vi till det biologiska könet. Begreppet “genus” används för att förklara socialt konstruerade könsroller.
Utbildningslängd innebär antalet år som man deltagit i formella utbildningar inom utbildningsväsendet och med utbildningstendenser menar vi tendenserna att utbilda sig formellt i utbildningsväsendet.
Disposition
Studien inleds med en genomgång av tre teorier och tidigare forskning som behandlar kön och utbildning ur olika perspektiv. Metod och dataavsnittet redogör för studiens datamaterial och operationaliseringar. Vidare behandlas urval och bortfall samt en beskrivning av analysmetoden och etiska överväganden. I resultat och analysavsnittet presenteras studiens resultat utefter respektive hypoteser och utifrån resterande variabler som inte behandlades i hypoteserna. I diskussionsavsnittet diskuteras resultaten vidare med förankring i de teorier och tidigare forskning som redovisats samt en slutsats med förslag till framtida forskning.
Teori och tidigare forskning
Under denna rubrik presenterar vi de centrala teorierna för denna uppsats: socialisation, könssocialisation och diskrimineringsteorier. Dessa teorier valdes för att de behandlar och möjliggör för diskussion kring könsnormer och utbildningstendenser. Därefter presenteras tidigare forskning som gjorts inom fältet och som är av intresse för uppsatsens frågeställning för att få en djupare förståelse kring ämnet som uppsatsen behandlar.
Socialisation
Socialisation är en process vars igenom barn introduceras till och indoktrineras attityder, värderingar, handlingsmönster, regler och lagar som är normen inom familjen, släkten och samhället (Nordlund, 1996, 43) och som gradvis formar barnets personlighet och identitet.
Människor, jämfört med andra levande varelser, är de mest hjälplösa varelserna vid födseln.
Till skillnad från exempelvis katter eller pandor som kan ta hand om sig själva direkt efter födseln, behöver människor hjälp i åtminstone de första fyra till fem åren av livet. Ett spädbarn har inget självmedvetande och är totalt omedveten om sin omvärld och dess kulturella samt sociala kontext (Berger & Luckmann, 1991, 150). Under de första levnadsåren är ett barn beroende av sina föräldrar för att överleva och behöver konstant omsorg. Barnets medvetande ökar successivt med tiden genom socialisering, som är en dynamisk process där människor, även små barn, aktivt deltar och konstruerar “verkligheten” för sig själva och andra (ibid.).
Barnet blir genom denna process en socialt integrerad individ som kan aktivt interagera med sin omgivning.
Giddens och Sutton (2014, 226) framhäver socialisationens överförande kraft av värderingar, normer och attityder samt dess förmåga att forma individer och betraktar den som en fundamental förutsättning för social reproduktion. Socialisation sker genom en mängd olika aktörer, också kallade socialisationsagenter, och är indelad i två olika faser: primär och sekundär socialisation (Giddens & Sutton, 2014, 227). Den primära socialisationen sker under de tidiga barndomsåren och är den mest intensiva fasen. Familjen generellt och särskilt föräldrarna blir den primära kontakten (socialisationsagenterna) för barnet. Föräldrarnas världsbild, värderingar och uppfattningar grundar därför barnets identitet och blir således betydelsefulla för vilka värderingar och slutligen vilken identitet deras barn kommer att anamma. Den sekundära socialisationen börjar under de tidiga tonåren och pågår sedan i resten
av livet. Här utgör exempelvis skolan, vänner, massmedia och arbetsplatser de centrala aktörerna för socialisation (ibid.).
Skillnader i utbildningstendenser skulle kunna förklaras av hur man har socialiserats av och/eller in i diverse socialisationsagenter såsom föräldrar, vänner och massmedia. Sättet individer socialiseras av och/eller in i det akademiska fältet dvs. vilka inställningar och attityder om utbildning som förmedlas till individen sedan barnsben, är av stor vikt för vilka utbildnings- och yrkesval individen gör i framtiden. Socialisationsteorin har däremot fått kritik för att den inte tar hänsyn till människans biologiska förutsättningar och skillnader mellan könens kompetensområden (Olsson & Olsson, 2007, 54).
Könssocialisation
Könssocialisation, som i viss mån är förknippad med den allmänna socialisationsteorin, är en process varigenom könsroller samt värderingar, normer och förväntningar utifrån könstillhörighet normaliseras i en kultur. Genom diverse socialisationsagenter som exempelvis familj, vänner och sociala medier förmedlas samhällets uppfattningar kring könsroller och vad som är typiskt manligt respektive kvinnligt till den uppväxande generationen (Giddens &
Sutton, 2014, 230). Enligt könssocialisationsteorin är barn egentligen inte medvetna om sitt kön utan blir medvetna om sitt kön genom signaler, reaktioner och sanktioner som de får av omgivningen. Sättet män respektive kvinnor klär sig, i vilka färger de klär sig samt vilka frisyrer de bär ger visuella signaler från omgivningen till barnet för vad som är typiskt manligt respektive typisk kvinnligt (ibid.).
Den sociala omgivningen förstärker könsroller hos individer, både direkt och indirekt, genom positiva och negativa förstärkningar (Giddens & Sutton, 2014, 413). Individer som handlar eller inte handlar i enlighet med de förväntade beteendemönster som överensstämmer med deras kön tenderar att belönas respektive bestraffas av deras omgivning (ibid.). Män kan till exempel belönas av deras omgivning om de tränar regelbundet på ett gym men kan också bestraffas om de klär sig i kjol för att det föregående betraktas som manligt och det senare som icke-manligt/kvinnligt. Flickor kan exempelvis belönas när de hjälper till i köket eller för sina utseenden. Man menar att det ligger en förväntning på pojkar att vara högljudda i skolan (Lindth, 2000, se Ekelund & Klavblom, 2010) och en förväntan på flickor att uppträda snällt och blygsamt samt som flickor tilldelas rollen som ordningsskapare (SOU, 2009:64). Barn och vuxna individer lär sig i sin tur att anpassa sig till och uppfylla de rollförväntningar kring kön som omgivningen angett för den anledningen att människor är naturligt sociala varelser som
eftersträvar acceptans och godkännande för att vara en del av den sociala omgivningen (Nielsen
& Rudberg, 1991, 11). Individer internaliserar eventuellt de normer och beteendemönster som stämmer överens med deras kön och det biologiska könet blir gradvis ett socialt och psykologiskt kön (ibid., 5).
Flickor och pojkar samt kvinnor och män socialiseras till att anamma olika beteenden, intressen och attityder som tillsammans bestämmer deras sociala kön (genus). Det är därför möjligt, på grund av skillnader i könsroller och olika förväntningar på könen, att män och kvinnor formas till att vilja göra olika saker i livet, inklusive att utbilda sig i olika utsträckningar i vår mening. Kvinnor och män kan dessutom göra stereotypiska utbildningsval som överensstämmer med deras könsroller för att förstärka sin kvinnlighet respektive manlighet och som möjligen leder till olika utbildningslängd.
Trots att värderingar, normer och attityder är avgörande för identitet, består identitet inte enbart av dessa aspekter menar Nielsen och Rudberg (1991, 11). Likt socialisationsteorin, har könssocialisationsteorin kritiserats för att den endast betraktar normer och värderingar bland annat som essentiella för identitetsskapande och bortsett från exempelvis individens behov eller önskemål (ibid.). Giddens och Sutton (2014, 413) uppmärksammar även att socialisationsteorierna kritiserats för att de underskattar individens förmåga att fritt agera samt stå emot och/eller modifiera de sociala förväntningarna som omgivningen har på dem.
Diskrimineringsteorier
Skillnaderna i val kring utbildningslängd mellan män och kvinnor kan också grunda sig i kunskapen om könsdiskriminering. Könsdiskriminering kan uttryckas i olika former varav fokus i denna undersökning läggs på två; statistisk diskriminering och implicit diskriminering.
Statistisk diskriminering förutsätter att arbetsgivaren har begränsad information om en potentiell arbetstagare och förlitar sig därmed på observerbara (och grövre) egenskaper vid beslut om anställning av en arbetstagare (Björklund m.fl., 2014, 157), såsom kön, etnicitet eller ålder. Informationen som de synliga egenskaperna delger utgör alltså ett beslutsunderlag för arbetsgivaren vid bedömning av lämpligheten hos en potentiell anställd för en viss tjänst eller befordran. Om arbetsgivaren är medveten om att kvinnor generellt tenderar att erhålla större familjeansvar i jämförelse med män kan denna bit av information påverka arbetsgivarens beslut negativt i fråga om kvinnor vid anställning eller befordran. Arbetsgivaren fattar med andra ord beslut rörande en individ baserat på information kring individens grupptillhörighet (Bygren &
Gähler, 2008; Björklund m.fl., 2014, 158).
Implicit diskriminering, till skillnad från statistisk diskriminering, bygger däremot på sociala normer, fördomar och föreställningar som vi har kring genus i samhället (Bertrand m.fl., 2005). Några vanliga genusspecifika normer framställer exempelvis att män är drivna, tävlingsinriktade och självständiga medan kvinnor är empatiska, känslomässiga och vänliga.
Dessa normer genomsyrar samhället och som resultat är det inte osannolikt att många av de valen som man gör i livet påverkas av dessa föreställningar, även om vi idag är omedvetna om till vilken utsträckning. Det är därmed inte heller osannolikt att arbetsgivare attribuerar arbetstagare egenskaper baserat på könsbaserade fördomar och stereotyper och till följd därav omedvetet förfara diskriminerande (Ridgeway, 2011 se Boschini, 2017, 24).
Många genusspecifika föreställningar och fördomar fungerar till kvinnors nackdel där kvinnor kan antas vara mindre kompetenta eller karriärsdrivna i jämförelse med män (Gerdes
& Garber, 1983; Heilman, 2012; Gorman & Kmec, 2007). Kvinnors medvetenhet om dessa stereotyper kan därför antas orsaka en gemensam känsla bland kvinnor av att behöva överprestera, detta bland annat genom att utbilda sig i högre utsträckning, i syfte att deras kompetenser ska bedömas likvärdigt med män.
Tidigare forskning
Både i internationell och svensk forskning har studier av genus fått stor betydelse de senaste decennierna och är långt ifrån blygsamma. Genusforskning har därför varit alltmer omfattande, inklusive forskning om genus och utbildning. Nedan kommer vi redogöra för några studier inom detta fält vilka till viss del legat till grund för vår undersökning.
Kön, utbildning och det rådande könslönegapet
Trots att det finns gott om likheter mellan könen är kvinnor och män biologiskt olika. Björk (1996, 59) uppmärksammar Hansens artikel (1993) i Illustrerad Vetenskap som nämner att ny forskning har visat att olikheter i kvinnliga och manliga hormoner är kritiska för hjärnans och individens utveckling under fostertiden. De biologiska skillnaderna avspeglas i till exempel hjärnans form, mognad och kognitiva organisation (Ingvar, 2010, 22). Hormoners påverkan på hjärnan och hjärnans anatomi skiljer sig dessutom mellan män och kvinnor som leder till bland annat olika benstruktur, muskelmassa och inte minst olika hastigheter på den biologiska mognadsfasen (ibid., 10, 13–14).
Skillnaderna är ändock inte bara anatomiska. Kvinnor är exempelvis bättre än män på språkbehandling och verbal kommunikation (Fallemark & Östrom, 2007, 14–15). Män är å
andra sidan klart överlägsnare än kvinnor vad gäller förmågor som involverar abstrakt matematiskt och tredimensionellt tänkande, dvs. se och tänka i bilder (ibid., 15–16). Det är därför möjligt att konstatera att olikheter mellan könen upprätthålls partiellt på grund av biologiska skillnader. Det biologiska perspektivet har dock kritiserats för att den bland annat inte kan förklara hur eller varför könsroller dvs. vad som anses manligt respektive kvinnligt, förändras över tid om det är så att könsroller är nedärvda som det biologiska perspektivet indikerar (Olsson & Olsson, 2007, 53). Olsson och Olsson förklarar ytterligare att kritikerna av detta angreppssätt anser att biologisk forskning används för att motivera och ge skäl för traditionella könsmönster (ibid.). Detta angreppssätt har även kritiserats av vissa företrädare för att den ger könskategorier såsom “kvinnor” och “män” för stor uppmärksamhet och som leder till en överskattning av könsgruppernas särdrag samt underskattar de på individnivå (Udry, 2000).
På uppdrag av Högskoleverket har Lena Eriksson, Ingeborg Amnéus och Ellen Almgren genomfört undersökningen “Mått för genomströmning på grund- och avancerad nivå” (2009).
Rapporten ämnade att ”/…/få ett mer övergripande mått på effektivitet i högre utbildning” och har bland annat analyserat “/…/skillnader i examensfrekvens och poängproduktion mellan män och kvinnor” (Eriksson m.fl., 2009, 9). Resultatet visade att utbildningar som kännetecknas av höga examensfrekvenser, och som mestadels är utbildningar som leder till legitimationsyrken, oftast domineras av kvinnor medan utbildningar som kännetecknas av låga examensfrekvenser oftast domineras av män. Detta påvisar att kvinnor i genomsnitt har högre examensfrekvens samt fler avklarade studiepoäng ändock kortare studietider än män. Dessa resultat framgår även i en gemensam rapport av Universitetskanslersämbetet och SCB (2019) som visat att det finns en högre examensfrekvens bland kvinnor jämfört med män när det gäller högskole- och universitetsexamina. Eriksson m.fl. (2009, 6) studie har även funnit att studenter i mansdominerade utbildningsprogram som exempelvis arkitekt- och civilingenjörsutbildningar tenderar att ta en eller flera studieuppehåll och därmed ta längre tid på sig att avsluta utbildningen. Författarna drar däremot inte någon slutsats om att de låga examensfrekvenserna, särskilt bland män, skulle innebära att studenterna inte kommer fullgöra sina studier i framtiden.
På Skolverket har en arbetsgrupp (Antelius m.fl., 2006) skrivit rapporten
“Könsskillnader i måluppfyllelse och utbildningsval” i syfte att redogöra för möjliga förklaringsmekanismer till könsskillnader i måluppfyllelse och utbildningsval. Ett av resultaten visade att en högre andel kvinnor än män påbörjar eftergymnasial utbildning och att kvinnor även tenderade att välja yrkesutbildningar i högre grad. Detta bekräftas även av
Universitetskanslersämbetet (2021) som framhäver att det är fler kvinnor än män som påbörjar studier på högskolenivå. Denna tendens kan leda till att kvinnor i genomsnitt genomgår kortare studietider i jämförelse med män trots att kvinnor har högre examensfrekvens som även förstärker det rådande könslönegapet och attesteras i en rapport från Högskoleverket (Eriksson m.fl., 2009). Antelius m.fl. (2006) påpekar vidare att män och kvinnor till stor del gör utbildningsval som överensstämmer med traditionellt manliga och kvinnliga utbildningar samt yrken och som leder till olika lönsamma karriärer. De tyder däremot också på att allt fler kvinnor bryter sig in i traditionellt manliga utbildningar och yrken (ibid.). Vi tror att könsskillnaderna i utbildningsval kan vara en möjlig förklaring till varför det fortfarande finns ett könslönegap till fördel av män, trots att kvinnor i genomsnitt är mer utbildade. Vi menar att könslönegapet även kan förklaras av den vertikala könssegregeringen.
Föräldrars utbildningsbakgrund och dess påverkan på barn
För att fördjupa kunskapen kring den låga utbildningsnivån i Åstorps kommun samt arbeta för att höja utbildningsnivån i kommunen har Sara Högdin, Åsa Wulff, Helena Eriksson, Anna Isaksson och Anders Urbas vid Högskolan i Halmstad genomfört studien “Strategier för höjd utbildningsnivå, En studie bland unga i Åstorps kommun” (2014). Några av de resultat som deras studie kommit fram till och som är intressanta för vår undersökning är att 50% av pojkarna respektive 65% av flickorna uppgav att de var motiverade till att vidareutbilda sig efter gymnasiet. Ungdomar med föräldrar som visade intresse, stöttade och uppmuntrade sina barn i sina studier tenderade att uppvisa ökad studiemotivation, skolprestation, välmående och trivsel i skolan. Vidare fann författarna av rapporten ett statistiskt signifikant samband mellan föräldrars utbildningsnivå och ungdomars attityd gentemot vidareutbildning. Majoriteten av ungdomar med en eller två högutbildade föräldrar var positivt inställda och motiverade till att vidareutbilda sig på universitets- eller högskolenivå. Det framgår likaledes i en artikel av SCB (2016) och en rapport av UHR (2017:3) att det finns ett tydligt samband mellan föräldrars och barns utbildningsnivå där föräldrars utbildningsnivå har en stor betydelse för barns benägenhet att söka sig till eftergymnasiala studier. I en ytterligare studie har Lindahl m.fl. (2012:12) visat att till och med ”Gammelfar- och gammelmorföräldrars utbildning har ett signifikant positivt samband med barnbarnbarnens utbildning” (ibid., 22). Högdin m.fl. (2014) studie visade samtidigt att ungdomar med föräldrar som saknade högre utbildning dvs. eftergymnasial utbildning, visade större osäkerhet på om de skulle vidareutbilda sig på eftergymnasial nivå eller inte. Däremot påvisade studien att en högre andel flickor i jämförelse med pojkar
fortfarande tenderade att vara motiverade till att fortsätta utbilda sig efter gymnasiet även om ingen av föräldrarna var högutbildade (ibid.).
Mats Björnsson, ämnesråd på Utbildnings- och kulturdepartementet, skrev en rapport kallad “Kön och skolframgång – Tolkningar och perspektiv” (2005) för Myndigheten för skolutveckling. Enligt rapportens resultat, når flickor som grupp bättre utbildningsresultat i jämförelse med pojkar som grupp. Utbildningsresultaten var uppmätta i form av studiedeltagande, genomströmning och kunskapsnivå. I fråga om könsskillnaderna i utbildningsresultat beror på kön eller andra bakomliggande faktorer såsom social bakgrund betonar Björnsson (2005) att könsskillnaderna skiljer sig vid olika sociala klasser. Författaren förklarar vidare att könsskillnaderna i skolprestation- och framgång inte kan förklaras av etnicitet utan snarare av föräldrarnas utbildningsnivå och socioekonomiska klass.
Normers påverkan på könssegregering i skolan och arbetsmarknaden
Alvesson och Billing (2011, 80) skriver att nästan alla kulturer, genom en lång historisk process, har tydliga normsystem som orienterar verksamheter och egenskaperna av manliga och kvinnliga yrken. Författarna hänvisar till Novarra (1980) som delat in kvinnors arbete i sex uppgifter som är nödvändiga för att bevara människosläktet, ”/…/att föda barn; att ge de och andra familjemedlemmar näring; att hålla med kläder; att ta hand om de små, de sjuka, de äldre och de vanföra; att ansvara för barnens uppfostring; och att ansvara för och sköta hushållet (inkl. tillverka produkter som är användbara i hemmet)” (Alvesson & Billing, 2011, 81). Alvesson och Billing menar att den traditionella arbetsdelningen gradvis lade grunden till dagens arbetsdelning och därmed den könssegregerade arbetsmarknaden idag (ibid.). Detta uppmärksammas även av Olsson och Olsson (2007, 47). Att kvinnor (och män) är minoritet i vissa sektorer och yrken och majoritet i andra förstärker just detta. Yrkesbranscher som exempelvis vård- och omsorg, textilindustrin, och utbildning är kvinnodominerande medan yrken inom transport, konstruktion och teknik domineras av män (Alvesson & Billing, 2011, 86). Trots att kvinnor och mäns arbetsuppgifter och arbetsområden överlappar idag finns det fortfarande förutfattade meningar kring kvinno- respektive mansarbete. Alvesson & Billing (2011, 81) hänvisar även till Shorter (1975) som belyser hur män blev bemötta när de ägnade sig åt kvinnosysslor, där de riskerade att bli förhånade av båda könen och dessutom förlorade status och makt. Detta, tillsammans med andra faktorer, bidrar så småningom till att upprätthålla könsfördelningen på arbetsmarknaden enligt oss.
Bengt Andersson, Thomas Sjöberg och Jane Tretom i sitt examensarbete “Köksvägen - om genus och utbildning på Hotell- och restaurangprogrammet” (2008) vid Göteborgs universitet har analyserat hur ungdomars val av Hotell- och restaurangprogrammet påverkas av genus samt hur genus kan influera vilka yrkesvägar ungdomar väljer efter sin utbildning. Deras studie, som bygger på statistik från Skolverket och intervjuer med studenter som går på programmet, visade att det nästan är dubbelt så många flickor som pojkar som kommer in i Hotell- och restaurangprogrammet och slutför studierna (Andersson m.fl., 2008). Författarna skriver även att ambitionerna mellan könen varierade där killar uppvisade ambitioner om att avancera sig inom yrket medan tjejer hade som mål att till exempel öppna upp ett café eller jobba på en restaurang på hemorten.
En av förklaringarna som ges i examensarbetet till könsfördelningen inom programmet är att tjejer som tar sig in i mansdominerade yrken möts i högre grad av positiva reaktioner medan män som tar in sig i kvinnodominerade yrken blir negativt bemötta av samhället (Andersson m.fl., 2008). Detta ligger i linje med Alvesson och Billings påstående om att männens maskulinitet betvivlas om de ägnar sig åt kvinnosysslor (2011, 81). Nordberg (2005) påpekar samma sak och påstår att “/…/genom att det maskulina och pojkflickan ges högre status än flickpojken och det feminina, är det lättare att uppmuntra flickor till att prova det manligt kodade än omvänt” (Nordberg i red Nordberg, 2005, 127). Detta innebär att det är mer sannolikt för män i jämförelse med kvinnor att bemötas av sanktioner snarare än beröm och belöning när de bryter mot de traditionella könsrollerna i samhället och i stället gör inbrytningar i kvinnodominerade yrken. Antelius m.fl. (2006) hänvisar även till Nordberg (2006) som visat att kraven på att sköta skolarbetet ställs tidigare på flickor än på pojkar som vi återkommer till senare i uppsatsen.
En ytterligare och tydlig genusuppdelning som Andersson m.fl. (2008) observerade under studiens gång var att studenterna i skolan betraktade Hotell- och restaurangprogrammet som ett “tjejprogram” och Elprogrammet som ett “killprogram”. Detta överensstämmer också med vad Alvesson och Billing (2011, 80) framhävt i sitt arbete, nämligen att könssegregeringen på arbetsmarknaden är ett resultat av de traditionella arbetsdelningarna. Resultatet i Andersson m.fl. (2008) studie förstärker därför påståendet att samhällsnormer leder till olika yrkesval och livsstilar bland kvinnor och män som också förorsakar en könssegregerad utbildning och arbetsmarknad.
Flickor och pojkars inställning till skolarbete
“Riktiga män pluggar inte - om könsfördelningen vid akademiska studier ur ett karriärutvecklingsperspektiv” (2010) är en C-uppsats skriven vid Stockholms universitet av Jakob Ekelund och Martin Klavblom. Bland examensarbetets resultat, som bygger på en enkätundersökning för elever i en gymnasieskola i Uppland, framkommer det att flickor i jämförelse med pojkar hade högre ambitionsnivåer och betraktade framgång i skolan som viktigt. Majoriteten av flickorna i skolan var positivt inställda till högskoleutbildningar där omkring 70% av flickorna respektive 26% av pojkarna hade sökt högskolestudier. Flickornas val kring att vidareutbilda sig påverkades inte av deras föräldrars utbildningsnivå utan snarare av deras betyg där majoriteten av de som inte hade höga betyg undvek att söka till högskolestudier. För pojkarna hade däremot föräldrarnas utbildningsnivå stor betydelse för huruvida de skulle söka sig till högskolestudier medan skolbetyg inte verkade påverka pojkarnas benägenhet att vidareutbilda sig efter gymnasiet i lika hög grad som för flickorna.
“Kön, socialisation och utbildning - En kvantitativ studie om hur uppväxtförhållanden påverkar utbildningsnivå” är ett examensarbete skriven vid Stockholms universitet, som avsåg att förklara sambandet mellan individers utbildningsnivå och föräldrars klassbakgrund (Falck
& Salih, 2017). Studien undersökte familjerelaterade faktorer såsom föräldrars närvaro och tillgång till läxhjälp av familjemedlemmar under barndomen bland annat. Likt tidigare forskning som nämnts (Högdin m.fl., 2014; Björnsson, 2005; Ekelund & Klavblom, 2010) har denna studie också funnit ett samband mellan utbildningsnivå och föräldrars klassbakgrund. En individs utbildningsval influeras alltså av vilken klassbakgrund föräldrarna har där det finns en ökad tendens att söka sig till högre utbildning om ens föräldrar tillhör en högre socioekonomisk klass (Falck & Salih, 2017). I fråga om inställning till studier och individens utbildningsnivå visade studien en högre sannolikhet att erhålla högskole- eller universitetsexamen alternativt påbörja eftergymnasiala studier bland individer som har haft höga studieaspirationer och värderar högskolestudier högt. Studien har även påvisat att studenter vars föräldrar betraktade studier som värdefulla och ansett att barnens skolframgång är viktig också är mer benägna själva att utbilda sig på eftergymnasial nivå (ibid.).
Hypoteser
Med bakgrund i tidigare forskning och socialisations- och könssocialisationsteorin samt diskrimineringsteorier formuleras följande hypoteser för denna undersökning;
Hypotes 1: Utbildningslängden skiljer sig beroende på kön.
Hypotes 2: Sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd försvagas vid kontroll för föräldrars utbildningsnivå.
Metod och data
Nedan redogör vi först för den kvantitativa datainsamlingsmetoden och de variabler som undersöks i denna studie och hur de operationaliserats. Vidare presenteras urval och bortfall, deskriptiv statistik samt vår analysmetod, multipel regressionsanalys, som valts för att tolka och analysera sambandet mellan kön och utbildningslängd. Därefter redogör vi för studiens validitet, reliabilitet och regressionsdiagnostik. Avsnittet avslutas med etiska överväganden.
Datamaterial
Datan som används i denna undersökning är från European Social Survey år 2018 (Round 9).
European Social Survey (ESS) är en tvärnationell enkätundersökning som sedan 2001 genomförts vartannat år i Europa och är akademiskt driven av sju partnerinstitutioner i Europa.
Syftet med ESS är att undersöka och samla data om beteenden, inställningar och attityder hos människor i mer än 30 länder i Europa (ESS, 2022a; ESS, 2022b; ESS, 2022c).
Den senaste ESS-undersökningen i Sverige genomfördes av IPSOS Observer Sweden på uppdrag av Umeå universitet under 2018–2019 och utgjorde den nionde rundan sedan början av ESS år 2001 (ESS, 2018; ESS, 2022a). I ESS använder man sig av obundet slumpmässigt urval som urvalsdesign för att välja undersökningsdeltagare. Populationsurvalet för ESS är därmed riksrepresentativt för alla individer i Sverige från privata hushåll och som är äldre än 15 år (ESS, 2022c; ESS 2022d). Fältarbetet startades den 30:e augusti 2018 och avslutades den 25:e maj 2019 (ESS, 2022e). CAPI (Computer-Assisted Personal Interviews) är metoden som användes för ESS-undersökningen i Sverige och utgörs av strukturerade besöksintervjuer som genomfördes med stöd av digitala verktyg. Dessa intervjuer genomfördes på svenska (ESS, 2018). Intervjufrågorna har vid vissa fall småjusterats för att reflektera den svenska kontexten,
detta vid exempelvis frågor om politiska partier eller utbildning i Sverige (ESS, 2022d).
Frågorna som ställdes till deltagarna i undersökningen berörde deras politiska åsikter, värderingar och levnadsförhållanden såsom utbildning, ekonomi och sociala relationer bland annat (ESS, 2019).
Urvalet av respondenterna för denna undersökning kontaktades inledningsvis via telefon med inbjudan att deltaga i undersökningen. Därefter skickades GDPR och följebrev ut till respondenter. För varje respondent som inte gick att anträffa gjordes minst 15 kontaktförsök via besök alternativt telefon samt som totalt tre följebrev skickades vid det fall att respondenten fortfarande inte var nåbar. De två senare följebreven innehöll ett erbjudande om ett presentkort som belöning vid deltagande i undersökningen (IPSOS, 2018; IPSOS, 2022a).
Variabler och operationalisering
Nedan presenteras variablerna som använts för att undersöka och kontrollera sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd, motiveringen för dessa variabler och hur de har operationaliserats för att besvara studiens frågeställningar.
Huvudvariabler
I denna studie används Utbildningslängd som beroende variabel för att denna undersökning syftar till att undersöka huruvida antalet år som man studerat inom formell utbildning påverkas av könstillhörighet. Frågan som undersökningsdeltagare ställdes för att skapa denna variabel var “Hur många års utbildning har du fullföljt, oavsett om det är heltids- eller deltidsstudier?”
där de fick svara i form av antal akademiska år (ESS, 2019). Grundskoleutbildning inkluderas i denna fråga och akademiska deltidsstudier räknades om till att motsvara akademiska studier på heltid. Utbildningslängd är en kontinuerlig variabel och kvarstår som kontinuerlig variabel mellan värdena 3 och 29 år i denna studie för att bidra till en nyanserad analys.
Den oberoende variabeln för denna studie är Kön. De svarsalternativen som angavs för denna variabel var man och kvinna (ESS, 2019). I och med att vi i denna studie utgår från det biologiska könet dvs. könet som man föds till, kan vi anta att utbildningslängd inte påverkar könstillhörighet och att könstillhörighet därmed utgör den oberoende variabeln i undersökandet av detta samband. För att variabeln ska passa studiens syfte har vi dikotomiserat variabeln Kön där könet “Man” utgör referensgruppen och kodas som 0 medan könet “Kvinna” kodas som 1.
Kontrollvariabler
Den första kontrollvariabeln som vi använder för att undersöka originalsambandet är individers upplevda möjlighet till att få önskat jobb. Respondenter fick skatta ett påstående på en skala från 0–10 som lyder, “I jämförelse med andra personer i Sverige skulle jag ha en rimlig möjlighet att få det jobb jag söker” (ESS, 2019). 0 innebär att påståendet inte alls stämmer in på respondenten varav 10 innebär att påståendet stämmer helt. Anledningen till att vi valde denna variabel var för att flickor i högre utsträckning än pojkar tenderar att vara mer oroliga över att stå utan jobb (SOU, 2009:64) och för framtiden generellt (Jerlang m.fl., 1988 se Ekelund & Klavblom, 2010). För denna undersökning har vi dikotomiserat variabeln Upplevda jobbmöjligheter och skapat en dummyvariabel där värdena 6–10 kodas till 0 samt utgör referenskategorin och värdena 0–5 kodas till 1. En skattning på 0–5 översätts till “Dåliga möjligheter” och 6–10 översätts till “Goda möjligheter” i frågan om respondenten upplever en rimlig möjlighet att få ett önskat jobb i Sverige i jämförelse med andra.
Den andra och tredje variabeln som vi inkluderade i undersökningen berör högsta avklarade utbildningen hos respondentens mamma respektive pappa med frågan, “Vilken är/var din mors/fars högsta avklarade utbildning?” (ESS, 2019). Respondenten ges 21 svarsalternativ med olika utbildningsnivåer, från ej avslutad grundskola, studieförberedande gymnasieprogram och yrkesinriktade gymnasieprogram till kandidat- och masterexamen på universitets- eller högskolenivå samt forskarutbildning, m.m. Tidigare forskning och studier har visat att föräldrars utbildningsbakgrund påverkar deras barns högst avklarade utbildning (Dubow m.fl., 2009; Högdin m.fl., 2014). Detta innebär att båda föräldrars utbildningsnivå är variabler som bör tas hänsyn till och räknas med vid analys av sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd. För denna studie har vi dikotomiserat variablerna för föräldrars utbildning som också är uppdelade i tre kategorier; “låg”, “medel” och “hög” utbildning där “låg”
utbildning utgör referenskategorin och kodas till 0. Låg utbildning inbegriper ej-avslutad eller avslutad folk- samt grundskola och medel utbildning, kodat till 1, inbegriper avslutade studier på gymnasienivå inkluderande gamla gymnasieutbildningar och yrkesinriktade program. Hög utbildning, kodat till 2, betecknar eftergymnasiala utbildningar från KY-utbildning och kandidatexamen till mastersexamen och forskarutbildningar.
Den fjärde kontrollvariabeln är om man har eller haft barn där respondenter fick besvara frågan, “Har du någonsin fött barn eller blivit pappa?” med svarsalternativen “Ja” eller “Nej”
(ESS, 2019). När en individ eller ett par får och uppfostrar ett eller flera barn kan man anta att man har mindre tid för att genomföra sina studier. Statistik från SCB (2019) visar även att
kvinnor mellan åldrarna 20–64 år tenderar att lägga mer tid på omsorg av barn i jämförelse med män. Med denna information ansåg vi det som nödvändigt att inkludera förekomsten av barn som kontrollvariabel i undersökandet av sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd. Variabeln Barn har dikomotiserats där individer med barn utgör referenskategorin och kodas till 0 samt individer utan barn kodas till 1.
Den femte och sista variabeln som vi konstanthåller sambandet för i denna studie är Antal arbetade timmar per vecka där respondenter fick frågan, “Hur många timmar arbetar han/hon normalt per vecka (i sitt huvudsakliga jobb?” och fick svara i form av timmar, från 0 till 168 timmar (ESS, 2019). Desto fler timmar man arbetar per vecka, desto mindre tid kan man anta att man lägger ner på att studera. I vår studie kan denna variabel utgöra en indikator på hur mycket tid både kvinnliga och manliga respondenter kan lägga på studier och utbildning.
Variabeln Antal arbetade timmar per vecka är en kontinuerlig variabel och kvarstår som kontinuerlig i denna undersökning.
Urval och bortfall
Genom obundet slumpmässigt urval var det totalt 4082 individer som valdes ut till att delta i undersökningen i Sverige under 2018–2019. 1539 utav de 4082 individerna medverkade i undersökningen vilket motsvarar en svarsfrekvens på 39% och ett externt bortfall på 61% (ESS, 2018; ESS, 2022e). Problematiken med stora externa bortfall är osäkerheten kring vad det är som skiljer sig mellan respondenterna som deltog i undersökningen och de som inte gjorde det (Dahmström, 2011, 357). För att ta denna osäkerhet i beaktande och säkerställa att det slutgiltiga urvalet förblir riksrepresentativt för Sveriges befolkning har studiens datamaterial, på rekommendation av ESS, viktats genom att efterstratifiera materialet efter ålder, region, kön och utbildning (ESS, 2022e; ESS, 2022f; ESS, 2022g). Detta innebär att varje stratifiering har korrigerats för att reflektera stickprovets fördelning och andel i populationen vilket även minskar risken för bias vid analys av resultat (Kaminska, 2020, 3). Fördelen med viktandet av undersökningens datamaterial (ESS, 2022g) är att det gör det möjligt att ta i beaktning att grupper av olika egenskaper i samhället kan vara olika benägna att delta i en undersökning som exempelvis ESS (Dahmström, 2011, 363–364).
Nedan presenteras Tabell 1 som visar antalet och andelen interna bortfall i datasetet.
Variablerna för föräldrarnas utbildningsnivå har största interna bortfallen medan de resterande variablerna har relativt låga andelar bortfall. Variablerna Kön och Ålder har inga interna
bortfall. Till det interna bortfallet räknas även svar såsom “vet ej”, “vill inte svara”, “annat”, och “inte applicerbart”.
Tabell 1. Antalet och andelen interna bortfall för respektive variabel där n = 1539.
Variabel Antal Total n Andel (%)
Utbildningslängd 17 1,522 1,10
Kön 0 1,522 0,00
Ålder 0 1,522 0,00
Upplevda jobbmöjligheter 55 1,467 3,57
Mammans utbildning 88 1,379 5,72
Pappans utbildning 70 1,309 4,55
Barn 2 1,307 0,13
Arbetade timmar per vecka 39 1,268 2,53
Totalt 271 1,268 17,60
Utöver att exkludera det interna bortfallet, som motsvarade 271 observationer (se Tabell 1), har vi gjort våra egna avgränsningar på datamaterialet i syfte att besvara vår frågeställning. När det kommer till åldersgruppen för respondenterna har vi valt att bortse från respondenter som är yngre än 19 år och äldre än 62 år vilket resulterade i ett bortfall på 466 respondenter. Detta är för att säkerställa att respondenterna som undersöks haft möjligheten att gå klart gymnasiet men inte ännu tagit ut pension. Åldersgränsen på 62 år baseras på Pensionsmyndighetens (2022) åldersgräns för när man som tidigast kan ta ut sin pension.
Avseende variabeln för Utbildningslängd har alla förutom en respondent svarat att de har studerat på heltid mellan 3–29 år. En respondent angav 38 år i utbildningslängd. Detta värde anser vi är högst ovanligt samt avvikande med en relativt stor marginal i jämförelse med resterande respondenter. Detta svar tolkar vi därmed som ett extremvärde och i syfte att förhindra att våra resultat blir skeva, har vi valt att exkludera denna respondent från analysen.
I variabeln för Antal arbetade timmar per vecka (inklusive övertid) har vi valt att exkludera ett ytterligare svar för samma anledning som ovan. Respondenten hade svarat att hen
arbetade i 168 timmar per vecka inklusive övertid vilket motsvarar 7 dagar i veckan totalt. Detta anser vi är orealistiskt och därmed exkluderat från vårt dataset. Studiens urval består således av totalt 800 respondenter med en jämn könsfördelning på 402 män och 398 kvinnor. Detta innebär att validiteten för denna undersökning kvarstår som hög och att studiens resultat kan till viss mån generaliseras.
Deskriptiv statistik
Detta avsnitt inleds med Tabell 2 som redogör för det oviktade antalet, andelen, medelvärdet och medianen av samtliga variabler som undersöks i denna studie och illustrerar således en variabelöversikt. Tabellen redogör även för det viktade antalet och andelen av samtliga variabler inom parentes. I Tabell 2 presenteras även det lägsta och högsta värdet som variablerna kunde anta givet typ av variabel och dess operationalisering i denna studie.
Tabell 2. Deskriptiv statistik av samtliga variabler.
Variabel Antal
(viktade)
Andel (viktade)
Medelvärde (Standardavvikelse)
Median Min Max
Utbildningslängd 800 14,78
(3,30)
15 5 29
Kön Man
Kvinna
402 (413,37)
398 (386,63)
50,25 (51,67)
49,75 (48,33)
0 0 0 0
1 1 1 1
Ålder 800 42,53
(12,29)
43 19 62
Upplevda jobbmöjligheter Goda möjligheter
Dåliga möjligheter
655 (657,79)
145 (142,21)
81,88 (82,22)
18,12 (17,78)
0 0 0 0
1 1 1 1
Mammans utbildning Låg utbildning
Medel utbildning
Hög utbildning
267 (248,92)
227 (233,71)
306 (317,37)
33,38 (31.12)
28,38 (29,21)
38,25 (39,67)
0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1 Pappans utbildning
Låg utbildning
Medel utbildning
Hög utbildning
295 (282,72)
217 (222,68)
288 (294,60)
36,88 (35,34)
27,12 (27,84)
36,00 (36,83)
0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1 Barn
Ja
Nej
530 (499,93)
270 (300,07)
66,25 (62,49)
33,75 (37,51)
0 0 0 0
1 1 1 1 Arbetade timmar per
vecka
800 39,51
(11,64)
40 0 86
Tabell 2 framvisar att det oviktade urvalet i föreliggande studien har en jämn könsfördelning på 50,25% män respektive 49,75% kvinnor. Den genomsnittliga åldern för urvalets respondenter är 42,5 år (42,53) där den yngste personen är 19 år och den äldsta 62 år. I tabellen framgår det vidare att den genomsnittliga utbildningslängden för respondenterna i studiens urval är omkring 15 år (14,78). 81,88% av urvalets respondenter upplever att de har en rimlig möjlighet att få det jobb de söker i förhållande till 18,12% som upplever att de har sämre möjligheter att få ett önskat jobb i jämförelse med andra. 33,38% av respondenterna i urvalet har en lågutbildad mor varav 28,38% och 38,25% av respondenterna har en medeutbildad respektive högutbildad mor. Vad gäller pappornas utbildningsnivå har 36,88% av urvalets respondenter lågutbildade pappor och 27,12% medelutbildade pappor samt som 36% har
högutbildade pappor. 66,25%av urvalet i föreliggande studie har barn varav 33,75%angav att de inte har barn. Avslutningsvis är urvalets medelvärde av variabeln Antalet arbetade timmar per vecka 39,51 timmar.
Skillnaderna i fördelningen i det oviktade och viktade datamaterialet är relativt små. I enlighet med ESS rekommendation (ESS, 2022f; ESS, 2022g) används det viktade datamaterialet vid regressionsanalys för att säkerställa att urvalet och resultaten är representativa.
Multipel Linjär Regressionsanalys (MLS)
För att analysera vår data och besvara vår frågeställning kommer vi att använda oss av multipel regressionsanalys som analysmetod där utbildningslängd utgör den beroende variabeln.
Motiveringen till varför vi valde multipel regressionsanalys som analysmetod i stället för exempelvis logistisk regression var för den anledningen att beroendevariabeln i undersökningen är en kontinuerlig variabel samt som vi intresserade oss för att undersöka sambandet mellan flera oberoende variabler (Edling & Hedström, 2003, 95–96, 173).
Via multipel regressionsanalys erhålls b-koefficienten som anger graden av förändring i den beroende variabeln som sker till följd av förändringen av en oberoende variabel vid konstanthållning för övriga variabler i regressionsmodellen (Edling & Hedström, 2003, 89, 97).
B-koefficienten anger således en genomsnittlig skattning på hur mycket utbildningslängden dvs. antalet år som man utbildar sig på, ökar eller minskar vid ökning inom respektive oberoende variabel med en enhet. Vidare får man värdet R2, också kallad determinationskoefficienten, som anger andelen av den totala variansen i beroendevariabeln som kan förklaras av de oberoende variablerna i modellen. Med andra ord anger determinationskoefficienten hur väl modellen kan förutsäga värdet på Y när värdet på X förändras (ibid., 93). Vi använder oss också av signifikanstest som uppger graden av säkerhet inom vilket vi kan hävda att det observerade sambandet i regressionen inte beror på slumpen och gäller inom populationen (ibid., 120). Populationen består i detta fall av män och kvinnor i Sverige mellan 19 och 62 år.
Validitet och reliabilitet
Operationalisering är ett grundläggande moment i kvantitativa undersökningar. Validitet är ett mått som avser att mäta huruvida en undersökning eller studie, med hjälp av mätbara frågor och
indikatorer, mäter det som man avsett att mäta. Felaktiga frågor och indikatorer som inte bedömer det studien vill undersöka resulterar i att undersökningen utsätts för systematiska fel och sänker därav undersökningens validitet. Hög validitet kan således betraktas som avsaknaden av systematiska fel i studien (Djurfeldt m.fl., 2018, 104). Föreliggande studie baseras på datamaterial från ESS (ESS, 2022g) som är en väl ansedd och etablerad undersökning. ESS har sedan 2001 utfört ett flertal undersökningar vartannat år och frågorna är således väl beprövade och utvärderade. Med andra ord är de tillförlitliga och kan betraktas mäta det de avser att mäta. Teori och tidigare forskning har varit utgångspunkten för variablerna i denna studie och deras operationalisering. De kan således bedömas uppvisa en hög intern validitet. Vidare är urvalet för ESS-undersökningen riksrepresentativ för alla individer äldre än 15 år i Sverige vilket möjliggör för generaliserandet av studiens resultat och uppvisar därmed hög extern validitet (Bryman, 2011, 51; ESS, 2022d). Urvalet som används har dessutom en jämn könsfördelning som stärker generaliserbarheten av denna studie vidare.
Reliabilitet avser bedöma tillförlitligheten av studiens frågor, mått och resultat. Otydliga eller dubbeltydiga frågor är exempel på mätinstrument som kan leda till slumpmässiga fel, snedvridna resultat och följaktligen bristfällig reliabilitet i en undersökning. Hög reliabilitet indikerar således frånvaron av slumpmässiga fel och möjligheten att reproducera likadana resultat om undersökningen skulle genomföras igen (Djurfeldt, m.fl., 2018, 104). ESS har genomfört totalt nio undersökningar sedan dess start i 2001 (ESS, 2022a). De frågor, operationaliseringar och metoder som ESS använder sig av kan därför anses uppvisa hög reliabilitet för den anledning att det har funnits åtskilliga möjligheter att granska och utvärdera undersökningens insamlingsmetod i syfte att förhindra slumpmässiga fel i resultaten och höja undersökningens reliabilitet.
Problem och regressionsdiagnostik
I detta avsnitt redogör vi för två problem som är förekommande i regressionsanalyser och som vi undersöker för och redovisar innan regressionsanalyserna genomförs.
Multikollinearitet och Heteroskedasticitet
Multikollinearitet uppstår när korrelationen mellan två och flera oberoende variabler i en regressionsmodell är mycket stark (Edling & Hedström, 2003, 145). Detta leder till att man inte kan urskilja effekterna tillhörande de två variablerna på den beroende variabeln samt som standardfelen blir höga. När multikollinearitet dessutom förekommer i en analys blir
skattningar av b-koefficienterna mindre pålitliga eftersom de kommer att variera mellan olika stickprov (ibid.) vilket utgör ett hinder för att få statistisk signifikans för koefficienterna för de drabbade och oberoende variablerna (Djurfeldt & Barmark, 2009, 113). För att säkerställa att föreliggande analys inte lider av multikollinearitet, undersöktes risken för det innan analysen genomfördes. Ett kollinearitetsdiagnos genomfördes således i STATA genom ett VIF-test (Variance Inflation Factor). Djurfeldt m.fl. (2018, 366) markerar det kritiska värdet för VIF- faktorn vid 2,5 vilket innebär att VIF-värden som överskrider 2,5 bör tas som ett tecken på risk för multikollinearitet. Eftersom ingen av VIF-värdena överskred 2,5 drogs slutsatsen att risken för multikollinearitet inte förekommer i föreliggande studie.
Heteroskedasticitet är ett svenskt låneord som går att översättas till “ojämn spridning”
(Djurfeldt m.fl., 2018, 367–368). Det innebär att spridningen bland residualerna skiljer sig åt beroende på olika värden på den oberoende variabeln (X). Med andra ord leder olika värden på (X) till olika värden på den beroende variabeln (Y). Konsekvensen är att standardavvikelsen för b-koefficienterna ökar vilket leder till bredare konfidensintervaller och att studiens resultat blir mindre exakt (ibid., 368). Eftersom multipel regressionsanalys inte är den mest effektiva metoden för att skatta b-koefficienterna vid heteroskedasticitet har vi goda motiv för att undersöka detta. Då spridningen av de olika Y-värdena var densamma vid olika X-värden har regressionsmodellen homoskedastisk residualspridning (jämn spridning).
Etiska överväganden
Vid sammanställning av denna uppsats har de rekommendationer som framlagts i “God Forskningssed” (Vetenskapsrådet, 2017) tagits i beaktning. Det finns en genomgående ambition att besvara studiens frågeställningar på ett tydligt och transparent sätt samt med möjlighet för läsaren att göra egna tolkningar. Detta uppnås bland annat genom problematisering och granskning av teorier och resultat, ett rättvist förhållningssätt till tidigare forskning samt tydliga framställningar för metoden som används och analyser som gjorts (ibid., 8).
European Social Survey uppfyller alla huvudkrav och forskningsetiska principer inom humanistisk-samhällsvetenskaplig forskning dvs. nyttjande-, konfidentialitets-, informations- och samtyckeskravet. ESS uppfyller även EU:s dataskyddsförordning (GDPR) och nationella dataskyddslagar vilket framlyses i broschyren och följebreven som skickades ut till respondenterna innan datainsamlingen. Medgivande från förmyndare behövs och efterfrågas
innan besöksintervjuer genomförs vid det fall att respondenter är yngre än 16 år (ESS, 2022c;
IPSOS, 2018).
Resultat och analys
I detta kapitel presenteras studiens resultat med hjälp av en enkel regressionsmodell och sju multipla regressionsmodeller. Resultaten presenteras utifrån respektive hypoteser och sedan utifrån samtliga oberoende variabler som inte inkluderades i hypoteserna. Alla resultat baseras sig på viktade värden av föreliggande studies urval i enlighet med ESS rekommendationer (ESS, 2022f; ESS 2022g) i syfte att erhålla representativa resultat.
Hypotesprövning
Under denna rubrik presenteras resultatet av studiens hypotesprövning genom Tabell 3, 4 och 5 och med totalt 8 modeller. Hypoteserna prövas först genom en enkel regressionsmodell och därefter genom sju multipla regressionsmodeller.
Hypotes 1: Kön och utbildningslängd
Tabell 3 presenterar en enkel linjär regression med variablerna Kön och Utbildningslängd samt b-koefficienter för variablerna med given signifikans, konstanter och justerade R2-värden.
Tabell 3. Enkel regressionsanalys på den beroende variabeln Kön.
Variabel Modell 1
Kön
Man (ref.) Kvinna
0
1,012***
Konstant 13,97***
Justerat R2 0,024
n 800
* p<0,05, ** p<0,01, *** p<0,001
Konstanten i Tabell 3 Modell 1 indikerar att den genomsnittliga utbildningslängden för män är omkring 14 år (13,97). Modellen visar på att kvinnor har i genomsnitt 1 år längre utbildningslängd i jämförelse med män vid enkel regression av kön. Båda resultaten är signifikanta på 99,9% signifikansnivå vilket innebär att det upptäckta sambandet med 99,9%
säkerhet finns i populationen och inte har uppkommit på grund av slumpmässiga eller statistiska fel (Barmark & Djurfeldt, 2015, 141, 184). Detta resultat bekräftar därför undersökningens första hypotes som anför att utbildningslängd skiljer sig beroende på kön. Nollhypotesen kan således förkastas till förmån för studiens första hypotes. Det justerade R2-värdet i Modell 1 tyder på att endast 2,4% av originalsambandet går att förklara med hjälp av denna modell, därav existerar andra förklaringsmekanismer som förorsakar olika utbildningslängd mellan män och kvinnor.
Hypotes 2: Kön, utbildningslängd, och föräldrars utbildning
Tabell 4 innehåller koefficienter med given signifikans, konstanter och justerade R2-värden för de oberoende variablerna relaterade till hypotes 2 som är mammans och pappans utbildning.
Modell 2 och 3 visar på värdena när variablerna regresseras enskilt med kön varav Modell 4 visar på värdena när båda föräldrarnas utbildningsnivå och kön konstanthålls för varandra.
Tabell 4. Multipel regressionsanalys med oberoende variabler för Mammas och Pappas utbildningsnivå var för sig och tillsammans.
Variabel Modell 2 Modell 3 Modell 4
Kön
Man (ref.) Kvinna
0
0,970***
0 0,809**
0
0,857***
Mammans utbildning Låg (ref.)
Medel Hög
0 0,602 2,509***
0 0,361 1,676***
Pappans utbildning Låg (ref.)
Medel
0 0,580
0 0,161
Hög 2,501*** 1,559***
Konstant 12,82*** 12,99*** 12,66***
Justerat R2 0,140 0,139 0,176
n 800 800 800
* p<0,05, ** p<0,01, *** p<0,001
Tabell 4 Modell 2 visar sambandet mellan kön och utbildningslängd när sambandet är konstanthållet för mammans utbildning. I Modell 2 ser vi att b-koefficienten för kön minskar från 1,012 (se Tabell 3 Modell 1) till 0,970 vilket tolkas som att kvinnor utbildar sig i genomsnitt 0,97 år längre än män med 99,9% säkerhet. Konstanten tyder på att den genomsnittliga utbildningslängden för män är 12,82 år med 99,9% säkerhet, vid konstanthållning för mammans utbildning. Detta innebär att den genomsnittliga utbildningslängden för kvinnor ligger på 13,79 år. Modell 2 visar även att utbildningslängden bland män och kvinnor, med en signifikansnivå på 99,9%, ökar i genomsnitt med 2,5 respektive 3,5 år när individens mamma är högutbildad jämfört med om individens mamma är lågutbildad. B-koefficienten när mamman är medelutbildad visar på ett icke-signifikant värde vilket innebär att det är ingen signifikant skillnad mellan individer med lågutbildad respektive medelutbildad mamma vad det gäller utbildningslängd, förutom könsskillnaderna som vi redan nämnt. Detsamma gäller för b- koefficienten när pappan är medelutbildad (se Tabell 4 Modell 3). Det justerade R2-värdet för Modell 2 tyder på att modellen förklarar 14,0% av sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd. Resultaten i Tabell 4 Modell 2 kan därmed tolkas ge delvis eller partiellt stöd till hypotes 2.
Modell 3 redogör för sambandet mellan kön och utbildningslängd när sambandet är konstanthållet för pappans utbildning. B-koefficienten för variabeln Kön visar att kvinnor utbildar sig i genomsnitt 0,8 år längre än män vilket är en minskning från b-koefficienten för originalsambandet som illustrerats i Tabell 3 Modell 1. Konstanten visar att utbildningslängden bland män ligger på 12,99 år vilket innebär att kvinnors utbildningslängd motsvarar i genomsnitt 13,8 år, vid konstanthållning för pappas utbildning. När pappan är högutbildad dvs.
utbildat på eftergymnasial nivå, ökar utbildningslängden med 2,5 år vilket resulterar i att den genomsnittliga utbildningslängden för män och kvinnor blir 15,5 respektive 16,3 år. B- koefficienten för variabeln Pappans utbildning och konstanten är signifikanta med ett p-värde på mindre än 0,001 samt som b-koefficienten för variabeln Kön har ett p-värde på mindre än
0,01 vilket översätts till en signifikansnivå på 99,9% respektive 99%. Det justerade R2-värdet för Modell 3 tyder på att modellen förklarar 13,9% av sambandet mellan kön och utbildningslängd dvs. nästintill lika mycket som det justerade R2-värdet för Modell 2.
Vid jämförelse av resultaten i Modell 2 och 3 ser vi en väldigt liten skillnad mellan föräldrarnas utbildningsnivå och dess samband med kön och utbildningslängd. Mammans och pappans utbildning verkar således vara lika viktiga i frågan om dess inverkan på originalsambandet. När båda kön och föräldrarnas utbildning konstanthålls för varandra ökar det justerade R2-värdet till 17,6% som presenterats i Modell 4. Modellen kan alltså förklara 17,6% av variationerna i sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd. Konstanten i Modell 4 är 12,66 vilket innebär att utbildningslängden bland män är omkring 12,66 år.
Koefficienten för variabeln Kön tyder på att kvinnor tenderar att studera i genomsnitt 0,857 år längre än män, vid konstanthållning för mammans och pappans utbildningsnivå. Både dessa värden är signifikanta med 99,9% säkerhet. Modell 4 visar även på att utbildningslängden hos män och kvinnor är i genomsnitt 15,9 respektive 16,8 år med en signifikansnivå på 99,9% när vi konstanthåller för när både föräldrarna är högutbildade. Detta kan i verkligheten motsvara att man gått i grundskolan, gymnasiet och därefter en eftergymnasial utbildning längre än 3 år (dock ej nödvändigtvis examen i högre utbildning). Givet resultaten i samtliga modeller på Tabell 4 kan vi därmed tolka att det finns stöd för hypotes 2. Vad det gäller sambandet mellan kön och utbildningslängd är effekten av kön inte lika stor när vi lägger till våra oberoende variabler.
Samtliga oberoende variabler
I Tabell 5 från Modell 5 till 7 presenteras koefficienter med given signifikans, konstanter och justerade R2-värden för alla oberoende variabler enskilt förutom kön och föräldrars utbildningsnivå. I Modell 8 presenteras ovanstående värden för samtliga oberoende variabler i studien när de konstanthålls för varandra.
Tabell 5. Multipel regressionsanalys med oberoende variabler för Upplevda jobbmöjligheter, Barn och Arbetade timmar per vecka var för sig och tillsammans med Mammans och Pappans utbildningsnivå.
Variabel Modell 5 Modell 6 Modell 7 Modell 8
Kön
Man (ref.) Kvinna
0
1,010***
0
1,034***
0
1,080***
0
0,939***
Upplevda jobbmöjligheter Goda möjligheter (ref.) Dåliga möjligheter
0
-1,064**
0 -0,671*
Barn Ja (ref.) Nej
0 0,415
0 0,026
Arbetade timmar per vecka 0,014 0,014
Mammans utbildning Låg (ref.)
Medel Hög
0 0,268 1,529***
Pappans utbildning Låg (ref.)
Medel Hög
0 0,190 1,613***
Konstant 14,16*** 13,81*** 13,41*** 12,22***
Justerat R2 0,040 0,028 0,027 0,185
n 800 800 800 800
* p<0,05, ** p<0,01, *** p<0,001
Tabell 5 Modell 5 tyder på att utbildningslängden bland män är 14,16 år och att kvinnor studerar i genomsnitt 1 år längre än män vid kontroll för variabeln Upplevda jobbmöjligheter, med en signifikansnivå på 99,9%. Den genomsnittliga utbildningslängden bland kvinnor är således omkring 15,2 år. Modellen visar dock att individen studerar i genomsnitt 1 år mindre, vad det gäller båda könen, om hen upplever sämre möjligheter till önskat jobb i jämförelse med andra.
Detta resultat är signifikant på 99% signifikansnivå. Det justerade R2-värdet visar på att Modell 5 förklarar 4% av variationerna i sambandet mellan könstillhörighet och utbildningslängd.
Avseende variablerna Barn och Arbetade timmar per vecka visar koefficienterna icke-
