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Un progetto di ricerca ex post che controlla ipotesi alternative è il quadro per questa analisi esplorativa delle relazioni tra fattori scuola / non scolastici e punteggi di valore aggiunto di livello / contenuto in Ohio. Livello di edificio, non scolastico, dati degli studenti come stato socioeconomico, etnia, mobilità, frequenza e sesso sono stati confrontati con i punteggi del valore aggiunto del livello / contenuto in Ohio. Anche i dati a livello scolastico come il numero di insegnanti, l'esperienza degli insegnanti e la formazione sono stati confrontati con i punteggi a valore aggiunto di livello / contenuto in Ohio. I boxplots hanno rivelato una riduzione della gamma di punteggi a valore aggiunto all'aumentare dei livelli di voto. Sette fattori sono stati utilizzati in un'analisi di modellazione lineare generale:% pranzo libero e ridotto (FRL),% nero, tasso di partecipazione degli insegnanti,% insegnanti con un master, esperienza dell'insegnante, esperienza dell'insegnante al quadrato e% insegnanti completamente certificati. Di questi, la percentuale di FRL e la frequenza degli insegnanti hanno relazioni coerenti con i punteggi a valore aggiunto del livello / contenuto in Ohio. Le conclusioni sono che ci sono relazioni tra i fattori del livello di edificio scolastico / non scolastico e i punteggi a valore aggiunto del livello / contenuto in Ohio.