OECD - Výsledky pro země a ekonomiky

Clanek pochazi z PISA

Příloha B1 Výsledky pro země a ekonomiky

Stolní I.B1.2.1. Průměrné skóre a rozdíly ve výkonnosti v matematice [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Stolní I.B1.2.1. Průměrné skóre a rozdíly ve výkonnosti matematiky [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.2. Průměrné skóre a variace ve čtení [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.2. Průměrné skóre a variace ve čtení [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.2.3. Průměrné skóre a variace ve vědecké výkonnosti [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.2.3. Průměrné skóre a variace ve vědecké výkonnosti [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Stolní I.B1.3.1. Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti v matematice [1/2].

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Stolní I.B1.3.1. Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti v matematice [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Tabulka I.B1.3.2. Procento studentů na úrovni odborné způsobilosti ve čtení [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).

Tabulka I.B1.3.2. Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti ve čtení [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silným vazbou na mezinárodní stupnici čtení PISA, které by nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4).

Tabulka I.B1.3. Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti ve vědě [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Tabulka I.B1.3. Procento studentů na úrovni odborné znalosti ve vědě [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).

Stolní I.B1.4.2. Socioekonomický status studentů[1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků z PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou označeny tučně (viz příloha A3).

Stolní I.B1.4.2. Socioekonomický status studentů [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.4.3. Socioekonomický status a výkonnost v oblasti matematiky[1/2]

1. 1. ESCS se vztahuje na index PISA ekonomického, sociálního a kulturního statusu.
2. Odolní studenti v matematice jsou znevýhodnění studenti, kteří se podílel na nejvyšší úrovni výkonnosti v matematice mezi studenty ve své vlastní zemi.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.4.3. Socioekonomický stav a matematika [2/2]

1. 1. ESCS se vztahuje na index PISA ekonomického, sociálního a kulturního statusu.
2. Odolní studenti v matematice jsou znevýhodnění studenti, kteří se podílel na nejvyšší čtvrtině výkonnosti v matematice mezi studenty ve své vlastní zemi.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [1/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stůl I.B1.4.17. Výkon matematiky podle pohlaví [2/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [3/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [4/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [5/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stůl I.B1.4.17. Matematika výkonnost podle pohlaví [6/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.5.4. Průměrná matematika, 2003 až 2022 [1/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.4. Průměrná matematická výkonnost, 2003 až 2022 [2/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.4. Průměrná matematika, 2003 až 2022 [3/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.4. Průměrný výkon matematiky, 2003 až 2022 [4/4]

Table I.B1.5.4. Mean mathematics performance, 2003 through 2022 [4/4]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení představení, 2000 až 2022 [1/6]

Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [1/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [2/6]

Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [2/6]

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení představení, 2000 až 2022 [3/6]

Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [3/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). 1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [4/6]

Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [4/6]

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [5/6]

Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [5/6]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). ** Je třeba opatrnosti při srovnání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiemi jako silné vazby na mezinárodní stupnici čtení PISA, nebylo možné stanovit (viz Reader's Guide a Annex A4). 1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Stůl I.B1.5.5. Průměrné čtení, 2000 až 2022 [6.6]

Table I.B1.5.5. Mean reading performance, 2000 through 2022 [6/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekilovatinu je v posuzovaném období spočítán pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedna nebo více norem pro výběr vzorků z PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).** Je třeba opatrnosti při porovnávání odhadů na základě PISA 2022 s ostatními zeměmi/ekonomiky jako silné vazby na mezinárodní měřítko pro čtení PISA nelze stanovit (v příručka pro čtenářství viz Reader a A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [1/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [2/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [3/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [4/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [5/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitace je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měření v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA.
2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu.
* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.5.6. Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022 [6/6]

Table I.B1.5.6. Mean science performance, 2006 through 2022 [6/6]

1. 1. Průměrný trend dekletitiny je průměrná změna za desetileté období mezi nejranější dostupnou měrou v PISA a PISA 2022, vypočtené lineární regresí. Průměrný trend dekletů se v posuzovaném období vypočítává pouze u zemí se srovnatelnými údaji ve více než dvou hodnoceních PISA. 2. Křovávnost s kariorními trendy ve výkonnosti se vypočítává pouze v zemích se srovnatelnými údaji ve více než čtyřech hodnoceních PISA. Klinionální trendy se vypočítávají regresí výkonnosti oproti lineární a kvadratické (na druhou) mezerou mezi rokem hodnocení a rokem 2022. Koeficient pro lineární termín představuje roční tempo změn v roce 2022, zatímco koeficient pro kvadratický termín představuje zrychlení nebo zpomalení změny výkonu. * Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4). Poznámky: Statisticky významné hodnoty jsou označeny tučným (viz příloha A3). Kostarika, Gruzie, Malajsie, Malta, Moldavsko a Spojené arabské emiráty provedly v roce 2010 v rámci PISA 2009 hodnocení v rámci PISA 2009+. Pro Kambodžou, Guatemalu a Paraguay se výsledky oznámené v rámci PISA 2018 zmiňují v roce 2017 na výsledky hodnocení PISA pro rozvoj.

Tabulka I.B1.7.1. Procento studentů s přistěhovaleckým původem v PISA 2022 [1/2]
Založeno na studentských zprávách

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Tabulka I.B1.7.1. Procento studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2022 [2/2]

Založeno na studentských zprávách

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tuny (viz příloha A3).

Stolní I.B1.7.17. Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým požitkem v PISA 2022 [1/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Stolní I.B1.7.17. Matematika výkonnost studentů s přistěhovaleckým původem v PISA 2022 [2/2]

* Při výkladu odhadů je třeba opatrnosti, protože nebyly splněny jedno nebo více norem pro odběr vzorků PISA (viz Reader's Guide, přílohy A2 a A4).
Poznámka: Hodnoty, které jsou statisticky významné, jsou tučně uvedeny (viz příloha A3).

Stolní I.B1.2. Jak si země vedou v PISA 2022? Kapitola 2 tabulek
	Tabulka I.B1.2.1	Průměrné skóre a rozdíly v matematice výkonnosti
	Tabulka I.B1.2.2	Průměrné skóre a variace ve čtení
	Tabulka I.B1.2.3	Průměrné skóre a variace ve vědecké výkonnosti
WEB	I.B1.2.4	Průměrné skóre a variace ve výsledcích studentů na matematika podroztečné formuji
WEB	Tabulka I.B1.2.5	Průměrné skóre a rozdíl ve výsledcích studentů na matematický proces subscale
WEB	Tabulka I.B1.2.6	Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematika proces subscale tlumočení
WEB	Tabulka I.B1.2.7	Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematika proces dílčí uvažování
WEB	I.B1.2.8	Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematiku obsah subscale změny a vztahy
WEB	Tabulka I.B1.2.9	Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematické obsahu podscale množství
WEB	Stolní I.B1.2.10	Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematiku obsah podscale prostoru a tvaru
WEB	Tabulka I.B1.2.11	Průměrné skóre a rozdíly ve výsledcích studentů na matematické obsahu podscale nejistoty a údaje
WEB	Tabulka I.B1.2.12	Celkový rozdíl v matematické výkonnosti a rozdíly mezi a v rámci škol
WEB	Tabulka I.B1.2.13	Celkový rozdíl v matematické výkonnosti a rozdíly mezi školami a v rámci škol (bez omezení modálního stupně)
WEB	Tabulka I.B1.2.14	Modal grade by country/economy
WEB	Tabulka I.B1.2.15	Procento studentů, včetně těch, kteří chybí, na úrovni každého stupně
WEB	I.B1.2.16	Index matematické úzkosti a růst myšlení
WEB	I.B1.2.17	Matematika výkonnost, matematika úzkost a růst myšlení
StatLink https://stat.link/xmrlsh

Tabulka I.B1.3. Co mohou studenti dělat v matematice, čtení a vědě? Kapitola 3
	Stůl I.B1.3.1	Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti v matematice
	Tabulka I.B1.3.2	Procento studentů na úrovni odborné znalosti ve čtení
	Tabulka I.B1.3.3	Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti ve vědě
WEB	Tabulka I.B1.3.4	Procento studentů na úrovni každého odbornosti na matematika proces subscale formulování
WEB	Tabulka I.B1.3.5	Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti na matematice řízení podscale zaměstná v zaměstnání
WEB	Tabulka I.B1.3.6	Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti na matematice řízení podscale tlumočení
WEB	Tabulka I.B1.3.7	Procento studentů na každé úrovni odborné znalosti na matematice proces subscale odůvodnění
WEB	Tabulka I.B1.3.8	Procento studentů na každé úrovni odborné úrovně na matematice obsah podrozvené změny a vztahy
WEB	Tabulka I.B1.3.9	Procento studentů na každé úrovni odborné úrovně na matematice obsah subscale množství
WEB	Tabulka I.B1.3.10	Procento studentů na každé úrovni odborné úrovně matematiky podrozpína prostor a tvar
WEB	Tabulka I.B1.3.11	Procento studentů na úrovni znalostí na matematice obsahové nejistoty a datech
WEB	Tabulka I.B1.3.12	Rozdíry v minimální míře ve čtení a matematice (SDG 4.5)
StatLink https://stat.link/znxau8

Stůl I.B1.4. Rovnost ve vzdělávání v tabulkách přístavních příloh do roku 2022
WEB	Tabulka I.B1.4.1	Přístup ke vzdělání mezi 15letými: změna mezi roky 2012 a 2022
	Tabulka I.B1.4.2	Socioekonomické postavení studentů
	Tabulka I.B1.4.3	Socioekonomický status a matematika
WEB	Tabulka I.B1.4.4	Socioekonomický status a výkonnost ve čtení
WEB	I.B1.4.5	Socioekonomický status a vědecká performance
WEB	Tabulka I.B1.4.6	Procento studentů podle mezinárodních kvintileních socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.7	Procento studentů podle mezinárodních decilek socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.8	Výkonnost matematiky, podle mezinárodních kvintilů socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.9	Čtení představení podle mezinárodních kvintilů socioekonomického statusu
WEB	Stolní bod I.B1.4.10	Vědecká výkonnost, mezinárodní kvintily socioekonomického statusu
WEB	I.B1.4.11	Výkonnost matematiky, podle mezinárodních deciťů socioekonomického statusu
WEB	I.B1.4.12	Čtení představení, podle mezinárodních decilů socioekonomického statusu
WEB	I.B1.4.13	Vědecká výkonnost, mezinárodní decily socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.14	Nízký a špičkový výkon v matematice, podle socioekonomického postavení studentů
WEB	Tabulka I.B1.4.15	Nízké a špičkové výsledky ve čtení podle socioekonomického statusu studentů
WEB	I.B1.4.16	Nízké a špičkové vědecké výkonnosti podle socioekonomického statusu studentů
	Tabulka I.B1.4.17	Matematika výkonnost podle pohlaví
WEB	Stolní I.B1.4.18	Čtení představení podle pohlaví
WEB	I.B1.4.19	Vědecký výkon podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.20	Průměrné skóre a variace v procesu subscale of mathematics formuluje, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.21	Průměrné skóre a variace v procesu subscale matematiky zaměstnává, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.22	Průměrné skóre a variace v procesu subscale matematiky tlumočení, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.23	Průměrné skóre a variace v procesu podrozhmatematické uvažování, podle pohlaví
WEB	V tabulce I.B1.4.24	Průměrné skóre a variace v obsahu podrozžití změny a vztahů podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.25	Průměrné skóre a změny v obsahu podrozvaze matematické veličiny podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.26	Průměrné skóre a variace v obsahu dílčí koleček matematického prostoru a tvaru podle pohlaví
WEB	Stolní I.B1.4.27	Průměrné skóre a variace v obsahu podrozžitosti z matematické nehody a údajů podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.28	Procento studentů na každé úrovni odborné způsobilosti v matematice, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.29	Procento studentů na každé odborné úrovni ve čtení, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.30	Procento studentů na každé odborné úrovni ve vědě, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.31	Nízké a špičkové výsledky v matematice podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.32	Nízké a špičkové výsledky ve čtení podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.33.	Nízký a špičkový výkon ve vědě, podle pohlaví
WEB	Tabulka I.B1.4.34	Výkonnost matematiky podle pohlaví a socioekonomického postavení
WEB	Stůl I.B1.4.35	Čtení výkonnosti podle pohlaví a socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.36	Vědecká výkonnost podle pohlaví a socioekonomického postavení
WEB	Tabulka I.B1.4.37	Nízký a nejvyšší výkon v matematice podle pohlaví a socioekonomického postavení
WEB	Tabulka I.B1.4.38	Nízké a špičkové výsledky ve čtení podle pohlaví a socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.39	Nízké a špičkové vědecké výkonnosti podle genderového a socioekonomického statusu
WEB	Tabulka I.B1.4.40	Mezi a v rámci školních rozdílů v socioekonomickém postavení studentů
WEB	Tabulka I.B1.4.41	Rozdíl mezi a v rámci školního obměny socioekonomického statusu studentů (bez omezení modálního stupně)
WEB	Tabulka I.B1.4.42	Překreslení špičkových umělců v matematice, čtení a vědě
WEB	Tabulka I.B1.4.43	Překrývání osob s nízkou výkonností v matematice, čtení a vědě
WEB	Tabulka I.B1.4.44	Překreslení špičkových umělců v matematice, čtení a vědě mezi všemi 15letými
WEB	I.B1.4.45	Překrývání nízko výkonných umělců v matematice, ve čtení a vědě mezi všemi patnáctiletými
WEB	Tabulka I.B1.4.46	Jak často studenti nejedli, protože v posledních 30 dnech nebylo dost peněz na nákup jídla.
StatLink https://stat.link/3mudz9

Stůl I.B1.5. Změny ve výkonnosti a rovnosti ve vzdělávání a dlouhodobých trendech a přílohy
WEB	Stolní I.B1.5.1	Procento pacientů s nízkými výkonnými a špičkovými umělci v matematice, 2003 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.2	Procento málo výkonných umělců a špičkových interpretů ve čtení, 2009 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.3	Procento s nízkými výkonnými umělci a špičkovými umělci ve vědě, 2006 až 2022
	I.B1.5.4	Průměrná matematika výkon, 2003 až 2022
	Tabulka I.B1.5.5	Průměrné čtení, 2000 až 2022
	Stůl I.B1.6.	Průměrná vědecká performance, 2006 až 2022
WEB	Stolní bod I.B1.5.7	Rozvod matematiky skóre, 2003 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.8	Rozdělení skóre ve čtení, 2000 až 2022
WEB	Stůl I.B1.5.9	Rozvod vědeckého skóre, 2006 až 2022
WEB	Stůl I.B1.5.10	Varianta v matematice performance, 2003 až 2022
WEB	I.B1.5.11	Varianty ve čtení, 2000 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.12	Variace vědeckého výkonu, 2006 až 2022
WEB	I.B1.5.13	Procento lidí s nízkými výkonnými umělci a špičkovými matematikanty mezi všemi patnáctiletými, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.14	Procento lidí s nízkým výkonem a špičkovými umělci ve čtení mezi všemi patnáctiletými, 2012 až 2022
WEB	I.B1.5.15	Procento lidí s nízkými výsledky a špičkových vědeckými umělci mezi 15letými, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.16	Rozdělování matematiky skóre mezi 15-letý, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.17	Rozdělení výsledků ve čtení mezi 15letými, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.18	Rozdělení výsledků ve vědě mezi 15letými, 2012 až 2022
WEB	I.B1.5.19	Výkaz matematiky podle celostátního čtvrtletí socioekonomického statusu, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.20	Čtení podle celostátního čtvrtletí socioekonomického statusu, 2012 do roku 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.21	Vědecká výkonnost podle celostátního socioekonomického statusu, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.22	Síla vztahu mezi matematickou výkonností a socioekonomickým statusem, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.23	Síla vztahu mezi čtenářskou a socioekonomickým statusem, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.24	Síla vztahu mezi vědeckou výkonností a socioekonomickým statusem, 2012 až 2022
WEB	Stolní bod I.B1.5.25	Nízký výkon v matematice, do čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.26	Nízká výkonnost ve čtení do čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022
WEB	I.B1.5.27	Nejlepší výsledky v matematice, podle čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.28	Nejlepší výsledky ve čtení, do čtvrtiny socioekonomického statusu, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.29	Rozdělení matematických skóre u znevýhodněných studentů, 2012 do roku 2022
WEB	I.B1.5.30	Rozdělení matematiky mezi zvýhodněné studenty, 2012 do roku 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.31	Socioekonomické mezery v horní a dolní části rozložení matematiky skóre, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.32	Rozdělení výsledků ve čtení mezi znevýhodněnými studenty, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.33	Rozdělení výsledků ve výši čtenářů mezi zvýhodněné studenty, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.34	Socioekonomické rozdíly v horní a dolní části distribuce čtenářských účtů, 2012 až 2022
WEB	I.B1.5.35	Rozdělení výsledků přírodních věd u znevýhodněných studentů, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.36	Rozdělení výsledků přírodních věd mezi zvýhodněnými studenty, 2012 do roku 2022
WEB	I.B1.5.37	Socioekonomické mezery v horní a dolní části distribuce vědeckého skóre, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.38	Boys' matematický výkon, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.39	Dívčí matematika performance, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.40	Rozdíly pohlaví v matematice, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.41	Představení pro čtení chlapců, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.42	Dívčí čtení, 2012 až 2022
WEB	Stůl I.B1.5.43	Genderové rozdíly ve čtení představení, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.44	Vědecká výkonka Boys, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.45	Vědecká výkonnost dívek, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.5.46	Genderové rozdíly ve výkonnosti vědy, 2012 až 2022
WEB	Stolní bod I.B1.5.47	Nízký výkon v matematice u chlapců a dívek, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.48	Nízký výkon ve čtení mezi chlapci a dívkami, 2012 až 2022
WEB	I.B1.5.49	Nejlepší výsledky v matematice u chlapců a dívek, 2012 až 2022
WEB	Stolní I.B1.5.50	Nejlepší výkon ve čtení mezi chlapci a dívkami, 2012 až 2022
StatLink https://stat.link/wh9d4z

StatLink https://stat.link/qmuad8

Stůl I.B1.7. Imigrační zázemí a tabulky bodů pro hodnocení výsledků studentů
	Tabulka I.B1.7.1	Procento studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.2	Procento studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.3	Změna mezi lety 2018 a 2022 v procentu studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	Tabulka I.B1.7.4	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v procentech studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	Stolní I.B1.7.5	Socioekonomický status, přistěhovalecké poziční
WEB	Stolní I.B1.7.6	Socioekonomický status přistěhovaleckého původu v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.7	Změna mezi lety 2022 a 2018 v socioekonomickém postavení přistěhovalců
WEB	Tabulka I.B1.7.8	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v socioekonomickém postavení přistěhovaleckého původu
WEB	Tabulka I.B1.7.9	Jazyk, o které doma mluví přistěhovalec, v PISA 2022
WEB	Stolní bod I.B1.7.10	Studenti, kteří nemluví domácím jazykem hodnocení v rámci imigrantské minulosti v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	I.B1.7.11	Změna mezi lety 2018 a 2022 v jazyce, kterým doma mluví přistěhovalecký původ
WEB	Tabulka I.B1.7.12	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v jazyce, kterým doma mluví přistěhovalecká zázemí
WEB	I.B1.7.13	Věk příchodu studentů imigrantů v roce 20221
WEB	Tabulka I.B1.7.14	Věk příchodu studentů imigrantů, 2012 až 2018
WEB	I.B1.7.15	Změna mezi lety 2018 a 2022 ve věku příchodu imigrantů
WEB	I.B1.7.16	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve věku příchodu imigrantských studentů
	Stolní I.B1.7.17	Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým poskokem v PISA 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.18	Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.19	Změna mezi lety 2018 a 2022 v matematické výkonnosti studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	I.B1.7.20	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 v matematickém výkonu studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	Stolní I.B1.7.21	Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.22	Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.23	Změna mezi lety 2018 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	Stolní I.B1.7.24	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	Tabulka I.B1.7.25	Vědecké výsledky studentů s přistěhovaleckým poangetím v PISA 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.26	Vědecký výkon studentů s přistěhovaleckým poletem v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Stol I.B1.7.27	Změna mezi lety 2018 a 2022 ve vědeckém výkonu studentů s přistěhovaleckým požitím
WEB	Stůl I.B1.7.28	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve vědeckém výkonu studentů s přistěhovaleckým zázemím
WEB	Tabulka I.B1.7.29	Matematika výkonnost studentů s přistěhovaleckým zázemím podle jazyka, kterým se mluví doma v PISA 2022
WEB	I.B1.7.30	Matematika výsledků studentů s přistěhovaleckým pozadím jazykem mluví doma v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	I.B1.7.31	Změna mezi lety 2018 a 2022 v matematické výkonnosti studentů s přistěhovaleckým zázemím podle jazyka, kterým se mluví doma
WEB	Tabulka I.B1.7.32	Změna mezi roky 2012, 2015 a 2022 v matematické výkonnosti studentů s přistěhovaleckým zázemím jazykem, kterým se mluví doma
WEB	Tabulka I.B1.7.33	Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým zázemím mluvené doma v PISA 2022
WEB	Stůl I.B1.7.34	Čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým původem jazykem, kterým se doma mluví v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.35	Změna mezi lety 2018 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým pozadím jazykem, kterým se mluví doma
WEB	Stolní I.B1.7.36	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 ve čtení výsledků studentů s přistěhovaleckým pozadím jazykem, kterým se mluví doma
WEB	Stolní I.B1.7.37	Nízký výkon v matematice podle přistěhovaleckého původu v PISA 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.38	Nízké výsledky v matematice, podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.39	Změna mezi PISA 2018 a PISA 2022 v nízkých výkonech v matematice, podle přistěhovaleckého zázemí
WEB	Stůl I.B1.7.40	V letech 2012, 2015 a 2022 s nízkou výkonností v matematice přistěhovaleckého původu
WEB	I.B1.7.41	Nízký výkon ve čtení podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2022
WEB	V tabulce I.B1.7.42	Nízký výkon ve čtení podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Stůl I.B1.7.43	Změna mezi lety 2018 a 2022 nízkou výkonností ve čtení v přistěhovaleckém prostředí
WEB	Stolní část I.B1.7.44	Změna mezi roky 2012, 2015 a 2022 s nízkou výkonností ve čtení v rámci přistěhovaleckého prostředí
WEB	Stolní I.B1.7.45	Nízká vědecká výkonnost v oblasti přistěhovaleckého prostředí v PISA 2022
WEB	Stolní I.B1.7.46	Nízké výsledky ve vědě podle přistěhovaleckého prostředí v PISA 2012, 2015 a 2018
WEB	Tabulka I.B1.7.47	Změna mezi lety 2018 a 2022 s nízkou výkonností ve vědě podle přistěhovaleckého prostředí
WEB	Stolní I.B1.7.48	Změna mezi lety 2012, 2015 a 2022 s nízkou výkonností ve vědě podle přistěhovaleckého původu
WEB	Tabulka I.B1.7.49	Inter-dohlava v matematice studentů imigrantů skóre, 2012 až 2022
WEB	V tabulce I.B1.7.50	Inter-dvojitá škála v ne-původci studentům' matematiky skóre, 2012 do 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.51	Rozdíly v rozmezí mezihlami v matematice podle imigračního prostředí, 2012 až 2022
WEB	I.B1.7.52	Rozdíl v matematickém výkonu, z prostředí imigranta, po zohlednění socioekonomického zázemí a jazyka mluví doma v PISA 2022
WEB	I.B1.753	Rozdíl v matematické výkonnosti, podle přistěhovaleckého prostředí, po zohlednění socioekonomického zázemí a jazyka, kterým se mluví doma, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.54	Inter-dobyly řady v hodnocení studentů imigrantů, 2012 až 2022
WEB	V tabulce I.B1.7.55	Inter-decila se pohybuje v ne-imigrantských studentů čtenáře skóre, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.56	Rozdíly v rozmezí mezihlami při čtení podle přistěhovaleckého prostředí, 2012 až 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.57	Rozdíl ve čtení podle přistěhovaleckého prostředí po započtení socioekonomického prostředí a jazyka, kterým se mluví doma v PISA 2022
WEB	Tabulka I.B1.7.58	Rozdíl ve čtení podle výsledků, přistěhovalecově pozadí, po zohlednění socioekonomického prostředí a jazyka, kterým se mluví doma, 2012 až 2022