4.1 Relación entre creencias meritocráticas y atribuciones de pobreza y riqueza en el año 2019
4.1.1 Análisis descriptivo
| Label | Stats / Values | Freqs (% of Valid) |
|---|---|---|
| Atribucion pob int/ex primera mención | 1. atribucion externa 2. atribucion interna |
437 (34.0%) 847 (66.0%) |
| Atribucion pob int/ex segunda mención | 1. atribucion externa 2. atribucion interna |
653 (50.9%) 631 (49.1%) |
| Atribucion riq int/ex primera mención | 1. atribucion externa 2. atribucion interna |
479 (37.3%) 805 (62.7%) |
| Atribucion riq int/ex segunda mención | 1. atribucion externa 2. atribucion interna |
601 (46.8%) 683 (53.2%) |
| Percepcion de merito esfuerzo | Mean (sd) : 3.8 (1) min < med < max: 1 < 4 < 5 IQR (CV) : 1 (0.3) |
1 : 35 ( 2.7%) 2 : 106 ( 8.3%) 3 : 231 (18.0%) 4 : 609 (47.4%) 5 : 303 (23.6%) |
| Percepcion de merito inteligencia y capacidades | Mean (sd) : 3.8 (0.9) min < med < max: 1 < 4 < 5 IQR (CV) : 1 (0.2) |
1 : 19 ( 1.5%) 2 : 86 ( 6.7%) 3 : 266 (20.7%) 4 : 647 (50.4%) 5 : 266 (20.7%) |
| Percepcion meritocratica ambicion | Mean (sd) : 3.6 (1.1) min < med < max: 1 < 4 < 5 IQR (CV) : 1 (0.3) |
1 : 79 ( 6.2%) 2 : 132 (10.3%) 3 : 247 (19.2%) 4 : 598 (46.6%) 5 : 228 (17.8%) |
| Preferencia meritocracia: responsabilidad | Mean (sd) : 4 (0.8) min < med < max: 1 < 4 < 5 IQR (CV) : 0 (0.2) |
1 : 20 ( 1.6%) 2 : 33 ( 2.6%) 3 : 184 (14.3%) 4 : 774 (60.3%) 5 : 273 (21.3%) |
| Preferencia meritocracia: educacion | Mean (sd) : 3.8 (0.8) min < med < max: 1 < 4 < 5 IQR (CV) : 1 (0.2) |
1 : 19 ( 1.5%) 2 : 53 ( 4.1%) 3 : 268 (20.9%) 4 : 710 (55.3%) 5 : 234 (18.2%) |
| Preferencia meritocracia: buen trabajo | Mean (sd) : 4 (0.8) min < med < max: 1 < 4 < 5 IQR (CV) : 0 (0.2) |
1 : 8 ( 0.6%) 2 : 36 ( 2.8%) 3 : 219 (17.1%) 4 : 727 (56.6%) 5 : 294 (22.9%) |
La tabla anterior arroja los descriptivos univariados tanto de las variables dependientes como de las independientes. En el caso de las cuatro variables dependientes, correspondientes a las dos menciones para atribuciones de pobreza y dos menciones para atribuciones de riqueza, se observa que en general predominan las atribuciones internas, a excepción del caso de la segunda mención de atribuciones de pobreza. Esta tendencia es mayor para el caso de la primera mención tanto para el fenómeno de pobreza como de riqueza, habiendo para el primer caso un 66% de respuestas internas y para el segundo un 62.7%.
Para el caso de las variables independientes, se observa una gran concentración de la respuesta 4, correspondiente a “es muy importante,” y de la respuesta 5, la cual corresponde a “esencial,” tanto para las percepciones meritocráticas como para las preferencias meritocráticas. La variabilidad en relativamente menor para el caso de las preferencias meritocráticas, lo que quiere decir que existe mayor consenso en sus respuestas. Sin embargo, tanto las percepciones como preferencias meritocráticas concentran más del 60% de sus respuestas en las categorías de “es muy importante” y “esencial.” La variable que presenta una mayor variabilidad es la de percepción meritocrática basado en el criterio de ambición. Esta variable ha sido incluida únicamente para el análisis del año 2019, debido a su ausencia en los datos del año 2000, con la finalidad de enriquecer el análisis de la relación entre percepciones meritocráticas y las atribuciones de pobreza y riqueza.
4.1.2 Analisis de clases latentes
Para el análisis de clases latentes (LCA), se consideraron los estadísticos BIC y AIC, en donde los valores más bajos indicarían un mejor de ajuste de las clases respecto de las observaciones reales (CITAR). Los resultados del análisis muestran resultados favorables para agrupar tanto en dos clases como en tres clases. Para el caso de las atribuciones con dos clases, el estadístico BIC esa de 6883, mientras que el AIC es de 6837. Por otro lado, al agrupar las atribuciones en tres clases, arroja un estadístico BIC de 6912 y AIC de 6839.
Debido a que no existen mayores diferencias en los test BIC y AIC entre los modelos de dos y tres clases, se opta por el modelo de tres clases, debido principalmente a que se enriquece el análisis al no limitar las atribuciones a dos polos (interno-externo).
Figura 4.1: Modelo con tres clases latentes para el 2019
En la Figura N° 4.1 se observa la frecuencia relativa de las tres clases predichas para cada caso. El criterio para identificar cada clase se basó en observar la proporción de pertenencia a cada clase de las respuestas externas e internas para cada una de las variables (es decir, las dos menciones de atribuciones para pobreza y riqueza). Cabe destacar que para las atribuciones ambivalentes en tres de las cuatro variables la proporción de atribuciones internas fueron considerablemente más altas que las atribuciones externas. Sin embargo, se observa una mayor proporción de respuestas externas en una de ellas, específicamente en la segunda mención de atribuciones de pobreza.
4.1.3 Análisis multivariado
Para realizar el análisis multivariado, se realiza una regresión ordinal, en donde se asume que la categoría base son las atribuciones externas. De esta forma, se ordena de menor a mayor, en donde las atribuciones externas se posicionan como la categoría “más baja,” las atribuciones ambivalentes como intermedia, y las atribuciones internas como la categoría “más alta.”
| Model 1 | Model 2 | Model 3 | Model 4 | Model 5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| sexo1 | 0.02 | 0.02 | |||
| (0.11) | (0.11) | ||||
| ESS | 0.11** | 0.12** | |||
| (0.04) | (0.04) | ||||
| nivel_educMedia | -0.12 | -0.14 | |||
| (0.13) | (0.13) | ||||
| nivel_educSuperior | -0.21 | -0.24 | |||
| (0.14) | (0.15) | ||||
| 1|2 | -0.37 | -0.61* | -0.72* | -0.58 | -0.12 |
| (0.19) | (0.30) | (0.33) | (0.39) | (0.43) | |
| 2|3 | 0.74*** | 0.50 | 0.38 | 0.53 | 1.00* |
| (0.20) | (0.30) | (0.33) | (0.39) | (0.43) | |
| percep_inteligencia | -0.09 | -0.09 | -0.09 | ||
| (0.06) | (0.06) | (0.06) | |||
| percep_esfuerzos | 0.08 | 0.08 | 0.08 | ||
| (0.06) | (0.06) | (0.06) | |||
| percep_ambicion | 0.05 | 0.05 | 0.06 | ||
| (0.05) | (0.05) | (0.05) | |||
| pref_responsabilidad | 0.09 | 0.08 | 0.09 | ||
| (0.08) | (0.08) | (0.08) | |||
| pref_educacion | 0.04 | 0.05 | 0.05 | ||
| (0.08) | (0.08) | (0.08) | |||
| pref_trabajo | -0.11 | -0.12 | -0.12 | ||
| (0.09) | (0.09) | (0.09) | |||
| AIC | 2779.87 | 2783.86 | 2785.75 | 2787.70 | 2784.87 |
| BIC | 2810.82 | 2809.65 | 2811.54 | 2828.96 | 2846.76 |
| Log Likelihood | -1383.94 | -1386.93 | -1387.88 | -1385.85 | -1380.43 |
| Num. obs. | 1284 | 1284 | 1284 | 1284 | 1284 |
| p < 0.001; p < 0.01; p < 0.05 | |||||
En un primer momento, al fijarnos en los signos de los coeficientes y en la significancia estadística, de la Tabla ?? se destaca que la única variable que presenta significancia estadística (en este caso, con un 99% de confianza) es el Estatus social subjetivo. En el modelo 5, que incluye tanto las variables independientes de percepción y preferencias meritocráticas como las variables de control, el coeficiente para la variable de Estatus social subjetivo es de 0.12 en log-odds. Por lo tanto, los log-odds de observar un 3 (atribución interna) frente a un 2 (atribución ambivalente) o 1 (atribución externa), aumentan en aproximadamente 0.12 por un aumento de una unidad en la variable de Estatus social subjetivo. A su vez, las log-odds de observar un 2 (atribución ambivalente) frente a un 1 (atribución externa) aumenta en 0.12 por un aumento unitario del Estatus social subjetivo.
En términos de odd, se puede decir que por el incremento de una unidad en Estatus social subjetivo (en una escala de 1 a 10), se espera ver un incremento aproximado de un 13% en las odds de establecer atribuciones internas versus atribuciones ambivalentes y externas, manteniendo el resto de las variables constantes.
Los modelos 2, 3 y 4 son regresiones que consideran a las variables independientes aisladas de las variables de control. En el modelo 2 se incluyen únicamente las variables de percepción meritocrática, en donde no se observa significancia estadística. En el modelo 3 se incluyen únicamente las variables de preferencia meritocrática, en donde tampoco hay coeficientes con significancia estadística. Por último, el modelo 4 que incluye ambos constructos de las creencias meritocráticas, con el objetivo de observar posibles covariaciones, tampoco presenta significancia estadística en ninguna de sus variables. Una de las razones de por qué podría ocurrir esto, es por la poca variabilidad que presentan estas variables.
Finalmente, al fijarnos en los puntos de corte “|,” en el modelo 1 se observa una significancia estadística al 99,9% de confianza en las log odds de observar un 3 (atribución interna) versus un 2 (atribución ambivalente) o 1 (atribución externa). El resto de los modelos muestra significancia estadísticas con un máximo de confianza al 95%, lo cual, al basarnos en estándares estadísticos comunes para las ciencias sociales, no es suficiente en términos de inferencia poblacional.
Del modelo se rescatan dos observaciones. La primera, es que la hipótesis principal de que al aumentar las creencias meritocráticas, aumentan las atribuciones internas, no se cumple en un primer momento. Más específicamente, para el año 2019, las percepciones y preferencias meritocráticas no producen diferencias en las atribuciones de pobreza y riqueza. En segundo lugar, se destaca que el Estatus social subjetivo produce diferencias en las atribuciones de pobreza y riqueza, aún considerando en el modelo las variables de creencias meritocráticas. Es importante destacar que no se utilizaron variables de estratificación social -más que educación-, como por ejemplo ingresos u ocupación. Para generar una interpretación más precisa se incluirán a futuro variables de dicho carácter.