3.3 Métodos
Cómo método, se trabajará de manera transversal desde un enfoque cuantitativo. Si bien los conceptos y fenómenos tratados en la investigación no se agotan trabajándolos solamente desde lo cuantitativo, siendo recomendable complementar la investigación con análisis cualitativo y/o mixto, trabajar el problema de las atribuciones de pobreza y riqueza con herramientas cuantitativas nos permitirá contrastar resultados con diferentes estudios del área, tanto para profundizar en temas de operacionalización y medición, como en los resultados empíricos de la relación entre las variables independientes y dependiente.
En primer lugar se trabajará en torno a las variables dependientes. Una de las grandes tareas del trabajo cuantitativo sobre atribuciones de pobreza y riqueza es la operacionalización. La propuesta consiste en que las atribuciones de pobreza y riqueza puede ser medida en base a dos grandes dimensiones, siendo estas las atribuciones internas y las atribuciones externas. El análisis empírico da cuenta de dos constructos latentes, uno para atribuciones internas y otro para atribuciones externas.
En el caso de la variable independiente, las creencias meritocráticas, el procedimiento es similar. La literatura revisada da cuenta de dos dimensiones en las creencias meritocráticas, siendo estas la dimensión de percepción meritocrática -descriptiva- y la dimensión de preferencias meritocráticas -prescriptiva-. En el análisis empírico se incluyen también indicadores de creencias no meritocráticas, en consideración de que conforman un grupo latente aparte a las creencias meritocráticas (Juan Carlos Castillo, Iturra, and Meneses 2020). Cabe destacar que también se ha constatado la existencia de dos constructos aparte de los de percecpión y preferencias, en donde uno refiere a quienes obtienen mayores recompensas, mientras que la otra refiere a los criterios para determinar quienes logran salir adelante (Iturra 2019). Debido a lo anterior, se realiza un análisis empírico para la construcción de las variables, en donde se determina la existencia de cuatro factores latentes, siendo estos el de percepción meritocrática, preferencia meritocrática, percepción no meritocrática y preferencia no meritocrática.
El procedimiento para ambas variables fue explorar en primera instancia la correlación entre los indicadores, para generar una primera aproximación a las asociaciones que se dan entre indicadores y una posible agrupación de estos. A continuación, se realiza un Análisis Factorial Confirmatorio (CFA). Este método es adecuado tanto para las variables dependientes como independientes, el cual, a diferencia del análisis factorial exploratorio, es guiado por una hipótesis que busca validar la construcción de variables latentes (Brown 2007). Para ello se utiliza la librería lavaan de R (Rosseel 2012). Debido a la naturaleza de los indicadores (ordinales), se utiliza el estimador de mínimos cuadrados ponderados y varianza ajustada (WLSMV, por sus siglas en inglés).
Para evaluar el ajuste del modelo se utilizan medidas de ajuste global como el estadístico χ2, junto a medidas menos sensibles al tamaño muestral. Para este caso se utilizan el índice Tucker-Lewis (TLI), el índice Bentler-Bonett (CFI) y la raíz del error cuadrático medio de aproximación (RMSEA). Los criterios establecidos son, para χ2, una no significancia de p > 0,05, un RMSEA ≤ 0,06 (aunque existe literatura en donde el criterio es más flexible, siendo los valores ≤ a 0,07 o 0,08 aceptables (Coughlan, Mullen, and Hooper 2008)) y valores superiores a 0,95 en los índices CFI y TLI (Brown 2007).
En tercer y último lugar se da paso al análisis multivariado, basado principalmente en la técnica de regresiones lineales múltiples.