Medición de percepciones y preferencias sobre meritocracia en etapa escolar en Chile

Juan Carlos Castillo, Andreas Laffert & Kevin Carrasco

Departamento de Sociología, Universidad de Chile

Instituto de Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile

Centro de Estudios de Conflicto y Cohesión Social - COES

VIII Seminario Internacional DEMOSAL

24-26 Marzo 2025, Brasil

Contexto y motivación

Contexto y motivación

  • ANID/FONDECYT N°1210847 2021-2024 - Meritocracia en la escuela: Fundamentos morales del mercado educativo y sus implicancias para la formación ciudadana en Chile.

  • Primera etapa:

    • Estudio cualitativo
    • Análisis de datos secundarios

  • Segunda etapa:

    • Encuesta panel: dos olas estudiantes y apoderados
    • Experimentos de encuestas

  • Más información: jc-castillo.com/project/fondecyt-edumer/

Creencias sobre la desigualdad, meritocracia y educación

Creencias sobre la desigualdad, meritocracia y educación

Medición de meritocracia

  • Sin embargo, los conceptos e instrumentos para medir meritocracia varían sustantivamente en la literatura

  • Castillo et al. (2023) proponen un marco conceptual y de medición minimalista para meritocracia en contextos de encuestas.

Figura 1: Modelo conceptual de Castillo et al. (2023)

Modelo

Modelo

Modelo

Modelo

Modelo

Este estudio


Evaluar la aplicabilidad de la Escala de Percepciones y Preferencias por Meritocracia en población escolar en Chile

Datos, variables y métodos

Datos

  • Encuesta Panel Educación y Meritocracia (EDUMER) en su primera ola de 2023 (N = 839) para estudiantes.

  • Aplicación de entrevistas CAWI a estudiantes de primaria y secundaria provenientes de 9 escuelas de la región Metropolitana y Valparaíso de Chile.

  • Muestra no probabilística.

  • Compuesta por 411 mujeres, 446 hombres, 45 otro; \(\bar{X}_{edad}\) = 13.1, \(SD_{edad}\) = 1.6

  • Módulos sobre meritocracia, preferencias y desigualdad, y cuidadanía.

Variables

Escala de percepciones y preferencias sobre meritocracia

  • Las variables incluidas en el modelo de medición se operacionalizan según los ítems propuestos por Castillo et al. (2023).

  • Escala de dos componentes, cuatro dimensiones y 8 ítems (2 x dimensión).

  • Cada ítem se contestó en una escala Likert de cuatro puntos que va desde “muy en desacuerdo” (1) hasta “muy de acuerdo” (4).

Variables

Figura 2: Items de Escala de Percepciones y Preferencias sobre Meritocracia

Variables

Figura 3: Distribución de respuestas en escala de percepciones y preferencias sobre meritocracia (PPMS)

Métodos

  • Análisis Factorial Confirmatorio (CFA) para evaluar/confirmar las dimensiones subyacentes a la escala propuesta (Brown, 2015).

    • Corroborar empíricamente la estructura teórica de la escala y verificar la coherencia de los ítems con su factor latente (Brown, 2015).

    • Identificar posibles problemas de validez (p. ej., cargas factoriales débiles o correlaciones excesivas entre factores) y refinar la medición (Kline, 2023)

    • Modelo de cuatro factores latentes (Castillo et al., 2023) con estimador Diagonal Weighted Least Squares (DWLS) por el carácter ordinal de los ítems.

    • Cuttof de ajuste (Brown, 2015): \(\text{CFI o TLI} > 0.95;RMSEA< 0.06\)

Resultados

Correlaciones

Figura 4: Matriz de correlaciones Ola 1

Análisis Factorial Confirmatorio

Figura 5: Análisis factorial confirmatorio de PPMS en población escolar Chile Ola 1

Análisis Factorial Confirmatorio

Figura 6: Análisis factorial confirmatorio de PPMS en población escolar Chile Ola 1

Análisis Factorial Confirmatorio

Figura 7: Análisis factorial confirmatorio de PPMS en población escolar Chile Ola 1

Discusión y conclusiones

Discusión y conclusiones

1. Agenda de medición sobre meritocracia: escala presenta buenos indicadores de ajuste y sus dimensiones se corresponden con el modelo conceptual multidimensional en población escolar → es posible diferenciar entre percepciones y preferencias, meritocracia y no meritocracia

2. Implicancias de la meritocracia: tanto a nivel de estudiantes como adultos (Castillo et al., 2023) las dimensiones se relacionan de manera similar → a mayor percepción no meritocrática, mayor preferencia por la meritocracia

3. Proyecciones: (i) evaluar la estabilidad métrica de la escala (ej. invarianza longitudinal), (ii) profundizar en el rol del esfuerzo, talento y contactos, y (iii) evaluar la validez predictiva de la escala

¡Gracias por su atención!

Anexo

Análisis Factorial Confirmatorio

Tabla 1: Comparación de correlación entre factores en datos de población escolar y adulta
Factor X Factor Y Correlación Estudiantes Correlación Adultos
Percepción meritocrática ~~ Percepción no meritocrática -0.131 ** -0.044
~~ Preferencia meritocrática 0.065 0.457 **
~~ Preferencia no meritocrática 0.158 ** 0.298 **
Percepción no meritocrática ~~ Preferencia meritocrática 0.455 ** 0.5 **
~~ Preferencia no meritocrática 0.273 ** -0.059
Preferencia meritocrática ~~ Preferencia no meritocrática 0.183 ** 0.185 **
** p<0.01, * p<0.5

Castillo et al. (2023, p. 18, Figura 9) concluyen que, a mayor percepción de meritocracia y no meritocracia, mayor preferencia por meritocracia

Invarianza longitudinal

  • Invarianza longitudinal con cuatro módelos jerárquicos (Liu et al., 2017):

    • Configural (misma estructura factorial)
    • Débil (+ mismas cargas factoriales)
    • Fuerte (+ mismos interceptos)
    • Estricto (+ mismas varianzas de error)
    • Cuttof de ajuste (Chen, 2007): \(\Delta \text{CFI} \geq -0.010; \Delta \text{RMSEA} \geq 0.015\)

Invarianza longitudinal

Tabla 2: Resultados de invarianza longitudinal para PPMS
Model χ^2 (df) CFI RMSEA (90 CI) Δ χ^2 (Δ df) Δ CFI Δ RMSEA Decision
Configural 38.41 (20) 0.990 0.04 (0.02-0.059)
Weak 50.98 (27) 0.987 0.039 (0.022-0.055) 12.569 (7) . -0.003 -0.001 Accept
Strong 142.21 (34) 0.942 0.074 (0.062-0.087) 91.228 (7) *** -0.045 0.035 Reject
Strict 245.08 (48) 0.894 0.084 (0.074-0.094) 102.874 (14) *** -0.048 0.010 Reject

N = 583, *** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.5

Fuentes de invarianza

Tabla 3: Fuentes invarianza nivel escalar(fuerte)
lhs op rhs X2 df p.value
.p1. == .p5. 5.244267 1 0.0220192
.p1. == .p7. 17.963204 1 0.0000225
.p1. == .p9. 14.775124 1 0.0001211
.p1. == .p11. 11.123762 1 0.0008523
.p2. == .p6. 13.308215 1 0.0002642
.p2. == .p8. 17.161656 1 0.0000343
.p2. == .p10. 8.397766 1 0.0037568
.p2. == .p12. 28.983367 1 0.0000001

  • Se observa una fuente de invarianza asociada a los parámetros p1 y p2, que corresponden a los ítems de percepción de esfuerzo y de talento, respectivamente.

  • Sustantivamente: el \(\bar{X}\) en estos ítems cambia entre mediciones

Referencias

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