Estimación del nivel socioeconómico de las familias: Propuesta metodológica para la Evaluación Nacional de Rendimiento del

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1 Estimación del nivel socioeconómico de las familias: Propuesta metodológica para la Evaluación Nacional de Rendimiento del Introducción Daniel Caro 2 Agosto, 2002 En el presente documento se propone una metodología para la estimación del indicador del nivel socioeconómico de los hogares (en adelante NSE) en la Evaluación Nacional de Rendimiento Escolar del 2001 (en adelante EN 2001). Se considera en la propuesta dos metodologías: el análisis de componentes principales y la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos. Con la finalidad de obtener indicadores socioeconómicos que discriminen efectivamente entre la población, se propone calcular, además de un indicador socioeconómico a escala nacional, uno para las áreas urbanas y otro las rurales 3. Las metodologías propuestas para la construcción de los indicadores son evaluadas con las encuestas de hogares ENNIV 2000 y ENAHO 2001-IV, en las que el NSE estimado se contrasta con el gasto de las familias. Además, para la metodología de componentes principales se verifica que la contribución de las variables socioeconómicas al NSE sea consistente entre las encuestas. El documento está organizado como se describe a continuación. En la segunda sección se presenta el marco teórico relacionado con la estimación de indicadores socioeconómicos dentro de los modelos de factores asociados. En la tercera parte se señalan las fuentes de información utilizadas y las transformaciones hechas a las mismas. En la cuarta se describen las metodologías utilizadas para el cálculo de los NSE. En la quinta parte se utilizan distintos criterios para evaluar las metodologías propuestas. En la sexta parte se presentan los resultados que se obtienen de la estimación del NSE en la EN En la sétima parte se analiza la validez del NSE como herramienta para clasificar las escuelas según la condición socioeconómica de su alumnado. Finalmente, en la octava parte se presentan las conclusiones. 2. Marco Teórico Los diversos estudios 4 que se han realizado en la región sobre factores asociados al rendimiento estudiantil introducen en la especificación de los modelos una variable que se aproxime al nivel socioeconómico de las familias. A esta variable se le considera principalmente por tres razones (Buchmann, 2000): (a) Permite conocer en qué medida las características socioeconómicas de la familia afectan los resultados educativos; (b) al jugar el papel de variable de control posibilita cuantificar el efecto de variables 1 Este documento forma parte del conjunto de reportes que se están preparando a partir de la Evaluación Nacional de Rendimiento Escolar del Miembro del equipo de análisis de la Unidad de Medición de la calidad Educativa del Ministerio de Educación. El autor agradece a José Rodríguez y Gloria Zambrano por sus valiosos comentarios. 3 Para ello, en el cálculo del indicador socioeconómico dentro de cada área se emplean variables distintas y/o una codificación más adecuada para cada área. 4 Ver para Argentina (SINEC, 1996), Honduras (UMCE, 1997), Uruguay (UMRE, 1999), Perú (Ministerio de Educación, 2001), Chile (Vegas, 2002) y Colombia (Piñeros & Rodríguez, 1999). 1

2 relacionadas con el contexto educativo (i.e. programas de capacitación, lengua vernácula de la comunidad, programas curriculares), los insumos educativos (i.e. número de alumnos, infraestructura del centro educativo, nivel educativo de los profesores) y los procesos educativos (i.e. estructura curricular, metodologías de enseñanza, organización del aula), netas de los efectos del nivel socioeconómico de la familia; (c) en estudios internacionales permite atribuir las diferencias en el rendimiento educativo a la calidad de la educación del país y no a poblaciones con características socioeconómicas diferentes. Los resultados obtenidos en la región a partir de la introducción del nivel socioeconómico de las familias en los modelos de factores asociados refuerzan la importancia de esta variable. Al respecto, en el Primer Estudio Internacional Comparativo (UNESCO, 2000) sobre factores asociados al rendimiento que se llevó a cabo en trece países latinoamericanos 5 en el año de 1997, se encontró que en la región existe una relación positiva y significativa entre en nivel socioeconómico y el rendimiento de los estudiantes. Otros trabajos sobre factores asociados al rendimiento han encontrado resultados similares en Argentina (SINEC, 1996), Uruguay (UMRE, 1999), Honduras (UMCE, 1997), Bolivia (Mizala, et. al, 1999), Perú (Ministerio de Educación, 2001), Chile (Vegas, 2002) y Colombia (Piñeros & Rodríguez, 1999). En estos trabajos se han propuesto distintas metodologías para aproximarse a un indicador que resuma alguna de las características socioeconómicas y culturales de las familias. En Chile, Vegas (2002) utilizó en la especificación de su modelo de factores asociados el Indicador de Vulnerabilidad Escolar (IVE), como variable proxy del nivel socioeconómico del estudiantes. Este índice es construido por la Junta Nacional de Auxilio Escolar y Becas (JUNAEB) y es utilizado por algunos programas sociales chilenos como instrumento de focalización. El índice se calcula a partir de un modelo de componentes principales (Marshall & Correa, 2001) en el que se incluyen variables tales como la escolaridad materna, la escolaridad del jefe del hogar, el porcentaje de alumnos sin agua potable, el porcentaje de alumnos con acceso al sistema de salud, el porcentaje de alumnos en situación de hacinamiento, la ocupación del jefe del hogar, entre otras. En Argentina (SINEC, 1996) el nivel socioeconómico considerado en el modelo de factores asociados al rendimiento se estimó a partir de dos indicadores: el nivel educativo familiar y el nivel económico de la familia. El primero contempla el nivel educativo de la madre y el del padre. Estas variables tienen un puntaje dependiendo del nivel educativo alcanzado y, el nivel educativo familiar es la suma de ambas. El nivel económico de la familia es la suma de dieciséis variables relacionadas con bienes del hogar. Finalmente, el nivel socioeconómico es el promedio de ambos indicadores estandarizados. En Uruguay (UMRE, 1999) se introdujo un indicador sociofamiliar en el análisis de factores asociados para escuelas en contextos desfavorables. Éste indicador se estimó para cada escuela mediante análisis factorial y contempla las siguientes dimensiones: cultural, económica, características de la vivienda, composición familiar y bienestar del niño. Dentro de la dimensión cultural se consideraron el porcentaje de niños cuyas madres completaron la educación secundaria menos el porcentaje de niños cuyas madres tienen educación primaria como máximo nivel educativo y, la proporción de 5 Los países participantes incluyeron a: Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Chile, Honduras, México, Paraguay, Perú, República Dominicana, y Venezuela. 2

3 niños con escasa o nula preescolarización. La dimensión económica estuvo conformada por el porcentaje de niños en hogares altamente equipados menos el porcentaje de niños en hogares escasamente equipados. Dentro de los aspectos relacionados con la vivienda se consideró el porcentaje de niños en hogares con hacinamiento y el porcentaje de niños en viviendas precarias. En la dimensión de composición familiar se incluyó la proporción de niños pertenecientes a hogares con cinco o más hijos. La dimensión de daño familiar del niño estuvo conformada por la proporción de niños con bienestar personal, variable que fue construida a partir de un cuestionario de caritas 6. En Bolivia (Mizala, et. al, 1999), la introducción de una variable socioeconómica se hace indirectamente a través del nivel educativo del padre y de la madre, variables a las que se les considera como proxy del nivel socioeconómico de la familia y que resultan altamente significativas en el rendimiento de los alumnos. En Colombia, (Piñeros & Rodríguez, 1999) se estimó un índice del nivel socioeconómico de las familias a partir de las siguientes variables: ingreso de la familia, habitantes por hogar, educación del padre y la madre, ocupación del padre y de la madre, número de hijos y transferencias del gobierno. De este conjunto de variables se crearon factores mediante la técnica de análisis factorial y éstos se redujeron en un solo indicador socioeconómico mediante el análisis de componentes principales. En el Perú, el único antecedente encontrado sobre este tema se encuentra en el análisis de factores asociados al rendimiento en lógico-matemática en cuarto de primaria realizado para las pruebas CRECER de En éste se estimó (Millones, 2001) un indicador socioeconómico cuyo coeficiente en el modelo de factores asociados de resultó positivo y significativo 7. Para estimar el indicador socioeconómico se otorgaron pesos a cada una de las categorías de las variables relacionadas con aspectos socioeconómicos, luego, el indicador resultó del la estandarización del promedio de estas variables (ver sección 4.2). Es importante notar que para los modelos de factores asociados se vuelve necesario aproximarse al nivel socioeconómico de las familias a través de un indicador debido a que, en general, los instrumentos que se diseñan para esos análisis no están orientados a recoger información sobre ingreso y/o gastos de las familias, variables típicamente empleadas como indicadores socioeconómicos de las familias en la medida que reflejan el poder de compra de la unidad. Es entonces debido a las limitaciones de información 8 que la investigación sobre alternativas de indicadores socioeconómicos cobra mayor relevancia en el análisis de factores asociados. 6 En este cuestionario, a partir de la elección de una carita, los niños proyectaban sus sentimientos ante distintas situaciones: al llegar a la escuela cada día, ante sus compañeros, ante su maestro, etc. 7 Además del indicador socioeconómico, en el modelo también se consideró al porcentaje de alumnos de la escuela con problemas de desnutrición. Se encontró que sí existían diferencias en rendimiento entre escuelas con un alto y bajo porcentaje de alumnos desnutridos; sin embargo, éstas podían atribuirse a diferentes características socioeconómicas del alumnado al que atienden ambos grupos de escuelas. 8 La complejidad asociada a la estimación de indicadores socioeconómicos radica no sólo en que es difícil definir el concepto de bienestar económico, sino que generalmente existen limitaciones información o variables no observables relevantes que no nos permiten caracterizar por completo la dimensión socioeconómica de los hogares, por lo que es probable que algunos aspectos socioeconómicos se subrepresenten y otros se sobre-representen. En el caso del indicador que proponemos, por ejemplo, no se consideran directamente el gasto e ingreso de las familias, herencias, endeudamiento de las familias y el valor de sus propiedades. Asimismo, aspectos de la estructura de la familia, como el número de dependientes e independientes, no son recogidos por el indicador. 3

4 Por otro lado existen trabajos en donde se han calculado indicadores socioeconómicos que pueden ser utilizados para distintos fines. En Australia, por ejemplo, la Australian Bureau of Statistics aplica el método de componentes principales (a la información del Censo de 1996) para calcular cinco indicadores socioeconómicos por área geográfica (McLennan, 1998). Estos índices son: el índice urbano de ventaja socioeconómica relativa, el índice rural de ventaja socioeconómica relativa 9, el índice de desventaja socioeconómica relativa, el índice de recursos económicos 10 y el índice de educación y ocupación 11. Los mismos se utilizan para identificar áreas estratégicas para el desarrollo de actividades económicas, asignación del presupuesto, diseño de muestras, investigación social y económica, entre otros temas. 3. Fuentes de información Se han utilizado tres fuentes de información: la Encuesta Nacional de Niveles de Vida del año 2000 (ENNIV 2000), la Encuesta Nacional de Hogares del cuarto trimestre del año 2001 (ENAHO 2001-IV) y la Evaluación Nacional de Rendimiento del año 2001 (EN 2001). En la EN 2001, para cuarto de secundaria y sexto de primaria, la información socioeconómica se extrajo del cuestionario del alumno, y para cuarto de primaria se empleó la información del cuestionario del padre de familia 12. Este último cuestionario se aplicó solamente en cuarto de primaria y el mismo permite obtener información más completa sobre la condición socioeconómica de la familia del alumno. La ENNIV 2000 y la ENAHO 2001-IV se emplearon para evaluar la robustez del indicador socioeconómico propuesto. Los pasos que se siguieron para generar las bases de datos que nos permiten evaluar los indicadores socioeconómicos fueron: 1) Se seleccionaron las variables socioeconómicas que se encontraban tanto en la EN 2001 como en las otras encuestas de hogares 13. Tal como puede observarse en el Anexo 5, se agruparon las variables socioeconómicas seleccionadas en las siguientes cuatro dimensiones socioeconómicas (Millones, 2001; Piñeiros & Rodríguez, 1999): Características físicas de la vivienda Acceso a servicios públicos Posesión de bienes durables Escolaridad del padre y la madre 2) Dado que en cuarto de primaria y secundaria las variables socioeconómicas consideradas son las mismas y en sexto de primaria existe un menor número de variables socioeconómicas 14, se decidió calcular en las encuestas de hogares dos indicadores socioeconómicos: uno para evaluar el indicador socioeconómico en cuarto de primaria y secundaria y otro para evaluarlo en sexto de primaria. 9 Entre las variables (alrededor de 20) consideradas para el cálculo de los índices de ventaja socioeconómica relativa se encuentran la de ingreso, educación universitaria y ocupación. 10 En el índice de recursos económicos se consideran variables tales como ingreso, renta, posesión de activos, tamaño de la familia, número de autos, entre otras. 11 El índice de educación y ocupación considera básicamente variables relacionas con el nivel de educación alcanzado y el tipo de ocupación. 12 En estos instrumentos se recogió información relacionada con las características de la vivienda, el acceso a servicios y la posesión de bienes durables. 13 Todas las variables socioeconómicas que se reportaban en la EN 2001 existen en las encuestas de hogares. 14 Ver relación de variables en el Anexo 1. 4

5 3) Las variables en la EN 2001 se codificaron de menor a mayor 15, en donde un menor número asignado a una variable representa una característica de menor nivel. Por ejemplo, a un piso de tierra se le asigna un número menor que a un piso de cemento. 4) Se estableció una codificación para zonas rurales, otra para zonas urbanas y otra a nivel nacional con la finalidad de que el indicador discrimine mejor entre la población que habita en su zona respectiva 16. 5) La codificación nacional se realizó siguiendo el estudio de Millones (2001). Para la codificación urbana y rural se analizaron las frecuencias de las variables socioeconómicas en cada uno de estos niveles y como resultado se establecieron las categorías o características dentro de cada variable que era relevante mantener y cuales se debían agrupar o eliminar en cada zona 17. 6) En las encuestas de hogares se recodificaron las variables de modo que tengan la misma codificación que en la EN ) En la ENNIV 2000 y en la ENAHO 2001-IV se seleccionó submuestras relevantes para calcular el indicador socioeconómico de familias con características semejantes a las de la EN En el caso de la ENNIV 2000, la muestra está conformada por padres y/o madres con algún hijo de edad mayor o igual a tres años y que ha aprobado algún nivel de estudios 19. En el caso de la ENAHO 2001-IV la muestra esta conformada por padres de familia y/o madres de familia con algún hijo en primaria o secundaria 20. Finalmente, se calcularon los indicadores socioeconómicos a partir de la ENNIV 2000 y la ENAHO 2001-IV y los resultados se contrastaron con el gasto de las familias. Es importante resaltar que para efectos de este trabajo se ha considerado al gasto como el mejor indicador del bienestar de las familias. Al respecto, el gasto se acerca al concepto de consumo y, bajo el supuesto que lo que adquiere el individuo es lo que maximiza su utilidad, es la variable que se aproxima más al concepto de bienestar 21. Asimismo, en comparación con el ingreso, el gasto tiene un comportamiento más estable en el tiempo y en la medida en que hay menos reparo en ser proporcionado por parte de los informantes, puede resultar un indicador más confiable del bienestar de las familias El propósito de esta codificación se describe en la sección Ver codificación de variables en el Anexo Por ejemplo, mientras que en las zonas rurales resulta relevante la categoría de adobe o tapia en la pregunta de material de la pared de la vivienda, en las zonas urbanas, según las frecuencias analizadas tanto en las encuestas de hogares como en la EN 2001, parece ser que esta categoría no es relevante para discriminar entre diferentes poblaciones. 18 En todos los casos se mantuvieron las variables socioeconómicas de la EN 2001, pero en algunos casos se recodificaron también las variables de la EN 2001 de modo que en todas las encuestas mantengan la misma codificación. 19 Se consideró como padres a los hombres jefes de familia o cónyuge de jefe de familia con hijos de edad mayor o igual a tres años. Se consideró como madres a las mujeres jefas de familia o cónyuge de jefe de familia con hijos de edad menor o igual a tres años. Debido a limitaciones de la muestra, no se pudo restringir la muestra a sólo aquellas familias con hijos que asisten al centro educativo. 20 Consideramos como padres e familia a los jefes de núcleo familiar hombres o esposos del jefe del núcleo familiar con hijos. Asimismo, definimos a las madres de familia como a las jefas del núcleo familiar mujeres o esposas del jefe del núcleo familiar con hijos. 21 INEI, Medición del Consumo y Gasto; del Empleo e Ingreso en la Encuesta Nacional De Hogares, En:http://www.inei.gob.pe/biblioineipub/bancopub/Est/Lib0333/indice.HTM 22 Debe resaltarse que para recoger la información del gasto de las familias se requiere de un nivel de detalle mayor al que se necesita para obtener la información de ingreso. 5

6 4. Métodos de estimación 4.1 Análisis de componentes principales El análisis de componentes principales es una técnica que se utiliza para resumir la información de un conjunto de variables relacionadas. Esto se realiza a través de un procedimiento matemático que transforma un grupo de variables con diferentes grados de correlación en un menor número de variables no correlacionadas, a las que se les denomina componentes principales. Cada uno de los componentes principales es el resultado de una combinación lineal de las variables analizadas. Los componentes están ordenados de modo que el primero explica una mayor proporción de la variabilidad del conjunto de variables analizadas y el resto es explicado por los otros componentes. En general, el primer componente será el indicador utilizado como el resumen de las variables analizadas. El análisis de componentes principales, además de permitirnos reducir todas las variables a una sola, nos da a conocer, mediante los pesos, en qué medida contribuye cada una de las variables al índice, es decir, si la variable afecta positivamente o negativamente al índice y en qué medida. Es importante notar que esta metodología supone que existe una relación lineal entre las variables relacionadas con aspectos socioeconómicos y el indicador socioeconómico lo que no necesariamente es cierto e implica que el indicador resultante sólo pueda ser interpretado como una medida ordinal. Es decir, si tenemos un hogar que presenta un valor en el indicador de 20 y otro de 10, sólo podemos decir que el primero se encuentra en una mejor situación económica que el segundo y no que su situación es 2 veces mejor que la del segundo. En nuestro caso, utilizamos la técnica de componentes principales para construir un indicador socioeconómico a partir de un conjunto de variables que conceptualmente se espera estén relacionadas con el nivel socioeconómico de los hogares. Las variables que se introducen en el análisis son las que se detallan en el Anexo 1. Como se menciona en la sección 3, las variables han sido codificadas de menor a mayor, lo que tiene dos propósitos. En la metodología de componentes principales, debido a la codificación, deberíamos esperar que los pesos de nuestras variables presenten signos positivos. En la siguiente metodología (sección 4.2), mediante la codificación se imponen los pesos de cada variable y éstos no son filtrados por ningún coeficiente, sino que mediante ellos se estima directamente el nivel socioeconómico de los hogares. En este sentido, mientras que en la metodología de componentes principales la codificación nos permite conocer la dirección en la que las variables afectan al indicador socioeconómico, en la metodología de estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos la codificación determina la magnitud en la que cada variable aporta al NSE. 4.2 Estandarización del los componentes socioeconómicos Para realizar esta metodología nos hemos basado en el estudio realizado por Millones (2001). En este estudio se le imputan pesos a cada una de las variables socioeconómicas 6

7 consideradas en las dimensiones que se analizan. En nuestro caso, hemos tomado la información de los pesos del mismo estudio y es a partir de ésta que se codifican las variables 23. Dentro de las zonas urbanas y rurales, que no se trabajaron por separado en Millones (2001), existen categorías en algunas variables que no son relevantes de representar porque no discriminan entre poblaciones con distintos niveles socioeconómicos (esto se estableció al codificar las variables), y en estos casos se mantuvo el orden de los pesos propuestos en el estudio mencionado y se cambio el valor del peso dependiendo del número de categorías existentes. Básicamente los pasos que realiza esta metodología son los siguientes 24 : 1) Se agrupan las variables según las dimensiones anteriormente señaladas (ver sección 3). 2) Dentro de cada dimensión se calcula el promedio de las variables. De esto resulta un indicador por dimensión, es decir, se tendrán cuatro indicadores. 3) Se estandarizan los cuatro indicadores y se promedian, resultando en el NSE. 5. Comparación de los estimados del NSE En esta sección se evalúa el comportamiento de los indicadores socioeconómicos calculados mediante ambas metodologías en las encuestas de hogares. Es necesario considerar a priori que la justificación del uso de un indicador socioeconómico u otro es en cierta medida subjetiva, y esto tiene que ver con la dificultad de definir algo tan complejo como lo es el bienestar socioeconómico. La justificación del indicador socioeconómico se ha basado principalmente en dos criterios que se han aplicado tanto en la ENAHO 2001-IV como en la ENNIV El primero es la correlación del indicador estimado con el gasto de las familias, al cual se le considera como el indicador más cercano del bienestar de las familias. El segundo es el de la consistencia que debe existir entre los pesos que resultan del análisis de componentes principales. 5.1 Contrastes del nivel socioeconómico en las encuestas de hogares En la ENAHO 2001-IV, tal como podemos observar en la Tabla 1, el NSE calculado mediante la metodología de componentes principales a partir de la codificación nacional, presenta una mayor correlación con el gasto en comparación con el NSE estimado a partir de la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos. Tabla 1 Correlaciones entre NSE y gasto de las familias, codificación general (variables estimadas a partir de la ENAHO 2001-IV) (5983 obs.) Componentes principales Estandarización Cuarto de primaria y secundaria Sexto de primaria Ver en el Anexo 1 la codificación de las variables. 24 Para mayor información ver Millones (2001). 7

8 En NSE calculado mediante la metodología de componentes principales para evaluar el indicador en cuarto de primaria y secundaria, guarda una correlación de 0.67 con el gasto, la cual es mayor a la que se obtiene con el método de la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos (0.62). Del mismo modo, la correlación obtenida para sexto de primaria a través del análisis de componentes principales (0.65) es mayor a la que se obtiene mediante la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos (0.60). Por otro lado, la correlación entre los indicadores calculados a través de las diferentes metodologías es bastante alta, siendo de 0.95 y 0.96 para cuarto de primaria y secundaria, y sexto de primaria, respectivamente. Esto nos indica que existe co-movimiento entre ambos indicadores. Las correlaciones con el gasto y entre los indicadores socioeconómicos para las zonas urbanas y rurales se presentan en el Anexo 4, y básicamente confirman los resultados anteriores. Al respecto, en zonas urbanas la correlación con el gasto para los NSE de cuarto de primaria y secundaria es de 0.57 y 0.54 con la metodología de componentes principales y la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos, respectivamente. En zona rurales estas mismas correlaciones son de 0.53 y En todos los casos se observa que el indicador calculado mediante componentes principales tiene un co-movimiento mayor con el gasto que el indicador calculado a través de la metodología de la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos. También se encuentra que la menor correlación entre los indicadores socioeconómicos calculados y el gasto se presenta en zonas rurales (correlación promedio de 0.47) y esto tiene que ver con la necesidad de mayor información para caracterizar mejor las zonas rurales. Al respecto, es probable que la incorporación del módulo agropecuario sirva para contrarrestar este problema. Realizamos el mismo ejercicio en la ENNIV 2000 y notamos que acá también se obtiene que la correlación entre el NSE y el gasto es mayor cuando el NSE se estima mediante el método de componentes principales (ver Tabla 2). Tabla 2 Correlaciones entre NSE y el gasto de las familias, codificación general (variables estimadas a partir de la ENNIV 2000) (2116 obs.) Componentes principales Estandarización Cuarto de primaria y secundaria Sexto de primaria A nivel nacional la correlación que se obtiene entre el gasto y el NSE de cuarto de primaria y secundaria, para la metodología de componentes principales y la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos, es de 0.63 y 0.57, respectivamente. En sexto de primaria las correlaciones para estas dos metodologías son de 0.56 y 0.52, respectivamente. Del mismo modo, tal como lo podemos observar en el Anexo 4, la correlación entre el gasto y el NSE calculado para cuarto de primaria y secundaria, es mayor cuando este indicador se calcula mediante la metodología de componentes principales en comparación 8

9 con su estimación a partir de la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos, tanto en zonas urbanas (0.62 y 0.58, respectivamente) como en zonas rurales (0.41 y 0.35, respectivamente). En este sentido, es posible afirmar que los NSE calculados a partir de la metodología de componentes principales se aproximan más al comportamiento del gasto de las familias que los que se obtienen a partir de la metodología de la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos. 5.2 Consistencia de los resultados Para los resultados que se obtiene para el NSE calculado a partir de la metodología de componentes principales en las encuestas de hogares, se ha analizado la consistencia de los coeficientes o pesos de las variables que conforman el componente principal. En la Tabla 3, observamos que todos los coeficientes, salvo el de la variable cocina a leña aportan positivamente al NSE. Dada la codificación de las variables, puede decirse que las familias con cocina a leña están asociadas con un bajo nivel socioeconómico. Tabla 3 Pesos de las variables en el indicador socioeconómico: Nivel Nacional Cuarto de primaria y secundaria Sexto de primaria (a) (b) (a) (b) Agua Auto Celular Cocina a leña Cocina eléctrica Cocina a kerosene Computadora Educación de la madre Educación del padre Iluminación Lavadora Pared Piso Plancha Refrigeradora Techo Teléfono TV color VHS (a) Resultados a partir de la ENNIV (b) Resultados a partir de la ENAHO 2001-IV. Por otro lado, la magnitud de los pesos nos informa que el material del piso de la vivienda, la posesión de un televisor a color y de una cocina eléctrica, son algunas de las variables con mayor importancia en la estimación del indicador socioeconómico. 9

10 Los resultados que se obtienen en el nivel urbano y rural, que se presentan en el Anexo 3, también presentan signos positivos en todos los casos, salvo para la variable cocina a leña y cocina a kerosene (este último sólo para la ENAHO 2001-IV en el nivel urbano). De este modo, tenemos que la mayoría de variables aportan positivamente al indicador socioeconómico y los resultados entre las dos encuestas presentan coeficientes de magnitud muy similar y con signos negativos en el caso de la variable cocina a leña. Estos resultados dan indicios que el NSE calculado a partir de la metodología de componentes principales presenta resultados consistentes. 6. Resultados Dada la superioridad demostrada hasta ahora de la metodología de componentes principales sobre la metodología de la estandarización de los componentes socioeconómicos para estimar el NSE, en esta sección se presentan las estimaciones del NSE en la EN 2001 a partir de la primera metodología. Cabe resaltar que para la construcción del componente principal o NSE se han utilizado las mismas variables que en las encuestas de hogares 25. En la EN 2001 se ha aplicado la metodología propuesta para el cálculo de el NSE en el área rural, en los centros educativos multigrado y la propuesta en el área urbana, en los centros educativos polidocentes completos. Es posible hacer este paralelo debido a que en la muestra de cuarto de primaria de la EN 2001 el número de centros educativos multigrados y unidocentes en zonas rurales representan el 87% del total de centros educativos en zonas rurales y, los centros educativos polidocentes representan el 90% de los centros educativos en zonas urbanas. A continuación se presentan las estimaciones del NSE para cuarto y sexto de primaria y cuarto de secundaria. Para cada nivel educativo se presenta la distribución del NSE calculado para toda la muestra a partir de la codificación nacional, según la gestión del centro educativo y según la característica del centro educativo. En el Anexo 2 se presentan los resultados según la codificación rural y urbana para centros educativos multigrados-unidocentes y polidocentes completos. 6.1 Resultados en cuarto de primaria Tal como podemos observar en la Figura 1 la distribución del NSE a nivel nacional calculada con la codificación nacional es asimétrica hacia la derecha, lo que refleja que la mayoría de hogares se encuentran concentrados en un bajo nivel socioeconómico. 25 Al respecto, hubiese sido interesante analizar las correlaciones existentes entre las variables que generan el NSE y el NSE, con la finalidad de excluir a las que no guardan asociación con el componente principal o cuyo coeficiente tiene un signo inconsistente con la correlación, para luego recalcular el NSE sólo con las variables restantes. Otro ejercicio previo a la estimación del NSE podría ser el de analizar las correlaciones entre las variables que conforman el NSE y eliminar a una de las que están altamente correlacionadas. En nuestro caso, no hemos realizado este análisis, sin embargo, tal como podemos observar en el Anexo 5, las correlaciones de las variables con el NSE son altas y consistentes con los pesos y las correlaciones entre las variables que conforman el NSE son bajas. 10

11 Figura 1 NSE Nacional Según la gestión (ver Figura 2), puede observarse que las familias relacionadas a centros educativos de gestión pública se encuentran concentradas en un bajo nivel socioeconómico mientras que las relacionas a centros educativos de gestión privada están concentradas en un alto nivel socioeconómico. Figura 2 (a) Gestión pública (b) Gestión privada En cuanto al NSE según la característica del centro educativo, puede notarse que (ver Figura 3) las familias con hijos en centros educativos multigrados y unidocentes están relacionadas con un bajo nivel socioeconómico, y las relacionadas con centros educativos polidocentes están distribuidas de forma casi simétrica entre los distintos niveles socioeconómicos. 11

12 Figura 3 (a) Unidocente (b) Multigrado (c) Polidocente 6.2 Resultados en sexto de primaria También en sexto de primaria se observa, aunque con menor intensidad, que las familias se encuentran concentradas en niveles socioeconómicos bajos (ver Figura 4). 12

13 Figura 4 NSE Nacional Por otro lado, las familias con hijos en centros educativos de gestión pública (ver Figura 5a) se encuentran ligeramente concentradas en un nivel socioeconómico bajo, mientras que las relacionadas con centros educativos de gestión privada, al igual que en cuarto de primaria, se encuentran concentradas en niveles socioeconómicos altos (ver Figura 5b). (a) Gestión pública Figura 5 (b) Gestión privada Según la característica del centro educativo, notamos que al igual que en cuarto de primaria, las familias con hijos en centros educativos unidocentes y multigrados se encuentran concentradas en un bajo nivel educativo, mientras que las familias con hijos en centros educativos polidocentes se encuentran distribuidas entre distintos niveles socioeconómicos y ligeramente concentradas en niveles socioeconómicos altos. 13

14 (a) Unidocente Figura 6 (b) Multigrado (c) Polidocente 14

15 6.3 Resultados en cuarto de secundaria A nivel nacional, según la codificación nacional, se observa que las familias con hijos en cuarto de primaria se encuentran distribuidas de forma casi simétrica entre los distintos niveles socioeconómicos (ver Figura 7). Figura 7 NSE Nacional Cuando analizamos la dispersión del NSE según la gestión del centro educativo observamos que las familias con hijos en centros educativos de gestión pública se encuentran distribuidas entre los distintos niveles socioeconómicos, mientras que las familias con hijos en centros educativos de gestión privada se encuentran concentradas en los niveles socioeconómicos más altos. (a) Gestión pública (b) Gestión privada 15

16 7. El NSE y la clasificación de las escuelas según su condición socioeconómica En esta sección se busca probar la utilidad del NSE del centro educativo 26 como herramienta para clasificar a las escuelas según la condición socioeconómica de su alumnado. De poderse utilizar el NSE del alumnado para estos fines, podría realizarse el análisis de factores asociados al rendimiento de los alumnos para escuelas en un contexto socioeconómico específico 27. En principio, de haber calculado el NSE para el total de alumnos de la escuela, bastaría con evaluar la robustez de este indicador para garantizar su uso como herramienta para clasificar a las escuelas según la condición socioeconómica de su alumnado. Sin embargo, en el caso de la EN 2001 no se ha estimado el NSE para todos los alumnos de la escuela sino que se ha calculado para un salón de la escuela y dentro de éste para el grupo de alumnos evaluados para los cuales existe información socioeconómica 28. De este modo, se hace necesario probar si el NSE del alumnado de la escuela se aproxima a la condición socioeconómica del alumnado. Para realizar este ejercicio, lo óptimo sería poder comparar el NSE calculado para la escuela, que es el promedio del NSE de los alumnos, con el nivel socioeconómico real del alumnado de las escuelas. Sin embargo, no existe esta información ni tampoco es posible saber a partir de la EN 2001 en dónde vive el alumno evaluado, con lo que podría observarse el nivel socioeconómico del lugar donde vive. Entonces, la alternativa por la que se ha optado en este estudio es la de contrastar el NSE de la escuela con el nivel socioeconómico del lugar donde se encuentra la escuela, el mismo que obtenemos a partir del mapa de pobreza de FONCODES del Ciertamente esta alternativa es limitada debido a que no necesariamente los alumnos que asisten a escuelas de una condición socioeconómica viven en zonas de la misma condición socioeconómica: es posible que un alumno pobre asista a una escuela en una zona no pobre. Asimismo, el año para el cual se ha calculado el nivel de pobreza del distrito donde se encuentra la escuela es el 2000 y la evaluación ha sido llevado a cabo en el 2001, por lo que pueden haber habido cambios en el nivel socioeconómico observado en el Conociendo las limitaciones anteriores, pasamos a contrastar los estimados del NSE a nivel de escuela con el nivel de pobreza del distrito en el que se ubica la escuela. En primer lugar, observamos (ver Tabla 4) que tanto en cuarto como en sexto de primaria alrededor del 70% de las escuelas se encuentran ubicadas en zonas pobres, mientras que en cuarto de secundaria este porcentaje es de 51%. 26 Es el promedio del NSE de los alumnos del centro educativo. 27 Este tipo de análisis cobra relevancia (UMRE, 1999) debido a que al interior de un contexto específico, tal como puede ser el de los centros educativos que atienden un alumnado en condiciones socioeconómicas desfavorables, los mecanismos mediante los cuales los factores relacionados con los alumnos y escuelas se relacionan y ejercen un impacto en el rendimiento de los estudiantes pueden operar de manera distinta que en el total de los centros educativos. 28 En cuarto de primaria se evaluaron en promedio a 23 alumnos por clase y existe información socioeconómica para alrededor del 44% de los alumnos evaluados. En sexto de primaria se evaluaron en promedio 23 alumnos por clase y alrededor del 91% reportó información socioeconómica. En cuarto se secundaria se evaluaron en promedio a 26 alumnos por aula y alrededor del 84% de los alumnos evaluados reportó información socioeconómica. 16

17 Tabla 4 Escuelas según clasificación de pobreza distrital de FONCODES (2000) Cuarto de primaria Sexto de primaria Cuarto de secundaria Porcentaje Porcentaje Porcentaje Clasificación FrecuenciaacumuladoFrecuenciaacumuladoFrecuencia acumulado. Pobre extremo Muy pobre Pobre Regular Aceptable Total En segundo lugar, analizamos en qué medida están asociados el NSE a nivel de escuela con los indicadores de pobreza del mapa de pobreza 29. En la siguiente tabla se presentan las correlaciones del Índice de Pobreza Relativa y la variable clasificadora de los distritos según el nivel de pobreza 30 con el NSE a nivel de escuela. Tabla 5 Correlaciones entre el NSE a nivel de escuela e indicadores de pobreza del mapa de pobreza distrital NSE Cuarto de primaria NSE Sexto de primaria NSE Cuarto de secundaria Índice de pobreza relativa Clasificación Tal como podemos observar en la Tabla 5, el NSE está fuertemente correlacionado tanto con el Índice de Pobreza Relativa como con la variable que clasifica a los distritos según su nivel de pobreza 31. Finalmente, formamos dos grupos de escuelas a partir del NSE, para analizar en qué medida coincide la clasificación que puede realizarse a partir de esta variable con la del mapa de pobreza distrital. En el primero agrupamos a las escuelas en condiciones desfavorables según el NSE. Para que ambas clasificaciones sean comparables consideramos que estas escuelas son las que se encuentran por debajo del percentil que es igual al porcentaje de escuelas pobres según el mapa de pobreza. Es decir, en cuarto de primaria, sexto de primaria y cuarto de secundaria serían aquellas que se encuentran debajo del percentil 71, 70 y 51, respectivamente (ver Tabla 4). En el segundo grupo se encontrarán aquellas escuelas que no se encuentran en condiciones desfavorables. 29 Se ha trabajado con el NSE calculado a partir de la codificación nacional. 30 Esta variable toma los siguientes valores: 1 cuando el distrito es pobre extremo, 2 cuando es muy pobre, 3 si es pobre, 4 cuando sus condiciones socioeconómicas son regulares y 5 si es aceptable. 31 En el primer caso la asociación es negativa debido a que este índice está ordenado en sentido contrario al del NSE: un valor mayor representa un nivel socioeconómico menor. La segunda variable sí está ordenada en el mismo sentido que el NSE y de allí el signo de la correlación. 17

18 Tal como podemos observar en la Tabla 6, en cuarto de primaria, sexto de primaria y cuarto de secundaria, el porcentaje de escuelas cuyo alumnado se encuentra en condiciones socioeconómicas desfavorables según el NSE y que a su vez se encuentran en distritos clasificados como pobres en el mapa de pobreza es de 92%, 91.3% y 79.7%, respectivamente. Clasificación a partir del NSE Tabla 6 Escuelas clasificadas por nivel socioeconómico a partir del NSE y el mapa de pobreza de FONCODES (2000) Clasificación a partir del mapa de pobreza de FONCODES (2000) Cuarto de primaria Sexto de primaria Cuarto de secundaria No pobre No pobre Pobre Total No pobre Pobre Total Pobre Total No Desfavorables 88% 12% 100% 80.7% 19.3% 100% 78.7% 21.3% 100% Desfavorables 8% 92% 100% 8.7% 91.3% 100% 20.3% 79.7% 100% Los resultados anteriores nos permiten establecer que sí existe una relación entre el NSE del alumnado de la escuela y nivel de pobreza del distrito en el que se ubica la escuela. Asimismo, como se menciona anteriormente, sabemos que ambos indicadores proveen una aproximación parcial y limitada del nivel socioeconómico del alumnado de la escuela, por lo que no es posible determinar con certeza cuál de los dos debe ser utilizado para clasificar a las escuelas según el nivel socioeconómico del alumnado Conclusiones y limitaciones En este trabajo se han propuestos dos indicadores del nivel socioeconómico de los hogares para la EN 2001, uno con la metodología de la estandarización del promedio de los componentes socioeconómicos y otro calculado mediante el análisis de componentes principales. La justificación de los indicadores se ha realizado a partir de la ENAHO 2001-IV y la ENNIV 2000, en donde se calcularon los indicadores socioeconómicos con las metodologías propuestas y los resultados se correlacionaron con el gasto de las familias, considerando a esta variable como a la mejor aproximación observable del nivel de bienestar económico de las familias. Por otro lado, en el caso de los indicadores calculados mediante el análisis de componentes principales, se observó la consistencia entre los coeficientes o contribuciones de cada una de las variables que conforman el componente principal entre las distintas encuestas. Tanto por la mayor correlación con el gasto como por la consistencia de los pesos de las variables entre las encuestas, se ha observado que la metodología de componentes principales es superior a la metodología que estandariza el promedio de los componentes socioeconómicos para calcular un indicador socioeconómico en la EN En este estudio también se ha encontrado que calcular un indicador socioeconómico para el ámbito rural y otro para el urbano permite discriminar mejor entre la población 32 Dado que el indicador de pobreza distrital es típicamente utilizado en la mayoría de estudios y éste se genera sobre la base de un concepto de pobreza, su uso podría ser más conveniente. 18

19 de cada zona, lo que se comprueba cuando analizamos las correlaciones dentro de cada zona entre el indicador socioeconómico general y el indicador socioeconómico del ámbito respectivo, con el gasto de las familias. En este tema, con la finalidad de enriquecer el indicador socioeconómico rural, sería interesante encontrar la forma de incluir en su cálculo variables agropecuarias, las cuales se recogen tanto en la EN 2001, como en la ENNIV En este trabajo no se ha realizado este ejercicio debido a las dificultades que se presentan cuando en las muestra rural consideramos las variables agropecuarias: se reduce la muestra de manera importante y no hay consistencia entre las distribuciones de las variables agropecuarias en las EN 2001 y la ENNIV Entre las limitaciones existentes debe reconocerse que el número limitado de variables socioeconómicas que se consideran en sexto de primaria reduce la confiabilidad del indicador socioeconómico calculado y esto se refleja en la baja correlación en las encuestas de hogares entre el NSE estimado para este año y el gasto de las familias. 19

20 9. Bibliografía Administración Nacional de Educación Pública/Unidad de Medición de Resultados Educativos (1999). Estudio de los factores institucionales y pedagógicos que inciden en los aprendizajes en escuelas primarias de contextos sociales desfavorecidos en el Uruguay. Montevideo: ANEP/UMRE. Buchmann, Claudia Measuring Family Background in International Studies of Educational Achievement: Conceptual Issues and Methodological Challenges, Department of Sociology, Duke University, octubre, Cuanto S.A., Encuesta Nacional de Hogares sobre Medición de Niveles de Vida (ENNIV) 2000 FONCODES (2000). El mapa de pobreza del Perú FONCODES. INEI, Medición del Consumo y Gasto; del Empleo e Ingreso en la Encuesta Nacional de Hogares, En: MacLennan,W Census of Population and Housing: Socio-Economic Indexes for Areas, Information Paper, Australian Bureau of Statistics, octubre de Marshall, Guillero y Lorena Correa, Modelo de Focalización y Cálculo del Índice Vulnerabilidad Escolar para la Asignación de Raciones del programa de Alimentación Escolar 2002, Pontificia Universidad Católica de Chile, Departamento de Salud Pública y Departamento de Estadística, noviembre del Millones, Oscar El Indice Socioeconomico Crecer 98: Recomendaciones para la elaboración de un índice en crecer 2001, Unidad de Medición de la Calidad Educativa (UMC), Documento Interno, mayo Ministerio de Cultura y Educación de la Nación Argentina Los Factores del Rendimiento Escolar en la Escuela Primaria, Sistema Nacional de Evaluación de la Calidad de la Educación (SINEC), Buenos Aires, Julio de Mizala, Alejandra, Pilar Romaguera y Teresa Reinaga Factores que Inciden en el Rendimiento Escolar en Bolivia, Universidad de Chile-SIMECAL, Bolivia, Piñeros, Luis Jaime y Alberto Rodríguez School Inputs in Secondary Education and their Effects on Academic Achievement: A Study in Colombia, The World Bank, Human Development Department, LCSHD Paper Series No. 36, enero de Secretaría de Educación, Factores asociados con el rendimiento escolar en la escuela primaria Hondureña, Unidad Externa de Medición de la Calidad de la Educación (UMCE), Tegucigalpa, abril de UMC-GRADE Efecto de la escuela en el rendimiento en lógico-matemática en cuarto grado de primaria, Ministerio de Educación, Boletín CRECER N 8, Lima,

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