Crítica metodológica: la causalidad

Son bien conocidas las razones por las cuales los resultados del análisis de correlación con datos transversales no permiten inferir causalidad. La posible asociación negativa entre la ausencia de un padre y el rendimiento escolar podría deberse a una causalidad inversa, al sesgo de una variable omitida o a la heterogeneidad en los tiempos y en los subgrupos de sujetos.

En una revisión reciente de investigaciones con diseños transversales o longitudinales que tuvieran en cuenta esas limitaciones, ^{McLanahan et al. (2013}) identificaron 31 análisis en 12 estudios acerca del efecto de la ausencia de alguno de los padres sobre los puntajes de pruebas estandarizadas de matemática, lectura o aptitud. Los resultados no fueron concluyentes: 14 análisis encontraron efectos significativos, mientras que 17 no lo hicieron. La probabilidad de encontrar efectos fue mayor cuando se utilizó el modelo de curva de crecimiento con más de dos tiempos de medición de la variable dependiente. Además, la mitad de los que utilizan modelos de variable dependiente con rezago y diseños longitudinales con dos mediciones (antes y después de la separación de los padres) encontró efectos significativos. Finalmente, de 10 análisis de resultados con pruebas de matemática, 7 detectaron efectos significativos, mientras que esta relación se invirtió en la lectura. Por lo tanto, en matemática hubo una mayor probabilidad de encontrar efectos negativos originados en la estructura familiar.

Algunos estudios longitudinales más recientes no fueron considerados en la revisión anterior. ^{Burnett y Farkas (2009}) estudiaron a niños de 5 a 14 años de edad con diversas medidas de pobreza, estructura familiar y desempeño en matemática para estimar los coeficientes aleatorios de modelos multinivel de crecimiento no lineales, en los cuales se permite que las variables de "control" causalmente precedentes impacten tanto en el intercepto como en la pendiente de la trayectoria del logro del niño, mientras que la pobreza y la estructura familiar en cada punto del tiempo entran en el modelo como covariados variantes en el tiempo. ^{Crosnoe y Wildsmith (2011}) relacionaron la estructura de la familia con el progreso en el rendimiento en matemática de los niños, desde el kindergarten hasta 1er grado. Estos dos estudios, junto con ^{Fomby y Cherlin (2007}), llegaron a la conclusión de que las correlaciones negativas iniciales entre la estructura familiar y el rendimiento cognitivo desaparecen cuando se consideran las variables de control, es decir, que son casi totalmente espurias.

Por otra parte, con base en la Encuesta Longitudinal de la Primera Infancia -Kindergarten Class of 1998-1999 (EarlyChildhood Longitudinal Survey-Kindergarten Class of 1998 -1999)- ^{Shriner et al. (2010}) encontraron efectos diferenciales de la participación (involvement) familiar en la educación de sus hijos a lo largo de tres estructuras familiares (monoparentales, dos padres biológicos y padrastros). El efecto de los factores de antecedentes familiares (nivel educativo, nivel socioeconómico, pobreza) podría estar mediado por las diferencias en las prácticas educativas existentes en las diferentes estructuras familiares.

Casi todos los estudios mencionados anteriormente se basan en datos de Estados Unidos, y la mayoría de ellos trabajan con muestras acotadas, las cuales podrían experimentar el efecto de selección. Por otra parte, la edad escolar de la población estudiada varía considerablemente (desde el preescolar hasta la escuela secundaria); además, no utilizan el análisis multinivel para incluir a la escuela como uno de los niveles con efecto significativo, ni pueden ser válidamente comparados con la situación en otros países.

Análisis comparativo internacional

Algunos análisis recientes de los datos PISA-2000 y TIMSS-1995 han investigado los efectos de la estructura familiar y del número de hermanos desde una perspectiva comparativa internacional, dado que las muestras nacionales y las mediciones incluidas en esas bases permiten realizar comparaciones entre los países participantes. Pero, debido a que tales datos provienen de encuestas transversales, esos análisis están afectados por las críticas metodológicas anteriormente apuntadas respecto de las inferencias de causalidad. Como una forma de aminorar el problema, además de las variables tradicionales de control (estatus socioeconómico, ocupación y educación de los padres, materiales y recursos educativos, relaciones intrafamiliares), estos estudios han incluido variables proxy del rendimiento académico precedente del alumno (calificaciones escolares, desfase etario, que asisten a cursos de recuperación).

En general, los análisis de los datos de pisa (^{Chiu y Xihua, 2008}; ^{Hampden-Thompson, 2013}; ^{Marks, 2006}; ^{Xu, 2008}) distinguen entre las familias con dos padres biológicos, una madre soltera, mixto (madre/padrastro; padre/madrastra, padrastro/madrastra), y otras. Todos ellos coinciden en que, para la muestra total, existen diferencias significativas en los rendimientos de matemática y lectura entre los niños que viven con ambos padres biológicos y el resto de los niños.

Aunque estas diferencias se reducen significativamente cuando se incluyen variables de control, siguen siendo significativas, a excepción de las familias mixtas (^{Chiu y Xihua, 2008}; ^{Marks, 2006}). Sin embargo, en la mayoría de los países tales diferencias son totalmente explicadas por las variables de control, y sólo en algunos de ellos continúan significativas después del control (Chiu y Xihua, 2008; ^{Hampden-Thompson, 2009}; ^{Marks, 2006}).

Por otro lado, el efecto negativo del número de hermanos mostró ser menos afectado por las variables de control. Por ejemplo, ^{Marks (2006}) encontró que, si bien el efecto del tamaño de la familia declinó al tomar en cuenta el contexto socioeconómico, en casi todos los países persistió, y resultó ser altamente significativo. Por el contrario, los efectos de la estructura monoparental se reducen sustancialmente cuando se realiza el control: de 30 países, sólo en 3 de ellos en lectura, y 4 en matemática, este efecto se mantuvo altamente significativo. Los resultados reportados por ^{Chiu y Xihua (2008}) apuntan en la misma dirección.

Los estudios basados en datos del timss-1995 distinguen entre las familias con los dos padres, los padres mixtos (madrastra o padrastro), monoparentales, y que no viven con alguno de los padres (familia tutor). Basado en datos de 11 países desarrollados, y utilizando los modelos multinivel, ^{Pong et al. (2003}) concluyeron que las distancias de rendimiento matemático entre niños con un solo progenitor frente a las familias biparen-tales predominan en la muestra total y dentro de cada país, con dos excepciones, y que tales diferencias no fueron totalmente explicadas por los recursos familiares. Por otra parte, estas distancias fueron mayores en los países en que los padres solteros son más frecuentes. ^{Heuveline et al. (2010}) llegaron a las mismas conclusiones. Pero, en un trabajo más reciente (^{Heuveline et al., 2013}), y como consecuencia de la inclusión de dos variables imputadas en los modelos multinivel -ingreso familiar y tiempo (horas) del niño con sus padres- se informó que la distancia entre las familias monoparentales y las de dos padres se tornó insignificante. La distancia con las familias con padrastros, sin embargo, siguió siendo significativa.

Todos estos estudios comparativos internacionales se refieren principalmente a los países desarrollados y, con excepción de ^{Marks (2006}), todos utilizan modelos multi-nivel. En tales modelos se especificaron sólo dos niveles (alumnos y país), obviando el nivel escuela, con la excepción de ^{Chiu y Xihua (2008}). Sin embargo, se ha demostrado que la falta de especificación de un nivel de anidación conduce a una sobreestimación de la importancia relativa de los niveles especificados (^{Opdenakker y Van Damme, 2000}), por lo que se recomienda incluir por lo menos los niveles (superior e inferior) contiguos del nivel de interés (^{Van den Noortgate et al., 2005}).

Como consecuencia de esa omisión, ninguno de esos estudios podía incluir la composición socioeconómica de la escuela como variable de control. Este tipo de indicador puede detectar efecto contextual, entendido como el impacto de la composición estudiantil de la escuela en el rendimiento del alumno, por encima y más allá de la influencia directa de los antecedentes individuales (nivel socioeconómico familiar). El debate sobre la importancia de este tipo de indicadores estuvo presente en el inicio de los estudios alineados con el paradigma de la eficacia escolar (^{Slee et al., 1998}; ^{Teddlie y Reynolds, 2001}; ^{Thrupp, 2001}), y su importancia ha sido probada por numerosos estudios a lo largo de las últimas décadas. Con base en los datos del SERCE, también se ha demostrado su fuerte incidencia en los países de América Latina (^{Cervini, 2012}). Por otra parte, resultados empíricos han detectado efectos negativos de otro indicador de composición en relación con la estructura familiar: grado de concentración de niños de familias mono-parentales en la escuela (^{Bankston y Caldas, 1998}; ^{Pong et al., 2003}), probablemente debido a los limitados recursos proporcionados por este tipo de familias.

Por último, en los estudios comparativos internacionales anteriormente citados no se analizaron las posibles interacciones entre configuración familiar y la situación socioeconómica de la familia, ni tampoco las variaciones de los efectos de la estructura de la familia en los diferentes niveles del sistema educativo.

En este artículo se analizan los datos del SERCE con modelos multinivel con tres niveles (alumno, escuela y país), con el fin de explorar las diferencias entre países de América Latina con respecto a los efectos de las tres dimensiones de la configuración familiar sobre los desempeños en matemática y lectura de alumnos del nivel primario. Se investigan las variaciones entre países y entre las escuelas de tal efecto, y sus relaciones e interacciones con los niveles socioeconómicos y académicos del alumno, la escuela y el país.

Datos

El SERCE fue realizado por el Laboratorio Latinoamericano de Evaluación de la Calidad de la Educación (LLECE), un proyecto de la UNESCO. Se aplicó en 16 países de América Latina y en el estado mexicano de Nuevo León.² Los alumnos de cuarto y sexto año de la escuela primaria fueron evaluados en lectura y en matemática. Las pruebas se basaron en contenidos curriculares comunes a todos los países participantes. El énfasis estuvo en la evaluación de conocimientos aplicados y habilidades para la vida utilizando preguntas que incluían problemas de razonamiento y de pensamiento que requerían del alumno el uso de habilidades adquiridas en el aula. Se administraron seis cuestionarios. En LLECE (2008) se presenta la descripción completa de los datos.

El presente estudio se basa en datos procedentes de las pruebas de matemática y lectura, y de los cuestionarios aplicados a los alumnos de sexto grado (sq6) y a sus familias (fq6). Ambos cuestionarios fueron auto-administrados. Para conformar la base de datos analizada se siguieron los criterios discutidos y presentados en ^{Cervini (2012}). El archivo consta de 89 mil 588 alumnos evaluados en 2 mil 443 escuelas en 16 países y el estado mexicano de Nuevo León.

Variables

Variables dependientes. Se trata de las puntuaciones totales de las pruebas de matemática y de lectura, estimadas con el modelo de Rasch y denominada puntajes, con media=500 y desviación estándar=100.

Prueba de matemática. En esta prueba se identificaron dos dimensiones: los dominios conceptuales y los procesos cognitivos. Los primeros se refieren a los saberes específicos de sexto año de primaria: conceptos, propiedades, procedimientos y relaciones entre ellos, sistemas de representación, formas de razonamiento y comunicación, estrategias de estimación, aproximación, cálculo y las situaciones problemáticas asociadas. Se establecen cinco dominios: 1) numérico; 2) geométrico; 3) medición; 4) estadístico; y 5) variacional (estudio del cambio). Los procesos cognitivos se agrupan en tres niveles: 1) reconocimiento de objetos y elementos; 2) solución de problemas simples; y 3) solución de problemas complejos.

Prueba de lectura. Se consideró dominio a lo leído y proceso a la lectura. Lo leído comprende las características propias del objeto con el que interactúan los alumnos para resolver las tareas: el texto, sus partes y sus características. Lo leído se subdivide en dos categorías: 1) la extensión; y 2) la clase de texto y el género. "Lectura" hace referencia al acto o proceso de leer y, en consecuencia, a las habilidades cognitivas que pone en juego el alumno al interactuar con un texto a partir de una diversidad de tareas propuestas en los ítems. La lectura se subdivide en las tres categorías: 1) procesos generales, 2) procesos relativos a textos específicos, y 3) procesos metalingüísticos.

Variables independientes. Se refieren a i) el alumno y/o su familia, ii) la escuela y iii) el país. En el primero se incluye la configuración familiar, los antecedentes académicos del alumno y las características socioeconómicas de la familia. El segundo refiere a la composición del alumnado de la escuela, y el último incluye cuatro indicadores del nivel de país.

Los indicadores de configuración familiar son el interés específico de este artículo. Incluyen la estructura familiar, el número de hermanos y el tamaño de la familia, los cuales se construyen con las respuestas dadas por la familia y el alumno en los cuestionarios correspondientes (qf6 y qa6, respectivamente).

Estructura familiar (EF). A la familia se le pregunta si el niño/a vive con el padre, la madre, sus hermanos, otros familiares y otras personas no familiares, y debe responder Sí o No en cada caso. Al niño sólo se le pregunta si vive con la madre y con el padre, debe responder también Sí o No en cada caso. Estas últimas mediciones, entonces, están incluidas en ambos cuestionarios y en este estudio son utilizadas para poder aprovechar las informaciones del qa6 cuando el qf6 no fue aplicado o las respuestas están perdidas (missing). Ambos cuestionarios no distinguen entre padre biológico o padrastro, ni entre casados o convivientes, y por lo tanto, se pueden definir las siguientes categorías:

Número de hermanos (NH). Ambos cuestionarios preguntan acerca de cuántas personas menores de 18 años viven en el hogar, lo cual permite construir una medición proxy de la cantidad de hermanos. Aquí también las respuestas del alumno en el qa6 pueden utilizarse cuando la variable es missing en el qf6. Cuando NH aún continúa missing y la familia declara que el alumno "Sí" vive con hermanos, entonces, NH=1.

Número de personas de 18 años o más (NP). Esta pregunta es común a ambos cuestionarios y, por tanto, qa6 puede utilizarse cuando qf6 es missing. Este indicador, junto con NH, completa la medición de tamaño familiar.

Variables de control individuales. Se refieren al desempeño académico previo del alumno y al nivel socioeconómico familiar. Se utilizan dos indicadores indirectos para la primera: a) número de repeticiones de grado, con tres categorías: no repitió grado (categoría de base), una repetición y dos o más repeticiones; b) desfase etario: de 10 a 12 años fueron considerados edades igualmente ajustadas al sexto grado. Durante el SERCE, tres países establecían el inicio obligatorio de la educación primaria a los siete años de edad, a diferencia del resto de los países (seis años). En esos tres países la edad fue ajustada para tornar este indicador comparable con el resto de los países.

Dos indicadores miden el nivel socioeconómico familiar: a) la suma de los niveles de educación del padre y de la madre; b) los bienes y servicios en el hogar:

Contextos socioeconómico y académico escolar. Los indicadores de contexto ("composición") se definen como el promedio o proporción de cada uno de los indicadores individuales en la escuela. Con fines de simplicidad, el indicador "estructura familiar" se define como la proporción de alumnos de FM u OF en la escuela. El contexto socioeconómico se mide con el nivel educativo promedio de los padres y el promedio de los bienes y servicios en el hogar de los alumnos que asisten a cada escuela.

Por último, se incluyeron cuatro indicadores del nivel nacional: a) población por debajo del umbral de pobreza (porcentaje); b) producto interno bruto per cápita; c) gasto total del país en educación sobre su producto interno bruto (EDUC/PIB); y d) coeficiente de Gini.

Estrategia de análisis

El análisis se llevó a cabo en cuatro fases: en la primera se utilizaron modelos de dos niveles -alumno y escuela- para estimar, en cada país y en el conjunto de los datos, el efecto bruto de los tres indicadores de configuración familiar sobre el rendimiento, sin el ajuste de las variables de control.

En la segunda se procesó el conjunto de los datos con el fin de investigar los efectos bruto y neto de cada indicador de configuración familiar sobre los logros de los alumnos en ambas disciplinas y visualizar directamente las diferencias entre los países de América Latina respecto de tales efectos. Se utilizó un modelo de efectos fijos con tres niveles (alumno, escuela y país). Para estructura familiar se incluyó sólo el indicador resumen FM+OF. Se definió una variable "muda" (dummy) para cada país, con excepción de Argentina, que fue la categoría "base". Este país fue escogido como categoría de referencia porque sus coeficientes FM+OF estaban muy cerca de los coeficientes del total de la muestra en ambas materias. Para comparar los efectos de FM+OF entre los países, fueron creados e incluidos 16 términos de interacción entre FM+OF y cada variable muda de país. Se procesaron dos modelos multinivel, los cuales incluyeron las variables mudas de país y los términos de interacción. El primer modelo incluye, además, los indicadores de configuración familiar; en el segundo se adicionan todas las variables de control.

El objetivo de la tercera fase fue estimar la variación del efecto de FM+OF y su relación con las variables de control. Este análisis se basa en el modelo multinivel de la etapa anterior, con los siguientes cambios en la parte fija del modelo: a) se extrajeron las variables mudas de todos los países y sus términos de interacción; b) los indicadores socioeconómicos se mantuvieron, pero no los de antecedentes académicos; y c) se incluyeron los cuatro indicadores del nivel nacional. En la parte aleatoria de los tres niveles (alumno, escuela y país) del modelo, se incluyeron el efecto de FM+OF y su interacción con el logro promedio como coeficientes aleatorios. Este análisis se realizó sólo con matemática, dado que otro estudio anterior (^{Cervini et al., 2014}) demostró que la variación del efecto de FM+OF sobre lectura no era significativa.

En la última fase se utilizó el modelo multinivel completo de la fase anterior para analizar los datos de cada país por separado. En un primer paso se estimaron los parámetros del modelo con sólo los indicadores de configuración familiar, y después se incluyeron todas las variables de control, a excepción de la "composición" de FM+OF en la escuela. Por último, esta última variable de "composición" fue incluida en aquellos países donde FM+OF seguía siendo significativa.

El efecto de la estructura familiar en los países

La Tabla 1 muestra los coeficientes de las variables mudas de la estructura familiar (FM, OF y FM+OF) estimados con modelos multinivel para cada país. En la mayoría de los países, pertenecer a una FM predice un logro menor. En seis países, sin embargo, no se detectó ningún efecto significativo. Estos resultados son consistentes con los obtenidos mediante el análisis de aleatoriedad realizado con la muestra total, donde se constató una variación significativa de este efecto entre los países (^{Cervini et al., 2014}). Si bien sólo en la mitad de los países, vivir en OF predice logros más bajos que los alcanzados por los alumnos en FM, en esos países tales distancias son notablemente extremas. Por último, si OF y FM se consideran conjuntamente, se observa que en 12 de los 16 países, pertenecer a una estructura familiar sin los dos padres predice logros inferiores. Además, con sólo dos excepciones (El Salvador y Chile), cuando esta asociación se sostiene para matemática, también lo hace para lectura.

El efecto de la configuración de la familia en los datos agrupados

Inicialmente, parece conveniente comparar las estimaciones de los coeficientes correspondientes a las tres variables de configuración familiar, en modelos con dos y tres niveles (Tabla 2). Los resultados indican que, si se omite el nivel escuela, se produce una notable sobreestimación de los coeficientes de esas tres variables y, obviamente, también del peso de la varianza en el nivel alumno. Por lo tanto, los estudios internacionales que no especificaron el nivel escuela podrían adolecer de este problema. Esta constatación indica la conveniencia de analizar los datos con modelos de tres niveles.

Ahora abordamos la variación inter-países del efecto de la configuración familiar en el conjunto total de datos (objetivos a y b). Para ello, se estima un modelo de tres niveles que en su parte fija incluye las tres variables de configuración familiar, una variable muda para cada país y los términos de interacción entre el país y FM+OF. Este modelo se procesa sin y con las variables de ajuste.

En este caso obviamos la presentación de los coeficientes correspondientes a las variables de ajuste. En un trabajo anterior (^{Cervini et al., 2014}), con esta misma base de datos se presentó un análisis detallado del efecto de estas variables sobre la configuración familiar, constatándose que todas las variables de ajuste individuales del alumno y agregadas de las escuelas tienen significativa capacidad explicativa. Es decir, no sólo se verifica que cuanto más bajo sea el nivel socioeconómico familiar y mayores los episodios de repetición escolar del alumno, menor será el rendimiento esperado, sino que, además, la composición socioeconómica y académica del alumnado de la escuela afectan también los resultados en ambas disciplinas. Entonces, entre dos alumnos con el mismo origen social, aquél que asista a una escuela con niveles socioeconómico y académico promedio más bajo tendrá mayor probabilidad de exhibir un rendimiento menor en cualquiera de las pruebas. Pero, por otro lado, se ha verificado también que los indicadores de configuración familiar continuaban exhibiendo coeficientes significativos.

Las estimaciones de las variables mudas de cada país en los modelos no ajustados y ajustados se presentan en la Tabla A-2 del Anexo A. La categoría "base" de la variable muda de cada país es Argentina y, por tanto, la categoría de referencia corresponde a los alumnos que viven en ese país, en familias biparentales (FC) y con NH y NP iguales a los promedios totales respectivos. En consecuencia, las intercepciones de matemática (516.98) y lectura (535.69) representan los puntajes promedio de esos alumnos. El coeficiente de la variable muda de cada país indica la distancia de su rendimiento promedio respecto del de Argentina. Para la gran mayoría de los países, las variables de ajuste no consiguen explicar tales diferencias.

En la Tabla 3 se presentan los coeficientes de las tres variables de configuración familiar y de los términos de interacción. Los primeros indican las relaciones entre esas tres variables y los resultados de las pruebas en Argentina. En los modelos sin ajuste, las brechas de logros entre los alumnos en FM+OF y FC son significativas, tanto en matemática (-6.88) como en lectura (-6.92). También se confirma que más hermanos y/o personas que viven en la familia predicen menores rendimientos promedio en ambas materias.

Los coeficientes de los términos de interacción indican las diferencias entre el efecto de la estructura familiar de cada país y su efecto en Argentina, el cual está muy cerca del efecto promedio general. El principal hallazgo es que sólo seis países muestran importantes distancias: tres de ellos reducen la brecha (Colombia, Guatemala y Nicaragua), mientras que los otros tres las amplían (Cuba, México y Uruguay). Por ejemplo, en la primera columna, el coeficiente de FM+OF de Argentina es -6.88 y la interacción entre FM+OF y Brasil es -1.47, lo cual indica la diferencia entre los efectos de FM+OF en Argentina y Brasil. Si añadimos ambos (-1.47 + -6.88), obtenemos el efecto de FM+OF en los resultados de matemática en Brasil (-8.35).

Al incluir las variables de ajuste se producen algunos cambios. En Argentina, las brechas estimadas entre los niños en FM+OF y en familias biparentales se tornan no significativas en ambas disciplinas. En matemática, las diferencias internacionales con Argentina no se modifican sustancialmente en aquellos países donde la brecha se amplía (Cuba, México y Uruguay), mientras que se torna no significativa en aquéllos donde la brecha se reduce (Guatemala y Nicaragua), con la excepción de Colombia. Entre estos últimos países, las distancias de Nicaragua y Colombia en lectura pierden importancia, mientras que la de Guatemala se mantiene.

Finalmente, si bien es cierto que los coeficientes de los otros dos indicadores de configuración familiar disminuyeron, más acentuadamente NH que NP, ambos continúan siendo altamente significativos en las dos disciplinas.

Aleatoriedad del efecto de la familia

En este paso, estamos interesados en evaluar sintéticamente el nivel de significación de las desigualdades inter-países presentadas anteriormente (objetivos c y d). Para ello, el modelo anterior se vuelve a procesar, pero extrayendo previamente las variables mudas de todos los países, sus términos de interacción y las variables de antecedentes académicos. A continuación se estiman los parámetros de la matriz de covarianza de un modelo multinivel con el efecto de FM+OF y su interacción con el rendimiento promedio como coeficientes aleatorios en los tres niveles (alumno, escuela y país). Los resultados del nivel de país se presentan en la Tabla 4.

En el Modelo 1 (modelo "vacío", sin ningún predictor), el coeficiente de variación de FM+OF (16.4) es significativo al 3.5 por ciento. La adición de variables socioeconómicas de ajuste (Modelo 2) produce una disminución significativa en el nivel de significación de este coeficiente, cuya magnitud se torna marginalmente significativa. La inclusión de los indicadores nacionales (Modelo 3: pobreza, PBI per capita, gasto en educación y coeficiente Gini) no contribuye a la explicación de la variación del efecto de la estructura familiar, aunque sí da cuenta de una parte importante de las diferencias de rendimiento promedio entre los países. Por último, se constata que el coeficiente de la covarianza entre el rendimiento promedio del país y la brecha entre las estructuras familiares pierde relevancia al considerar los indicadores socioeconómicos.

La estructura familiar y el nivel económico de la familia

La Tabla a-3 (Anexo a) permite la visualización directa de la importancia del nivel económico de la familia en la explicación de las diferencias de rendimiento entre los alumnos que viven en diferentes tipos de familia. La concentración de las familias monoparentales es marcadamente mayor en los quintiles más bajos de nivel económico (parte superior de esa Tabla). En el primer quintil, 60 por ciento de los alumnos vive con ambos padres, mientras que en el quinto quintil este porcentaje se eleva a 75 por ciento. La parte inferior de la Tabla muestra la composición económica de cada tipo de familia. Entre las familias con dos padres, 42 por ciento pertenece al cuarto o quinto quintil, mientras que entre las familias monoparentales ese porcentaje se reduce al 30 por ciento.

El efecto neto de configuración familiar en cada país

El modelo multinivel completo y de dos niveles, sin los coeficientes aleatorios y los indicadores nacionales, se utiliza ahora para analizar los datos de cada país por separado. En un primer paso se estimaron los parámetros del modelo que contenía solamente los indicadores de configuración familiar, y posteriormente se incluyeron todas las variables de control, menos la composición FM+OF de la escuela, que se considera sólo en aquellos países donde permaneció significativa.³

Al actuar conjuntamente con NH y NP, FM+OF no tiene efecto significativo sobre el rendimiento de ambas disciplinas en sólo cuatro países (Colombia, Chile, Guatemala y Nicaragua), y en México y República Dominicana no tiene efecto sólo sobre lectura. Los otros dos indicadores, en cambio, son más fuertes: NH es no significativo en ambas disciplinas en Ecuador, al igual que NP en Cuba; además, NH es no significativo para matemática en República Dominicana.

Mediante la introducción de las variables de control en cada modelo de país, se producen cambios notables de la imagen inicial. En cuatro países (Argentina, Brasil, Paraguay y Costa Rica), FM+OF pierde toda significación o queda con una significación marginal en ambas disciplinas. Lo mismo se observa en dos países (El Salvador y Uruguay), pero sólo para lectura, y también en Panamá, pero sólo para matemática. Por último, el nivel de significación del coeficiente de FM+OF ha disminuido, aunque continúa siendo importante sólo en Ecuador y El Salvador para matemática, y en Panamá y Perú para lectura. Por último, se consideró interesante evaluar si la "composición" FM+OF de la escuela estaba relacionada con el efecto neto de la estructura familiar sobre el rendimiento de los alumnos. Para ello, este indicador se añadió a los modelos de los países donde el efecto de la estructura familiar seguía siendo significativo. Los resultados indicaron que el efecto de FM+OF sobre matemática pierde toda significación en Costa Rica y Panamá, y su probabilidad cae a 4 por ciento en Ecuador y El Salvador; en Uruguay se torna no significativo para lectura. Todos estos cambios son consistentes con los resultados de análisis de aleatoriedad presentados anteriormente.

El número de hermanos nuevamente parece ser muy fuerte. En sólo dos países (Colombia y Costa Rica) pierde toda significación o queda con significación marginal en ambas disciplinas. Además, se torna no significativo para matemática en un país (Guatemala) y en otro para lectura (Ecuador). El número de personas mayores de 18 años (NP) se exhibe aún más fuerte: el único cambio es una ligera disminución en el nivel de significación para matemática en Paraguay. Es decir, en todos los países, excepto Cuba, NP tiene un efecto neto muy importante sobre los logros en matemática y lectura.

Observando ahora las variables de control, se constata que los indicadores más fuertes son la repetición de grado (antecedente académico) y la educación familiar (origen social). En todos los países, la diferencia de rendimiento promedio entre los alumnos que repiten y los que no repiten de grado es muy significativa, y en casi todos los países, cuanto mayor es el nivel educativo de la familia, mayor es el rendimiento en ambas disciplinas. Por último, en todos los países existe un significativo efecto del contexto escolar, detectado por su "composición", ya sea económica o educativa de la escuela.