I. Introducción
En la última década muchos países no han mostrado avances significativos en la lucha contra la corrupción (Transparency International, 2021). En Perú, por ejemplo, según el índice de percepción de la corrupción, esta descendió 11 posiciones en el 2021 (Transparency International, 2022) y continúa siendo uno de los delitos más graves que enfrenta el Estado porque debilita el sistema democrático y afecta la supervivencia y convivencia entre las personas, profundizando la marginación y perpetuando la pobreza (Defensoría del Pueblo, 2017, 2021). A diferencia de otros delitos, la corrupción se moderniza y se adapta a los nuevos contextos (Defensoría del Pueblo, 2017). Al mismo tiempo, catástrofes y calamidades, como la pandemia de COVID-19, alimentaron el fraude y la corrupción (Mok et al., 2021; Rose-Ackerman y Sauca, 2021). Esta situación ha llevado a la democracia a transitar por un estado de crisis (Transparency International, 2021).
La pandemia afectó también el desarrollo de la educación en varios aspectos, como el cambio de la enseñanza presencial al aprendizaje remoto, en línea, virtual o a distancia (Pardo y Cobo, 2020; Posso-Yépez et al., 2022), lo que desencadenó múltiples desafíos en términos de enseñanza y aprendizaje (Mok et al., 2021; Posso-Yépez et al., 2022). En el caso de Perú, desde marzo de 2020 casi la totalidad de los estudios universitarios -así como la educación básica regular- se desarrolló a distancia en todo el país (Gobierno del Perú, 2023). Transcurridos dos años, y en medio de una vigente emergencia sanitaria, la educación superior tuvo un regreso progresivo a la presencialidad (Decreto Supremo 041-2022-PCM, 2022). Una vez levantadas las restricciones, la oferta de espacios de educación en línea se mantuvo o se amplió respecto a lo existente antes de 2020 (García, 2021), lo que implicó la necesidad de garantizar la atención y seguimiento requeridos con el objetivo de ofrecer directrices y disposiciones para el servicio educativo presencial, semipresencial y a distancia en universidades, instituciones y programas educativos peruanos en los ámbitos urbano y rural (Ministerio de Educación del Perú [MINEDU], 2022a, 2022b).
Entre los desafíos surgidos durante la pandemia, uno que generó especial preocupación -tanto entre docentes como estudiantes universitarios- fue el incremento de la trampa y el engaño (cheating) en las evaluaciones en línea (Golden y Kohlbeck, 2020; Hamdan et al., 2021; Makarova, 2019; Meccawy et al., 2021). Las universidades tuvieron que adaptar sus estrategias de evaluación e incrementar el número de exámenes en línea, lo que desencadenó variadas modalidades de fraude académico que antes no eran ni conocidas ni utilizadas por los estudiantes (Comas-Forgas et al., 2021; Golden y Kohlbeck, 2020). El aumento en la preocupación sobre el engaño se evidenció también en la atención que la literatura especializada dedicó al tema (Lancaster y Cotarlan, 2021).
La trampa incluye a aquellos actos identificados como ilegales, no éticos, inmorales o que van contra las normas o reglas establecidas en la carrera o en la formación académica (Makarova, 2019; Teixeira y Rocha, 2010), y se relaciona con comportamientos deshonestos, engañosos o que buscan un provecho propio (León, 2021; Merriam-Webster, 2022).
Por otra parte, en Perú, el término criollada puede entenderse tanto de manera positiva como negativa; por un lado, alude a un “conjunto de criollos” y “costumbre o tradición propia de ciudad”, y por otro, refiere a un “engaño o estafa”, o a un “incumplimiento de la ley en beneficio propio” (Asociación de Academias de la Lengua Española, 2010; Hildebrandt, 2016).
El presente estudio se enfocó en la acepción negativa de privilegiar el provecho propio sobre el bien ciudadano que atraviesa diferentes niveles y grupos sociales (Cueto et al., 2017; León, 2021; Porras, 2020). La criollada o viveza criolla es una conducta negativa que atenta contra normas éticas, y se evidencia cuando la creatividad está al servicio del aprovechamiento personal (Cueto et al., 2017; León, 2021). La viveza criolla es vista como una filosofía que ignora o burla las normas, el sentido de responsabilidad, el bien común y el respeto por los demás (León, 2021; Porras, 2010). Se trata del espacio donde la revaloración del provecho propio, sobre el del bien común, es un fin que termina justificando cualquier comportamiento o medio.
La persistencia de la viveza criolla representa un reto para el desarrollo social (León, 2021) en el sentido de que mantiene los comportamientos corruptos que se arraigan en aspectos morales y culturales. Además, influye sobre el modo de ver y hacer las cosas como individuos o grupo (Porras, 2010). La atención al tema cobra mayor relevancia si se tiene en cuenta que la condescendencia hacia la trampa o el engaño podrían aumentar en la medida en que avanzan los años de permanencia en la universidad (Alva et al., 2021; Sañudo y Palifka, 2018) y afectar la futura vida profesional (Alva et al., 2021; Chen y Tang, 2006; Comas-Forgas et al., 2021; Crittenden et al., 2009; Graves, 2008; Carpenter et al., 2004; Orosz et al., 2018).
II. Método
El enfoque de este estudio es cuantitativo, de carácter exploratorio con un diseño comparativo de grupos (Ato et al., 2013; Leavy, 2017). La muestra, compuesta por 1572 universitarios de 10 facultades de una universidad privada de Lima metropolitana, se seleccionó mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia (Leavy, 2017); esta muestra constituyó 31% de la población (50.7% hombres y 49.3% mujeres). La mayoría de los participantes tenía más de 18 años (51%), cursaba el primer año (81.2%) y formaba parte de la Facultad de Ingeniería (48.3%). El estudio se realizó en el último trimestre de 2021, en plena pandemia por COVID-19.
La Escala de Normalización de la Corrupción utilizada fue construida y validada por Freundt-Thurne y Tomás-Rojas (2020), y mide los comportamientos habituales relacionados con la corrupción, por lo que ha sido aplicada en diversas regiones del Perú (Lima, Puno y Junín). La escala es unidimensional con 19 ítems de alternativas de respuesta tipo Likert (1 = Nunca, 2 = Casi nunca, 3 = A veces, 4 = Casi siempre y 5 = Siempre).
En este estudio la escala se aplicó a estudiantes de un curso que desarrolla temáticas de ética y ciudadanía, focalizando el análisis en las respuestas obtenidas de los estudiantes de los tres primeros años. Se realizaron las coordinaciones correspondientes para su aplicación mediante medios virtuales (formulario de Google). En cada una de sus secciones, los docentes encargados de la asignatura solicitaron a sus estudiantes el ingreso voluntario a un formulario en línea. Asimismo, atendiendo la declaración de Helsinki, se agregó el consentimiento informado en el formulario (Grady et al., 2017) que enfatizó el anonimato de las respuestas (Creswell, 2014), además de la no repercusión en las evaluaciones académicas.
La información recogida se procesó y analizó mediante los programas de cálculo estadístico SPSS versión 23 y Jamovi versión 2.3. En los análisis realizados se calcularon las medidas descriptivas (media, desviación estándar, frecuencias y porcentajes) de los comportamientos habituales relacionados con la corrupción. Luego se hicieron comparaciones según género, edad, año de estudios y carrera, para lo cual se usó la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney (Sijtsma y Emons, 2010) y la prueba de Kruskal Wallis (Ruxton y Beauchamp, 2008) con sus respectivas significancias estadísticas y las proporciones del efecto. En cuanto a los tamaños del efecto, se utilizó la prueba de probabilidad de superioridad (PS) y el coeficiente épsilon al cuadrado (E2) (Keppel y Wickens, 2004), que es una de las medidas de tamaño del efecto más popular en la práctica para modelos de análisis de varianza de una y dos vías (Yigit y Mendes, 2018).
III. Resultados
En la Tabla 1 se observa la distribución de frecuencias de las respuestas brindadas a cada una de las conductas habituales relacionadas con la corrupción. Se pudo apreciar que en 12 de ellas más de la mitad de la muestra respondió que nunca realiza este tipo de conductas. Así lo hizo el 53.24% en el ítem “Has mentido sobre tu edad para obtener algún beneficio (discotecas, Facebook, cine, juegos de azar, apuestas)”, hasta el 93.77% correspondiente al ítem “Has solicitado facilidades académicas (matrícula, pago, requisitos, retiros, etc.) con argumentos falsos y/o incompletos".
Al analizar las demás alternativas de respuesta, que dan cuenta de aquellos que han incurrido en estas conductas desde “por lo menos una vez” hasta “siempre”, se observó que 50.19% (más de la mitad de los universitarios) dijo quedarse con algo prestado aun sabiendo que debía devolverlo, 51.65% se quedó con el vuelto sabiendo que le habían dado de más, 51.65% fue capaz de “colarse” en alguna fila, 55.66% dio una excusa falsa a un profesor para justificar su ausencia a una clase, 61.90% copió en un examen, 68.51% dio una excusa falsa a sus padres para justificar el lugar donde estaba y 75.7% compró productos piratas: películas, música, software, etc. La Tabla 1 presenta la distribución de frecuencias de las respuestas obtenidas.
Tabla 1 Distribución de frecuencias de las respuestas dadas con respecto a las conductas habituales relacionadas con la corrupción
| Ítems | Nunca | Casi Nunca | A veces | Casi siempre | Siempre | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| f | % | f | % | f | % | f | % | f | % | |
| 1. Te has quedado con el vuelto sabiendo que te han dado de más. | 760 | 48.35 | 512 | 32.57 | 251 | 15.97 | 35 | 2.23 | 14 | 0.89 |
| 2. Has ofrecido dinero, regalos o favores a cambio de obtener un servicio más rápido. | 933 | 59.35 | 368 | 23.41 | 221 | 14.06 | 41 | 2.61 | 9 | 0.57 |
| 3. Te has quedado con algo prestado aun sabiendo que debías devolverlo. | 783 | 49.81 | 557 | 35.43 | 206 | 13.10 | 22 | 1.40 | 4 | 0.25 |
| 4. Has dado una excusa falsa a un profesor(a) para justificar la ausencia a una clase. | 697 | 44.34 | 514 | 32.70 | 311 | 19.78 | 42 | 2.67 | 8 | 0.51 |
| 5. Has dado una excusa falsa a tus padres para justificar el lugar donde estabas. | 495 | 31.49 | 483 | 30.73 | 499 | 31.74 | 81 | 5.15 | 14 | 0.89 |
| 6. Te has “colado” en alguna fila. | 760 | 48.35 | 487 | 30.98 | 295 | 18.77 | 23 | 1.46 | 7 | 0.45 |
| 7. Has usado contactos en alguna institución para obtener una atención preferencial frente a los demás. | 1164 | 74.05 | 254 | 16.16 | 122 | 7.76 | 22 | 1.40 | 10 | 0.64 |
| 8. Has sobornado a alguna autoridad (policías, profesores, etc.) | 1455 | 92.56 | 73 | 4.64 | 29 | 1.84 | 8 | 0.51 | 7 | 0.45 |
| 9. Has copiado en un examen. | 599 | 38.10 | 629 | 40.01 | 313 | 19.91 | 20 | 1.27 | 11 | 0.70 |
| 10. Has presentado el trabajo de otras personas como si fuera tuyo. | 1380 | 87.79 | 147 | 9.35 | 34 | 2.16 | 5 | 0.32 | 6 | 0.38 |
| 11. Te has llevado algo sin pagar, de manera intencional. | 1320 | 83.97 | 193 | 12.28 | 47 | 2.99 | 5 | 0.32 | 7 | 0.45 |
| 12. Has mentido sobre tu edad para obtener algún beneficio (discotecas, Facebook, cine, juegos de azar, apuestas). | 837 | 53.24 | 386 | 24.55 | 275 | 17.49 | 55 | 3.50 | 19 | 1.21 |
| 13. Has falsificado alguna firma en un documento. | 1138 | 72.39 | 295 | 18.77 | 112 | 7.12 | 19 | 1.21 | 8 | 0.51 |
| 14. Has adulterado los datos de algún documento. | 1397 | 88.87 | 129 | 8.21 | 35 | 2.23 | 5 | 0.32 | 6 | 0.38 |
| 15. Has usado, de manera intencional dinero falso para pagar algún servicio o producto. | 1375 | 87.47 | 168 | 10.69 | 22 | 1.40 | 1 | 0.06 | 6 | 0.38 |
| 16. Has usado un DNI ajeno para ingresar en algún lugar o realizar algún trámite. | 1463 | 93.07 | 74 | 4.71 | 25 | 1.59 | 6 | 0.38 | 4 | 0.25 |
| 17. Has solicitado facilidades académicas (matrícula, pago, requisitos, retiros, etc.) con argumentos falsos y/o incompletos. | 1474 | 93.77 | 76 | 4.83 | 14 | 0.89 | 3 | 0.19 | 5 | 0.32 |
| 18. Has mandado a hacer tus tareas universitarias. | 1445 | 91.92 | 90 | 5.73 | 29 | 1.84 | 4 | 0.25 | 4 | 0.25 |
| 19. Has comprado productos piratas (películas, música, software, etc.). | 382 | 24.30 | 390 | 24.81 | 579 | 36.83 | 161 | 10.24 | 60 | 3.82 |
Nota. f = Frecuencias.
En la Tabla 2 se muestran las diferencias estadísticamente significativas (p < .05) encontradas en casi todas las conductas habituales relacionadas con la corrupción según género. En todas ellas, los hombres obtuvieron la mayor media; sin embargo, al analizar los tamaños del efecto determinados por la probabilidad de superioridad (PS), estos no alcanzaron el valor mínimo de .56 para ser considerados, al menos, como de efecto pequeño (Grissom, 1994). En consecuencia, las diferencias estadísticamente significativas no son determinantes como para señalar que los hombres tienen una destacada superioridad en conductas habituales relacionadas con la corrupción, en comparación con las mujeres.
Tabla 2 Comparación de las conductas habituales relacionadas con la corrupción según el género
| Ítem | Rangos promedio | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Mujer n = 775 | Hombre n = 797 | U | p | PS | |
| 1 | 731.67 | 839.81 | 266347.0 | .000 | .43 |
| 2 | 712.38 | 858.57 | 251396.0 | .000 | .41 |
| 3 | 762.11 | 810.22 | 289934.5 | .021 | .47 |
| 4 | 729.45 | 841.98 | 264622.5 | .000 | .43 |
| 5 | 739.72 | 831.99 | 272581.5 | .000 | .44 |
| 6 | 749.18 | 822.79 | 279914.5 | .000 | .45 |
| 7 | 737.66 | 833.99 | 270988.5 | .000 | .44 |
| 8 | 758.36 | 813.87 | 287026.5 | .000 | .46 |
| 9 | 771.46 | 801.13 | 297178.0 | .165 | .48 |
| 10 | 750.76 | 821.25 | 281142.0 | .000 | .46 |
| 11 | 748.73 | 823.23 | 279563.0 | .000 | .45 |
| 12 | 726.17 | 845.16 | 262083.5 | .000 | .42 |
| 13 | 797.45 | 775.86 | 300353.5 | .229 | .49 |
| 14 | 771.80 | 800.79 | 297446.0 | .020 | .48 |
| 15 | 751.39 | 820.64 | 281624.5 | .000 | .46 |
| 16 | 778.73 | 794.06 | 302815.0 | .128 | .49 |
| 17 | 769.89 | 802.65 | 295966.0 | .001 | .48 |
| 18 | 765.51 | 806.91 | 292572.0 | .000 | .47 |
| 19 | 711.17 | 859.75 | 250455.0 | .000 | .41 |
En la Tabla 3 se presentan las diferencias estadísticamente significativas en nueve conductas habituales relacionadas con la corrupción (p < .05) según la edad. Al analizar los tamaños del efecto, determinados por los coeficientes épsilon cuadrado (E2) (Tomczak y Tomczak, 2014) y transformados a coeficientes de correlación (r) para facilitar su interpretación, se observó que solo en tres existiría un efecto pequeño al presentar coeficientes por debajo de .30 (Cohen, 1992). En consecuencia, las diferencias estadísticamente significativas halladas no son determinantes como para señalar que la edad tiene una influencia en “haberse quedado con algo prestado aun sabiendo que se debía devolver”, “haber copiado en un examen” y “haber mentido sobre la edad para obtener algún beneficio (discotecas, Facebook, cine, juegos de azar, apuestas). La edad ejercería una menor influencia en las otras seis conductas habituales relacionadas con la corrupción.
Tabla 3 Comparación de las conductas habituales relacionadas con la corrupción según edad
| Ítem | Rangos promedio | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 18 n = 802 | 19 n = 344 | 20 a + n = 426 | X² | p | E² (r) | |
| 1 | 794.69 | 760.70 | 791.92 | 1.689 | .430 | .001(.033) |
| 2 | 775.67 | 784.70 | 808.34 | 1.867 | .393 | .001(.034) |
| 3 | 834.80 | 740.09 | 733.04 | 22.400 | .000 | .014(.119) |
| 4 | 813.16 | 774.24 | 746.21 | 7.324 | .026 | .005(.068) |
| 5 | 790.97 | 739.10 | 816.35 | 6.249 | .044 | .004(.063) |
| 6 | 794.67 | 774.21 | 781.05 | .674 | .714 | .000(.021) |
| 7 | 786.54 | 743.26 | 821.34 | 9.555 | .008 | .006(.078) |
| 8 | 780.99 | 778.03 | 803.72 | 4.111 | .128 | .003(.051) |
| 9 | 837.18 | 739.78 | 728.81 | 23.515 | .000 | .015(.122) |
| 10 | 785.19 | 783.34 | 791.52 | .233 | .890 | .000(.012) |
| 11 | 797.49 | 763.04 | 784.76 | 3.435 | .180 | .002(.047) |
| 12 | 839.13 | 783.88 | 689.52 | 36.480 | .000 | .023(.152) |
| 13 | 810.05 | 768.07 | 757.05 | 7.361 | .025 | .005(.068) |
| 14 | 794.71 | 769.50 | 784.77 | 2.523 | .283 | .002(.040) |
| 15 | 779.60 | 770.40 | 812.49 | 6.112 | .047 | .004(.062) |
| 16 | 795.10 | 777.50 | 777.56 | 3.035 | .219 | .002(.044) |
| 17 | 795.45 | 769.33 | 783.51 | 4.689 | .096 | .003(.055) |
| 18 | 780.96 | 768.66 | 811.33 | 8.630 | .013 | .005(.074) |
| 19 | 779.41 | 782.70 | 802.92 | .846 | .655 | .001(.023) |
En la Tabla 4 se describen las diferencias estadísticamente significativas encontradas en dos conductas habituales relacionadas con la corrupción, según años de estudio: “te has quedado con el vuelto sabiendo que te han dado de más” (p < .05) y “has mandado a hacer tus tareas universitarias” (p < .001). Al analizar los tamaños del efecto, se observó que en solo una de las conductas existiría un efecto pequeño, pues presenta un coeficiente por debajo de .30 (Cohen, 1992). Por tanto, las diferencias estadísticamente significativas halladas no son determinantes como para señalar que el año de estudio tiene una influencia en los ítems analizados.
Tabla 4 Comparación de las conductas habituales relacionadas con la corrupción
| Ítem | Rangos promedio | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1er. año n = 1277 | 2o. año n = 241 | 3er. año n = 54 | X² | p | E²(r) | |
| 1 | 776.51 | 810.48 | 915.77 | 6.684 | .035 | .004(.065) |
| 2 | 781.93 | 811.51 | 782.93 | 1.115 | .573 | .001(.027) |
| 3 | 789.57 | 777.21 | 755.26 | 0.500 | .779 | .000(.018) |
| 4 | 787.31 | 778.72 | 802.14 | 0.160 | .923 | .000(.010) |
| 5 | 781.43 | 803.18 | 831.85 | 1.128 | .569 | .001(.027) |
| 6 | 783.16 | 795.83 | 823.96 | 0.633 | .729 | .000(.020) |
| 7 | 786.32 | 778.89 | 824.74 | 0.766 | .682 | .000(.022) |
| 8 | 786.99 | 780.15 | 803.34 | 0.594 | .743 | .000(.019) |
| 9 | 796.01 | 735.13 | 790.92 | 4.183 | .123 | .003(.052) |
| 10 | 788.63 | 771.39 | 803.61 | 1.153 | .562 | .001(.027) |
| 11 | 785.11 | 782.34 | 837.98 | 1.790 | .409 | .001(.034) |
| 12 | 782.27 | 808.15 | 789.92 | 0.799 | .671 | .001(.023) |
| 13 | 786.34 | 793.84 | 757.53 | 0.461 | .794 | .000(.017) |
| 14 | 784.80 | 792.28 | 800.94 | 0.375 | .829 | .000(.015) |
| 15 | 779.12 | 818.08 | 820.10 | 5.462 | .065 | .003(.059) |
| 16 | 780.68 | 813.63 | 803.16 | 5.902 | .052 | .004(.061) |
| 17 | 781.25 | 805.83 | 824.44 | 5.614 | .060 | .004(.060) |
| 18 | 776.60 | 817.40 | 882.65 | 18.583 | .000 | .012(.109) |
| 19 | 776.59 | 829.26 | 829.93 | 3.526 | .172 | .002(.047) |
Notas: n = Tamaño de muestra, X² = Chi-cuadrado, p = Nivel de significancia estadística, E² = Épsilon cuadrado, r = Coeficiente de correlación.
En la Tabla 5 se muestran las diferencias estadísticamente significativas encontradas solamente en cinco conductas habituales relacionadas con la corrupción según la facultad de estudio: “te has quedado con el vuelto sabiendo que te han dado de más” (p < .05), “has ofrecido dinero, regalos o favores a cambio de obtener un servicio más rápido” (p < .001), “has copiado en un examen” (p < .001), “has falsificado alguna firma en un documento” (p < .01) y “has comprado productos piratas (películas, música, software, etc.)” (p < .05). Al analizar los tamaños del efecto se observa que está por debajo de .30 (Cohen, 1992). En consecuencia, las diferencias estadísticamente significativas halladas no son determinantes como para señalar que la variable Facultad tiene una influencia importante en las conductas mencionadas.
Tabla 5 Comparación de las conductas habituales relacionadas con la corrupción según Facultad
| Ítems | Rangos promedio | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Neg n = 265 | Arq n = 95 | Art_C n = 32 | Ing n = 760 | C_Hum n = 54 | Dis n = 66 | Com n = 100 | Eco n = 77 | Der n = 105 | AdHyT n = 18 | X² | P | E²(r) | |
| 1 | 785.72 | 820.15 | 755.39 | 817.71 | 658.74 | 795.45 | 723.62 | 735.86 | 708.93 | 726.75 | 17.474 | .042 | .011(.105) |
| 2 | 810.13 | 681.16 | 804.66 | 806.60 | 646.56 | 737.27 | 797.15 | 874.62 | 732.69 | 591.78 | 27.123 | .001 | .017(.131) |
| 3 | 788.79 | 724.69 | 895.88 | 786.14 | 725.10 | 796.68 | 820.52 | 794.55 | 779.30 | 865.03 | 6.988 | .638 | .004(.067) |
| 4 | 739.19 | 766.37 | 958.08 | 781.96 | 818.03 | 834.47 | 835.37 | 841.46 | 773.10 | 777.06 | 12.754 | .174 | .008(.090) |
| 5 | 812.58 | 713.13 | 734.38 | 777.74 | 749.32 | 759.67 | 873.88 | 849.52 | 757.08 | 878.67 | 12.148 | .205 | .008(.088) |
| 6 | 845.07 | 733.58 | 719.34 | 794.89 | 708.30 | 686.48 | 778.44 | 758.34 | 798.28 | 666.42 | 15.432 | .080 | .010(.099) |
| 7 | 805.00 | 763.26 | 832.06 | 781.74 | 811.31 | 765.77 | 807.62 | 787.33 | 787.41 | 632.33 | 6.257 | .714 | .004(.063) |
| 8 | 799.45 | 793.61 | 780.33 | 787.80 | 771.39 | 728.00 | 774.86 | 820.95 | 780.26 | 728.00 | 10.799 | .290 | .007(.083) |
| 9 | 801.38 | 821.02 | 986.39 | 748.11 | 975.18 | 824.23 | 895.14 | 766.84 | 724.39 | 789.14 | 34.486 | .000 | .022(.148) |
| 10 | 791.63 | 798.31 | 791.59 | 792.88 | 762.87 | 797.36 | 784.32 | 761.08 | 757.67 | 690.50 | 5.915 | .748 | .004(.061) |
| 11 | 777.98 | 737.56 | 735.17 | 801.58 | 800.59 | 767.30 | 779.10 | 752.04 | 809.17 | 709.19 | 9.531 | .390 | .006(.078) |
| 12 | 750.83 | 767.61 | 720.59 | 784.43 | 764.90 | 848.42 | 833.24 | 839.51 | 814.68 | 802.97 | 7.697 | .565 | .005(.070) |
| 13 | 736.44 | 778.45 | 895.69 | 777.07 | 842.87 | 876.42 | 900.93 | 763.18 | 791.90 | 703.86 | 26.112 | .002 | .017(.129) |
| 14 | 778.77 | 805.41 | 825.91 | 783.51 | 729.15 | 781.17 | 851.13 | 782.53 | 780.50 | 741.39 | 12.150 | .205 | .008(.088) |
| 15 | 774.64 | 746.01 | 736.22 | 809.11 | 746.91 | 734.76 | 757.44 | 790.66 | 784.42 | 773.72 | 14.919 | .093 | .010(.097) |
| 16 | 791.63 | 798.61 | 756.02 | 790.93 | 732.00 | 790.97 | 770.43 | 793.17 | 784.80 | 732.00 | 7.770 | .558 | .005(.070) |
| 17 | 800.18 | 763.01 | 834.38 | 787.12 | 767.04 | 760.98 | 799.95 | 808.54 | 752.26 | 780.56 | 11.567 | .239 | .007(.086) |
| 18 | 793.63 | 764.02 | 799.31 | 783.96 | 796.57 | 792.77 | 809.38 | 836.51 | 746.63 | 723.00 | 12.269 | .199 | .008(.088) |
| 19 | 749.00 | 741.13 | 932.34 | 794.03 | 928.32 | 748.23 | 832.63 | 799.56 | 711.60 | 840.53 | 17.644 | .040 | 011(.106) |
Nota. Neg = Negocios, Arq = Arquitectura, Art C = Artes contemporáneas, Ing = Ingeniería, C Hum = Ciencias humanas, Dis = Diseño, Com = Comunicaciones, Eco = Economía, Der = Derecho, AdHyT = Administración en hotelería y turismo, n = Tamaño de muestra, X² = Chi-cuadrado, p = Nivel de significancia estadística, E² = Épsilon cuadrado, r = Coeficiente de correlación.
IV. Discusión y Conclusiones
Al estudiar comportamientos antiéticos, otros estudios han reportado diferencias relacionadas con el género, la edad, el año de estudios, además de las facultades de adscripción (Alva et al., 2021; Chen y Tang, 2006; Sañudo y Palifka, 2018). Esta investigación cuestiona dichos hallazgos, al considerar no sólo las diferencias estadísticamente significativas sino también el tamaño del efecto.
En el caso de la variable género, por ejemplo, se encontraron diferencias significativas en 16 de las 19 conductas y en todas ellas los hombres obtuvieron la mayor media. Sin embargo, cuando se analizó el tamaño del efecto se estableció que la variable género no era determinante para impactar en la frecuencia de los comportamientos habituales relacionados con la corrupción. Se obtuvo un resultado similar aplicando el mismo análisis a las variables edad, año de estudios y facultad. En este sentido, los hallazgos coincidieron con estudios previos (Tomczak y Tomczak, 2014; Wasserstein et al., 2019; Yigit y Mendes, 2018) que señalan el tamaño del efecto como un complemento fundamental en los análisis estadísticos, privilegiando esta perspectiva por encima de las conclusiones basadas exclusivamente en la significancia estadística. Por ello, las diferencias de frecuencia no parecen ser relevantes si se comparan los distintos agrupamientos de la población y conviene discutir las diferencias de frecuencia entre los mismos comportamientos.
Al analizar la distribución de las respuestas de los estudiantes, se observó que 7 comportamientos habituales relacionados con la corrupción superaron el 50% de ocurrencia, evidenciándose cierta tolerancia a comportamientos tramposos y antiéticos, así como una relación con la cultura del engaño o de viveza criolla, justificada en la creencia de que todo el mundo lo hace (Crittenden et al., 2009; Porras, 2010). Parece ser que la oportunidad, en términos de gozar de ventaja para beneficio propio, es la que determina este tipo de comportamientos, aún más si no existen consecuencias inmediatas. La “cultura del vivo” o la viveza criolla (Beleván, 2017; Porras, 2010) expuso a los estudiantes universitarios a comportamientos tramposos en los cuales, ocasionalmente, tienen la iniciativa con plena conciencia de lo que hacen (Crittenden et al., 2009; León, 2021), convirtiéndose en parte de la idiosincrasia (Hildebrandt, 2016; Porras, 2010).
Los comportamientos tramposos están presentes entre la población universitaria, y se agravarán a lo largo de la vida académica del estudiante (Sañudo y Palifka, 2018) impactando en la futura vida profesional (Alva et al., 2021; Chen y Tang, 2006). Estos comportamientos sustentados en saberes previos, compuestos por creencias, sentimientos, valores y patrones de conducta, se constituyen en tradiciones de la trampa (Hildebrandt, 2016; Porras, 2010). De este modo, el estudiante ya convertido en profesional transgredirá las normas para alcanzar el máximo beneficio en una determinada circunstancia (Beleván, 2017; León, 2021).
Resulta indispensable afrontar dicha situación a partir de una planificada intervención que prevenga y disminuya los mencionados comportamientos a lo largo de la vida universitaria y profesional. Sobre todo, para incidir en la formación de ciudadanos que rescaten los valores para una convivencia ética y saludable que promueva el desarrollo de los miembros de la sociedad. Ello nos lleva a reflexionar sobre el rol educativo que cumplen las instituciones de educación superior, más allá de las aulas y de los currículos formales.
Cabe señalar que la presente investigación limita la generalización de sus resultados al haber sido realizada mediante un muestreo no probabilístico; más aún porque los datos recolectados provienen de una sola institución educativa de gestión privada. Asimismo, al tratarse de una variable sensible, se asume que las respuestas contienen cierto nivel de deseabilidad social. Por todo ello, se recomienda replicar este estudio tomando en cuenta técnicas de muestreo que atiendan específicamente las diferencias entre hombres y mujeres, año de estudios, edad y facultad de adscripción. Además, se sugiere ampliar el mismo estudio utilizando muestras de estudiantes universitarios de otros países latinoamericanos con el objetivo de contrastar los hallazgos presentes.















