RELMECS, diciembre 2016, vol. 6, no. 2, e013, ISSN 1853-7863
Universidad Nacional de La Plata - Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación.
Centro Interdisciplinario de Metodología de las Ciencias Sociales.
Red Latinoamericana de Metodología de las Ciencias Sociales

ARTÍCULO/ARTICLE

Explorando las orientaciones de los estudiantes universitarios hacia las instituciones. Un ejercicio de validación de resultados mediante triangulación de técnicas estadísticas

Sebastián Varela

Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (IdIHCS, CONICET – Universidad Nacional de La Plata)
Facultad de Periodismo y Comunicación Social, Argentina
varela.sebastian@gmail.com

Santiago Barandiarán

Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación, Universidad Nacional de La Plata, Argentina.
sbarandia@gmail.com

Cita sugerida: Varela, S., Barandiarán, S. (2016). Explorando las orientaciones de los estudiantes universitarios hacia las instituciones. Un ejercicio de validación de resultados mediante triangulación de técnicas estadísticas. Revista Latinoamericana de Metodología de las Ciencias Sociales, 6(2), e013. Recuperado a partir de: http://www.relmecs.fahce.unlp.edu.ar/article/view/relmecse013

Resumen
Los estudios sobre confianza institucional de los jóvenes no abundan en la región, y raramente ofrecen un análisis explicativo de las diferencias halladas en los niveles de confianza en las principales instituciones sociales. En base a una revisión de la literatura relevante, este trabajo aporta un análisis de los patrones de confianza institucional por medio de técnicas estadísticas multivariadas, específicamente análisis de componentes principales, árboles de clasificación y regresión y análisis factorial de varianza. Los resultados muestran que la población estudiada establece claras diferencias entre instituciones públicas y privadas, tanto en el sentido de que otorgan a las primeras un mayor nivel de confianza, como en el hecho de que los factores explicativos de la confianza en las instituciones públicas son distintos de aquellos que explican la confianza en las instituciones privadas.

Palabras clave: Estudiantes universitarios; Confianza institucional; ANOVA factorial, Árboles de clasificación y regresión.

Exploring the views of university students on institutions. A validation exercise through triangulation of statistical techniques

Abstract
Studies on institutional confidence of young people in the region are scarce, and rarely offer an explanatory analysis of the differences found in the levels of confidence in major social institutions. Based on a review of relevant literature, this study provides an analysis of institutional confidence patterns through multivariate statistical techniques, namely principal components analysis, classification and regression trees and factorial analysis of variance. The results show that the studied population makes clear distinctions between public and private institutions, both in the sense that it grants greater confidence to the first, and also the fact that explanatory factors of confidence in public institutions are different from those explaining confidence in private institutions.

Keywords: University students; Institutional confidence; Classification and regression trees; Factorial ANOVA.

1. Introducción

El significado del concepto de “institución” ha sido siempre elusivo tanto en el lenguaje “experto” de la teoría social como en las expresiones originadas en el sentido común y los medios de comunicación. Parecería haber sin embargo dentro de la sociología y la ciencia política cierto grado de consenso acerca de que una institución consiste en un entramado de reglas y normas que estructuran la interacción social, reduciendo la incertidumbre y limitando el rango de elecciones de los individuos y las organizaciones. En este sentido, el entramado institucional expresaría “las reglas de juego” de una sociedad.

Existe una profusa literatura –sobre todo anglosajona– que indaga sobre la relación entre los diseños institucionales y la fortaleza de la democracia. Desde estos abordajes suele afirmarse que los entramados institucionales sólidos y considerados como confiables por los ciudadanos impactan positivamente sobre el grado de legitimidad de los regímenes democráticos (Lipset, 1959; Hagopian, 2005).

Entre los estudios más específicos sobre confianza institucional se distinguen al menos dos tesis principales para explicar la confianza en las instituciones: por un lado está la tesis culturalista según la cual existiría un correlato entre los niveles de confianza interpersonal y la confianza en las instituciones. Esta confianza interpersonal a nivel de los individuos se conformaría tempranamente durante el proceso de socialización, y luego se proyectaría en la vida adulta como confianza en las instituciones (Almond y Verba, 1963; Inglehart 1990; Putnam, 1995). En este sentido, el capital social, expresado en términos de confianza interpersonal sería el predictor más importante de la confianza en las instituciones. Por otro lado está la tesis institucionalista, para la cual la confianza en las instituciones no depende de los rasgos de personalidad de los individuos ni es producto directo de la confianza interpersonal y el capital social, sino que depende principalmente de la capacidad de las mismas para satisfacer las demandas y expectativas sociales sobre su desempeño. En este sentido, los ciudadanos tendrán mayor confianza en aquellas instituciones que sean percibidas como eficaces a la hora de cumplir con sus funciones (Pippa, 1999; González Fuentes, 2003; Criado y Herreros, 2007).

En este trabajo se busca aportar a la discusión indagando sobre la población de estudiantes universitarios de la Universidad Nacional de La Plata ‒UNLP‒, una de las universidades más grandes y tradicionales de la Argentina (111.577 alumnos en 2012), para la cual no se registran datos o antecedentes de investigación. Asimismo, se indaga con mayor detalle en torno a las asociaciones estadísticas entre las orientaciones de los estudiantes y dimensiones como la conducta electoral, la actitud hacia la religión, el capital cultural, entre otras, buscando responder a la pregunta acerca de ¿cuáles son las variables predictoras más relevantes para la comprensión de las orientaciones de los estudiantes hacia el entramado institucional? y, además, ¿qué perfiles de estudiantes se pueden establecer en función de sus orientaciones hacia dicho entramado? Para ello se utilizan dos técnicas diferentes de análisis estadístico: el análisis factorial de varianza y el análisis de árboles de clasificación. Si esta triangulación de técnicas multivariadas generara resultados convergentes las conclusiones del trabajo estarían fortalecidas en términos de validez.

2. Breve reseña de los resultados empíricos hallados en la bibliografía

Las investigaciones académicas empíricas sobre confianza institucional no abundan en el contexto local y regional. Estos escasos antecedentes parten de marcos conceptuales diversos, y en cuanto a lo metodológico pueden agruparse en dos tipos de estudios: aquellos que indagan los niveles de confianza en diferentes instituciones, explorando sus relaciones con algunas dimensiones sociodemográficas como el género, la edad y el nivel educativo; y aquellos estudios que buscan un modelo explicativo de los determinantes de la confianza en las diferentes instituciones sociales.

En cuanto a los niveles generales de confianza institucional, es destacable el bajo nivel de confianza institucional observado en Argentina en comparación con los demás países de la región. Esta baja confianza institucional en Argentina se confirma tanto en los estudios basados en los relevamientos de Latinobarómetro (base Latinobarómetro, 2010; Blumstein y Sade, 2010), como en los estudios basados en la encuesta LAPOP (Morales Quiroga, 2008).

Más específicamente, al indagar la confianza institucional entre los estudiantes universitarios, pueden mencionarse algunos trabajos realizados en Argentina sobre estudiantes universitarios de la UBA. En dos investigaciones realizadas en los años noventa con siete años de diferencia (Toer, 1990; Toer, 1997), se destaca el descenso que hubo en ese período en la confianza en instituciones como el poder legislativo, el poder ejecutivo, el poder judicial y los partidos políticos, frente al ascenso relativo en la confianza en instituciones como las empresas privadas extranjeras, la televisión privada y la Iglesia Católica.

Estudios posteriores confirman un marco de baja confianza institucional entre los estudiantes de la UBA (Sautu y Perugorria, 2007), aunque estudios más recientes detectaron una leve mejora en la confianza institucional (Plotno et al., 2009), y un reposicionamiento de la confianza en el poder ejecutivo (Zubieta et al., 2008). Parecería que el “clima de época”, antes y ahora, influye, fuertemente, sobre las opiniones de los estudiantes en su conjunto.

Con respecto a los determinantes de la confianza institucional en la región, pueden mencionarse dos estudios, aunque no referidos a la población universitaria, sino a la población adulta en general. El primero es el estudio de Morales Quiroga (2008) para el caso de Chile, en base a resultados de la encuesta LAPOP. A partir de una reducción factorial, el autor halla una diferenciación del conjunto de instituciones relevadas en dos dimensiones: una primera dimensión que agrupa a las instituciones políticas democráticas (Gobierno, Parlamento, Poder Judicial, partidos políticos) y una segunda dimensión que agrupa a las fuerzas de seguridad (Fuerzas Armadas y Carabineros). Luego ajusta dos modelos de regresión lineal con variables sociodemográficas y de orientación político-ideológicas para explicar estas dos dimensiones. Las variables que resultaron significativas son diferentes para cada dimensión, y con una notoria diferencia en la capacidad explicativa: mientras que la confianza en las instituciones político-democráticas se explica por una evaluación positiva del desempeño del gobierno en la resolución de problemas (con un R cuadrado de 45%), la confianza en las fuerzas de seguridad tiene más relación con el posicionamiento ideológico y político-partidario, siendo quienes se identifican con la Alianza por Chile y quienes se autoidentifican como más conservadores, aquellos que poseen mayores niveles de confianza en estas instituciones (aunque el R cuadrado es menor al 10%).

El segundo estudio que aborda los determinantes de la confianza institucional es el de Blumstein y Sade (2010), en base a las muestras de Latinobarómetro para un conjunto de 18 países de Latinoamérica en el año 2007. Los autores ajustaron modelos probit para explicar la confianza en cada institución por separado, utilizando como predictores variables sociodemográficas. En general, hallaron que género, edad, educación, religión y nivel de religiosidad, percepción de corrupción y nivel de ingresos resultaron factores significativos. De estos factores, las categorías que contribuyen a una mayor confianza en las instituciones son el género masculino (excepto en el caso de la Iglesia), la religión católica, el hecho de ser religioso practicante, y el aumento en el nivel de ingresos individuales. En cambio la confianza tiende a disminuir con el aumento de la edad y del nivel educativo (excepto en el caso de las empresas privadas), y el hecho de haber presenciado actos de corrupción.

3. Estrategia metodológica

Trabajamos para nuestro estudio a partir de los datos de una investigación por encuestas realizada en la Universidad Nacional de La Plata (UNLP).¹ Puntualmente, se indagó acerca de la relación entre un conjunto de variables independientes y una batería de preguntas que relevan la confianza en las instituciones nacionales.²

Las tareas analíticas a desarrollar fueron las siguientes:

a) Exploración de la dimensionalidad del conjunto de variables de confianza en el entramado institucional

b) Selección y jerarquización de los predictores más importantes entre aquellos teóricamente relevantes.

c) La ejecución del inciso b) implica la realización de un ejercicio de triangulación de técnicas intra-método, ya que se recurre a técnicas multivariadas alternativas, lo cual permite convalidar los resultados obtenidos durante el análisis de datos.

d) Identificación de los perfiles de estudiantes con mayor y menor confianza en las instituciones en función de los predictores seleccionados, mediante un árbol de clasificación y regresión.

Para cada uno de los puntos anteriores se utilizarán las siguientes técnicas de análisis estadístico multivariado:

a) Análisis de componentes principales

b) Análisis factorial de la varianza (ANOVA), y análisis de árboles de clasificación (CRT)

c) Comparación de los resultados obtenidos mediante ambas técnicas (del inciso b).

d) Análisis de árboles de clasificación (CRT)

4. Resultados

En la Tabla 1 se puede observar, en línea con algunos de los trabajos anteriormente comentados, que en un contexto de baja confianza hacia el conjunto de las instituciones nacionales, los estudiantes expresan un mayor nivel de confianza relativa hacia las instituciones públicas.

Tabla 1.
Confianza en las instituciones (promedio)

Fuente: elaboración propia³

La dimensionalidad de este conjunto de variables de confianza en el entramado institucional se exploró mediante análisis de componentes principales. Este tipo de análisis es una herramienta de exploración que tiene gran utilidad para hallar dimensiones subyacentes a un conjunto de variables, ya que permite mejorar la interpretación de los datos. En este caso, se encontró una solución satisfactoria que permite reducir las 10 variables de confianza en las instituciones en 2 factores subyacentes. En la Figura 1 (plano factorial) y Tabla 2 (cargas factoriales de componentes rotados) se describen los resultados.

Tabla 2
Matriz de componentes rotados

Método de extracción: análisis de componentes principales
Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser

Figura 1. Componentes en espacio rotado

Se observa tanto en la tabla de componentes rotados como en el plano factorial que en el primer factor (eje horizontal en el gráfico) tienen alta carga instituciones como el congreso nacional, el gobierno, la administración pública, los partidos políticos, y en menor medida también el poder judicial y los sindicatos.⁴ Esto quiere decir, por ejemplo, que en términos generales aquellos que confían en el congreso, tienden también a manifestar confianza en el gobierno. O dicho de manera más general, aquellos que confían en una institución pública suelen tener confianza en el resto del entramado de instituciones públicas, y lo mismo en sentido inverso, en términos de desconfianza. En el segundo factor (vertical), en cambio, aparecen con alta carga instituciones como las empresas privadas, los medios de comunicación, y en menor medida también la iglesia y la policía.

El primer factor está entonces compuesto principalmente por instituciones públicas, mientras que el segundo capta las correlaciones entre las instituciones principalmente privadas. Esto significa que cuando los estudiantes manifiestan niveles de confianza sobre cada una de las diez instituciones relevadas, están en realidad expresando aproximaciones valorativas hacia las mismas en función de si se trata de instituciones “públicas” por un lado, o “privadas” por otro. Es muy interesante notar que si bien la institución policial es una institución estatal, queda asociada en términos de confianza –desde el punto de vista de los actores– con las empresas, los medios de comunicación y la iglesia.⁵

Otra de las preguntas que intentamos responder en el trabajo, fue ¿cuáles son las variables independientes que contribuyen a explicar que la confianza en estos dos factores sea más fuerte o más débil? En base a resultados de un trabajo anterior (Varela y Barandiaran, 2015), se seleccionaron las siguientes variables: el posicionamiento ideológico, la conducta electoral, el género, el capital cultural, la actitud hacia la religión, la disciplina de formación, la edad y el tipo de colegio secundario al que asistió el estudiante.⁶ En este sentido, se busca en primer término jerarquizar dichas variables según su influencia en las orientaciones estudiantiles, y a partir de ello, establecer perfiles típicos de estudiantes en función de sus actitudes hacia el entramado institucional.

Una técnica adecuada para abordar estos interrogantes es la de árboles de clasificación y regresión (CRT). Esta técnica es una alternativa no paramétrica al análisis de regresión, ya que permite tomar como variable dependiente a una escala (en este caso, las puntuaciones factoriales de los casos en los factores), y como independientes o predictores a variables tanto de escala como categoriales. En lugar de ajustar mínimos cuadrados, el procedimiento busca sucesivas clasificaciones binarias del conjunto de casos que produzcan una mejora en la homogeneidad de la variable dependiente, utilizando como criterio la reducción en la varianza de la misma. Así, partiendo del valor promedio global de la variable dependiente para el total de los casos, explora todas las particiones binarias posibles en función de los predictores, para seleccionar aquellas que producen la mayor reducción en la varianza de la variable dependiente. Una ventaja adicional de esta técnica, además de no poseer supuestos distribucionales, es que detecta fácilmente interacciones entre los predictores.

Se verá en primer lugar qué predictores inciden sobre la confianza en las instituciones públicas.

Tabla 3
Importancia de las variables independientes⁷ – Árbol CRT

Variable dependiente: Confianza en instituciones públicas

La orientación político-electoral es el predictor más importante para explicar la confianza en las instituciones públicas, mientras que a una distancia considerable quedan la disciplina y la ideología como segundo y tercer predictor en importancia. La actitud hacia la religión es el cuarto predictor, con una importancia muy baja, en tanto que los restantes predictores como el género, la edad, el tipo de establecimiento secundario al que asistió, o el capital cultural no demostraron ser importantes en este modelo.

A continuación se verá (Figura 2 en el Anexo) de qué manera estos predictores configuran los perfiles típicos de estudiantes en cuanto a valoración de las instituciones públicas. El predictor de mayor importancia es la variable que primero es seleccionada en el modelo, ya que esta produce la mayor diferencia en una primera partición: los estudiantes que votaron al Frente Para la Victoria ‒FPV‒ (peronismo gobernante con presidencia de Cristina Fernández de Kirchner) tienen alta confianza en las instituciones públicas (en promedio, están a 0,65 desvíos por encima del valor medio global para el conjunto de los estudiantes), en tanto el resto de los estudiantes que votaron a las fuerzas de oposición o que no contestaron tienen una confianza más baja en estas instituciones (0,20 desvíos por debajo de la media o promedio global).⁸

Continuando por la rama que busca particiones cada vez más homogéneas y con alto valor del factor instituciones públicas, el siguiente predictor seleccionado es el posicionamiento ideológico. Si los votantes del FPV además se consideran de izquierda, su confianza en las instituciones públicas asciende hasta 0,9 desvíos por encima de la media global, mientras que si se consideran de centro ‒o derecha‒ mantienen una confianza de sólo 0,42 desvíos por encima de la media global.

Por último, en una tercera partición el predictor que ingresa en esta rama es la actitud hacia la religión. Los votantes del FPV, que se consideran de izquierda, y que además son no creyentes, alcanzan una confianza en las instituciones públicas que se ubica a 1,07 desvíos por encima de la media global. Este es el perfil con más alta confianza en las instituciones públicas (votante del FPV, de izquierda, y no creyente), y no hay otro predictor que logre introducir en este grupo más particiones con diferencias en el valor de la variable dependiente.

En la rama de valores más bajos de confianza en las instituciones públicas, que desciende del nodo que contiene a los votantes opositores o que no contestaron a quién votaron, luego de la conducta electoral el segundo predictor que ingresa es la disciplina de estudio: los que estudian disciplinas de las ciencias naturales aplicadas ven descender su confianza hasta 0,45 desvíos por debajo de la media global. Este es el perfil de menor confianza en las instituciones públicas (votante opositor al FPV ‒o que no contesta‒ y que estudia ciencias naturales aplicadas).^9-10

Para una validación por convergencia de estos resultados, se realiza a continuación un análisis factorial de varianza, en el que se ubica al factor confianza en las instituciones públicas como variable dependiente y a los ocho predictores mencionados anteriormente como variables independientes (factores fijos).

Tabla 4
Efectos principales - Análisis factorial de varianza

Variable dependiente: Confianza en instituciones públicas

Los resultados del análisis factorial de varianza son coincidentes con respecto a las cuatro variables que son significativas, y también en el orden de importancia de los dos primeros efectos (“voto” destaca fuertemente como el más importante con un eta cuadrado de 0,121, y “disciplina” en segundo lugar con un eta cuadrado de 0,026), mientras que los otros dos efectos de “actitud religión” e “ideología” quedan en el tercer lugar a una distancia considerable.

Lo dicho precedentemente refiere a la explicación de la dimensión “confianza en las instituciones públicas”. Para explicar la dimensión “confianza en las instituciones privadas” se debe repetir el proceso analítico, debido a que, cómo se verá más adelante, las causas de la orientación valorativa de un individuo hacia “lo público”, no necesariamente son las mismas que determinan su orientación valorativa hacia “lo privado”. A continuación, se observa en la tabla resultante del segundo árbol cómo juegan los mismos predictores sobre el factor “confianza en las instituciones privadas”.

Tabla 5
Importancia de las variables independientes - Árbol CRT

Variable dependiente: Confianza en instituciones privadas

Los cuatro predictores más importantes son los mismos que en el árbol anterior referido a las instituciones públicas, sin embargo el orden de importancia es diferente y la contribución de los diferentes predictores es más pareja. A diferencia de lo observado con las instituciones públicas (donde el predictor más importante era el voto) la actitud hacia la religión resulta el predictor que más ayuda a explicar la confianza en las instituciones privadas, mientras que en segundo lugar quedan con valores prácticamente iguales la disciplina y la ideología. El comportamiento electoral desciende al cuarto lugar de importancia, y a diferencia de lo observado en el modelo anterior, aquí el género, el establecimiento secundario y la edad aparecen con contribuciones muy bajas aunque no nulas. A continuación se verá de qué manera esta mayor variedad de predictores configura los perfiles de estudiantes con mayor y menor confianza en las instituciones privadas (véase la Figura 3 en el Anexo).

La primera partición corresponde a la orientación ideológica: como es esperable, aquellos de orientación de centro y derecha tienen mayor confianza en las instituciones privadas (0,28 desvíos por encima de la media global) que los de orientación de izquierda (0,47 desvíos por debajo de la media global).

El segundo predictor es la actitud hacia la religión¹¹: los estudiantes que además de tener una orientación ideológica de centro-derecha son creyentes, tienen una confianza en lo privado que asciende a 0,45 desvíos por encima de la media global.

Continuando en la configuración del perfil con mayor confianza en lo privado, el siguiente predictor es la orientación político-electoral: aquellos que votaron a la oposición de centro, o el peronismo federal opositor al gobierno (o que no votaron, o que no contestaron cómo votaron), confían aún más en las instituciones privadas hasta alcanzar una media que se ubica a 0,55 desvíos por encima de la global.

Finalmente, los últimos tres predictores en producir diferencias relevantes son el género, la disciplina y el tipo de establecimiento secundario: si son mujeres, la confianza sube a 0,69; si además estudian disciplinas sociales profesionales¹² o naturales aplicadas, la confianza asciende un poco más hasta 0,83 desvíos por encima de la media global; si además estudiaron en colegios secundarios privados religiosos, la confianza en las instituciones privadas alcanza el máximo de 1,1 desvíos por encima del promedio global. En consecuencia, el perfil de mayor confianza en las instituciones privadas queda compuesto por las mujeres, de disciplinas sociales profesionales o naturales aplicadas, que se ubican en la centro-derecha del espacio ideológico, que son creyentes, que egresaron de colegios secundarios privados religiosos, y que votaron a la oposición de centro o al peronismo federal o no votaron. Puede apreciarse que este perfil tiene bastante en común con el perfil de menor confianza en las instituciones públicas (votante opositor al FPV de disciplinas naturales aplicadas), aunque agrega mayor especificidad en cuanto al género y la religión.

En la búsqueda del perfil con menor confianza en las instituciones privadas, también inciden fuertemente la orientación ideológica, la actitud hacia la religión, y la disciplina de estudio. En este sentido, los estudiantes que se consideran de izquierda, que son no creyentes o sin posición, y que estudian disciplinas naturales básicas o sociales críticas, son los que menos confían en las instituciones privadas (0,93 desvíos por debajo de la media global).¹³ Aquí también puede observarse que si bien no es exactamente igual, este grupo tiene bastante en común con el perfil de mayor confianza en las instituciones públicas (votante FPV, de izquierda, no creyente). La principal diferencia entre ambos radica en el rol prioritario de la orientación político-electoral en el perfil de confianza en instituciones públicas, frente al rol más definitorio de la actitud hacia la religión para caracterizar el perfil de confianza en las instituciones privadas.¹⁴

La validación por medio del análisis factorial de varianza arroja resultados similares.

Tabla 6
Efectos principales - Análisis factorial de varianza

Variable dependiente: Confianza en instituciones privadas

Nuevamente, el resultado del análisis factorial de varianza detecta que los primeros cuatro predictores son los mismos que los seleccionados por medio de la técnica del árbol CRT, y con ambas técnicas el predictor más importante es la actitud hacia la religión. Las diferencias radican en el orden de importancia de los que siguen detrás. Como se observa en la tabla anterior, la ideología es el segundo predictor en importancia, apenas por debajo del primero. En un segundo escalón quedan la disciplina y el comportamiento electoral, mientras que el género es el factor de menor incidencia sobre la confianza en las instituciones privadas. Los restantes tres factores también resultan significativos, aunque con efectos marginales (eta cuadrado por debajo de 0,010).

En la comparación con el modelo para la confianza en las instituciones públicas, dos puntos merecen destacarse. El primero es que los predictores seleccionados tienen una mayor capacidad para explicar la confianza en las instituciones privadas que en las públicas, ya que el R cuadrado (del modelo ANOVA factorial) alcanza a 0,31 en el caso de las privadas frente a un 0,20 en el caso de las públicas.

El segundo punto refiere a las diferencias en la jerarquía de los predictores en ambos modelos. Mientras que la orientación político-electoral es el factor más importante para explicar la confianza en las instituciones públicas, la actitud hacia la religión y la ideología comparten el primer lugar para explicar la confianza en las instituciones privadas.

A modo de conclusión

Lo primero a destacar es que la población estudiada tiene una visión crítica del entramado institucional. Este resultado reafirma las conclusiones obtenidas en otras investigaciones sobre confianza institucional en la región (Latinobarómetro, 2010; Blumstein y Sade, 2010; Morales Quiroga, 2008; Sautu y Perugorria, 2007). En ese contexto, sin embargo, a diferencia de lo que sucedía en los años noventa, las instituciones públicas son percibidas más favorablemente que las privadas (Toer, 1990; Toer, 1997; Zubieta et al., 2008), es decir que, antes y ahora, las opiniones de los estudiantes parecen acompañar el “clima de época” imperante a nivel nacional.

En segundo lugar, respecto de la base empírica aportada por el presente trabajo, se encontró que el conjunto de las diez variables relevadas sobre confianza institucional se puede reducir analíticamente a dos dimensiones subyacentes. Es posible afirmar que cuando los estudiantes manifiestan niveles de confianza sobre cada una de las diez instituciones relevadas, en realidad están expresando aproximaciones valorativas hacia las mismas en función de si se trata de instituciones “públicas” por un lado, o “privadas” por otro.

En tercer lugar, se halló que los siguientes predictores son los más relevantes para explicar la confianza en cada dimensión:

Tabla 7
Jerarquización de predictores

La utilización de dos técnicas diferentes para el análisis de los mismos datos contribuye a validar los resultados debido a la alta convergencia observada: tanto el árbol de decisiones (CRT) como el análisis factorial de la varianza (ANOVA) identifican exactamente los mismos cuatro predictores para cada dimensión, coincidiendo además en la jerarquización del predictor más relevante.

Para dar cuenta de la confianza en las instituciones públicas, el predictor más importante es el voto a nivel nacional, mientras que en el caso de las instituciones privadas, la actitud religiosa juega un papel más relevante. Se observa aquí una coincidencia parcial con el estudio de Morales Quiroga (2008), al menos en lo referente a las instituciones públicas. En ese trabajo, el predictor más importante de la confianza en las instituciones públicas fue la evaluación de desempeño del gobierno. Si bien evaluación de desempeño de gobierno no es directamente asimilable a conducta electoral, no deja de ser notable –tema que requeriría de mayor elucidación conceptual‒ que en ambos casos la confianza en lo público aparece fuertemente asociada a una orientación positiva hacia el gobierno.

Finalmente, en cuanto a la determinación de los perfiles típicos para cada dimensión, se obtuvieron los siguientes resultados:

Tabla 8
Perfiles típicos

Puede apreciarse finalmente similaridad entre los perfiles 1 y 4, a pesar de que en el 1 la orientación electoral juega el rol central, mientras que el 4 está más definido por la disciplina y la religión. Lo mismo puede decirse respecto de los perfiles 2 y 3, si bien el perfil 2 es más específico, al considerar factores como la creencia religiosa, la ideología y el género.

Por último, resulta importante enfatizar que el hecho de que se hayan hallado dos dimensiones subyacentes en las orientaciones de los estudiantes hacia el conjunto de las instituciones analizadas, y que los predictores de cada una sean diferentes, invita a pensar que la teoría culturalista no resulta pertinente, debido a que si bien los estudiantes manifiestan una visión crítica hacia el conjunto del entramado institucional, establecen claras diferencias entre las instituciones públicas y privadas (o de la sociedad civil). No cabría esperar tal diferenciación si ‒como argumenta dicha teoría‒ la confianza en las instituciones fuese una derivación de la confianza interpersonal, puesto que no puede afirmarse de manera plausible ‒al menos para el caso de la población aquí estudiada‒ que la confianza sea una manifestación general independiente de la percepción sobre el sistema político.

ANEXO

Figura 2

Figura 3

Notas

1 Ficha técnica de la encuesta: Trabajo de campo realizado a finales de 2011 y principios de 2012. Población: estudiantes de grado de la UNLP (111.577 alumnos en 2012). Diseño muestral: muestreo estratificado. Nivel de confianza: 95%. Error muestral: ±2,4% para la variable sexo; ±0,037 para la variable confianza en el poder judicial (es el más pequeño para las variables de confianza) y ±0,047 para confianza en la Iglesia (el más grande para las variables de confianza). Tamaño de la muestra: 1659 casos, se relevó información en 16 de las 17 facultades (con la excepción de Ciencias Médicas, donde las autoridades no autorizaron el sondeo). Instrumento de recolección: cuestionario anónimo autoadministrado en comisiones de trabajos prácticos, con presencia de un coordinador de campo del equipo de investigación para la resolución de dudas y preguntas de los respondentes. Dicha encuesta fue realizada en el marco del proyecto “Ensamblajes conflictivos: las estrategias de los actores universitarios y el cambio político institucional. El caso de la Universidad Nacional de La Plata en perspectiva comparada (1995-2010)”, dirigido por el Dr. Antonio Camou. Proyecto de Incentivos, Código: H627.

2 Se realizó la siguiente pregunta: “Para cada uno de los grupos o instituciones mencionadas en la siguiente lista ¿Cuánta confianza tenés?”, con las siguientes categorías: 1 ninguna, 2 poca, 3 algo, 4 mucha. Es importante recordar que lo que interesa explorar en este artículo es la confianza en las instituciones, para ello se consideran una serie de variables independientes que contribuyen a explicarla. Ciertamente, el término “explicación”, usualmente utilizado en el lenguaje estadístico, no parece enteramente adecuado para describir los resultados de una elaboración matemática (Marradi et. al., 2007). En todo caso lo que se intenta aquí es una primera aproximación para analizar en qué medida un conjunto de dimensiones –como por ejemplo la conducta electoral de los estudiantes en las elecciones del 2011, o la disciplina que estudian‒ son útiles desde el punto de vista estadístico para conocer su orientación hacia el entramado institucional, intentando además jerarquizar el peso de las mismas y estableciendo perfiles de estudiantes. Se trata de un problema de investigación específico no abordado por la literatura existente sobre el tema.

3 Excepto donde se indica, todos los datos de las tablas y figuras son de elaboración propia.

4 Los valores de cada variable en las coordenadas corresponden a los pesos o cargas factoriales de las mismas en los ejes de cada factor. Se trata de valores comprendidos entre -1 y +1 y se pueden interpretar como correlaciones entre las variables y el factor. Por ejemplo, la variable “confianza en el congreso nacional” tiene una alta carga factorial en el factor 1 horizontal (,761) y una baja carga en el factor 2 vertical (,194). Asimismo, el hecho de que dos puntos (variables) en el plano estén cercanos indica alta correlación entre las mismas. Para realizar la reducción de dimensiones se llevó a cabo análisis de componentes principales (considerando a las variables como numéricas), análisis de componentes principales categóricos (considerándolas como ordinales) y análisis de correspondencias múltiples (considerándolas nominales). Pese a que las variables utilizadas en este análisis son de nivel de medición ordinal, se opta por exponer los resultados del análisis de componentes principales debido a que es más sencillo de interpretar. No obstante es importante señalar que los resultados de las técnicas son equivalentes tanto respecto de los componentes obtenidos y la ubicación de las variables en los mismos, como de los gráficos resultantes.

5 En este sentido, los datos de la encuesta evidencian asociación entre manifestar mayor confianza en las instituciones privadas y autoidentificarse ideológicamente hacia la derecha. Asimismo indican que aquellos que consideran que la inseguridad es el principal problema del país son los que más a la derecha se autoidentifican. Se podría afirmar entonces ‒de modo especulativo‒ que la institución policial –que es estatal‒ queda asociada a las instituciones privadas debido a que el problema de “la inseguridad”, en términos de agenda de políticas, suele aparecer en mayor medida en los discursos de derecha, y que dentro de dicha matriz discursiva la institución policial cumple una función central en su tratamiento.

6 Posicionamiento ideológico: se utilizó una escala autoanclante de 0 (extrema izquierda) a 10 (extrema derecha); conducta electoral (se preguntó a quién votó en las presidenciales del 2011); género; edad; tipo de establecimiento secundario al que asistió: 1. público, 2. privado religioso, 3. privado no religioso; disciplina que estudia; actitud hacia la religión: 1. no creyente, 2. sin posición, 3. creyente practicante, 4. creyente no practicante; capital cultural: en el marco de este trabajo se considera que el nivel educativo de los padres es un indicador del capital cultural de los alumnos: 1.ningún padre con estudios universitarios completos, 2. uno de los padres tiene estudios universitarios completos, 3. ambos padres con estudios universitarios completos (para más detalles sobre la construcción de los datos, véase Varela y Barandiarán, 2015).

7 La medida de importancia es un indicador de la magnitud con la que una variable actúa como predictor. Surge de la suma ponderada de la mejora producida en la homogeneidad de la variable dependiente en todos los nodos del árbol donde ingresa el predictor.

8 Estos desvíos se interpretan como unidades de desviación típica estandarizadas (varían entre - 3 y + 3 siendo 0 el valor promedio).

9 Natural aplicada refiere a las carreras de las ingenierías, informática, bioquímica, farmacia, agronomía, geología, veterinaria, odontología, y a otras más específicas. Para la clasificación de las disciplinas se sigue en este trabajo la tipología utilizada por Prati (2013).

10 Dada la conocida posibilidad de un sobreajuste de los árboles CRT a los datos muestrales, se realizaron dos procedimientos para evaluar esta posibilidad. En primer lugar, se hizo una "poda" del árbol, para obtener un árbol más simple, eliminando aquellos nodos que podrían producir un sobreajuste. El criterio utilizado fue que el árbol podado no difiera en más de 0,5 errores estándar respecto del riesgo para el árbol sin podar. El resultado obtenido de esta manera es un árbol en el que sólo se eliminan los nodos del último nivel. Dado que la diferencia en la estructura del árbol podado es mínima, optamos por exponer en el trabajo el árbol sin poda, ya que los nodos del último nivel introducen predictores que si bien no son los más importantes en cuanto a su incidencia sobre la variable dependiente, son relevantes teóricamente a la luz de los trabajos relevados previamente.

En segundo lugar, se hizo una validación por división muestral, con una asignación aleatoria de 75/25 (75% de los casos para la muestra de entrenamiento y 25% de los casos para la muestra de prueba). El resultado arroja que el riesgo se mantiene prácticamente en los mismos valores, pasando de 0,859 (error estándar=0,033) en la muestra de entrenamiento, a 0,865 (error estándar=0,058) en la muestra de prueba, lo cual permite descartar un sobreajuste.

11 Si bien este predictor ingresa en la segunda partición, en términos agregados resulta el de mayor importancia ya que ingresa también en la otra rama del árbol que busca los valores más bajos de confianza, produciendo una mayor mejora en la homogeneidad de los nodos resultantes que el primer predictor en ingresar (ideología).

12 La categoría “sociales profesionales” agrupa a las carreras de Abogacía, Administración, Contador Público, Arquitectura, Educación Física, Diseño Multimedial y Traductorado de Inglés.

13 Las disciplinas “naturales básicas” son la Astronomía, Física, Química y Biología. En la categoría “sociales críticas” se incluye a Antropología, Letras, Sociología, Psicología, Trabajo Social, Economía, Comunicación Social y Ciencias de la Educación.

14 Para este segundo árbol, también se descartó la posibilidad de un sobreajuste. Por un lado, la poda siguiendo los mismos criterios que en el árbol anterior, elimina algunos de los nodos terminales, aunque no aquellos dos que configuran los perfiles de mayor y menor confianza en las instituciones privadas, razón por la cual se opta también en este caso por exponer el árbol completo. Y en cuanto a la validación por división muestral, con la misma asignación aleatoria de 75/25, el resultado arroja que el riesgo prácticamente no varía, ya que su valor es de 0,728 (error estándar =0,028) en la muestra de entrenamiento, y de 0,731 (error estándar =0,047) en la muestra de prueba.

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Recibido: 15 de octubre de 2015
Aceptado: 19 de abril de 2016
Publicado: 30 de diciembre de 2016

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