Resultados

Autor:Alfonso Serrano Maíllo
Cargo del Autor:Doctor en Derecho por la Universidad Complutense de Madrid
Páginas:251-276
RESUMEN

4.1. Análisis principales - 4.2. Comparación de las estimaciones mediante EM con otros métodos modernos de imputación de datos - 4.3. Comprobación de las asunciones de los modelos. Un problema de heterocedasticidad - 4.4. Análisis de regresión cuantil - 4.5. Una nota sobre la comparación entre modelos

 
ÍNDICE
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4.1. Análisis principales

Consistentemente con nuestras dos hipótesis de trabajo, el presente estudio recurre a dos sencillos modelos o ecuaciones. En el primero se incluyen nuestra medición del autocontrol, así como la edad, como variables independientes; mientras que en el segundo se añaden, como controles, las variables derivadas de la teoría del aprendizaje -delincuencia amigos y definiciones- más la edad de la primera detención. Ambos modelos vienen definidos por las siguientes fórmulas1, como se puede apreciar de gran sencillez:

Primer modelo:

DELINCUENCIA = a + b1 EDAD + b2 AUTOCONTROL + e

Segundo modelo:

DELINCUENCIA = a + b1 EDAD + b2 AUTOCONTROL + b3 EDAD PRIMERA DETENCIÓN + b4 DELINCUENCIA AMIGOS + b5 DEFINICIONES + e

Nuestras hipótesis sustantivas de trabajo son, recordemos, que (H1) el autocontrol se relaciona con el nivel de delincuencia; y que (H2) esta relación se mantiene cuando se controlan otras variables. Los resultados de ambas regresiones lineales según el método de los mínimos cuadrados ordinarios aparecen en la siguiente Tabla 11.

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Nuestro primer modelo, estrictamente construido a partir de la teoría del autocontrol, se relaciona de modo estadísticamente significativo con la delincuencia de nuestra muestra. La garantía que existe para afirmar que existe una capacidad predictiva puede considerarse suficiente dentro de lo habitual en ciencias humanas y sociales. Como es sabido, la regresión puede conducirse incluyendo (únicamente) las variables derivadas de una teoría concreta2. Este es el caso de nuestro primer modelo. El mismo es, como acabo de decir, significativo en su conjunto y, a la vez, cada una de las variables independientes se relaciona estadísticamente con el nivel de delincuencia de la muestra, y en el sentido que predice la teoría general del delito. Este primer modelo arroja una R2>ajustada o coeficiente de determinación corregido por los grados de libertad de 0,355. Ello puede interpretarse como que nuestro modelo del auto-control explica el 35,5% de la varianza de la delincuencia en el presente estudio. Este es un resultado halagüeño para una teoría en ciencias humanas y sociales y en Criminología en particular3. Como vimos más arriba, la investigación comparada ha encontrado que el autocontrol es una variable que se relaciona sólidamente con la delincuencia, pero no siempre se alcanzan porcentajes de varianza explicada tan rotundos.

Centrémonos ahora en los regresores concretos. Nuestra estimación del autocontrol, en efecto, se relaciona sólidamente con nuestra variable dependiente en el presente estudio. En particular: según es mayor la puntuación individual en auto-control, menor es el nivel de delincuencia. Concretamente, este factor arroja el mayor efecto estandarizado del modelo (ß=-0,539). La edad también se relaciona de modo estadísticamente significativo con el nivel de delincuencia de la muestra4.

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Como era de esperar para nuestro rango si recordamos las curvas mostradas en su momento, la edad sigue una correlación positiva con la delincuencia -lo cual es válido, naturalmente, sólo para el limitado segmento de nuestras observaciones5. El estudio de los intervalos de confianza -un enfoque compatible con el de la significación estadística6- ofrece el mismo nítido panorama. Es evidente que los mismos muestran una falta de precisión notable, la cual es atribuible en gran medida al limitado tamaño de la muestra. Merece la pena subrayar que estos datos dejan muy clara la relevancia del autocontrol para la predicción de la delincuencia en nuestra muestra (límite superior del intervalo de confianza al 95%=-0,315).

En efecto, desde hace años, la doctrina viene llamando la atención sobre las limitaciones, por diversos motivos, de los familiares tests de significación7. Por ejemplo, es sabido que están afectados enormemente por el número de observaciones. El error típico se encuentra influido por el tamaño muestral -en el sentido de que disminuye según éste aumenta-, y puesto que los tests de significación estadística dependen de los coeficientes y de los

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errores típicos de las estimaciones, el tamaño influye de modo determinante en que se alcance o no el nivel mínimo habitualmente exigido8. En nuestros análisis a lo largo de este trabajo se han incluido, así, los intervalos de confianza, que, como se irá viendo, han tendido a confirmar y completar nuestros tests de significación estadística.

Estos hallazgos, así las cosas, ofrecen evidencia favorable a nuestra primera hipótesis, que (H1) el autocontrol se relaciona de modo estadísticamente significativo con la delincuencia de nuestra muestra. Por supuesto, la relación negativa es la que vaticina la teoría. Ello equivale a identificarlo como un predictor sólido. Merece la pena repetir que este resultado es consistente con gran parte de la investigación empírica a nivel comparado.

La alternativa más importante de la teoría del autocontrol a nivel individual, como se ha dicho, es la del aprendizaje social -cuya versión más conocida es la relacionada con el trabajo sobre todo de Akers. Por este motivo, procedemos en nuestro segundo modelo o ecuación a incluir algunas variables derivadas de la misma con una vocación de control, para comprobar hasta qué punto ello afecta al primero. Este procedimiento es habitual en la literatura9, igual que lo es recurrir a variables semejantes a las aquí utilizadas10. También la Tabla 11 muestra, entre otros datos, los estadísticos de resumen del modelo y los coeficientes de los regresores individuales. Nuestro segundo modelo mejora al primero de modo significativo (p11. La variable delincuencia amigos se convierte en este modelo completo, de modo nítido, en la más importante para la predicción del nivel de delincuencia, de acuerdo con los coeficientes estandarizados (ß=0,471); por delante de la edad y el autocontrol. También la variable defini-

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ciones alcanza la significación estadística cuando es introducida en el modelo, con un peso algo inferior (ß=0,206). Es notorio que aquí no se lleva a cabo un test en sentido estricto de la teoría del aprendizaje -tampoco de la del etiquetamiento- debido a que ésta es mucho más compleja. Ahora bien, variables en principio derivadas de la misma correlacionan con nuestra variable dependiente en el sentido que predice la teoría del aprendizaje social: a mayores puntuaciones en las variables delincuencia amigos y definiciones, más se ha tendido a delinquir -en ambos casos de modo que puede excluirse el azar con una mínima seguridad.

Como veremos con más detalle infra, esta situación muy probablemente se encuentra afectada por nuestra medición indirecta de la delincuencia de los mejores amigos, la cual tenderá a sobreestimar la relación entre esta variable con la dependiente12 y, consiguientemente, a infraestimar la relación del autocontrol13.

La edad de la primera detención14 no alcanza la significación estadística (límite inferior del IC al 95%=-0,048). El signo del coeficiente (b=0,075), en todo caso, es coherente con la teoría del etiquetamiento: según uno es detenido por primera vez antes, más elevada es su puntuación en la variable delincuencia. Merece la pena señalar que para la regresión lineal bivariada, sí se encuentra una relación estadísticamente significativa para edad primera detención (b=0,221; p2adj=0,11) -si bien la significación estadística desaparece en cuanto se incluyen en los modelos las variables del aprendizaje o del autocontrol.

Cuando se controlan las nuevas variables en el segundo modelo o modelo completo, el peso del autocontrol, como por

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otro lado era de esperar15, se ve afectado. En efecto, disminuye el nivel de correlación con la delincuencia (b=-0,524 para el primer modelo; y b=-0,226 para el completo) y pierde presencia en el conjunto de acuerdo con los coeficientes estandarizados (ß=-0,233), de modo que deja de ser la más relevante. Sin embargo, el autocontrol mantiene una destacable relación con nuestra variable dependiente en este modelo completo, en el sentido predicho por la teoría. De este modo, conserva su significación estadística (p=0,018) e impacto atendiendo tanto al coeficiente no estandarizado como al intervalo de confianza. Finalmente, la edad no sólo mantiene su relación estadísticamente significativa (y positiva) con la delincuencia, sino que su peso relativo en el modelo se ve ligeramente incrementado (ß=0,25).

Estos resultados, pues, favorecen del mismo modo nuestra segunda hipótesis (alternativa) para el caso de nuestra muestra de que (H2) la relación del autocontrol se mantiene cuando se controlan otras variables. Como se dijo, una de estas nuevas variables -delincuencia amigos- llega a alcanzar el lugar más elevado. También ahora es menester recordar que estos hallazgos son consistentes con un importante cuerpo de investigación empírica.

4.2. Comparación de las estimaciones mediante EM con otros métodos modernos de imputación de datos

Como se advirtió, y esto es importante, la utilización de EM en el caso de datos perdidos es problemática porque tiende a ocasionar que los errores típicos en posteriores análisis de regresión sean erróneos16. Las consecuencias de esta situación en supuestos como el nuestro pueden ser dramáticas ya que el test de hipótesis se apoya en ellos de manera crítica. Lo mismo puede decirse para los intervalos de confianza. Como se advirtió,

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nuestra justificación aquí no reside, pues, en argumentos estadísticos, sino en que EM puede considerarse más parsimonioso y de acceso más sencillo que algunos de sus competidores, que facilita la...

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