3.3 Estrategia de análisis
La metodología planteada para realizar esta investigación es de carácter cuantitativa. Las hipótesis de esta investigación fueron pre registradas en la plataforma Open Science Framework del Centro de Ciencia Abierta (OSF, Center for Open Science), puede acceder al documento en este enlace. El análisis estadístico de esta investigación fue realizado mediante el software libre R versión 4.0.0.
Debido a que la muestra posee una estructura jerárquica de estudiantes anidados en comunas, se estimarán regresiones multinivel para evaluar todas las hipótesis. Reconocer que se trata de estudiantes anidados en comunas permite incluir variables medidas en diferentes niveles de análisis (Aguinis et al., 2013). Asimismo, realizar una regresión multinivel permite aislar los efectos individuales (estudiantes) de los agregados (comunas) y, a partir de esto, analizar la varianza de los resultados en cada nivel, así como la proporción de la varianza explicada por las variables independientes de cada nivel. Debido a que las características estructurales de los grupos son una dimensión clave para explicar los diferentes resultados que poseen los estudiantes (Treviño et al., 2018) y porque tanto las comunas como las escuelas pueden diferir entre sí en cuanto a sus valores y normas comunes (Bayram Özdemir et al., 2020), se hace necesario estimar regresiones multinivel que permitan determinar si los resultados en las actitudes de los estudiantes dependen de sus respuestas a nivel individual o por características agregadas a nivel de comuna.
Conceptualmente, existen razones teóricas para esperar encontrar efectos de interacción entre niveles, por lo que también se evaluaran modelos de análisis de moderación, para así determinar si el tamaño o dirección del efecto de las variables independientes sobre la dependiente dependen de algún modo de una tercera variable (Hayes, 2022)
De esta forma, luego de estimar la correlación intra-clase de los modelos, y siguiendo los pasos recomendados por Aguinis et al. (2013), se establecen 3 tipos generales de hipótesis a evaluar:
Hipótesis de efectos directos a nivel individual (1, 2, 3 y 4)
Hipótesis de moderación (5)
Hipótesis de efectos directos a nivel agregado (6, 7 y 8)