Rechazo escolar en Educación Primaria y su relación con ...A toda mi familia, por inculcar en mí el esfuerzo y la constancia como valores ... fundamentales para alcanzar las metas

RECHAZO ESCOLAR EN EDUCACIÓN PRIMARIA Y SU RELACIÓN CON VARIABLES PSICOEDUCATIVAS

Carolina Gonzálvez Maciá

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www.eltallerdigital.com

3

Departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica

Facultad de Educación

RECHAZO ESCOLAR EN EDUCACIÓN PRIMARIA Y

SU RELACIÓN CON VARIABLES PSICOEDUCATIVAS

Carolina Gonzálvez Maciá

Tesis presentada para aspirar al grado de

DOCTORA POR LA UNIVERSIDAD DE ALICANTE

MENCIÓN DE DOCTORA INTERNACIONAL

Programa de Doctorado en Investigación Educativa: Enseñanza y Aprendizaje

Dirigida por:

Dr. José Manuel García Fernández

Departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica

Universidad de Alicante

Dr. Cándido J. Inglés Saura

Área de Psicología Evolutiva y de la Educación

Universidad Miguel Hernández de Elche

Financiación:

Proyecto EDU2012-35124

Beca Predoctoral concedida por el Vicerrectorado de Investigación, Desarrollo e

Innovación de la Universidad de Alicante-UAFPU2013-5795

5

A mis padres,

All the world's a stage,

and all the men and women merely players:

they have their exits and their entrances;

and one man in his time plays many parts,

his acts being seven ages. At first the infant,

mewling and puking in the nurse's arms.

And then the whining schoolboy, with his satchel,

and shining morning face, creeping like snail

unwillingly to school […]

William Shakespeare

7

Agradecimientos

Al Dr. José Manuel García Fernández, director de esta tesis y quien despertó en mí el

interés por la investigación. Por sus orientaciones, su disposición permanente, sus

críticas y contribuciones que han resultado fundamentales para el desarrollo de este

trabajo. Gracias por la confianza depositada en mí y el apoyo emocional brindado. Ha

sido un privilegio contar con su dirección.

Al Dr. Cándido Inglés Saura, codirector de esta tesis, por su supervisión y valiosas

aportaciones. Muchas gracias por las oportunidades que me ha ofrecido para acercarme

al conocimiento desde el gusto por el buen quehacer.

A la Universidad de Plymouth, por abrirme sus puertas y permitirme conocer nuevos

proyectos y líneas de investigación durante mi estancia.

A los centros educativos por su colaboración y, especialmente, a los niños, por

participar y ser la voz de los resultados de este estudio. La presente tesis es fruto de

vuestra colaboración.

A la Dra. Asunción Lledó Carreres por sus orientaciones y apoyo incondicional, a las

doctoras Beatriz Delgado Domenech y Mª Carmen Martínez Monteagudo por sus

buenos consejos y ánimos, así como a todas las personas del Departamento de

Psicología Evolutiva y Didáctica por su atención y amabilidad durante mi tiempo como

becaria predoctoral.

A María, María José, Marisa, Nelly y Ricardo, compañeros de doctorado y amigos que

decidimos emprender el viaje que conlleva una tesis. Congresos, visitas de despacho y

reuniones de comidas, han hecho de esta experiencia un tiempo inolvidable. Gracias por

cada comentario de apoyo recibido.

Gracias a mis amigas, Natalia, Paula y Sonia, por sus mensajes de ánimo y con las que

he compartido largas charlas por ese tema que invade nuestras conversaciones, la

educación.

A toda mi familia, por inculcar en mí el esfuerzo y la constancia como valores

fundamentales para alcanzar las metas. Gracias por acompañarme durante toda mi

trayectoria académica y celebrar cada pequeño avance, si he llegado hasta aquí también

es gracias a vosotros.

Y en especial, a Tomás, por escuchar cada día mis progresos y caídas, por comprender

mis momentos de soledad y mostrarme siempre la razón para seguir creciendo. Gracias

de corazón.

A todos, mi más sincero agradecimiento.

9

Este trabajo ha sido financiado mediante el Proyecto EDU2012-35124 perteneciente

al Plan de ayudas para la realización de Proyectos de Investigación del Ministerio de

Economía y Competitividad, Subprograma de Proyectos de Investigación Fundamental no

Orientada: Convocatoria de 2012, concedido al Prof. Dr. José Manuel García Fernández, así

como por la Beca de Formación Predoctoral (UAFPU2013-5795, Convocatoria del

Programa del Vicerrectorado de Investigación, Desarrollo e Innovación para el fomento

de la I+D+I en la Universidad de Alicante 2012) concedida a la autora de la presente tesis

doctoral.

10

11

ÍNDICE

12

Índice

13

INTRODUCCIÓN GENERAL ................................................................ 33

REVISIÓN TEÓRICA ............................................................................. 39

CAPÍTULO 1: CONCEPTUALIZACIÓN Y EPIDEMIOLOGÍA DEL

RECHAZO ESCOLAR ............................................................................................ 41

1.1. Rechazo escolar: concepto y delimitación ................................................... 43

1.1.1. Definición y constructos afines ................................................................ 43

1.1.2. Derecho y obligación a la educación ........................................................ 49

1.1.3. Clasificación del rechazo escolar ............................................................. 52

1.1.4. Etiología y factores de riesgo en rechazo escolar ..................................... 58

1.2. Estudios de prevalencia del rechazo escolar ............................................... 61

1.2.1. Prevalencia del rechazo escolar ................................................................ 61

1.2.2. Diferencias en rechazo escolar en función de la edad y el sexo ............... 63

Resumen del capítulo 1 .................................................................................... 67

CAPÍTULO 2: EVALUACIÓN DEL RECHAZO ESCOLAR ............................ 69

2.1. Métodos de evaluación del rechazo escolar ................................................. 71

2.2. Instrumentos de evaluación del rechazo escolar ......................................... 75

2.2.1. School Refusal Assessment Scale Revised for Children .......................... 76

2.2.2. Instrumentos específicos de evaluación del rechazo escolar .................... 87

2.2.3. Instrumentos de evaluación del rechazo escolar como subcategoría ....... 90

2.2.4. Instrumentos dirigidos a padres y profesores ........................................... 96

Resumen del capítulo 2 .................................................................................. 100

CAPÍTULO 3. VARIABLES RELACIONADAS CON EL RECHAZO

ESCOLAR Y TRATAMIENTO ........................................................................... 103

3.1. Relación con variables psicoeducativas y emocionales ............................ 105

3.1.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas ........................................... 105

3.1.2. Rechazo escolar y afecto ........................................................................ 110

3.1.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo............................................... 113

3.1.4. Rechazo escolar y otras variables influyentes en su desarrollo .............. 116

3.2. Tratamiento del rechazo escolar ................................................................ 128

Resumen del capítulo 3 ...................................................................................... 131

Índice

ESTUDIO EMPÍRICO ........................................................................... 135

CAPÍTULO 4. OBJETIVOS, HIPÓTESIS Y MÉTODO .................................. 137

4.1. Justificación y novedad del estudio ............................................................ 139

4.2. Objetivos ....................................................................................................... 141

4.3. Hipótesis ....................................................................................................... 143

4.4. Método .......................................................................................................... 151

4.4.1. Participantes ........................................................................................... 152

4.4.2. Variables e instrumentos ........................................................................ 154

4.4.2.1. Rechazo escolar. Escala de Evaluación del Rechazo Escolar

Revisada ....................................................................................................... 154

4.4.2.2. Atribuciones académicas. Escala de Atribución de Sydney ............ 155

4.4.2.3. Afecto positivo y negativo. 10 ítems Lista de Afecto Positivo y

Negativo para niños ..................................................................................... 157

4.4.2.4. Optimismo/pesimismo. Test de Orientación en la vida para jóvenes

...................................................................................................................... 159

4.4.3. Procedimiento ......................................................................................... 160

4.4.4. Análisis estadísticos ................................................................................ 161


CAPÍTULO 5. RESULTADOS ............................................................................. 169

5.1. Validez de constructo: análisis factorial confirmatorio ........................... 171

5.2. Coeficientes de correlación ......................................................................... 175

5.3. Análisis clásico de ítems y fiabilidad .......................................................... 175

5.4. Estabilidad temporal de la SRAS-R-C ...................................................... 179

5.5. Correlaciones entre rechazo escolar y otras variables ............................. 179

5.5.1. Correlaciones entre rechazo escolar y atribuciones académicas ............ 180

5.5.2. Correlaciones entre rechazo escolar y afecto positivo/negativo ............. 181

5.5.3. Correlaciones entre rechazo escolar y optimismo/pesimismo ................ 182

5.6. Diferencias en rechazo escolar según sexo y curso académico. ............... 183

5.6.1. Diferencias en rechazo escolar según sexo............................................. 183

5.6.2. Diferencias en rechazo escolar según curso académico ......................... 184

5.7. Análisis predictivo del rechazo escolar: diferencia de medias y modelos

de1 regresión logística. ....................................................................................... 187

5.7.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas ........................................... 188

Índice

15

5.7.1.1. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y

bajo rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ............................... 188

5.7.1.2. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el

alto rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ................................ 189


bajo rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .............................. 192


alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ............................... 193


bajo rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ............................. 196


alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C .............................. 197


bajo rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ............................. 198


alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C .............................. 200


bajo rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C .................. 202


alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ................... 203

5.7.1.11. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del

alto y bajo rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ..................... 205

5.7.1.12. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre

el alto rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ............................ 207


alto y bajo rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .................... 209


el alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ........................... 211


alto y bajo rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ................... 213


el alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C .......................... 215


alto y bajo rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ................... 217


el alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C .......................... 218


alto y bajo rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ........ 220


el alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ............... 222

5.7.1.21. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y

bajo rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ............................... 224

5.7.1.22. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el

alto rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ................................ 226


bajo rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .............................. 228

Índice


alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ............................... 230


bajo rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ............................. 232


alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C .............................. 234


bajo rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ............................. 236


alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C .............................. 237


bajo rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C .................. 239


rechazo alto escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ................... 241

5.7.2. Rechazo escolar y afecto ........................................................................ 243

5.7.2.1. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para

el Factor I de la SRAS-R-C........................................................................... 243

5.7.2.2. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el

Factor I de la SRAS-R-C .............................................................................. 244


el Factor II de la SRAS-R-C ......................................................................... 246


Factor II de la SRAS-R-C ............................................................................. 247


el Factor III de la SRAS-R-C ........................................................................ 249


Factor III de la SRAS-R-C ............................................................................ 250


el Factor IV de la SRAS-R-C ........................................................................ 251


Factor IV de la SRAS-R-C ............................................................................ 252


la puntuación total de la SRAS-R-C ............................................................. 254

5.7.2.10. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para

la puntuación total de la SRAS-R-C ............................................................. 255

5.7.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo............................................... 257

5.7.3.1. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo

rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C........................................ 257

5.7.3.2. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo

escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ..................................................... 258


rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ...................................... 260


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .................................................... 261


rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ..................................... 263

Índice

17


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C................................................... 264


rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ..................................... 265


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ................................................... 266


rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C .......................... 268

5.7.3.10. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto

rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C .......................... 269

Resumen del capítulo 5. ..................................................................................... 271

CAPÍTULO 6. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES ............................................. 275

6.1. Discusión ....................................................................................................... 277

6.1.1. Discusión: análisis psicométricos principales ........................................ 277

6.1.2. Discusión: análisis de las diferencias en función del sexo y curso

académico ......................................................................................................... 283

6.1.3. Discusión: diferencia de medias y estudios predictivos ......................... 286

6.1.3.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas ................................... 286

6.1.3.2. Rechazo escolar y afecto positivo/negativo ..................................... 291

6.1.3.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo ........................................ 293

6.2. Conclusiones ................................................................................................. 296

6.2.1. Conclusiones: análisis psicométricos principales ................................... 296

6.2.2. Conclusiones: análisis de las diferencias en función del sexo y curso

académico ......................................................................................................... 298

6.2.3. Conclusiones: diferencia de medias y estudios predictivos.................... 299

6.2.3.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas ................................... 299

6.2.3.2. Rechazo escolar y afecto positivo/negativo ..................................... 300

6.2.3.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo ........................................ 300

6.3. Limitaciones y futuras líneas de investigación .......................................... 301

6.4. Implicaciones prácticas ............................................................................... 305


DOCTORADO INTERNACIONAL ..................................................... 311

CAPÍTULO 7. RESUMEN DE LA TESIS EN LENGUA INGLESA ............... 313

7.1. Introduction ................................................................................................. 316

7.2. Method .......................................................................................................... 318

7.2.1. Purposes and hypothesis ......................................................................... 318

Índice

7.2.2. Participants and procedure...................................................................... 325

7.2.3. Measures and variables ........................................................................... 326

7.2.3.1. School Refusal. School Refusal Assessment Scale Revised for

Children ........................................................................................................ 326

7.2.3.2. Causal Attributions. Sydney Attribution Scale ................................ 327

7.2.3.3. Positive and Negative Affect. The 10-Item Positive and Negative

Affect Schedule for Children......................................................................... 327

7.2.3.4. Optimism and Pessimism. Youth Life Orientation Test ................... 328

7.2.4. Statistical analyses .................................................................................. 328

7.3. Results ........................................................................................................... 330

7.3.1. Construct validity: confirmatory factorial analysis ................................ 330

7.3.2. School refusal: gender differences and differences among academic

years .................................................................................................................. 332

7.3.3. School refusal and academic self-attributions: mean difference and logistic

regression models ............................................................................................. 332

7.3.4. School refusal and affect: mean difference and logistic regression models

.......................................................................................................................... 333

7.3.5. School refusal and optimism/pessimism: mean difference and logistic

regression .......................................................................................................... 333

7.4. Discussion ..................................................................................................... 333

7.4.1. Discussion: main psychometric analysis ................................................ 333

7.4.2. Discussion: analysis of gender differences and analysis of differences

among academic years ...................................................................................... 337

7.4.3. Discussion: mean differences and predictive studies ............................. 339

7.5. Conclusions .................................................................................................. 343

7.5.1. Conclusions: main psychometric analysis .............................................. 343

7.5.2. Conclusions: gender differences in the scores of the SRAS-R-C .......... 345

7.5.3. Conclusions: mean differences and predictive studies ........................... 346

7.6. Limitations and practical implications ...................................................... 348

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................. 351

19

ÍNDICE TABLAS

20

Índice tablas

21

Tabla 1. Comparativa entre el rechazo escolar basado en la ansiedad y el absentismo..45

Tabla 2. Términos y definiciones relacionados con el compartamiento de rechazo a la

escuela ............................................................................................................................ 48

Tabla 3. Criterios para el diagnóstico del Trastorno de Ansiedad por Separación (DSM-

5; APA, 2013). ................................................................................................................ 54

Tabla 4. Rechazo escolar y trastornos asociados. ........................................................... 57

Tabla 5. Análisis de las muestras utilizadas en estudios con la SRAS y la SRASR-C. . 78

Tabla 6. Validaciones de la SRAS y la SRAS-R-C. ....................................................... 82

Tabla 7. Visión de conjunto de los estudios con la SRAS/SRAS-R-C y su relación con

otras variables. ................................................................................................................ 85

Tabla 8. Cuestionarios, inventarios y escalas de rechazo escolar de carácter

específico. ....................................................................................................................... 89

Tabla 9. Cuestionarios, inventarios y escalas de rechazo escolar como subcategoría. .. 95

Tabla 10. Número y porcentaje de sujetos de la muestra por sexo y curso académico. 153

Tabla 11. Estadísticos de bondad de ajuste y criterios de referencia. .......................... 163

Tabla 12. Presentación de los modelos para el análisis factorial confirmatorio........... 173

Tabla 13. Análisis factorial confirmatorio: Índices de bondad de ajuste de los modelos

estadísticos para los factores de la SRAS-R-C. ............................................................ 173

Tabla 14. Correlaciones entre los factores y la puntuación total de la SRAS-R-C. ..... 175

Tabla 15. Análisis de ítems .......................................................................................... 177

Tabla 16. Validez concurrente: coeficientes de correlación entre los factores del SAS y

los de la SRAS-R-C ...................................................................................................... 181

Tabla 17. Validez concurrente: coeficientes de correlación entre los factores del

PANAS-C y los de la SRAS-R-C. ................................................................................ 182

Tabla 18. Validez concurrente: coeficientes de correlación entre los factores del YLOT

y los de la SRAS-R-C. .................................................................................................. 183

Tabla 19. Diferencias según sexo en rechazo escolar .................................................. 184

Tabla 20. Diferencias según el curso académico en rechazo escolar ........................... 185

Índice tablas

Tabla 21. Interacciones Sexo x Curso en la SRAS-R-C............................................... 186

Tabla 22. Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C.............................. 188

Tabla 23. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo

escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en

Lenguaje. ...................................................................................................................... 190

Tabla 24. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo


Lenguaje ....................................................................................................................... 191


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. ........................... 192


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en

Lenguaje. ...................................................................................................................... 194



Lenguaje ....................................................................................................................... 195


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ........................... 196


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en

Lenguaje ....................................................................................................................... 198


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C. .......................... 199


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en

Lenguaje. ...................................................................................................................... 201



Lenguaje ....................................................................................................................... 201


puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ................ 202


escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

en Lenguaje................................................................................................................... 204

Índice tablas

23


escolar para la puntuación de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en

Lenguaje ....................................................................................................................... 205

Tabla 36. Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y

bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C. ................... 206



Matemáticas. ................................................................................................................. 208



Matemáticas .................................................................................................................. 209


bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. .................. 210



Matemáticas. ................................................................................................................. 212



Matemáticas. ................................................................................................................. 213


bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C. ................. 214



Matemáticas. ................................................................................................................. 216



Matemáticas. ................................................................................................................. 216


bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ................. 217



Matemáticas. ................................................................................................................. 219



Matemáticas. ................................................................................................................. 220

Índice tablas


bajas puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ....... 221



en Matemáticas. ............................................................................................................ 223


escolar para la puntuación total en función de las atribuciones causales en Matemáticas

...................................................................................................................................... 224

Tabla 51. Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas



escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

generales. ...................................................................................................................... 227


escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

generales. ...................................................................................................................... 228


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. ........................... 229


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

generales. ...................................................................................................................... 231


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

generales. ...................................................................................................................... 232


puntaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C. ............................ 233


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

generales. ...................................................................................................................... 235


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

generales. ...................................................................................................................... 235


puntaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C. ............................ 236

Índice tablas

25


escolar para el Factor IV en función de las atribuciones causales

generales……………………………………………………………………….……...238


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables atribuciones

generales ....................................................................................................................... 239


puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C. ............... 240



generales. ...................................................................................................................... 242



generales. ...................................................................................................................... 243

Tabla 66. Diferencias en afecto para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C. ....................................................... 244


escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto................... 245


escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto................... 246


rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. ...................................................... 247


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ................ 248


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ................ 249

Tabla 72. Diferencias en afecto entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C. ..................................................... 249


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ............... 251


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ............... 251

Tabla 75. Diferencias en afecto entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C...................................................... 252

Índice tablas


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto ................ 253


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ............... 254


rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C. .......................................... 255

Tabla 79. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alta puntuación

en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de la variable

afecto ............................................................................................................................ 256

Tabla 80. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alta

puntuación en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de la

variable afecto............................................................................................................... 257

Tabla 81. Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas



escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo. .................................................................................................................... 259


escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo ..................................................................................................................... 260


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ............................ 260


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo. .................................................................................................................... 262


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo ..................................................................................................................... 262


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ........................... 263


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo ..................................................................................................................... 264

Índice tablas

27


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo ..................................................................................................................... 265


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ........................... 266


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo ..................................................................................................................... 267


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y

pesimismo ..................................................................................................................... 268


puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ................ 268


escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de

optimismo y pesimismo. ............................................................................................... 270


escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de

optimismo y pesimismo ................................................................................................ 270

Tabla 96. Resumen de las diferencias de medias para las atribuciones en Lenguaje,

Matemáticas y general. ................................................................................................. 289

Tabla 97. Resumen de las regresiones logísticas para las atribuciones en Lenguaje,

Matemáticas y general .................................................................................................. 290

Tabla 98. Resumen de las diferencias de medias para el afecto positivo y negativo ... 293

Tabla 99. Resumen de las regresiones logísticas para el afecto positivo y negativo ... 293

Tabla 100. Resumen diferencia de medias para el optimismo y pesimismo ................ 295

Tabla 101. Resumen de las regresiones logísticas para el optimismo y pesimismo .... 296

Table 102. Items included in each of the models ......................................................... 330

Table 103. Indices of goodness-of-fit of the statistic models for the factors of the SRAS-

R-C ............................................................................................................................... 331

28

29

ÍNDICE FIGURAS

30

Índice figuras

31

Figura 1. Evolución de la conducta de rechazo a la escuela........................................... 51

Figura 2. Ejemplo de ítem de la VAA-R. ....................................................................... 93

Figura 3. Porcentaje de la muestra Sexo x Curso académico. ...................................... 153

Figura 4. Ejemplo de un ítem de la SRAS-R-C. ........................................................... 155

Figura 5. Ejemplo de un ítem de la SAS. ..................................................................... 156

Figura 6. Ejemplo de un ítem del PANAS-C. .............................................................. 158

Figura 7. Ejemplo de un ítem del YLOT. ..................................................................... 159

Figura 8. Modelo de ecuaciones estructurales para el modelo propio de la

SRAS-R-C. ................................................................................................................... 174

Figura 9. Diferencias en función del sexo y curso académico: interacciones Sexo x

Curso en base a los cuatro factores y la puntuación total de la SRAS-R-C. ................ 187

Figura 10. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en

estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I............................................ 189


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II. ......................................... 193


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III. ........................................ 197


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV. ........................................ 200


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C... 203

Figura 15. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en

Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I. ................ 207


Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II. ............... 211


Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III. .............. 215


Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV. ............. 218


Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la

SRAS-R-C. ................................................................................................................... 222

Índice figuras

Figura 20. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en

estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I............................................ 226


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II. ......................................... 230


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III. ........................................ 234


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV. ........................................ 237



Figura 25. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto

rechazo escolar en el Factor I de la SRAS-R-C............................................................ 244


rechazo escolar en el Factor II de la SRAS-R-C. ......................................................... 247


rechazo escolar en el Factor III de la SRAS-R-C. ........................................................ 250


rechazo escolar en el Factor IV de la SRAS-R-C ......................................................... 252


rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ........................................... 255

Figura 30. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en

estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C ................ 258


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C............... 261


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ............. 263


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ............. 266



Figure 35. Structural equation modelling for the proposed model of the SRAS-R-C.. 332

INTRODUCCIÓN GENERAL

Introducción general

35

Asistir con regularidad a la escuela resulta fundamental para alcanzar mejores

resultados en el ámbito académico, fomentar la capacidad de trabajo, favorecer el

desarrollo de las habilidades sociales y adquirir estrategias para la resolución de

conflictos (Kearney y Graczyk, 2014; Tanner y Wilson, 2013). Generalmente, el

entorno escolar se concibe como un lugar agradable, divertido, en el que se aprende

junto a un grupo de iguales con el que se establecen relaciones de amistad. No obstante,

esta visión idealizada del centro educativo no es compartida por aquellos estudiantes

que experimentan sentimientos de afectividad negativa ante la obligatoriedad de asistir a

la escuela o consideran que es un espacio no motivador. Investigaciones señalan que

entre el uno y el cinco por ciento de los escolares manifiestan dificultades para asistir a

la escuela o permanecer en esta durante toda la jornada escolar (Bragado, 2006; Heyne

y King, 2004). Sin embargo, se alcanzan niveles de hasta un 28-35% de representación

cuando se tienen en consideración todo tipo de comportamiento de rechazo a la escuela

con base ansiógena o sin la presencia de esta (Kearney, 2001; Kearney, Cook y

Chapman, 2007). A esta conducta, caracterizada por la negativa a asistir a la escuela, se

la ha denominado rechazo escolar.

Entre los trastornos asociados a esta problemática, estudios previos destacan la

relación identificada entre el rechazo escolar y los trastornos de ansiedad, obteniendo

las tasas de comorbilidad más altas con los trastornos de ansiedad por separación,

ansiedad generalizada, ansiedad social y trastorno negativista desafiante (Hughes,

Gullone, Dudley y Tonge, 2009; Kearney y Albano, 2004; Kearney, Chapman y Cook,

2005a). A su vez, la negativa a asistir a la escuela conlleva a una serie de consecuencias

negativas asociadas a peores resultados en el rendimiento académico (Barry, Chaney y

Chaney, 2010; Thornton, Darmody y McCoy, 2013; Yahaya et al., 2010), mayor riesgo

de presentar problemas de conducta externalizantes, tales como el consumo de

sustancias estupefacientes y/o alcohol, desobediencia o conducta agresiva (Egger,

Costello y Angold, 2003; Maynard, Salas-Wright, Vaughn y Peters, 2012), peor ajuste

emocional asociado al factor neuroticismo (Nelemans et al., 2014), vinculación con

problemas de sueño (Fukuda et al., 2010; Tomoda et al., 1999; Tomoda, Miile, Uezono

y Kawasaki, 1994; Tomoda, Miike, Yonamine Adachi y Shiraishi, 1997) o mayor

probabilidad de problemas de salud, tales como asma, migraña u obesidad (Agaku,


36

Olutola, Adisa, Obadan y Vardavas, 2015; Bonilla et al., 2005; Borrego, Cesar, Leiria-

Pinto y Rosado-Pinto, 2005; Houghton, Gleeson y Kelleher, 2003; Kabbouche y

Gilman, 2005; Tinkelman y Schwartz, 2004). La repercusión de estos factores afecta a

su vez en la edad adulta (Heyne, Sauter, Ollendick, van Widenfelt, y Westenberg,

2014), identificando mayores efectos restrictivos para acceder a un empleo en aquellos

sujetos que abandonaron la escuela (Kogan, Luo, Murry y Brody, 2005; Lehr, Sinclar y

Christenson, 2004; Malcolm, Wilson, Davidson y Kirk, 2003; Tramontina et al., 2001;

Wilson, Malcolm, Edward y Davidson, 2008).

A pesar de los índices de prevalencia y las adversas consecuencias vinculadas a

esta problemática, son escasos los instrumentos disponibles que evalúan este constructo

de manera específica, no encontrando ningún cuestionario diseñado para muestra

escolar española (Inglés, Gonzálvez, García-Fernández, Vicent y Martínez-

Monteagudo, 2015). Por tanto, la disponibilidad de una escala que permita evaluar el

rechazo a la escuela en España resultaría útil para los psicólogos escolares y

orientadores en su trabajo de detección, diagnóstico y tratamiento ante casos de rechazo

escolar.

Con el propósito de contribuir a un mayor conocimiento en el ámbito de la

negativa a asistir a la escuela, la presente tesis tiene como objetivo principal analizar la

evidencia de fiabilidad y validez de las puntuaciones de la versión española de la School

Refusal Assessment Scale-Revised for Children (SRAS-R-C; Kearney, 2002a) y

establecer un modelo predictivo del alto rechazo escolar a través del análisis de las

atribuciones causales académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo.

Para ello, la presente investigación se estructura en tres bloques claramente

diferenciados. El primer bloque, denominado Revisión Teórica, se centra en la

delimitación conceptual y establecimiento del estado actual de la investigación en

rechazo escolar. La segunda parte, denominada Estudio Empírico, presenta los

objetivos, hipótesis y método en el que se basa este trabajo, además de exponer los

resultados, discusión y conclusiones. Finalmente, el último bloque, denominado

Doctorado Internacional, se corresponde con el resumen de la investigación en lengua


37

inglesa. Cada uno de estos tres bloques está compuesto por un número de capítulos que

se explican a continuación.

REVISIÓN TEÓRICA

- Capítulo 1. Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar

En este capítulo se especifica qué se entiende por rechazo escolar estableciendo

los principales sistemas de clasificación de esta problemática y se analizan las

tasas de prevalencia, así como las diferencias en función de la edad y el sexo.

- Capítulo 2. Evaluación del rechazo escolar

Este capítulo revisa los métodos de evaluación utilizados ante un caso de

rechazo a la escuela y los distintos instrumentos que evalúan esta problemática

de manera específica o como subcategoría.

- Capítulo 3. Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento

En este capítulo se analiza la literatura científica respecto a la relación entre el

rechazo escolar y las atribuciones académicas, el afecto y el optimismo y

pesimismo. A su vez, se incluye una revisión de otras variables que pueden

influir en el desarrollo del comportamiento de rechazo a la escuela, así como el

planteamiento de distintas técnicas y estrategias de intervención.

ESTUDIO EMPÍRICO

- Capítulo 4. Objetivos, hipótesis y método

En este capítulo se justifica la relevancia de esta investigación, se establecen los

objetivos e hipótesis y se presenta el método en el que se basa este estudio

(participantes, variables e instrumentos, procedimiento y análisis estadísticos).

- Capítulo 5. Resultados

Este capítulo presenta los resultados relativos al análisis factorial confirmatorio,

coeficientes de correlación entre los factores y la puntuación total de la SRAS-

R-C, análisis clásico de ítems, análisis de fiabilidad, correlaciones entre rechazo

escolar y otras variables psicoeducativas, y se estudian las diferencias

encontradas en función del sexo y la edad. Además, se analizan las diferencias

de medias y los modelos de regresión logística entre el rechazo escolar y las

autoatribuciones académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo.


38

- Capítulo 6. Discusión y conclusiones

En este capítulo se establecen las conclusiones y limitaciones de este estudio. A

su vez, se proponen futuras líneas de investigación y posibles implicaciones

prácticas.

DOCTORADO INTERNACIONAL

- Capítulo 7. Resumen de la tesis en lengua inglesa

En este capítulo se incluyen los principales hallazgos reportados por esta

investigación mediante un resumen en lengua inglesa con objeto de optar a la

Mención de Doctora Internacional.

Finalmente, se dispone de un apartado en el que quedan recopiladas todas las

Referencias bibliográficas consultadas y citadas a lo largo de este trabajo de

investigación.

REVISIÓN TEÓRICA

CAPÍTULO 1

Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar


43

Introducción al capítulo 1

En este primer capítulo se establece la delimitación conceptual del término

rechazo escolar y sus constructos afines relacionados con la conducta negativa a asistir a

la escuela. Tras esclarecer su conceptualización, se enfatiza la importancia que tiene

para la sociedad del siglo XXI la educación, entendida como un derecho de todos los

seres humanos. A continuación, se proponen los principales sistemas de clasificación

del comportamiento de rechazo a la escuela y se analizan las causas que pueden

conllevar a esta problemática en población escolar. Finalmente, se comentan los índices

de prevalencia del rechazo a la escuela, así como las diferencias existentes en esta

conducta en función de la edad y el sexo.

1.1. Rechazo escolar: concepto y delimitación

1.1.1. Definición y constructos afines

El rechazo escolar se refiere a la negativa de un niño a asistir a la escuela y/o la

dificultad persistente para permanecer en clase durante toda la jornada escolar pudiendo,

esta conducta, estar basada o no en la ansiedad (Hendron y Kearney, 2011). Según esta

definición, podría considerarse que es un concepto que engloba todos los casos de niños

y jóvenes que se niegan a asistir a la escuela. No obstante, en este punto surgen

discrepancias entre los investigadores dada la complejidad de su análisis y las múltiples

formas de manifiestación vinculadas al comportamiento de rechazo a la escuela.

Por un lado, investigadores proponen diferenciar entre los niños que se ausentan

de la escuela bajo el consentimiento paternal y con manifestaciones de tipo emocional o

ansiógenas, de aquellos que realizan “novillos”, también conocido como absentismo

escolar (Goodman y Scott, 2012; Hella y Bernstein, 2012; Heyne, King, Tonge y

Cooper, 2001; McShane, Walter y Rey, 2001; Place, Hulsmeier, Taylor y Davis, 2000;

Shilvock, 2010). Por otro lado, esta diferenciación no satisface a todos los autores por lo

que otros investigadores proponen que el constructo de comportamiento de rechazo a la


44

escuela incluya, bajo esta categoría, todos los casos de inasistencia escolar (Kearney,

1995; Kearney, 2007; Kearney, 2008).

Atendiendo al modelo teórico en el que se basa la presente investigación, se

aboga por una definición de rechazo escolar entendida como la negativa de un niño a

asistir la escuela o la dificultad persistente para acudir a las clases desde un enfoque que

abarca los distintos grados de inasistencia a la escuela: retrasos, faltas esporádicas,

ausencias periódicas o prolongadas al centro educativo, tanto basadas, como no, en la

ansiedad.

Las primeras investigaciones en este campo datan de principios del siglo XX,

con las aportaciones de Jung (1913), Broadwin (1932), Partridge (1939) y Johnson,

Falstein, Szurek y Svendsen (1941), quienes contribuyeron al desarrollo científico de

este tópico. Por una lado, Jung (1913) describió las dificultades que encontraban los

niños para asistir a la escuela en base a problemas emocionales. En la misma línea,

Broadwin (1932) se centró en la descripción de la inasistencia a la escuela debido al

miedo y la ansiedad. Por otro lado, Partridge (1939) mostró su preocupación por el uso

indistinto de términos contribuyendo a diferenciar la fobia escolar de la conducta

absentista, identificando los principios motivacionales que caracterizaban cada

fenómeno. No obstante, se considera al grupo de investigadores formado por Johnson et

al. (1941) como los primeros en acuñar el término de fobia escolar. De este modo, los

inicios del estudio del rechazo hacia a la escuela y durante décadas posteriores, la

literatura científica ha utilizado el término de fobia escolar para estudiar las dificultades

de asistir a la escuela. Cabe señalar, que parte de la presente controversia en el

establecimiento de una definición se debe a la existencia de distintos términos alusivos a

la conducta negativa a asistir a la escuela, tales como fobia escolar, ansiedad escolar o

absentismo, y su uso impreciso como sinónimos (Kearney y Graczyk, 2014). Todas

estas imprecisiones en el uso de términos referentes a la negativa a asistir a la escuela

requieren de una breve delimitación conceptual que permita discernir entre estos

constructos afines al término de rechazo a la escuela. Por ello, a continuación, se

propone la delimitación conceptual de los principales términos empleados para hacer

referencia a esta problemática. A su vez, la tabla 1 recoge las principales características


45

y diferencias en las que se fundamenta la negativa a asistir a la escuela basada en la

ansiedad o en función de una conducta absentista.

Tabla 1

Comparativa entre el rechazo escolar basado en la ansiedad y el absentismo

RECHAZO ESCOLAR

BASADO EN LA ANSIEDAD

ABSENTISMO

ESCOLAR

- Experimentación de sentimientos de

afectividad negativa ante la idea de

asistir o permanecer en la escuela.

- Aburrimiento en la escuela y deseo

por estar fuera de ella.

- Resistencia a asistir a la escuela y

manifestación de conductas

problemáticas o trastornos

psicofisiológicos (llantos, pataleas,

quejas somáticas, etc.).

- No hay manifestación de resistencia

a asistir a la escuela ya que simula

permanecer en esta.

- Conocimiento parental de las faltas de

asistencia.

- Desconocimiento parental de las

faltas de asistencia.

- La ausencia en el centro educativo

conlleva a permanecer en casa.

- La ausencia en el centro educativo

conlleva a realizar actividades de

ocio.

- Buen rendimiento académico y

comportamiento adecuado puede

preceder a la existencia de conductas de

rechazo a la escuela

- Las faltas de asistencia muestran cierto

grado de continuidad.

- Comportamientos conflictivos y

problemas en el rendimiento

académico pueden preceder a la

existencia de conductas absentistas.

- Las faltas de asistencia se producen

días alternos.

- Este tipo de negativa a asistir a la

escuela se vincula con: ansiedad,

depresión, bajo rendimiento académico

y/o dificultades de socialización.

- Este tipo de negativa a asistir a la

escuela se vincula con: agresividad,

conducta delictiva, bajo rendimiento

académico.


46

Fobia escolar

La fobia escolar se relaciona con aquellos niños que presentan una fobia

específica situacional, en este caso la escuela, siendo considerada una subcategoría

dentro del comportamiento general de rechazo escolar (García-Fernández, Inglés,

Marzo y Martínez-Monteagudo, 2014). Consiste en una dificultad grave para asistir o

permanecer en el centro educativo debido a un miedo excesivo e irracional a

determinadas situaciones escolares tales como hablar en voz alta delante de los

compañeros, actividades de evaluación, miedo al maestro o compañeros (García-

Fernández, Inglés, Martínez-Monteagudo y Redondo, 2008).

En los últimos años, se ha mostrado que la conducta negativa a asistir a la

escuela no sólo es resultado de la presencia de una fobia específica, sino que se trata de

una problemática multicausal en la que convergen otros factores como la ansiedad

generada ante la separación de las figuras de apego, el miedo a determinadas

circunstancias del entorno educativo o personas en él, así como la presencia de otros

problemas de carácter ansiógeno y/o depresivo.

Ansiedad escolar

El término de ansiedad escolar se refiere al conjunto de reacciones cognitivas,

motoras y psicofisiológicas que un individuo emite ante situaciones escolares que son

evaluadas como amenazantes, ambiguas y/o peligrosas (García-Fernández et al., 2008).

Por tanto, es considerado como un conjunto de síntomas cognitivos y físicos

desagradables consecuentes a estresores específicos y globales relacionados con la

escuela (Kearney y Spear, 2012).

Absentismo escolar

Se entiende por absentismo escolar la ausencia injustificada del alumnado al

centro educativo, no basada en la ansiedad y que se produce de manera reiterada sin

consentimiento paterno. Esta conducta suele relacionarse con la presencia de síntomas

psicopatológicos, problemas de conducta (agresión física, verbal, conflictos, conductas

delictivas), un bajo rendimiento académico, así como un entorno socio-cultural


47

desfavorable, dependiendo de las variables analizadas (Eaton, Brener y Kann, 2008;

Fremont, 2003; Kearney y Bensaheb, 2006; Wood et al., 2012).

Ansiedad por separación en la escuela

La ansiedad por separación se caracteriza por una ansiedad excesiva que

experimenta el niño cuando anticipa la separación de una figura afectiva a la que está

vinculado, generalmente los padres, o cuando se encuentra fuera de casa. La ansiedad

ante la separación de los seres queridos o cuidadores es uno de los trastornos más

frecuentes en la infancia con una prevalencia entorno al 3.2% (Petresco et al., 2014). En

casos de niños con rechazo escolar, poseen un estado de ansiedad excesiva que llega a

interferir en sus actividades cotidianas y cuya manifestación no es acorde con su

desarrollo (ansiedad patológica). Este tipo de ansiedad se debe diferenciar de la

ansiedad común que se da en un sujeto como respuesta emocional a la adaptación a un

medio y en un nivel adecuado a su desarrollo.

Retirada escolar

Se entiende por retirada escolar la ausencia de un estudiante que se produce de

manera injustificada debido a intereses parentales o de sus tutores legales, los cuales

deciden prescindir de llevar a su hijo a la escuela. Esta acción es llevada a cabo por

parte de los padres, o tutores responsables, quienes mantienen voluntariamente a su hijo

fuera del ámbito escolar por fines económicos, malos tratos o evitar la sustracción del

menor por un cónyuge separado, entre otros (Kearney, 2004). La incidencia de esta

problemática se ha reducido considerablemente en países desarrollados donde se ha

luchado por el acceso a la educación como derecho de la persona siendo su frecuencia

es cada vez menor.

Abandono escolar

El abandono escolar se refiere a la inasistencia al centro educativo de manera

temprana y con anterioridad a la finalización de los estudios. Aquellos estudiantes que

abandonan la escuela, a menudo tienen que enfrentase a dificultades en el mundo

laboral y en el nivel de calidad de vida (Belfield y Levin, 2007). Con el propósito de

paliar esta problemática, estudios longitudinales pretenden detectar aquellos factores


48

psicológicos, sociales y escolares que influyen en la decisión de abandonar el centro

educativo (Eicher, Starklé y Cleménce, 2014). Diversos trabajos de investigación

señalan que el bajo rendimiento académico, la existencia de conductas absentistas o el

abuso de sustancias estupefacientes o alcohol se encuentran entre los principales

factores de riesgo del abandono escolar (Archambault, Janosz, Fallu, y Pagani, 2009;

Balfanz, Herzog, y Mac Iver, 2007).

A continuación, la tabla 2 ofrece un resumen de las definiciones

correspondientes a los principales términos utilizados en el estudio del comportamiento

de rechazo a la escuela.

Tabla 2

Términos y definiciones relacionados con el comportamiento de rechazo a la escuela

Término Definición

Rechazo escolar

Negativa de un niño a asistir al centro educativo y/o la

dificultad persistente para permanecer en clase durante la

jornada escolar, pudiendo basar o no esta conducta en la

ansiedad. Su manifestación puede darse a partir de

retrasos crónicos, faltas esporádicas, periódicas o

prolongadas.

Fobia escolar Miedo excesivo e irracional ante la obligatoriedad de

asistir o permanecer en la escuela. La manifestación de

esta dificultad se englobaría como subcategoría dentro

del comportamiento de rechazo a la escuela.

Ansiedad escolar Respuesta emocional o conjunto de reacciones

cognitivas, motoras y psicofisiológicas que un individuo

emite ante situaciones escolares que son evaluadas como

amenazantes, ambiguas y/o peligrosas.

Ansiedad por separación

en la escuela

Excesivo malestar, nerviosismo y preocupación ante la

idea de asistir a la escuela y tener que separarse de un ser

afectivo, normalmente los padres o abuelos.


49

Absentismo escolar Ausencia escolar injustificada, no basada en la ansiedad y

sin el consentimiento paterno.

Retirada escolar Inasistencia a la escuela basada en intereses parentales no

justificados (intereses familiares, económicos, laborales,

etc.).

Abandono escolar Ausencia definitiva al centro educativo antes de finalizar

los estudios y por tanto, de manera temprana.

A lo largo de esta tesis, el término empleado será comportamiento de rechazo a

la escuela o rechazo escolar, puesto que es un concepto que tiene en consideración la

heterogeneidad causal de esta problemática, siendo un constructo más amplio e

inclusivo, tal y como señala la National Association of School Psychologists y otros

investigadores (Bragado, 2006; Brand y O’Conner, 2004; Kearney, 2007; Hanna,

Fischer y Fluent, 2006; Suveg, Aschenbrand y Kendall, 2005). A su vez, es un concepto

que ha mostrado su afianzamiento en este ámbito de investigación durante los últimos

años ya que al realizar una búsqueda bibliográfica en bases de datos internacionales

como PsycINFO, ERIC o la Web of Science, se encuentra que, durante el periodo de

2010 a 2015, el número de trabajos localizados con el término school refusal (rechazo

escolar) supera con el doble de resultados a la estrategia de búsqueda school phobia

(fobia escolar). Para una revisión del estado actual de la investigación en rechazo

escolar y su evolución temporal véase el artículo bibliométrico sobre rechazo escolar

propuesto por este grupo de investigación (García-Fernández, Inglés, Gonzálvez et al.,

en prensa).

1.1.2. Derecho y obligación a la educación

En una sociedad preocupada por la educación de sus jóvenes, el rechazo a asistir

a la escuela se convierte en una de las problemáticas que más debiera inquietar a las

autoridades educativas. A medida que ha aumentado la significación social acerca de la

relevancia de asistir a la escuela para favorecer el desarrollo formativo, social y personal

de los jóvenes, también se han incrementado las medidas tanto a nivel nacional como


50

internacional para paliar el absentismo escolar mediante la promulgación de distintas

disposiciones legales y medidas de prevención e intervención.

El marco legislativo español, defiende el principio de obligatoriedad de la

enseñanza tal y como se indica en la Constitución española aprobada en 1978,

concretamente en su artículo 27 centrado en la Educación:

Art. 27.1. “Todos tienen el derecho a la educación. Se reconoce la

libertad de enseñanza”

Art. 27.4. “La enseñanza básica es obligatoria y gratuita”

Art. 27.5. “Los poderes públicos garantizan el derecho de todos a la

educación, mediante una programación general de la enseñanza,

con participación efectiva de todos los sectores afectados y la

creación de centros docentes”

Art. 27.8. “Los poderes públicos inspeccionarán y homologarán el

sistema educativo para garantizar el cumplimiento de las leyes”

Art. 27.9. “Los poderes públicos ayudarán a los centros docentes

que reúnan los requisitos que la ley establezca”

De este modo, son las distintas comunidades autónomas que conforman el

territorio español las encargadas de cumplir el precepto de garantizar que toda su

población tenga derecho a la educación y acceso a los centros escolares de enseñanza

básica. A nivel internacional, el derecho a la educación y la obligatoriedad de la

enseñanza básica también queda recopilada en distintos documentos tales como: La

Declaración Universal de los Derechos Humanos de 1948, El Pacto Internacional de los

Derechos económicos, sociales y culturales o la Carta Europea de los Derechos del

niño, entre otros, en cuyos contenidos queda reconocido el derecho fundamental de

todos a la educación.

En cuanto a las líneas de prevención e intervención propuestas en España, son

diversos los programas implantados en las comunidades autónomas con el propósito de

regularizar la escolaridad y evitar que las faltas de asistencia al centro educativo


51

conlleven a las adversas consecuencias adheridas a esta problemática (Aguado, 2005;

Bueno, 2005; Castro y Barreiro, 2013; Gargallo y Garfella, 2000). La mayoría de estos

estudios plantean el absentismo como problema educativo y social, señalando las

medidas establecidas por el marco legal y estableciendo el perfil sociológico en el que

se desarrolla el niño absentista y sus factores de riesgo. A pesar de que existen

variaciones respecto a los objetivos, duración, desarrollo y resultados, todas las

propuestas presentan características comunes compartiendo un mismo fin, conseguir la

escolarización de todo el alumnado en el menor tiempo posible (Miñaca y Hervás,

2013). A nivel europeo, cabe destacar el proyecto Working in Europe to Stop Truancy

Among Youth (WE-STAY) iniciado en el año 2010 y que fue desarrollado con el

propósito de recopilar información epidemilógica sobre el absentismo escolar en

adolescentes europeos y la propuesta de modelos eficaces de intervención.

Una de las limitaciones identificadas en estas medidas de intervención es su

focalización ante los casos de absentismo escolar, obviando la heterogénea casuística

que se esconde tras el comportamiento de rechazo a la escuela. Cabe señalar, que la

negativa a asistir a la escuela es una conducta que puede presentar distintas formas de

inasistencia y cambiar en el tiempo (véase figura 1). Por ello, el desarrollo paulatino de

un comportamiento de rechazo a la escuela puede llegar a culminar en el absentismo o

la deserción escolar (Kearney, 2008). La comprensión de los pasos que conllevan al

abandono escolar, por ejemplo mediante la realización de estudios longitudinales,

resulta fundamental para el diseño de programas de prevención tal y como señalan en su

investigación Eicher et al. (2014).

Desarrollo temporal del rechazo a la escuela (Kearney, 2008)

X X X X X X X

FIGURA 1.

Figura 1. Evolución de la conducta de rechazo a la escuela

Asistencia a

la escuela

por la

fuerza y

peticiones

de

inasistencia

Quejas y

conductas

repetitivas

por la

mañana

para evitar

la escuela

Retraso

repetido

por la

mañana

en asistir

a la

escuela

Ausencias

esporádicas

o faltar a

algunas

clases

Faltas

repetidas o

saltarse

clases

mezclado

con la

asistencia

Ausencia

completa

durante un

período

concreto

del año

escolar

Ausencia

completa

por un

período

prolongado

de tiempo


52

1.1.3. Clasificación del rechazo escolar

En cuanto a la entidad nosológica del comportamiento de rechazo a la escuela,

cabe señalar que no aparece clasificado como categoría diagnóstica independiente en los

sistemas de clasificación internacionales, tanto en el Manual Diagnóstico y Estadístico

de los Trastornos Mentales (DSM-V; American Psychiatry Association, 2013) como en

la décima revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades y Trastornos

Mentales y del Comportamiento (CIE-10; Organización Mundial de la Salud, 2000). No

obstante, aparece como un síntoma dentro de los criterios diagnósticos de la conducta de

ansiedad por separación (véase tabla 3) o como un tipo de fobia específica de tipo

situacional.

Distintos sistemas de clasificación han sido propuestos para categorizar el

comportamiento de rechazo a la escuela. Estableciendo una diferenciación entre

aquellas clasificaciones de carácter más tradicional y aquellas más contemporáneas. Las

primeras propuestas de categorización se basaban, principalmente, en establecer una

diferenciación entre fobia escolar aguda (la fobia hacia la escuela persiste por lo menos

dos semanas pero no más de un año lectivo) y crónica (la fobia hacia la escuela persiste

más de un año) (Coolidge, Hahn y Peck, 1957) o bien clasificar los casos de rechazo a

la escuela en función de si el estudiante presentara rechazo escolar basado en la

ansiedad o absentismo a la escuela, el cual se caracteriza por la ausencia de síntomas

ansiógenos. En esta línea, cabe destacar la propuesta realizada por Berg, Nichols y

Pritchard (1969, p.123) en la que propusieron cuatro criterios que caracterizan a los

estudiantes que rechazan la escuela:

a. Dificultad grave de asistir a la escuela, a menudo resultado de una

prolongada ausencia.

b. Trastorno emocional severo, mostrado por síntomas tales como un

temor excesivo, golpes de mal humor o presentar síntomas de mal

estado al tener que asistir a la escuela.


53

c. Permanecer en casa con el conocimiento de los padres cuando

deberían estar en la escuela.

d. Ausencia de características antisociales como robar, mentir,

comportamientos destructivos o mala conducta sexual.

A pesar de la sencillez de esta propuesta clasificatoria, diversos autores critican

su popularidad ya que estudiantes que rechazan la escuela pueden presentar a su vez

tanto indicios asociados a los alumnos considerados absentistas como síntomas de

ansiedad ante determinadas situaciones escolares. De esta manera, surgen modelos de

categorización basados en la globalidad del constructo con el fin de valorar la

heterogeneidad de variables que influyen en esta problemática (Kearney, 2008).

Enfoque teóricos contemporáneos se han centrado en integrar dentro de un

modelo los casos de todos los niños y jóvenes con problemas de rechazo a la escuela

(Kearney y Diliberto, 2014). A su vez, se evitan los modelos basados puramente en la

sintomatología asociada a estas conductas, focalizando la atención en las variables

ecológicas influyentes en el desarrollo de esta problemática, tales como el clima escolar

(Claes, Hooghe y Reeskens, 2009; Williams, Sánchez y Hunnell, 2011). Entre los

enfoque de categorización actuales se encuentran el enfoque funcional, el cual establece

una clasificación en base a la razón por la que sucede el comportamiento de rechazo a la

escuela, la perspectiva categórica, que se orienta hacia las características emocionales y

psicológicas del afectado, y por último, la clasificación según la internalización o

externalización de las conductas, que se corresponde con el enfoque dimensional. Dada

la complejidad de causas que pueden dar explicación a la manifestación de esta

conducta las clasificaciones no son excluyentes sino que todas aportan un sistema

alternativo de categorización.


54

Tabla 3

Criterios para el diagnóstico del Trastorno de Ansiedad por Separación (DSM-V;

APA, 2013)

A. Miedo o ansiedad excesiva e inapropiada para el nivel de desarrollo del individuo

concerniente a su separación de aquellas personas por las que siente apego, puesta de

manifiesto por al menos tres de las siguientes circunstancias:

1. Malestar excesivo y recurrente cuando se prevé o se vive una separación del hogar o de

las figuras de mayor apego.

2. Preocupación excesiva y persistente por la posible pérdida de las figuras de mayor apego

o de que puedan sufrir un posible daño, como una enfermedad, daño, calamidades o

muerte.

3. Preocupación excesiva y persistente por la posibilidad de que un acontecimiento adverso

(p. ej., perderse, ser raptado, tener un accidente, enfermar) cause la separación de una

figura de gran apego.

4. Resistencia o rechazo persistente a salir, lejos de casa, a la escuela, al trabajo o a

otro lugar por miedo a la separación.

5. Miedo excesivo y persistente o resistencia a estar solo o sin las figuras de mayor apego en

casa o en otros lugares.

6. Resistencia o rechazo persistente a dormir fuera de casa o a dormir sin estar cerca de una

figura de gran apego.

7. Pesadillas repetidas sobre el tema de la separación.

8. Quejas repetidas de síntomas físicos (p. ej., dolor de cabeza, dolor de estómago, náuseas,

vómitos) cuando se produce o se prevé la separación de las figuras de mayor apego.

B. El miedo, la ansiedad o la evitación es persistente, dura al menos cuatro semanas en niños

y adolescentes y típicamente seis o más meses en adultos.

C. La alteración causa malestar clínicamente significativo o deterioro en lo social, académico,

laboral u otras áreas importantes del funcionamiento.

D. La alteración no se explica mejor por otro trastorno mental, como rechazo a irse de casa

por resistencia excesiva al cambio en un trastorno del espectro del autismo; delirios o

alucinaciones concernientes a la separación en trastornos psicóticos; rechazo a salir sin

alguien de confianza en la agorafobia; preocupación por una salud enfermiza u otro daño que

pueda suceder a los allegados u otros significativos en el trastorno de ansiedad generalizada; o

preocupación por padecer una enfermedad en el trastorno de ansiedad por enfermedad.


55

Enfoque funcional

En la actualidad, destaca el modelo funcional como sistema de categorización

que presenta una mayor consolidación en el estudio del rechazo escolar (Kearney y

Spear, 2012). Este modelo propone cuatro factores a partir de los cuales se clasifica el

comportamiento de rechazo escolar atendiendo a las razones que justifican su conducta.

A continuación, se presentan los cuatro factores:

Factor I. Evitar la afectividad negativa que provocan los estímulos o

situaciones relacionadas con el ámbito escolar. Este factor se asocia a aquellos

estudiantes de edad más temprana con dificultades para identificar el motivo que

provoca su malestar y negativa a asistir a la escuela. Los datos ofrecidos por diversos

estudios han apoyado que este factor se vincula con el trastorno de ansiedad

generalizada, súplicas constantes y quejas somáticas con el propósito de no asistir a la

escuela (Kearney, Chapman y Cook, 2005a; Kearney, Lemos y Silverman, 2006).

Factor II. Escapar de la aversión social o situaciones de evaluación. El segundo

factor se relaciona con aquellos estudiantes que presentan dificultades en el área social y

sufren ante las situaciones de evaluación, tales como exámenes o exposiciones orales.

Esta factor muestra correlación con el trastorno de ansiedad generalidad y ansiedad

social, así como se da en sujetos que suelen manifestar comportamientos retraídos

(Kearney y Albano 2004; Kearney et al., 2006).

Factor III. Búsqueda de la atención de otras personas significativas. Este factor

se asocia a la preferencia de los niños por quedarse en casa o junto a sus padres o seres

queridos en lugar de estar en el centro escolar. En estos casos se pretende conseguir no

asistir a la escuela con el fin de captar la atención de otras personas relevantes para el

niño. Este factor ha correlacionado con el trastorno de ansiedad por separación y el

trastorno negativista desafiante (Kearney y Albano, 2004; Kearney et al., 2005a;

Kearney et al., 2006).

Factor IV. Búsqueda de refuerzos tangibles fuera del ámbito escolar. Este

factor se aplica a estudiantes, normalmente, de edades más avanzadas debido a su


56

vinculación con la concepción de absentismo escolar. Se caracteriza por ausencias al

centro escolar basadas en el deseo por realizar otras actividades más recreativas fuera

del centro escolar, tales como quedarse en casa viendo la televisión, jugando con el

ordenador o participar en fiestas con los amigos. Este factor es similar a la concepción

de absentismo escolar y se ha vinculado con el trastorno negativista desafiante

(Kearney y Albano, 2004; Kearney et al., 2006).

Cabe destacar, que el modelo funcional de cuatro factores cuenta con la escala

School Refusal Assessment Scale-Revised (SRAS-R; Kearney, 2002a), la cual permite

evaluar los cuatro factores que justifican el comportamiento de rechazo a la escuela.

Enfoque categorial

El enfoque categorial se basa en establecer una serie de criterios o rasgos

definitorios que permitan categorizar un determinado trastorno, en este caso la

problemática del rechazo escolar. Tal y como se ha explicado anteriormente, la negativa

a asistir a la escuela no es considerada una categoría diagnóstica ni en el DSM-5 ni en la

CIE-10. Sin embargo, diversos estudios han revisado los trastornos mentales asociados

a este comportamiento destacando la comorbilidad con los trastornos de ansiedad,

concretamente los trastornos de ansiedad por separación, ansiedad generalizada,

ansiedad social (Hughes et al., 2009; Kearney y Albano, 2004; Kearney et al., 2005a),

así como al trastorno negativista desafiante o depresión (Kearney, 2006b). En esta línea,

cabe destacar el trastorno de ansiedad por separación al ser uno de los trastornos con

mayor tasas de prevalencia durante la infancia y cuyos índices oscilan desde un 3 a un

5% (Anderson, Williams, McGee y Silva, 1987; Cartwright-Hatton, McNicol y

Doubleday, 2006; Prior, Sanson, Smart y Oberklaid, 1999) disminuyendo con la edad y

siendo más frecuente en niñas (4.5%) que en niños (3.5%) (Orgilés, Espada, García-

Fernández, Méndez e Hidalgo, 2011).

La tabla 4 ofrece un resumen de los resultados obtenidos a partir de tres trabajos

de investigación en los que se han reportado los trastornos con los que el rechazo

escolar presenta comorbilidad. Tal y como se desprende de los datos expuestos, los

trastornos de ansiedad presentan una alta comorbilidad con el rechazo a la escuela,


57

aspecto a considerar dado el perjudicial efecto que pueden causar estos trastornos sobre

el rendimiento académico del estudiante (Rizwan y Nasir, 2010), además de actuar

como un factor de riesgo que puede conllevar al desarrollo de problemas de conducta

asociados al absentismo escolar (Raishevich, Wolff y Jarrett, 2013).

Tabla 4

Rechazo escolar y trastornos asociados

COMORBILIDAD

(1)

55 niños

entre 5-9

años

(2)

21

adolescentes

10-14 años

(3)

143 niños y

adolescentes

entre 5-17 años

Trastorno de ansiedad por separación 53.7% 33% 22.4%

Trastorno de ansiedad generalizada 9.3% 43% 10.5%

Trastorno negativista desafiante 33% 8.4%

Trastorno de ansiedad no específico 14%

Trastorno distímico 19%

Depresión 24% 4.9%

Trastorno de depresión no específico 14%

Fobia específica 9.3% 19% 4.2%

Trastorno de ansiedad social 3.7% 38% 3.5%

Trastorno de conducta 2.8%

Enuresis 1.9% 0.7%

Trastorno por Déficit de Atención e

Hiperactividad

5% 1.4%

Trastorno de pánico 1.4%

Trastorno de estrés postraumático 0.7%

Agorafobia 1.4%

Trastorno del sueño 0.7%

Síndrome de Asperger 5%

No diagnóstico 22.2% 32.9%

Nota: (1): Kearney et al. (2005a); (2): Hughes et al. (2009); (3): Kearney y Albano (2004).


58

Enfoque dimensional

Desde el la perspectiva del enfoque funcional se propone clasificar y analizar,

ente caso el rechazo escolar, teniendo en consideración las características emocionales o

internas y conductuales o externas en niños y jóvenes.

Con el propósito de evaluar estos aspectos destaca el uso de Achenbach System

of Empirically Based Assessment (Sistema de Evaluación de Achenbach Basado

Empíricamente, ASEBA), que ofrece un enfoque integral para evaluar el

funcionamiento adaptativo y desadaptativo. La Child Behavior Checklist (CBCL,

Achenbach y Rescorla, 2001) y el Teacher Report Form (TRF, Edelbrock y Achenbach,

1984) son dos subescalas que se encuentran dentro del ASEBA permitiendo obtener las

puntuaciones sobre la conducta del niño a partir de la percepción de los padres y de los

profesores, respectivamente. Para un análisis más profundo de estos instrumentos véase

capítulo 3, apartado 3.2.2.3. Instrumentos aplicados a padres y profesores.

1.1.4. Etiología y factores de riesgo en rechazo escolar

Las causas en las que se basa el comportamiento de rechazo a la escuela pueden

ser diversas, de ahí al planteamiento propuesto décadas atrás por King y Ollendick

(1989) en el que determinaban el origen del rechazo escolar como una problemática

incomprendida. No obstante, en la actualidad, son diversas las propuestas que dan

explicación a esta realidad. Por un lado, se encuentra la propuesta realizada por Kearney

y Silverman (1990) en base a las premisas establecidas por el modelo funcional de

cuatro factores explicativos de la negativa a asistir a la escuela. Por otro lado, autores

como Lewy-Warren (2014) señalan que el rechazo escolar es consecuencia de la

combinación de circunstancias fisiológicas, psicológicas y variables familiares y del

contexto sociocultural, por lo que se precisa complementar la perspectiva del modelo

funcional. En esta línea, Reid (2008) propone tres causas como principales factores

identificados tras realizar un estudio experimental con 281 sujetos: alumnos que no les

gusta ir a la escuela (estudiantes que presentan dificultades de aprendizaje, que

consideran que faltar a la escuela es una conducta atrevida y divertida o que manifiestan


59

malas relaciones con el profesorado u otros miembros), sujetos que experimentan

dificultades en casa (falta de apoyo parental en los estudios, falta de disciplina en casa o

pobreza económica familiar) y otros que presentan problemas psicológicos (fobia

escolar, bajo autoconcepto o trastornos emocionales).

La investigación clínica indica que los estudiantes que rechazan la escuela

justifican su negativa a asistir al centro educativo en base a los cuatro factores

propuestos por el modelo funcional (Kearney y Albano, 2007a): I. Evitar la Afectividad

Negativa que Provocan los Estímulos o Situaciones relacionadas con el Ámbito Escolar,

II. Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación, III. Recibir la Atención

de otras Personas Significativas y IV. Obtención de Refuerzos Tangibles Fuera del

Ámbito Escolar. La explicación de estos factores se ha realizado en el anterior apartado

sobre sistemas clasificatorios, concretamente en el apartado correspondiente al modelo

funcional. Las dos primeras funciones se refieren a aquellos niños que se niegan a asistir

a la escuela con el propósito de evitar sensaciones afectivas negativas vinculadas a la

escuela. En contraposición, las dos últimas funciones se asocian a los niños que se

niegan a asistir al centro escolar con el objetivo de conseguir algo positivo fuera de la

escuela, como la atención de los padres o quedarse jugando en casa.

A pesar de la funcionalidad de este modelo de cuatro factores, es preciso tener

en consideración otros aspectos influyentes en el desarrollo de una conducta de rechazo

a la escuela. Se trata de los factores de riesgo que diversos estudios han identificado

como circunstancias o situaciones que incrementan la probabilidad de que una persona

presente rechazo escolar (Bragado, 2006; Heyne, 2006; Heyne y King, 2004;

Thambirajah, Grandison y De-Hayes, 2008). En primer lugar, cabe destacar entre estos

factores características personales del propio estudiante, tales como elevados niveles de

preocupación, declaraciones autonegativas (Doobay, 2008), la presencia de trastornos

de ansiedad como por ejemplo la ansiedad por separación que puede generar rechazo

escolar sobretodo en niños pequeños (Brückl et al., 2007; Gosch, Flannery-Schroeder y

Brecher, 2012) al ser el apego una problemática menos propensa en alumnos de edades

superiores (Compton, Nelson y March, 2000; Dent y Cameron, 2003). En este sentido,

cabe destacar los resultados de una investigación centrada en la evaluación de las


60

diferencias encontradas entre el nivel de manisfestación de rechazo escolar en función

del nivel de ansiedad escolar en Educación Primaria, revelando que la ansiedad escolar

está asociada a mayores niveles de rechazo a la escuela, a pesar de que no en todos los

casos de rechazo se manifiesta ansiedad, concretamente, para el cuarto factor (Rechazo

para Obtener Recompensas Tangibles Fuera de la Escuela) no se hallaron diferencias

estadísticamente significativas entre los grupos con alta y baja ansiedad escolar

(Gómez-Núñez, García-Fernández, Inglés, Lagos-San Martín y Lozano, 2014).

En segundo lugar, cabe señalar la influencia ejercida por el entorno familiar en

el que se desarrolla el niño (Bernstein, Warren, Massie y Thuras, 1999) así como del

contexto social en el que se desarrolla. Situaciones como la separación o el divorcio,

problemas mentales de los padres, estilos de crianza sobreprotectores son factores que

pueden favorecer el desarrollo de una conducta de rechazo a la escuela.

Por último, es imprescindible tener en consideración aspectos relacionados con

el entorno escolar, ya que la calidad de las relaciones en este ámbito son un factor clave

para que el estudiante asista al centro educativo (McGee, Ward, Gibbons y Harlow,

2004). Se entiende por clima escolar aquellos sentimientos que el centro escolar genera

en los estudiantes y se asocia al grado de apoyo que siente el alumnado en cuanto a la

satisfacción de sus necesidades académicas, sociales o personales (Kearney, 2008). En

esta línea, cabe destacar la influencia que ejerce un clima escolar adecuado en la

prevención de comportamientos de rechazo escolar, bajo rendimiento académico o

aislamiento social (Martínez-Monteagudo, Inglés, Trianes y García-Fernández, 2011;

Rigby, 2003).

Además de los factores de riesgo mencionados, los cambios en la sociedad, en

estilo de vida y en la escuela también afectan a la aparición de nuevas causas que

pueden conllevar al rechazo escolar (Reid, 2012). Entre estas se encuentran la aparición

de nuevos recursos electrónicos (e.g., cyberbullying), el desinterés de ciertos estudiantes

al considerar que la escuela es un lugar monótono y no motivador o la presencia de

conductas disruptivas en adolescentes.


61

Una vez identificados los principales factores influyentes en el desarrollo de esta

conducta problemática, cabe mencionar la diferenciación establecida por Majzub y Rais

(2010) quienes proponen distinguir entre factores estáticos, cuya probabilidad de sufrir

cambios es menor, y factores flexibles, los cuales son controlables y modificables.

Teniendo en consideración esta categorización, cabe señalar que gran parte de los

factores mencionados podrían ser considerados flexibles por lo que actuar ante para

prevención o tratamiento puede resultar de utilidad para evitar consecuencias negativas

asociadas al rechazo escolar. En conclusión, el constructo de rechazo escolar es una

problemática caracterizada por la heterogeneidad de casos considerándose un fenómeno

multicausal (Heyne, 2006; Kearney, 2008).

1.2. Estudios de prevalencia del rechazo escolar

1.2.1. Prevalencia del rechazo escolar

La falta de informes estandarizados y las discrepancias en el establecimiento de

una conceptualización terminológica acerca del rechazo a la escuela generan

dificultades a la hora de determinar las tasas de prevalencia. Su cuantificación es

compleja, ya que es preciso valorar el origen causal del rechazo a la escuela

estableciendo unos criterios de interpretación que favorezcan la unanimidad y exista una

concordancia entre los datos.

Balfanz y Byrnes (2012) determinan como asistencia regular a la escuela aquella

en la que las ausencias por curso académico son iguales o inferiores a 5 días. Por otro

lado, se consideraría una problemática de absentismo cuando (1) se falta al menos al

25% del tiempo total de la escuela durante dos semanas; (2) ante una dificultad severa a

asistir a las clases que interfiera de manera significativa en la rutina diaria y en el clima

familiar al menos durante dos semanas; (3) o las ausencias durante al menos diez días

de clase durante cualquier periodo de quince semanas lectivas con una ausencia del

centro educativo que incumba el 25% o más del tiempo lectivo (Kearney, 2008).


62

Tal y como señalan diversas investigaciones (Bragado, 2006; Heyne y King,

2004), la mayoría de la literatura científica revisada establece una prevalencia del

rechazo escolar de un 1% en muestra escolarizada, mientras que de un 5% para los

casos clínicos. Egger et al. (2003) analizaron con una muestra de 1.422 estudiantes entre

9 y 16 años los índices de prevalencia de esta problemática. Para ello, diferenciaron la

muestra en tres grupos: aquellos que rechazan la escuela debido a la ansiedad que les

provoca, aquellos que no asisten al centro educativo por conductas absentistas y

aquellos que muestran una conducta mixta al presentar durante un periodo de tres meses

tanto rechazo escolar con base ansiógena como conductas absentistas. Los índices de

prevalencia para estos sujetos en 3 meses se sitúan en un 2% para los sujetos con

rechazo escolar ansioso (n = 165), un 6.2% para los estudiantes con un perfil absentista

(n = 517), mientras que la muestra que representó a los jóvenes de carácter mixto

presentó una prevalencia de 0.5% (n = 35 sujetos). A pesar de los índices señalados, las

tasas de prevalencia de esta problemática varían en un rango que alcanza hasta un 28-

35% de incidencia al considerar de manera inclusiva en dicho índice todo tipo de

comportamiento de rechazo a la escuela con base ansiógena o no, sin distinción,

incluyendo a su vez a los estudiantes que muestran dificultades por las mañanas para

asistir a la escuela o sienten malestar en el centro educativo (Kearney, 2001, Pina, Zerr,

Gonzales y Ortiz, 2009).

No se han encontrado estudios epidemiológicos que evalúen el rechazo escolar

en muestra española, no obstante son diversos los trabajos que analizan constructos

próximos a este concepto, tales como la fobia escolar o los miedos escolares, y que a su

vez, suelen conllevar a la negativa asistir a la escuela. Los índices de prevalencia de la

fobia escolar fueron reportados por Bragado, Carrasco, Sánchez y Bersabé (1996) a

partir de un estudio realizado con 243 niños entre los 6 y 17 años. El objetivo de esta

investigación fue analizar la prevalencia de los trastornos de ansiedad en jóvenes

españoles obteniendo unas tasas de 0.4% para los sujetos con fobia específica al centro

educativo y un 4.1% para los estudiantes con fobia a hablar en público. Por otro lado, el

estudio realizado por Méndez, García-Fernández y Olivares (1996) con una muestra de

7.808 niños y adolescentes españoles con edades comprendidas entre los 3 y 18 años

reveló que el temor más frecuente entre los estudiantes era repetir curso, con una


63

prevalencia prácticamente de la mitad de la muestra (49%), mientras que uno de cada

cinco destacó un miedo muy intenso ante la suposición de un cambio de centro escolar.

1.2.2. Diferencias en rechazo escolar en función de la edad y el sexo

El comportamiento de rechazo a la escuela puede manifestarse en cualquier

momento educativo y sexo de niños y jóvenes entre 5 y 17 años. No obstante,

estudiantes entre los 5 y 6 años, así como entre los 10 y los 13 años, se encuentran en

momentos evolutivos en los que la incidencia de esta problemática es más frecuente

(Kearney, 2007; Kearney y Albano, 2007a; Kearney y Albano, 2007b; Kearney, LaSota,

Lemos-Miller y Vecchio, 2007). La relación entre estas edades y el incremento de las

tasas de rechazo escolar se debe a que en los momentos señalados los estudiantes

experimentan situaciones escolares de transición, ya sea debido al acceso a un nuevo

centro escolar, a un cambio de curso o al inicio de una etapa educativa superior (Pina et

al., 2009). De este modo, cabe señalar que estas edades pueden convertirse en periodos

de incidencia máxima y mayor probabilidad de desarrollar un rechazo hacia el centro

educativo. Además, su comienzo en los sujetos de menor edad suele ser repentino

mientras que en adolescentes su desarrollo suele manifestarse de manera más gradual,

intensa y se asocia con peores pronósticos (Bragado, 1994; Echeburúa, 2000; Heyne et

al., 2001). El análisis de la prevalencia en estudiantes de educación primaria precisa ser

ampliado para establecer conclusiones consistentes al respecto, mientras que Hersov

(1985) advertía de mayor frecuencia de rechazo a la escuela en estudiantes de

secundaria, siendo esta proposición apoyada por estudios posteriores (Last y Strauss,

1990; McShane et al., 2001). La explicación a esta incidencia superior en adolescentes

es considerada por Heyne y Sauter (2013) como consecuencia de la complejidad del

problema durante esta etapa del desarrollo evolutivo, más que por una prevalencia

superior en esta edad.

Respecto a la etapa de educación primaria, a pesar de que la mayoría de los

estudios sobre rechazo escolar destacan las etapas señaladas (5-6 años y 10-13 años)

como los rangos de edad con mayor prevalencia, los resultados reportados a partir del


64

estudio de Kearney y Beasley (1994) no apoyaron totalmente los momentos señalados,

anteriormente, como edades de mayor incidencia. Los resultados de su trabajo

manifestaron que la mayor tasa de rechazo a la escuela se encuentra entre los 7 y los 9

años con un 31.5% de representación, mientras que las tasas más bajas se situaban entre

los 5 y los 6 años (11.2%) y entre los 16 y 17 años (15.2%). En etapas educativas

superiores, entre los 13 y 18 años, el grupo de investigación al que pertenezco con llevó

a cabo un estudios con el fin de analizar las diferencias en función de la edad y el sexo

en estudiantes chilenos (García-Fernández, Inglés, Lagos-San Martín et al., en prensa).

Los resultados obtenidos advierten diferencias en función de la edad para los cuatro

factores de la SRAS-R-C, prevaleciendo mayores tasas de rechazo entre los 15 y 16

años, y que las chicas puntuaron significativamente más alto que los chicos en el Factor

I, mientras que los chicos puntuaron significativamente más alto que las chicas en los

Factores II y IV.

En cuanto a las diferencias en función del sexo, el rechazo escolar se distribuye

de manera similar tanto en niños como en niñas, según indican las líneas de

investigación encontradas (Bragado, 2006; Fremont, 2003; Guare y Cooper, 2003;

Haight, Kearney, Hendron y Schafer, 2011; Kearney, Cook y Chapman, 2007). Y es que

gran parte de las investigaciones sobre datos de prevalencia en base al sexo, desde una

visión que engloba las distintas causas de la negativa a asistir a la escuela, como es el

constructo de rechazo escolar, no encuentran diferencias significativas en función del

sexo. De hecho, en el estudio desarrollado por Kearney y Albano (2004) con una

muestra de 143 niños con edades comprendidas entre los 5 y 7 años (M = 11.6) y con un

historial de absentismo del 37.32% de las clases, hallaron que la distribución por sexo

no mostraba diferencias para las cuatro condiciones evaluadas. En contraposición, sí

que encontraron diferencias estadísticamente significativas respecto a la edad y los

factores que justificaban su conducta de rechazo a la escuela. Por un lado, los niños que

basaban su negativa asistir a la escuela para evitar situaciones aversivas que les

provocaban malestar emocional (primer factor de la SRAS-R-C) y los que lo hacían

para buscar la atención de sus padres o cuidadores (tercer factor de la SRAS-R-C) eran

más pequeños que aquellos sujetos que se negaban a asistir a al centro escolar para

evitar situaciones sociales aversivas y/o evaluativas (segundo factor de la SRAS-R-C) o


65

por la obtención de refuerzos tangibles fuera de la escuela (cuarto factor de la SRAS-R-

C).

A pesar de que la mayoría de los estudios de investigación centrados en el

rechazo escolar no encuentran diferencias significativas en función del sexo, cabe

destacar los hallazgos de otros trabajos centrados en la investigación de constructos

vinculados al comportamiento negativo a asistir a la escuela, tales como la fobia escolar

o los miedos a la escuela. En este campo los resultados son contradictorios, no obstante

predominan los trabajos que advierten que las chicas presentan puntuaciones más altas

tanto en fobia escolar (Birmaher et al., 1997; Muris, 2002; Valiente, Sandín, Chorot y

Tabar, 2002) como en miedos escolares (Burnham, 2005; Granell de Aldaz, Vitas,

Gelfand y Feldman, 1984; Méndez et al., 1996; Tejero, 2006) en comparación con los

sujetos varones.

En este sentido, estudios posteriores continúan revisando esta relación en

función del sexo a partir de las variables indicadas. García-Fernández, Espada, Orgilés y

Méndez (2010) evaluaron mediante el uso del Inventario de Miedos escolares para

Preadolescentes (SFSS-II, García-Fernández y Méndez, 2008) los temores relacionados

con la escuela en una muestra de 3.665 niños españoles entre 8 y 12 años (M = 9.2; DE

= 1.04). Con respecto al sexo, las chicas obtuvieron puntuaciones significativamente

mayores en los niveles de ansiedad que los chicos, con un tamaño del efecto pequeño (d

= -.31). Resultados similares reportaron Romero-Acosta et al. (2010) en su estudio

sobre la comorbilidad entre los factores de ansiedad a partir del SCARED y los

síntomas depresivos en 1.507 niños españoles de 8 a 12 años (M = 10.5; DE = 1.23).

Los resultados mostraron que un mayor porcentaje de síntomas de ansiosos, entre ellos

la fobia escolar, son manifestados en las niñas en comparación con los niños. En la

misma línea, Isolan, Abrahao-Salum, Tochetto-Osowski, Amaro y Gus-Manfro (2011)

aplicaron la SCARED con el propósito de validar dicho instrumento en estudiantes

brasileños, concretamente 2.410 sujetos entre 9 y 18 años (M = 13.75; DE = 2.34),

hallando que las chicas superaban a los chicos tanto en la puntuación total escala como

en todos los subfactores entre los que se encontraba la fobia escolar.


66

Sin embargo, no todos los trabajos corroboran el predominio de la fobia escolar

en el sexo femenino. Pérez-Campos y Felipe-Castaño (2013) no encontraron diferencias

significativas por sexo en su muestra de 70 niños con una edad de 6 años mediante la

aplicación del Inventario de Miedos Escolares, forma I (IME-N, García-Fernández,

1997). Igualmente, Hale et al. (2013) en su estudio con 425 adolescentes españoles entre

12 y 19 años (M = 15.41; DE = 1.32) tampoco encontraron diferencias significativas

entre ambos sexos para los síntomas de ansiedad escolar. A partir de estos resultados se

desprende la complejidad de establecer la prevalencia del rechazo escolar en función del

sexo. No obstante, predominan los trabajos que no identifican diferencias entre ambos

sexos o señalan cierto predominio de síntomas ansiosos vinculados a la escuela en el

sexo femenino.

Respecto a las diferencias interculturales o entre grupos de distintas clases

sociales, Kearney y Bates (2005) constataron que la prevalencia del rechazo escolar

según el nivel socioeconómico y origen racial de los niños es bastante equilibrada, sin

presentar importantes distinciones entre los participantes. No obstante, Lyon (2010) y

Balfanz y Byrnes (2012) advierten que las minorías étnicas y grupos sociales con bajos

recursos económicos son más propensos a experimentar absentismo escolar que otros

jóvenes, contando con escasas investigaciones que analicen estos datos. En esta línea,

cabe señalar el trabajo previamente citado de Romera-Acosta et al. (2010) quienes

inciden, tras revisar la comorbilidad entre los factores de ansiedad del SCARED y los

síntomas depresivos, que el grupo de estudiantes inmigrantes que fue evaluado a partir

de la muestra total de 1.507 estudiantes, revela que este grupo minoritario superó en las

puntuaciones de sintomatología depresiva y ansiosa a los sujetos no inmigrantes, siendo

tan sólo significativa las diferencias encontradas para la sintomatología depresiva. Es

por ello, que se plantea la necesidad de investigar esta problemática superando estas

limitaciones e incluyendo en la investigación del comportamiento de rechazo escolar

jóvenes que están en riesgo de desarrollar conductas absentistas o se desarrollen en

contextos sociales con bajos recursos económicos.


67

Resumen del capítulo 1

Atendiendo a los estudios revisados, se recomienda el uso del término rechazo

escolar como constructo referido a la negativa de un niño a asistir la escuela o la

dificultad persistente para acudir a las clases desde un enfoque que abarca los distintos

grados de inasistencia escolar: retrasos, faltas esporádicas, periódicas o prolongadas,

tanto basadas, como no, en la ansiedad. Cierta controversia conceptual ha sido

identificada en los trabajos científicos debido al uso impreciso de distintos términos,

tales como fobia escolar, ansiedad escolar, absentismo o abandono escolar, al ser

utilizados como sinónimos.

Entre las distintas perspectivas de clasificación existentes, el modelo funcional

del rechazo a la escuela es uno de los sistemas de categorización más destacados y

aplicados en la investigación actual (Kearney y Spear, 2012). Este enfoque de

clasificación se basa en las razones por las cuales los niños se niegan a asistir a la

escuela y establece cuatro factores: I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los

Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar, II. Escapar de la Aversión

Social o Situaciones de Evaluación, III. Búsqueda de la Atención de otras Personas

Significativas, y IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.

Por otra parte, también han sido analizadas las posibles causas asociadas a esta

problemática. Los factores causales más estudiados son el clima escolar, así como sus

relaciones con el ámbito familiar y factores de carácter personal asociados al niño, por

ejemplo el nivel de ansiedad escolar. Entre los distintos factores etiológicos

mencionados, puede que un niño no sólo justifique su rechazo a la escuela por un factor,

por lo que se admite que son múltiples los factores que interactúan conjuntamente en el

desarrollo de esta problemática, siendo considerado un fenómeno multifactorial.

Finalmente, respecto a sus índices de prevalencia, el rechazo a la escuela es una

problemática que afecta durante la niñez entorno al uno y cinco por ciento de la

población escolar. Los resultados hallados a partir de la revisión teórica realizada dejan

de manifiesto cierta controversia entre los valores de incidencia de esta problemática


68

tanto a nivel general como en función del sexo y la edad. No obstante, predominan los

trabajos empíricos que indican como principales picos de incidencia los grupos etarios

entre los 5-6 años y los 10-13 años, coincidiendo estos momentos con la entrada a un

nuevo centro escolar o la transición de un nivel educativo a otro superior (Kearney et

al., 2007). En cuanto al sexo, no se han encontrado diferencias significativas entre

ambos sexos con respecto al comportamiento de rechazo a la escuela. Sin embargo,

predominan los trabajos que reportan mayores puntuaciones de fobia escolar y miedos

vinculados a la escuela en estudiantes de sexo femenino que en varones (Isolan et al.,

2014; Romero-Acosta et al., 2010).

En conclusión, este primer capítulo ofrece una aproximación a la

conceptualización del rechazo escolar revisando los principales términos empleados en

este ámbito de investigación, así como realizando un análisis sobre su origen causal e

índices de prevalencia. No obstante, el análisis de esta problemática y su evolución no

sería posible sin la aplicación de instrumentos que permitan evaluar este

comportamiento. Es por ello, que en el siguiente capítulo se ofrece un análisis de los

distintos métodos y estrategias de evaluación utilizadas en el estudio del rechazo

escolar.

CAPÍTULO 2

Evaluación del rechazo escolar


71


En los siguientes apartados se analiza en profundidad la evaluación del rechazo

escolar. En primer lugar, se desarrollan las distintas estrategias o métodos de evaluación

que pueden ser utilizados para llevar a cabo el diagnóstico de un caso de rechazo

escolar. A continuación, se analizan los distintos instrumentos que permiten la

evaluación de esta problemática diferenciando entre aquellos que analizan el rechazo

escolar de manera específica, de aquellos que lo analizan como subcategoría dentro de

otros trastornos o variables a valorar. En este sentido, destaca el análisis realizado sobre

la School Refusal Assessment Scale-Revised for Children como principal instrumento de

evaluación del rechazo escolar y objeto de estudio de la presente tesis. Finalmente, se

explican otros instrumentos dirigidos a padres y docentes que ofrecen datos relevantes

para completar la evaluación de una conducta de rechazo a la escuela.

2.1. Métodos de evaluación del rechazo escolar

El rechazo escolar es una problemática compleja dada la amplitud de factores

que pueden propiciar su desarrollo, así como la variedad de respuestas por parte del

sujeto afectado. La evaluación de este constructo no es ajena a esta realidad compleja y

multicausal, por lo que su evaluación se realiza a partir de un enfoque interdisciplinar.

Para ello, es necesario aplicar diversos métodos de evaluación (exámenes médicos,

entrevistas, observaciones conductuales, autorregistros, cuestionarios) y contar con la

participación de las distintas personas implicadas: especialistas de evaluación e

intervención, docentes, padres y el sujeto afectado.

El examen médico

Ante la obligatoriedad de asistir a la escuela, los niños que presentan rechazo

escolar suelen manifestar reacciones fisiológicas ante las que es preciso llevar a cabo un

examen médico para averiguar el origen de esas respuestas. Son diversos los síntomas

asociados al rechazo escolar que sirven como signos de atención ante la detección de


72

este problema. En la manifestación de rechazo a la escuela pueden distinguirse tres

sistemas de repuesta (García-Fernández et al., 2008):

- Sistema autónomo: alteraciones que se manifiestan mediante cambios en la

frecuencia cardíaca, presión arterial, dolor de cabeza, náuseas, diarrea,

sudoración, sensación de mareo o pérdida del apetito.

- Sistema cognitivo: preocupación excesiva generada por la evaluación negativa

de las propias dificultades, pensamientos negativos asociados a los compañeros

de clase, al profesorado o la escuela, preocupación ante la idea de asistir al

colegio.

- Sistema motor: respuestas de tipo motriz como evitar vestirse, mostrar rabietas,

encerrarse en la habitación para no asistir al colegio o llantos durante el trayecto

a la escuela para volver a casa.

Tal y como se indicaba al inicio de este apartado, debido a algunos de los

síntomas señalados, es necesario partir de un examen médico que determine el estado

salud del niño. De este modo, se descartará que el sujeto que manifiesta rechazo escolar

no sufre ningún problema físico ni que los síntomas somáticos mostrados se asocian a

una enfermedad.

La entrevista

El uso de la entrevista como técnica inicial para explorar la intensidad del

rechazo a la escuela, su frecuencia y duración, así como la relación con otras

situaciones, sirve para obtener información relacionada con la conducta de rechazo a la

escuela, normalmente, desde el punto de vista por separado de los padres y el

estudiante. Mediante esta técnica se establece una relación directa con el caso de

estudio, abordando la recogida de información desde una actitud comprensiva y

sensible. Ante un caso de rechazo a la escuela, el profesional entrevistador recopilará

información acerca de la estructura familiar, el rendimiento académico, la frecuencia

con la que se produce la negativa a asistir a la escuela, qué comportamientos preceden a

las manifestaciones de rechazo escolar y qué consecuencias son aplicadas, entre otras

cuestiones que sirvan para conocer en mayor profundidad las características del caso.


73

Las entrevistas pueden ser estructuradas, semiestructuradas o abiertas, en

función del grado de directrices a seguir durante su aplicación. Entre las entrevistas

existentes, destaca la Anxiety Disorders Interview Schedule for Children: DSM-IV

(ADIS-C/P; Silverman y Albano, 1996), que incluye el rechazo escolar como aspecto a

evaluar junto con otros factores relacionados como el Trastorno de Ansiedad por

Separación. La ADIS-IV-C es una entrevista semiestructurada dirigida a población entre

7 y 17 años que evalúa los trastornos de ansiedad en base a los criterios diagnósticos

establecidos por el DSM-IV. Entre los trastornos que mide (Trastorno de Ansiedad por

Separación, Distimia, Trastorno Depresivo Mayor, Déficit de Atención/Hiperactividad,

Trastorno de Conducta, Trastorno Negativista Desafiante) incluye cuestiones referentes

al rechazo a la escuela dentro del Trastorno de Ansiedad por Separación. Las preguntas

relativas a la evaluación de este fenómeno son del tipo “¿te pones nervioso o te asustas

porque tienes que ir a la escuela?”, “¿te quedas en casa y no vas al colegio porque allí

te asustas o estás nervioso?” o “¿te has escapado o te has marchado del colegio pronto

porque estás mejor en casa?”.

La versión española de este instrumento (Sandín, 2002) está disponible tanto en

su versión dirigida a niños (ADIS-IV-C; Silverman, Albano y Sandín, 2001a) como a

padres (ADIS-IV-P; Silverman, Albano y Sandín, 2001b). En cuanto a sus propiedades

psicométricas, Silverman, Saavedra y Pina (2001) reportaron una fiabilidad test-retest

aceptable, en niños entre 7 y 16 años (.61-.80), en padres (.65-1) y la forma combinada

(.62-1). El uso de este instrumento con muestra española se ha aplicado tanto en

estudios de caso, para atender al tratamiento de un adolescente con Trastorno de

Ansiedad Generalizada (Olivares, Piqueras y Rosa, 2006), como en población adulta

con Trastorno de Pánico y alta sensibilidad a la ansiedad (Osma, García-Palacios,

Botella y Ramón, 2014). Por otro lado, también se ha aplicado para la evaluación del

rechazo escolar en estudios internacionales (Hughes et al., 2009; Kearney, Pursell y

Álvarez, 2001).

Observaciones conductuales

La observación de la conducta constituye un método directo de recogida de

información centrado en el registro de comportamientos a partir de la observación de las


74

conductas llevadas a cabo en el medio natural. En primer lugar, es importante definir la

conducta que se pretende observar así como diseñar una tabla de registro que presente

un formato sencillo y que facilite su cumplimentación por la persona encargada,

normalmente los padres o docentes.

Durante el registro de la conducta, el observador debe de tener en

consideración una serie de factores que influirán en la validez de la observación

realizada. De esta manera, una observación será efectiva cuando se realice de manera

objetiva, no se obstruya el comportamiento habitual del afectado y se registren las

acciones y estados observados en función de los constructos propuestos para su

evaluación.

Autorregistros

El autorregistro es un procedimiento de autobservación y registro de la propia

conducta atendiendo a las directrices propuestas por el especialista. A diferencia de la

entrevista, los autorregistros permiten recoger la información de la conducta por el

propio sujeto que rechaza la escuela realizando un registro de su comportamiento en el

momento en el que ocurre. De esta manera, se favorece, a su vez, que el estudiante tome

conciencia de su conducta mediante su análisis.

King, Ollendick y Tonge (1995) propusieron un modelo de autorregistro dirigido

a niños que rechazan asistir a la escuela. Por la mañana, el sujeto debe valorar sus

sentimientos sobre ir a la escuela en una escala de 5 puntos (1= me siento feliz y bien;

5= estoy tan nervioso y perturbado que sé que no puedo ir a la escuela hoy) y también

lo enfermo que se siente (1= no me siento enfermo hoy; 5= siento que voy a vomitar y

que no seré capaz de ir a la escuela hoy). Finalmente, el niño indicará al finalizar el día

si ha asistido a la escuela, si ha permanecido todo el día en la escuela y cómo fue el día

en el centro escolar. En edades más avanzadas, el estudiante podrá indicar también qué

situaciones le han llevado a actuar de esa manera, qué dificultades ha encontrado y en

qué momentos se producen.


75

Cuestionarios, inventarios y escalas

Son escasos los instrumentos existentes que permiten evaluar el rechazo escolar

de manera especifíca, no encontrando ningún cuestionario precedente diseñado para

muestra escolar española (Inglés et al., 2015). Se consideran medidas específicas de

evaluación del rechazo a la escuela los instrumentos: School Refusal Assessment Scale-

Revised for Children (SRAS-R-C; Kearney, 2002a), Feelings of School Avoidance

(FSA; Watanabe y Koishi, 2000), School Avoidance Scale (SAS; Fujigaki, 1996) y

School Refusal Personality Scale (SRPE; Honjo et al., 2003). Entre los instrumentos

señalados, cabe destacar la SRAS-R-C, considerada un instrumento referente a nivel

internacional para evaluar el rechazo escolar (Haight et al., 2011; Lyon, 2010), mientras

que el resto precisan ampliar su consolidación científica debido al vacío de estudios

posteriores que aporten consistencia a la validez de estos instrumentos.

Por otro lado, la negativa a asistir a la escuela sí que ha sido evaluada como

subcategoría dentro de otros instrumentos, tales como: Screen for Child Anxiety Related

Emotionl Disorders (SCARED; Birmaher et al., 1999), Inventario de Ansiedad Escolar

(IAES; García-Fernández, Inglés, Martínez-Monteagudo, Marzo y Estévez, 2011),

Visual Analogue Scale for Anxiety-Revised (VAA-R; Bernstein y Garfinkel, 1992); o

Child Behaviour Checklist (CBCL; Achenbach, 1991a). En el siguiente apartado, son

analizadas las características y propiedades psicométricas de cada uno de los

instrumentos citados, estableciendo una diferenciación entre aquellos que evalúan de

manera específica el rechazo a la escuela de aquellos que lo incluyen como subescala

entre sus ítems.

2.2. Instrumentos de evaluación del rechazo escolar

Son múltiples los instrumentos que pueden ser utilizados para la evaluación de la

conducta de rechazo a la escuela. Sin embargo, son escasas las pruebas que permiten

evaluar esta problemática de manera específica. Es por ello que se ha optado por

establecer una diferenciación entre aquellos instrumentos que evalúan el rechazo a la

escuela como elemento principal y aquellos que lo analizan como subescala. A


76

continuación, se ofrece una revisión de los distintos instrumentos utilizados para la

evaluación del rechazo escolar ofreciendo una descripción de sus principales

características y propiedades psicométricas. En primer lugar, se analizará de manera

más exhaustiva la escala SRAS-R-C (Kearney, 2002a), siendo este el instrumento

objeto de estudio de la presente tesis.

2.2.1. School Refusal Assessment Scale-Revised for Children

La Escala de Evaluación del Rechazo Escolar Revisada para Niños (School

Refusal Assessment Scale-Revised for Children, SRAS-R-C; Kearney, 2002a) es un

instrumento diseñado para identificar la autopercepción relativa de los cuatro factores

fundamentales que justifican las causas que subyacen al comportamiento de rechazo a la

escuela:

Factor I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o

Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar.

Factor II. Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación.

Factor III. Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas.

Factor IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.

Este instrumento es una revisión de la propuesta inicial realizada por Kearney y

Silverman (SRAS, 1993) a la que se han añadido 8 ítems respecto al original compuesto

por 16. Por tanto, la versión revisada está compuesta por 24 ítems con una escala de

respuesta de 7 puntos (0 = nunca; 6 = siempre) y se dirige a niños y adolescentes entre 5

y 17 años, además de contar con la versión revisada dirigida a padres (Kearney, 2002a)

y la de docentes, la cual precisa su desarrollo y revisión (Kearney, 2006a).

En cuanto a las modificaciones que presenta la versión revisada de la SRAS, se

encuentran: incorporación de nuevos ítems que van desde el número 17 al 24,

modificación en la redacción de los ítems 1, 5, 9 y 13 pertenecientes al primer factor,

cambios en el ítem 3, correspondiente al tercer factor, por su focalización en la

evaluación de un aspecto más relacionado con comportamientos disruptivos que en la

búsqueda de la atención, y otras pequeñas modificaciones en la redacción de ítems que

aportan mayor claridad y adherencia al modelo funcional.


77

Su elección como principal instrumento de evaluación en la presente tesis se

debe al sustento empírico que la literatura científica ha otorgado a esta escala para la

evaluación del rechazo escolar, siendo el único instrumento validado en diversas

muestras internacionales que evalúa de manera específica este constructo (Kearney,

2008).

- Características de las muestras empleadas

A partir de los datos recopilados en la tabla 5, el rango de edad de los

participantes en los estudios que emplean la SRAS-R-C oscila entre los 5 y 18 años, con

una edad media entorno a los 12-13 años. Predominan los trabajos aplicados en

muestras que abarcan las etapas de Educación Primaria y Educación Secundaria

Obligatoria, hallando tan sólo un estudio que evalúa esta problemática entre los 5 y 9

años (Kearney, Chapman y Cook, 2005a). Por otro lado, a partir de la revisión se

observa que el número de investigaciones realizadas con muestra clínica es semejante a

los grupos no clínicos. No obstante, cabe señalar que esta equiparación se ha alcanzado

al equilibrarse el predominio de los trabajos iniciales con muestra clínica y el

incremento, en la actualidad, de trabajos desarrollados con muestra estudiantil no clínica

(Haight et al., 2011; Hochadel, Frölich, Wiater, Lehmkuhl y Fricke-Oerkermann, 2014;

Lyon, 2010; Richards y Hadwin, 2011; Seçer, 2014). Respecto a la nacionalidad de los

participantes, destacan los estudios llevados a cabo en muestra estadounidense con una

prevalencia de siete estudios frente a los 13 revisados en total, siendo este el país en el

que más se ha investigado la aplicación de la SRAS-R-C. En este sentido, cabe destacar

que en la actualidad hay una proliferación de trabajos que aplican la SRAS-R-C en

países no estadounidenses como Francia, Corea, Reino Unido, México y Turquía.

Finalmente, cabe señalar la ausencia de estudios longitudinales recientes que

evalúen el comportamiento del rechazo a la escuela en base al modelo funcional de

cuatro factores, siendo todos los trabajos revisados estudios transversales. En este

sentido, cabe señalar, la investigación desarrollado por Flakierska, Lindström y Gillberg

(1988), quienes a finales de la década de los 80 evaluaron la evolución temporal del

rechazo escolar a partir de una muestra de 35 niños suecos con una edad media de 9.3


78

años. A pesar de que este estudio no se basa en el modelo funcional explicativo de

cuatro factores para el comportamiento de rechazo a la escuela, se identificaron ciertas

limitaciones con el tiempo en el ámbito de las relaciones sociales y mayor frecuencia de

solicitud de ayuda psiquiátrica. Por otro lado, se han encontrado estudios que analizan la

evolución temporal, también de la negativa a asistir a la escuela, pero desde una

concepción que abarca los casos de absentismo escolar (Attwood y Croll, 2015; Dembo

et al., 2013) o revisando las diferencias entre las ausencias al colegio basadas o no en la

ansiedad y su relación con la condición sexual (Burton, Marshal y Chisolm, 2014). A

partir de esta revisión se deduce la ausencia de trabajos en los últimos años que hayan

revisado la evolución temporal del rechazo a la escuela desde el modelo funcional.

Tabla 5

Análisis de las muestras utilizadas en estudios con la SRAS y la SRAS-R-C

Estudio

Muestra Diseño N Edad/curso

académico

Tipo País

Kearney y

Silverman

(1993)

T1 M1:

42 estudiantes

42 madres

29 padres

T2 M1:

24 estudiantes

24 madres

13 padres

M1:

38.1% chicas

M = 11.26

Clínica EE.UU

(9.52%

afroamericanos;

90.48% caucásicos)

T

Brandibas,

Jeunier,

Gaspard y

Fouraste

(2001)

50 estudiantes 14-21 años

No

clínica

Francia T

Kearney

(2002a)

M1:

115 estudiantes

M2:

53 estudiantes

M1:

36.5% chicas

8-17 años

M = 13.9

M2 :

35.8% chicas

6-16 años

M = 11.9

Clínica EE.UU

M1: (47.8%

caucásicos, 16.5%

afroamericanos,

13% hispanos,

9.6% herencia

mixta, 3.5%

filipino/asiático,

2.6% amaricanos

nativos, 7% no

declarado)

M2: (96.2%

afroamericanos,

T


79

1.9% hispanos, 1%

no declarado)

Higa,

Daleiden y

Chorpita

(2002)

30 estudiantes

Madres

50% chicas

8-18 años

M = 13.3

Clínica EE.UU (Hawai)

(30% multiétnica,

20% japoneses

americanos, 13.3.%

caucásico, 36.7%:

hawaianos nativos,

filipinos,

hispanoamericanos

u otros ).

T

Kearney,

Chapman y

Cook

(2005a)

55 estudiantes

Padres

5-9 años Clínica EE.UU. T

Kearney

(2006a)

M1:

168 estudiantes

M2:

45 estudiantes

M1: (Kearney,

2002a)

M2:

24.4% chicas

M = 11.4

Clínica EE.UU

M1: (Kearney,

2002a).

M2: (84.4%

americanos

europeos, 8.9%

hispanos, 2.2%

afroamericanos,

4.4% no

declarado).

T

Gutiérrez-

Maldonado,

Magallón, Rus

y Peñaloza

(2009)

36 estudiantes 10-15 años

63.9% chicas

No

clínica

México T

Lyon

(2010)

174 estudiantes 54% chicas

10-12 años

M = 11.65

No

clínica

EE.UU (Chicago)

Afroamericanos

99% bajos ingresos

económicos

T

Kim

(2010)

M1: 395

estudiantes

M2: 432

estudiantes

High School

M1: asisten a

Middle School

M2: asisten a

High School

No

clínica

Corea T

Haight et al.

(2011)

216 estudiantes

Padres

53.7% chicas

11-17 años

M = 14

No

clínica

EE.UU

(60.6% hispanos,

11.6% europeo-

americanos, 10.2%

afroamericanos,

5.6% mutiracial,

2.3% americano

nativo, 0.9%

asiático-americano,

6.5% otros, 2.3%

no declarado)

T


80

Richards y

Hadwin

(2011)

152 estudiantes 50% chicas

12-13 años

M= 12.28

No

clínica

Reino Unido T

Hochadel et

al. (2014)

1490 estudiantes

Padres

49.7% chicas

8-11 años

M= 9.22

No

clínica

Alemania T

Seçer

(2014)

480 estudiantes 51.7% chicas

13-18 años

No

clínica

Turquía

T

Nota: T1: tiempo 1; T2: tiempo 2; M1: muestra 1; M2: muestra 2; M: edad media; T: transversal.

- Propiedades psicométricas de la SRAS-R-C

Tras la publicación de la escala original (SRAS; Kearney y Silverman, 1993),

diversas investigaciones se han centrado en analizar las propiedades psicométricas de

este instrumento, tanto de la versión inicial (Brandibas et al., 2001; Higa et al., 2002;

Kim, 2010) como de la revisión realizada por Kearney (2002a) (Haight et al., 2011;

Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Richards y Hadwin, 2011; Seçer, 2014). Con el propósito

de mejorar la calidad psicométrica de la versión original, Kearney (2002a) llevó a cabo

una revisión de la escala con una muestra de 168 sujetos, compuesta por dos

submuestras de 115 y 53 participantes estadounidenses de procedencia americana,

hispana, afroamericana, caucásicos, filipinos-asiáticos y de origen mixto (M1 = 13.9,

DE = 1.9; M2 = 11.9, DE = 2.8). Los resultados encontrados indicaron una adecuada

validez concurrente con la versión original de la escala siendo todas las puntuaciones

significativas para cada uno de los factores (.56, .73, .77, .65; M = .68). En este estudio,

análisis de varianza indicaron puntuaciones medias significativas más altas en miedos y

ansiedad rasgo para los estudiantes que justifican su rechazo a la escuela por

reforzamiento negativo. Por otro lado, fueron los estudiantes que basan su rechazo a la

escuela en la obtención de refuerzos tangibles fuera del centro escolar quienes

obtuvieron puntuaciones medias superiores en problemas de conducta externalizantes.

Posteriormente, Kearney (2006a) pretendió esclarecer y determinar

estadísticamente qué modelo factorial (2, 3 o 4 factores) se ajustaba más para la SRAS-

R-C ante los argumentos realizados por Kearney (2002a) quien proponía, además de la

estructura de cuatro factores, una posible estructura de tres factores en la que los ítems

de los Factores I, II, III fueron agrupados en dos dimensiones, manteniendo el cuarto


81

factor como una dimensión independiente. Para ello, Kearney (2006a) llevó a cabo un

análisis factorial confirmatorio en una muestra 213 jóvenes estadounidenses, formada

por los 168 sujetos utilizados en su estudio de 2002, más 45 nuevos sujetos (75.6%

varones, M = 11.4) de procedencia europea, americana, hispana, afroamericana y otras

en menor proporción. Los resultados revelaron que ninguno de los modelos se ajustaba

a los datos lo suficientemente bien para cumplir estadísticamente con los índices de

bondad de ajuste. No obstante, al eliminar dos ítems (20 y 24) del cuarto factor, el

modelo que mejor se ajustaba resultó ser el de cuatro factores. Los coeficientes de

fiabilidad test-retest, para un intervalo de 1 a 2 semanas, fueron satisfactorios para cada

uno de los cuatro factores (.64, .73, .78 y .56, respectivamente). En la misma línea,

Lyon (2010) y Haight et al. (2011) corroboraron la significación de la estructura de

cuatro factores a partir de análisis factoriales confirmatorios, alcanzando un mayor

ajuste del modelo tras la eliminación de ítems pertenecientes al cuarto factor (ítems 16,

20 y 24) para el estudio de Lyon (2010); y asociados al tercer (ítem 19) y cuarto factor

(ítem 20) en el trabajo de Haight et al. (2011). Desde Reino Unido, Richards y Hadwin

(2011) evaluaron la estructura factorial de la SRAS-R-C mediante un análisis factorial

confirmatorio, apoyando la estructura de tres factores al suprimir por completo el cuarto

factor junto con otros ítems (7, 17, 18, 19, 22 y 23). Posteriormente, Seçer (2014) llevó

a cabo la validación más reciente, hasta el momento, de la SRAS-R-C en población

adolescente turca. Sus resultados apoyan la estructura de cuatro factores con valores de

fiabilidad test-retest para dos semanas de .86, advirtiendo de un mayor ajuste de la

escala con una versión de 19 ítems.

En base a estos datos se deduce que, a pesar de la presencia de un pequeño

número de ítems que pueden restar valor al ajuste de la escala, los resultados apoyan la

estructura general de cuatro factores y demuestran una adecuada validez y fiabilidad de

las puntuaciones de la SRAS-R-C. A partir de la revisión teórica realizada, no se han

encontrado investigaciones previas que hayan aplicado la SRAS-R-C en población

española y que permitan, consecuentemente, conocer datos epidemiológicos y la

incidencia de esta problemática a nivel nacional. La tabla 6 resume los resultados

obtenidos en las distintas validaciones que se han llevado a cabo de esta escala.


82

Tabla 6

Validaciones de la SRAS y la SRAS-R-C

Autores y

año

Nº

ítems

N AF

Rotación

Varianza

Modelo

factores

Alfa de

Cronbach

T-R

Kearney y

Silverman

(1993)

16 42 niños

M = 11.26

años

71 padres

EEUU

---

---

---

Modelo

de cuatro

factores

---

7-14 días

SRAS-R-C

(n=24)

.73,.87,.68,

.44

SRAS-R-P

(n=37)

.65,.81,.85,

.81

Brandibas

et al.

(2001)

16 Francia ---

---

---

Modelo

de cuatro

factores

SRAS-R-C:

.66,.67,.67,.29

---

Higa et al.

(2002)

16 30 entre

8-18 años

---

---

---

Modelo

de cuatro

factores

SRAS-R-C:

.77,.88,.73,.77

SRAS-R-P:

.76,.90,.75,.41

---

Kearney

(2002a)

24 115 entre

8-17 años

53 entre

6-16 años

EEUU

ACP

Rotación

varimax

Modelo 4

factores:

54.3% VE

Modelo 3

factores:

47.9% VE

--- 7-14 días

SRAS-R-C:

.64,.73,.78,

.56

SRAS-R-P:

.63,.67,.78,

.61

Kearney

(2006)

24 213

estudiantes

183 padres

EEUU

AFC

---

Modelo

de cuatro

factores

SRAS-R-C:

.82,.80,.87;.74

SRAS-R-P:

.86,.86,.88,.78

---

Kim

(2010)

16 827

estudiantes

secundaria

Corea

---

---

---

Modelo

de tres

factores

.50-.87 ---

Lyon

(2010)

24 174

estudiantes

10-12 años

EEUU

AFC

---

---

Modelo

de cuatro

factores

Confiabilidad

inter-ítem:

.59,.40,.63,.62

---

Haight et

al.

(2011)

24 216 entre

11-17 años

EEUU

AFC

ACP

Modelo

de cuatro

factores

SRAS-R-C:

.83,.82,.79,.73

SRAS-R-P:

.84,.75,.76,.79

---

Richards

y Hadwin

(2011)

24 152 entre

12-13 años

Inglaterra

AFC

---

---

Modelo

de tres

factores

SRAS-R-C:

.83, .80, .75

---


83

Seçer

(2014)

24 480

estudiantes

13-18 años

Turquía

AFC

---

---

Modelo

de cuatro

factores

Total

SRAS-R-C:

.86

14 días

SRAS-R-C:

.86

Nota: AF: análisis factorial; AFC: análisis factorial confirmatorio; ACP: análisis factorial de

componentes principales; α: fiabilidad; T-R: test-retest; VE: Varianza explicada; ---: datos no

encontrados.

- Relación con otras variables

La tabla 7 clasifica las distintas investigaciones que han analizado las

correlaciones entre los factores que componen la SRAS-R-C y otras variables. En este

apartado, cabe señalar que son escasos los estudios que han analizado la correlación de

la versión revisada de la SRAS con otros instrumentos. Entre las validaciones más

recientes, Seçer (2014) identificó correlaciones positivas y significativas entre el

rechazo escolar y la Educational Stress Scale (Sun, Dunne, Hou y Xu, 2011) y el School

Bournot Inventory (Salmela-Aro, Kiuru, Leskinen y Nurmi, 2009) no ofreciendo datos

más precisos que permitan profundizar sobre la magnitud de las correlaciones o en los

resultados para cada uno de los factores. A pesar de esta limitación, otros estudios han

revisado exhaustivamente la correlación de la versión original de la SRAS con otros

instrumentos de interés. Para analizar la relación entre los cuatros factores que propone

la SRAS-R y el resto de constructos, la mayoría de los estudios establecen una

diferenciación entre las dos primeras funciones de esta escala, caracterizadas por el

refuerzo negativo, en las que la conducta es reforzada por la evitación de situaciones

desagradables (Factor I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o

Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar; Factor II. Escapar de la Aversión

Social o Situaciones de Evaluación); mientras que las dos últimas funciones se

justifican por el refuerzo positivo, siendo el comportamiento fuera del ámbito escolar

reforzado a través de la atención o recompensas (Factor III. Búsqueda de la Atención de

otras Personas Significativas; Factor IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del

Ámbito Escolar).

Gran parte de los trabajos de investigación revisados plantean que el rechazo

escolar por reforzamiento negativo correlaciona positivamente con otras medidas de

afecto negativo y problemas de internalización como la ansiedad, la depresión o la baja


84

autoestima (Kearney y Silverman, 1993). En esta línea, los autores citados señalaron

que los niños con rechazo escolar por reforzamiento negativo fueron diagnosticados con

trastornos internalizantes como depresión mayor o trastornos de ansiedad.

Contrariamente a lo esperado, Kearney y Silverman (1993) hallaron que el miedo

correlacionó con el Factor III y no con las funciones del rechazo a la escuela basadas en

el reforzamiento negativo. No obstante, estos resultados pueden deberse a la edad de los

sujetos evaluados, cuya edad media era 8.2 años y podrían presentar miedos acordes con

su nivel de desarrollo y no necesariamente relacionados con la escuela. Estudios

posteriores refuerzan la premisa inicial señalando que los sujetos que rechazan la

escuela por reforzamiento negativo correlacionaron más con los miedos escolares y la

ansiedad rasgo que los otros dos factores (Factor III y IV) que justifican su rechazo por

reforzamiento positivo (Kearney, 2002a). Además, se obtuvo que las puntuaciones en

las medidas de autoinforme fueron, generalmente, más altas para el refuerzo negativo y

grupos de búsqueda de atención (Factor III) que con aquellos que justifican su rechazo

por refuerzo tangible externo a la escuela (Factor IV). Esta apreciación también es

destacada por el estudio de Higa et al. (2002) quienes indican que tomados en conjunto

los resultados, el FIII correlacionó significativamente con los criterios discriminantes

mientras que el FIV no.

Por otro lado, Kearney (2002a) destaca la relación identificada entre el tercer

factor y mayores puntuaciones en ansiedad por separación, resultado en consonancia

con el propósito de este factor que se asocia a los sujetos que rechazan la escuela para

conseguir la atención de otros seres queridos. Esta relación fue apoyada por otros

estudios como la investigación desarrollada por Higa et al. (2002) en la que se obtuvo

que esta relación fue apoyada por un 75% en la versión de la SRAS combinada, por un

50% en la SRAS para niños, mientras que por un 100% en la versión dirigida a padres

de la SRAS.

Por último, los datos reportados por los padres y maestros muestran una relación

significativamente alta entre el grupo que rechaza la escuela por la consecución de

refuerzos tangibles fuera de la escuela y problemas externalizantes. Por su parte,

Kearney y Silverman (1993) señalan que problemas externalizantes identificados por los


85

padres a partir del CBCL fueron significativamente asociados con el rechazo escolar por

reforzamiento positivo. Problemas de externalización reportados por los docentes a

partir del TRF se correlacionaron altamente con el rechazo escolar por reforzamiento

positivo, aunque esta asociación no fue estadísticamente significativa. Resultados

similares se obtuvieron en el estudio de Kearney (2002a), quien señala que los

problemas externalizantes, concretamente comportamientos negativistas desafiantes y

problemas de conducta resultaron más prevalentes en sujetos que rechazan la escuela

por el cuarto factor. Del mismo modo, Higa et al. (2002) obtuvieron que el FIV

correlacionó altamente (r = .66) con problemas externalizantes que miden

principalmente el comportamiento agresivo y delictivo.

Tabla 7

Visión de conjunto de los estudios con la SRAS/SRAS-R-C y su relación con otras

variables

Estudio Variables Instrumentos Técnica

estadística

Resultados

Medida FI FII FIII FIV

Kearney

Silverman

(1993)

Miedos

FSSC-R;

(Ollendick,

1983)

Coefi-

cientes de

correlación

producto

momento

de Pearson

FSSC-R .04

.17

.46**

.18

Ansiedad

CMAS-R

(Reynolds y

Richmond,

1978)

CMAS-R .31

.19

.39*

.06

Ansiedad

Estado-

Rasgo

STAIC

(Spielberg,

1973)

STAIC .33* .44** .34* -.02

Depresión CDI (Kovacs y

Beck, 1977)

CDI .33* .36* .22 -.03

Autocon-

cepto

PHSCS (Piers,

1984)

PHSCS -.31* -.46** -.17 -.15

Ansiedad

social

SASC (La

Greca, Dandes,

Wick, Shaw y

Stone, 1988)

SASC .12 .43** -.03 -.08

Problemas

de

conducta

internali-

zantes y

externali-

zantes

CBCL

(Achenbach y

Edelbrock,

1978).

CBCL

Interna-

lizante

.35* .39** .54** .33*


86

Problemas

de

conducta

internali-

zantes y

externali-

zantes

CBCL

Externa-

lizante

-.13 .18 .42** .48**

TRF (Edelbrock

y Achenbach,

1984)

TRF

Interna-

lizante

.48* .74** .15 -.20

TRF

Externa-

lizante

.12 .18 .31 .14

Higa et al.

(2002)

Afecto

negativo

AFARS

(Chorpita,

Daleiden,

Moffitt, Yim y

Umemoto,

2000)

Correla-

ciones

AFARS .56** .70** .71** .13

Depresión CDI

(Kovacs, 1981)

CDI

.62** .59** .64** .11

Ansiedad

social

SASC-R

(La Greca y

Stone, 1993)

SASC-R

.69** .75** .61** -.09

Ansiedad

y

depresión

infantil

RCADS

(Chorpita,

Yim, Moffitt,

Umemoto y

Francis, 2000)

RCADS

Fobia

social

.55* .67** .62** -.20

RCADS

Ansiedad

por

separa-

ción

.68** .62** .74** -.19

Problemas

de

conductas

interna-

lizantes y

CBCL

(Achenbach,

1991a)

CBCL

Interna-

lizante

.20 .31 .14 .04

externali-

zantes

CBCL

Externa-

lizante

.04 -.11 .05 .48*

Brandibas,

Jeunier,

Clanet y

Fourasté,

(2004)

Ansiedad

por

separación

SASI

(Silove et al.,

1993)

Correla-

ciones

bivariadas

Ansiedad

por

separa-

ción

.07 .14 .12 .04

Ansiedad

estado-

rasgo

STAI-Y

(Spielberger,

1973)

Ansiedad

estado

.33* .55** .26* .19

Ansiedad

rasgo

.24 .47** .16 .24


87

Kearney

(2002a)

Miedos

FSSC-R

(Ollendick,

1983)

Análisis de

varianza

con la

corrección

de Tukey

Modelo de

3 factores

FSSC-R 131.5

(17.7)

124.5

(29.2)

106.4 (18.5)

FSSC-R

Ítems

escuela

20.2

(4.2)

17.5

(6.7)

15.2

(5.3)

Ansiedad

RCMAS

(Reynolds y

Richmond,

1978)

RCMAS 11.8

(7.3)

11.1

(7.9)

9.4

(6.1)

Ansiedad

rasgo

STAIC

(Spielberg,

1973)

STAIC

Ansiedad

rasgo

37.1

(10.1)

38.4

(8.0)

32.4

(5.2)

Ansiedad

social

SASC-R; La

Greca y Stone,

1993)

SASC-R

45.9

(16.1)

40.8

(16.5)

35.5 (18.1)

Depresión CDI

(Kovacs, 1992)

CDI 12.5

(8.0)

12.8

(8.0)

10.2

(6.9)

Problemas

de

conductas

interna-

lizantes y

externa-

lizantes

CBCL

(Achenbach,

1991a)

CBCL

Interna-

lizante

66.9

(10.9)

66.1

(9.4)

61.3 (10.7)

CBCL

Externa-

lizante

54.3

(10.8)

58.4

(10.2)

70.4

(9.8)

TRF

(Achenbach,

1991b)

TRF

Interna-

lizante

66.1

(10.8)

57.3

(18.0)

57.5

(4.4)

TRF

Externa-

lizante

53.7

(8.0)

53.0

(16.9)

51.8

(4.0)

Nota: F I: Evitar la Afectividad Negativa; F II: Escapar de la Aversión Social o Situaciones de

Evaluación; F III: Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas; F IV: Búsqueda de Refuerzos

Tangibles Fuera del Ámbito Escolar; *p < .05; ** p < .01.

2.2.2. Instrumentos específicos de evaluación del rechazo escolar

En este apartado se recopilan aquellas medidas, que junto con la SRAS-R-C, ya

analizada en el apartado anterior, se centran en evaluar el rechazo a la escuela como

factor principal. La tabla 8 recopila las principales características de los instrumentos

que evalúan el comportamiento de rechazo a la escuela de manera específica.


88

► Sentimientos de evitación a la escuela (Feelings of School Avoidance, FSA;

Watanabe y Koishi, 2000).

Watanabe y Koishi (2000) propusieron la FSA como instrumento de evaluación

de los sentimientos asociados a la negativa a asistir a la escuela. Esta escala está

compuesta por 26 ítems permitiendo diferenciar tres subescalas: Sentimiento Negativo

Hacia la Escuela (11 ítems), Sin Amigos (9 ítems) y Aversión a la Asistencia Escolar (6

ítems). Los resultados obtenidos en esta escala indican que a mayor puntuación

obtenida, mayores sentimientos negativos hacia la escuela. Según los resultados

obtenidos con una muestra de 354 estudiantes entre 10 y 14 años se obtuvo que esta

escala presenta un coeficiente alpha de Cronbach de .89 (.81-.87 para las subescalas)

(Watanabe y Koishi, 2000). Posteriormente, Aruga, Suzuki y Tagaya (2012) aplicaron

esta escala en una muestra de 1756 adolescentes entre 13 y 17 años obteniendo también

adecuados índices de consistencia interna: .78 (Sentimiento Negativo Hacia la Escuela),

.80 (Sin Amigos) y .83 (Aversión a la Asistencia Escolar).

► Escala de evitación a la escuela (School Avoidance Scale, SAS; Fujigaki, 1996).

La escala de Evitación a la Escuela (Fujigaki, 1996) fue desarrollada para

ofrecer un instrumento que permitiera evaluar la negativa a asistir a la escuela a partir

de 11 ítems con una escala de respuesta de tres puntos (3= Sí, 2= A veces sí, a veces no;

1= No) distribuidos en dos dimensiones: Aversión de la Escuela, dimensión compuesta

por seis ítems, y Evitación de la Escuela, formada por cinco ítems. Las propiedades

psicométricas de la SAS resultaron satisfactorias a través de unos adecuados índices de

validez y fiabilidad para el modelo de dos factores (.84 y .79, respectivamente)

indicando una suficiente consistencia interna (Honjo et al., 2003) y obteniendo índices

de correlación elevados entre los factores que componen la escala (r = .67).


89

► Escala de personalidad en el rechazo escolar (School Refusal Personality Scale,

SRPE; Honjo et al., 2003).

Con el propósito de diseñar un instrumento que permitiera evaluar la

personalidad en jóvenes que rechazan la escuela Honjo (1987; 1990) propuso la School

Refusal Personality Scale. Esta escala está formada por 22 ítems con una escala de

respuesta tipo Likert de tres puntos (3= Sí, 2= A veces sí, a veces no; 1= No). Tras el

análisis factorial se determinó que fueron tres los factores que componían la escala: I.

Obsesivo-Compulsivo, II. Pasivo-Antisocial y III. Introvertido Socialmente. La SRPE

reportó adecuados índices de consistencia interna tanto para la puntuación total (.76)

como para cada uno de los factores que conforman la escala (.81, .67 y .65,

respectivamente). La correlación entre factores resultó significativa, cuyos valores

oscilaron entre r = .09 y .17.

Honjo et al. (2003) llevaron a cabo un estudio con 425 estudiantes japoneses que

asistían a institutos para evaluar la relación entre los sentimientos negativos generados

al tener que asistir a la escuela y la depresión. Para ello, emplearon el Children

Depression Scale (Kovacs y Beck, 1977), así como los dos instrumentos señalados en

este epígrafe, la School Avoidance Scale y la School Refusal Personality Scale. A pesar

de encontrar esta investigación, los instrumentos desarrollados en este apartado no

disponen de un número de estudios posteriores que hayan apoyado su validez.

Tabla 8

Cuestionarios, inventarios y escalas de rechazo escolar de carácter específico

Evaluación específica del rechazo escolar

Autor (es) Instrumento Edades Ítems Formato

de

respuesta

Factores (fiabilidad)

Kearney y

Silverman

(1993)

School

refusal

assessment

scale for

children

(SRAS-C)

5 – 17

16

0 = nunca

6 = siempre

Rechazo de estímulos que

provocan afectividad negativa

(.73)

Rechazo para evitar

situaciones aversivas sociales

o de evaluación (.87)

Rechazo para llamar la

atención de los padres (.68)

Rechazo para obtener


90

recompensas positivas

tangibles (.44)

Kearney

(2002a)

School

refusal

assessment

scale revised

for children

(SRAS-R-C)

5 - 17

24

0 = nunca

6 = siempre

Rechazo de estímulos que

provocan afectividad negativa

(.64)

Rechazo para evitar

situaciones aversivas sociales

o de evaluación (.73)

Rechazo para llamar la

atención de los padres (.78)

Rechazo para obtener

recompensas positivas

tangibles (.56)

Watanabe

y Koishi,

(2000)

Feelings of

School

Avoidance

(FSA)

---

10-13

13-17

26 --- Sentimiento negativo hacia la

escuela (.78)

Sin amigos (.80)

Aversión a la asistencia

escolar (.83)

Fujigaki

(1996)

School

Avoidance

Scale

(SAS)

--- 11 1= No

2= A veces

sí, a veces

no

3= Sí

Aversión a la escuela (.84)

Evitación a la escuela (.79)

Honjo et

al. (2003)

School

Refusal

Personality

Scale

(SRPE)

--- 22

1= No

2= A veces

sí, a veces

no

3= Sí

Obsesivo-compulsivo (.81)

Pasivo-antisocial (.67)

Introvertido socialmente (.65)

Nota: ---: datos no encontrados.

2.2.3. Instrumentos de evaluación del rechazo escolar como subcategoría

En este apartado se incluyen instrumentos que, a pesar de no evaluar como

objetivo único el comportamiento de rechazo a la escuela, en sus cuestionarios recogen

ítems que evalúan el comportamiento de rechazo a la escuela. La tabla 9 recopila las

principales características de los instrumentos analizados en este punto.

► Screening para la Ansiedad Infantil en relación con los Trastornos Emocionales.

(Screen for Child Anxiety Related Emotional Disorders, SCARED; Birmaher et al.,

1999).

La SCARED es un cuestionario de autoinforme que evalúa la frecuencia de

síntomas ansiosos en niños y adolescentes con un rango de edad entre 8 y 18 años. La


91

versión propuesta por Birmaher et al. (1999) consta 41 ítems, coexistiendo con otras

versiones de esta misma escala tales como la versión original compuesta por 38 ítems

(Birmaher et al., 1997) y la revisada formada por 66 ítems (Muris, Merckelbach,

Schmidt y Mayer, 1999). En esta escala, los niños responden evaluando con qué

frecuencia han experimentado cada síntoma mediante una escala tipo Likert de tres

puntos (0= casi nunca; 2= a menudo).

Birmaher et al. (1999), a partir de su estudio factorial, hallaron cinco factores

para este cuestionario: 1) Pánico/Somático; 2) Ansiedad Generalizada; 3) Ansiedad ante

la Separación; 4) Fobia Social; y 5) Fobia Escolar. Cuatro de los cinco factores

señalados están claramente vinculados a los trastornos de ansiedad recogidos en el

DSM-IV-TR, a excepción del factor fobia escolar, el cual no está reconocido en este

manual. Según señalan Muris et al. (1999), este instrumento evalúa nueve subescalas

vinculadas a la clasificación de los trastornos de ansiedad incluidos en el DSM-IV-TR:

Trastorno de pánico, Trastorno de Ansiedad por Separación (incluye fobia escolar),

Trastorno de Ansiedad Generalizada, Fobia Social, Fobia Específica Animal, Fobia

Específica Situacional, Fobia Específica (una lesión, la sangre o una inyección).,

Trastorno Obsesivo-Compulsivo, Trastorno de Estrés Post-Traumático.

Diversos investigadores en España han validado la SCARED con objeto de

conocer su funcionalibilidad para medir los distintos síntomas de la ansiedad. Hale et al.

(2013) encontraron, a partir de una muestra formada por 425 adolescentes españoles,

que la SCARED presentaba adecuadas propiedades psicométricas con una fiabilidad

estable (entre .75-.41). Por otro lado, Domènech-Llaberia y Martínez (2008) hallaron

también para este instrumento una adecuada fiabilidad (alfa de Cronbach global de .83,

para los factores de .44 a .72 y fiabilidad test-retest de .72). A su vez, la SCARED

cuenta con una versión en lengua catalana (Vigil-Colet et al., 2009), quienes aplicaron

este instrumento a 1490 estudiantes de Educación Primaria. En este estudio el alfa de

Cronbach fue de .86 y se hallaron cuatro factores en lugar de cinco en el análisis

factorial: Pánico/Somático (.78), Fobia Social (.69), Ansiedad Generalizada (.69) y

Ansiedad de Separación (.70). En relación al rechazo escolar, Romero-Acosta et al.

(2010) realizaron un estudio sobre la comorbilidad entre los factores de ansiedad del


92

SCARED y la sintomatología depresiva en niños de 8 y 12 años, obteniendo también

que el factor de fobia escolar fue el menos comórbido y menos prevalente. Estos

resultados coinciden con investigaciones previas que han demostrado que dicho factor

presenta unas propiedades psicométricas más bajas que los otros cuatro (Birmaher et al.,

1999; Domènech-Llaberia y Martínez, 2008; Muris, Schmidt y Engelbrecht, 2002;

Vigil-Colet et al., 2009), asociando dicho resultado al escaso número de ítems, sólo 4,

que evalúan este factor en el SCARED. No obstante, ante esta controversia, cabe añadir

que Hale, Crocetti, Raaijmakers y Meus (2011), en un meta-análisis transcultural,

encontraron que a pesar de que el factor sobre rechazo a la escuela tuviera unas

propiedades psicométricas más débiles que el resto, era considerado una dimensión

independiente del TAS, siendo corroborada la estructura de cinco factores por la

investigación posteriormente desarrollada por Hale et al. (2011).

Los análisis de fiabilidad y validez del SCARED-R (Muris et al., 1999) se

llevaron a cabo en una muestra de 674 niños holandeses (51% niñas) entre 8 y 13 años.

En términos de consistencia interna la SCARED-R es un instrumento fiable (.94),

además de su utilidad para la evaluación y detección de los trastornos de ansiedad.

► Escala Visual Análoga para la Ansiedad - Revisada (Visual Analogue Scale for

Anxiety-Revised, VAA-R; Bernstein y Garfinkel, 1992).

La VAA-R es una escala que evalúa la ansiedad en niños a través de la

identificación de situaciones ansiógenas como ser llamado por el maestro, viajar en el

autobús escolar o pensar sobre ir a la escuela el lunes. Son once las situaciones

propuestas a partir de las cuales se evalúa el grado de ansiedad que genera en el niño

asistir a la escuela, sus reacciones somáticas, tales como dificultades en la respiración,

frecuencia cardiaca elevada o mareos, y el sentimiento del alumno en ese momento y

cómo se siente la mayoría de las veces.

La respuesta a las situaciones propuestas se lleva a cabo a partir de una línea de

diez centímetros en la que el participante señalará, en función del grado ansiedad que le

genere la situación planteada, un valor de 0 a 10, siendo a mayor puntuación mayores


93

niveles de ansiedad. A su vez, este sistema se acompaña de dos caras unisex (tranquilo

vs. nervioso), una en cada extremo facilitando la comprensión, tal y como se representa

en la figura 2.

Figura 2. Ejemplo de un ítem de la VAA-R

La escala está compuesta por tres factores que explicaban el 59% de la varianza:

Ansiedad Anticipatoria de Separación, Ansiedad de Ejecución Dentro de la Escuela y

Ansiedad en General. Las propiedades psicométricas de la VAA-R son aceptables, con

valores de fiabilidad .80 para muestra clínica y .78 en el caso de muestra comunitaria/no

clínica.

Van Duinen, Rickelt y Griez, (2008) llevaron a cabo la validación de la versión

electrónica denominada Electronic Visual Analogue Scale of Anxiety (eVVAS). La

eVASS resulta similar a la versión tradicional en papel manteniendo el mismo número

de ítems, escala de respuesta y población a la que se dirige. Las personas evaluadas

contestan a este instrumento mediante el uso de tablets que permiten un procesamiento

de los resultados obtenidos de manera inmediata y evitando aquellos errores que pueden

darse al pasar los datos de manera manual. La validación de este instrumento se llevó a

cabo con una muestra compuesta por 71 sujetos (47% mujeres) cuya rango de edad

oscilaba entre 18 y 72 años (M= 25), de los cuales 25 presentaban Trastorno de pánico y

46 correspondían a población general. Los resultados de los análisis de correlación

fueron significativos y de magnitud elevada (r = .98; p > .001) considerándose la

versión electrónica una herramienta funcional para evaluar la ansiedad.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Tranquilo Nervioso

1. Ser llamado por el profesor


94

► Inventario de Ansiedad Escolar. (School Anxiety Inventory, IAES; García-Fernández

et al., 2011).

El Inventario de Ansiedad Escolar (IAES) fue elaborado por García-Fernández

et al. (2011) con el fin de evaluar las situaciones y respuestas de ansiedad escolar en

alumnos de Educación Secundaria y Bachillerato (12 a 18 años). El IAES está

compuesto por 23 ítems con una escala de respuesta tipo Likert de cinco puntos (0=

nunca; 4= siempre). Son cuatro los factores situacionales a los que el alumnado debe

contestar en función de sus respuestas cognitivas, conductuales y psicofisiológicas: I.

Ansiedad ante el Fracaso y Castigo Escolar, incluye ocho ítems referidos a la ansiedad

que generan situaciones escolares de fracaso, por ejemplo, “suspender un examen” y/o

castigo, por ejemplo, “que llamen a mis padres del instituto”; II. Ansiedad ante la

Evaluación Social, compuesto por cinco ítems que evalúan las situaciones de naturaleza

social que generan ansiedad, por ejemplo, “leer en voz alta delante de la clase” o “salir a

la pizarra”; III. Ansiedad ante la Agresión, consta de seis ítems relativos a situaciones

escolares en las que el sujeto puede sentirse amenazado o agredido, por ejemplo, “que

me insulten o me amenacen” o “sufrir una agresión física o pelearme en el instituto”;

IV. Ansiedad ante la Evaluación Escolar, incluye cuatro ítems que evalúan la ansiedad

generada en el alumnado las competencias escolares, por ejemplo, “momentos antes del

examen” o “hacer un examen escrito”. Esta estructura de cuatro factores situacionales,

así como la de tres factores relativos a los sistemas de respuesta de la ansiedad, fue

apoyada por los análisis factoriales exploratorios y confirmatorios realizados por

García-Fernández et al. (2011), los cuales explicaron el 74,97% de la varianza total, así

como para los factores referidos a los sistemas de respuesta: 68,64% para la ansiedad

cognitiva, 58,51% ansiedad motora y 67,70% ansiedad psicofisiológica.

Adecuados índices de consistencia interna (.82-.93) y fiabilidad test-retest (.74-

.84, 2 semanas) se obtuvieron para este instrumento. La validez concurrente fue

examinada mediante coeficientes de correlación entre el IAES y el Inventario de

Ansiedad Estado-Rasgo (STAI, Spielberg, Gorsuch y Lushene, 1970), el Cuestionario

de Depresión Infantil (CDI, Kovaks, 1992, traducido y validado para población

española por Del Barrio y Carrasco, 2004) y el Cuestionario de Evaluación de


95

Dificultades Interpersonales en la Adolescencia (CEDIA, Inglés, Hidalgo y Méndez,

2005; Inglés, Méndez e Hidalgo, 2000) encontrando correlaciones positivas y

estadísticamente significativas.

Posteriormente, expertos examinaron el IAES para reducir el número de ítems y

validar una versión corta de este instrumento (IAES-S, García-Fernández et al., 2014).

Como resultado, el IAES-S se compuso por un total de 15 ítems. El análisis de

consistencia interna del IAES-S mostró unas puntuaciones satisfactorias de .77 hasta

.94, y los coeficientes de fiabilidad test-retest variaron de .74 a .87, obteniendo en este

trabajo resultados similares a los reportados por García-Fernández et al. (2011).

García-Fernández et al. (2014) señalaron en su trabajo la relación existente entre

los tres factores situacionales evaluados en el Inventario de Ansiedad Escolar y su

vinculación con dos de los factores que justifican el comportamiento de rechazo a la

escuela por reforzamiento negativo: I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los

Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar y II. Escapar de

Situaciones de Evaluación o Aversión Social.

Tabla 9

Cuestionarios, inventarios y escalas de rechazo escolar como subcategoría

Autor

(es)

Instrumento Edades Ítems Formato

de

respuesta

Factores (fiabilidad)

Muris et

al.

(1999)

Screen for

Child Anxiety

Related

Emotional

Disorders-

Revised

version

(SCARED-

R)

8-18

66 0 = casi

nunca

2 = a

menudo

Trastorno de pánico (.80)

Trastorno de ansiedad por

separación (incluye fobia

escolar) (.71)

Trastorno de ansiedad

generalizada (.79)

Fobia social (.70)

Fobias específicas: fobia

animal (.74), fobia a la sangre,

lesión o inyección (.68) y

fobia situacional (.64)

Trastorno obsesivo

compulsivo (.70)

Trastorno de estrés

postraumático (.80)

Puntuación total (.94)


96

Bernstein

y

Garfinkel

(1992)

Visual

Analogue

Scale for

Anxiety -

Revised

(VAA-R)

8-19 11 0 =

tranquilo

10 =

inquieto/

nervioso

Ansiedad anticipatoria

Ansiedad de Ejecución en la

Escuela

Ansiedad General

Muestra clínica (.80)

Muestra no clínica (.78)

García-

Fernández

et al.

(2011)

Inventario de

Ansiedad

Escolar

(IAES)

12-18 23 0 = nunca

4 = siempre

Ansiedad ante el fracaso y

castigo escolar y ante la

Agresión (.92)

Ansiedad ante la evaluación

social (.93)

Ansiedad ante la agresión

Ansiedad ante la evaluación

escolar (.88)

Ansiedad Cognitiva y

Ansiedad Psicofisiológica

(.86)

Ansiedad Conductual (.82)

Puntuación total (.96)

2.2.4. Instrumentos dirigidos a padres y profesores

Además de los de instrumentos dirigidos a niños y adolescentes, la evaluación

del rechazo escolar ha de ser multifuente por lo que contar con las aportaciones de

padres y docentes permitirá obtener una evaluación y diagnóstico más exhaustivo y

completo. De este modo, en primer lugar, se analizan las versiones dirigidas a padres de

algunos instrumentos previamente mencionados y descritos:

► Escala Revisada de Evaluación del Rechazo Escolar para Padres. (School Refusal

Assessment Scale-Revised-Parents, SRAS-R-P; Kearney, 2002a).

La SRAS-R-P es la versión de la escala de evaluación del rechazo escolar

dirigida a padres, mediante la cual se evalúa a través de 24 ítems el comportamiento de

rechazo a la escuela en función de la percepción de los padres. El objetivo de este

instrumento es medir en base al modelo funcional de cuatro factores el comportamiento

de rechazo a la escuela que manifiesta un niño pero desde el punto de visa de sus

padres. Cada uno de los cuatro factores queda representado en la escala por seis ítems,


97

cuyo formato de respuesta se basa en una escala tipo Likert de siete puntos (0 = nunca;

6 = siempre).

Los resultados obtenidos a partir de un análisis factorial confirmatorio

desarrollado por Kearney (2002a) muestran una fiabilidad test-retest a través de un

intervalo de 7 a 14 días estadísticamente significativa para los cuatro factores (.63, .67,

.78 y .61, respectivamente). Estudios posteriores refuerzan el modelo funcional de

cuatro factores a través de un análisis factorial confirmatorio en el que se eliminaron los

ítems 20, 24 y 18 contando así con el apoyo de tres índices de ajuste (CFI = .93, SRMR

= .07, RMSEA = .06) y obteniendo adecuados valores alfa de Cronbach .86, .86, .88 y

.78 para cada uno de los cuatro factores (Kearney, 2006a).

► Screening para la Ansiedad Infantil en relación con los Trastornos Emocionales

Versión Padres. (Screen for Child Anxiety Related Emotional Disorders-Parents

version, SCARED-P; Birmaher et al., 1999).

La SCARED-P es la versión cumplimentada por padres para evaluar la

frecuencia de síntomas ansiosos en niños y jóvenes utilizando una escala tipo Likert con

tres opciones de respuesta (0= no es cierto o casi nunca verdadero, 1= algo verdadero o

a veces cierto y 3= muy cierto o cierto a menudo). Este instrumento está compuesto por

41 ítems y la puntuación total se deriva de la suma de las respuestas, la cual puede

oscilar entre 0 y 82.

Este instrumento permite contrastar la información ofrecida por los padres junto

con la versión dirigida a niños, obteniendo una evaluación más completa y amplia.

Ambas versiones cuentan con una adecuada consistencia interna, fiabilidad test-retest y

validez discriminante, tal y como se ha explicado anteriormente en el apartado de la

SCARED versión para niños.

Por otro lado, se proponen distintos instrumentos dirigidos a docentes y

centrados en la evaluación del comportamiento del alumno en el aula y su interacción

con el resto de compañeros:


98

► Lista de verificación del comportamiento infantil. (Child Behaviour Checklist,

CBCL; Achenbach, 1991a).

El CBCL es un instrumento cumplimentado por padres que evalúa los síntomas

psicopatológicos en niños y adolescentes entre los 6 y 18 años. Achenbach y Rescorla

(2001) propusieron este instrumento compuesto por 120 ítems con una escala de

respuesta de tres puntos (1= no es cierto; 3= Muy cierto o a menudo cierto), referidos a

problemas de conducta de internalización o externalización.

El cuestionario consta de dos partes, por un lado, la primera parte evalúa las

competencias del niño en el ámbito social, académico, familiar y de ocio/tiempo libre.

Por otro lado, la segunda parte, se centra en la evaluación de problemas conductuales

organizados en: problemas de depresión-ansiedad, aislamiento depresivo, quejas

somáticas, problemas sociales, problemas de pensamiento, problemas de atención,

quebrantamiento de normas y conducta agresiva. Distintos estudios han apoyado con

sus resultados la fiabilidad y validez de este instrumento (Albores et al., 2007; Bernedo,

Fuentes y Fernández, 2008).

► Formulario de informe del profesor. (Teacher’s Report Form, TRF; Achenbach y

Edelbrock, 1986).

El TRF es un formulario dirigido al profesorado que complementa la

evaluación de problemas emocionales y del comportamiento junto con la ya explicada

CBCL dirigida a padres. Ambas resultan ser componentes del Achenbach System of

Empirically Based Assessment (ASEBA) contando con versiones equivalentes pero

dirigidas a padres y profesores, respectivamente, así como para niños y adolescentes

mediante el Youth Self Report. El TRF se considera un instrumento complementario al

CBCL en la evaluación y en el que el profesor evalúa un amplio rango de

manifestaciones psicopatológicas en niños y adolescentes entre 6 y 18 años.

El propósito de utilizar este formulario dirigido a docentes, se basa en obtener

la percepción del profesorado respecto al rendimiento académico del niño, el


99

funcionamiento adaptativo y problemas de conducta y/o emocionales observados

recientemente o en los últimos dos meses (rechazo social, problemas somáticos,

ansiedad/depresión, conductas de quebrantamiento de reglas y comportamiento

agresivo). De esta manera, el docente marcará la respuesta más adecuada en función de

la frecuencia con la que suceden las conductas evaluadas.


100


La revisión teórica realizada revela que la evaluación psicológica de los niños

con rechazo escolar comprende el uso de distintos métodos de evaluación, tales como

las entrevistas, observaciones conductuales, autorregistros e instrumentos de evaluación

como cuestionarios, inventarios y escalas. A su vez, la recogida de datos se realizará

mediante una evaluación multifuente, obteniendo datos a partir del niño afectado, los

padres y los docentes.

En el ámbito de la evaluación, en primer lugar, se llevará a cabo un examen

médico para descartar cualquier problema de salud asociado a la negativa a asistir a la

escuela. A continuación, se propone la entrevista como medida para obtener

información previa relevante acerca de la conducta del niño, momentos de incidencia o

las reacciones de los padres. En este caso, se recomienda el uso de la entrevista dirigida

a niños Anxiety Disorders Interview Schedule for Children: DSM-IV (ADIS-C/P;

Silverman y Albano, 1996).

A partir de la revisión realizada sobre los instrumentos de evaluación del

rechazo escolar, se extrae que son escasos aquellos que se centran en la evaluación del

rechazo escolar de manera específica, destacando en dicho ámbito la School Refusal

Assessment Scale Revised for Children (SRAS-R-C; Kearney, 2002a). Diversos estudios

han analizado las propiedades psicométricas de esta escala revelando adecuadas índices

de validez y fiabilidad tanto para la escala original propuesta por Kearney y Silverman

(1993) (Brandibas et al., 2001; Higa et al., 2002; Kim, 2010), como para la versión

revisada de Kearney (2002a) (Haight et al., 2011; Kearney, 2006a; Lyon, 2010;

Richards y Hadwin, 2011; Seçer, 2014). Además, los coeficientes de fiabilidad test-

retest, para un intervalo de 1 a 2 semanas también resultaron satisfactorios (.64, .73, .78

y .56) respectivamente para cada una de los cuatro factores (Kearney, 2002a).

Con el propósito de ofrecer una evaluación más completa, se plantea el uso de

otros instrumentos que incluyen el rechazo escolar como subescala en su evaluación,

tales como: el Screen for Child Anxiety Related Emotional Disorders (SCARED;

Birmaher et al., 1999), la Visual Analogue Scale for Anxiety-Revised (VAA-R;


101

Bernstein y Garfinkel, 1992) y el School Anxiety Inventory (IAES, García-Fernández et

al., 2011). Por otra parte, también se ha propuesto que la evaluación del rechazo escolar

se realice desde una visión multidisciplinar en la que colaboren tanto el niño que

rechaza asistir al centro educativo, como padres y docentes. Entre los instrumentos

dirigidos a estos dos últimos grupos destacan: la versión dirigida a padres de la SRAS-

R-P y del SCARED-P, así como la Child Behaviour Checklist, CBCL; Achenbach,

1991a). En cuanto a los docentes, se sugiere como instrumento el Teacher’s Report

Form, TRF (Achenbach y Edelbrock, 1986).

En conclusión, a pesar de que se ha identificado como limitación el escaso

número de instrumentos que evalúan el rechazo escolar de manera específica, se ha de

fomentar la realización de una evaluación multimétodo a través de la cual se usen en

conjunto los resultados reportados a partir de registros de observación de la conducta,

tests estandarizados, valoración del contexto familiar y social en el que se desarrolla el

estudiante, así como fomentar la realización de una recopilación de información

multifuente con la percepción de padres y docentes. Por otro lado, es posible favorecer

la comprensión de esta problemática mediante el análisis de su relación con otras

variables psicoeducativas y emocionales con las cuales podría presentar relación, tales

como las atribuciones académicas, el afecto, el optimismo, la ansiedad, salud infantil,

entre otras. Con el propósito de ampliar el análisis del rechazo a la escuela y mejorar su

comprensión, en el siguiente capítulo se exponen los principales hallazgos encontrados

respecto a la relación entre el rechazo escolar y otras variables, junto con unas breves

directrices para la intervención ante esta problemática.

CAPÍTULO 3

Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento


105


A continuación, se aborda el análisis de distintas variables psicoeducativas y

emocionales vinculadas al rechazo escolar y se analizan las principales vías de

intervención ante la negativa a asistir a la escuela. Respecto a las variables revisadas, se

ofrece un análisis del comportamiento de rechazo a la escuela y su relación con las

atribuciones causales académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo. En primer lugar,

se establece una delimitación conceptual de la variable de estudio asociada al rechazo

escolar junto con la recopilación de trabajos aplicados en muestra infanto-juvenil. Tras

analizar los principales hallazgos científicos para cada una de estas tres variables, se

procede a examinar el estado actual de la investigación que abarca la relación entre cada

una de estas variables y el rechazo escolar. Finalmente, se incluye un breve apartado de

tratamiento con el propósito de recopilar las técnicas y estrategias de intervención

empleadas ante un caso de rechazo a la escuela.

3.1. Relación con variables psicoeducativas y emocionales

En este epígrafe de la tesis se ofrece un análisis del rechazo escolar y su relación

con otras variables. Las atribuciones académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo,

junto con otras variables de interés que han sido destacadas por su relación con el

rechazo a la escuela, son analizadas a continuación.

3.1.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas

Delimitación conceptual de las atribuciones

Se entiende por atribución la percepción explicativa que un sujeto elabora sobre

las causas de su propia conducta y la de los demás. Estos procesos atributivos quedan

explicados en una de las perspectivas teóricas más destacadas en el estudio de la

motivación escolar, la teoría de la atribución causal de Weiner (1986). A partir de este


106

modelo, la conducta de logro es explicada mediante las atribuciones causales percibidas

por las personas en base a sus propios resultados, relacionadas con la atribución causal

tanto de tipo cognitivo (expectativas) como afectivo (emociones dependientes de la

atribución) (Weiner 1986; 2004). De este modo, la secuencia motivacional comienza

cuando una persona obtiene un resultado, ya sea este positivo o negativo, y se cuestiona

acerca de las causas que determinaron dicho resultado. El estilo explicativo atribucional

podría ser clasificado en función de tres dimensiones:

- Dimensión interna o externa: en función de si la causa que dio lugar al resultado

se sitúa en el propio individuo o fuera de él.

- Dimensión estable o inestable: en función de la persistencia y variabilidad de la

causa.

- Dimensión controlable o incontrolable: en función del grado de control que el

sujeto tiene a su disposición para modificar las consecuencias.

El tipo de atribuciones que un sujeto realice sobre un resultado influirá en el

aumento o disminución de la conducta y por tanto, sobre las expectativas de éxito o

fracaso que asocie a esta. En el ámbito académico, un estudiante suele atribuir sus éxitos

o fracasos a la capacidad (o su falta), al esfuerzo (o su falta) y a causas externas, como

la dificultad de la tarea o la suerte. Un planteamiento derivado a partir de estas premisas

señala que es conveniente que el alumnado atribuya tanto sus éxitos como fracasos a

causas internas, inestables y controlables, es decir, al esfuerzo realizado. Según Weiner

(1990), los estudiantes que atribuyan sus resultados a causas internas, inestables y

controlables presentan mayores probabilidades de obtener éxito en sus resultados

académicos, mientras que aquellos que atribuyen sus resultados a causas externas harán

poco esfuerzo por la mejora de su desarrollo académico.

Las atribuciones en la infancia tardía

Entre los trabajos recopilados que analizan las tendencias atributivas en muestras

de Educación Primaria, se encuentran los hallazgos reportados por Navas, Sampascual y

Castejón (1992). Los resultados de este grupo, a partir de una muestra compuesta por


107

150 alumnos españoles que cursaban 5º de Educación Primaria junto con la

participación de sus docentes, constataron que a pesar de no ser identificadas relaciones

significativas entre las atribuciones y las expectativas de los profesores, sí que se

obtuvieron entre las atribuciones a la capacidad, al esfuerzo y a la suerte de los alumnos

con las expectativas del profesorado, el alumnado y el rendimiento académico. A partir

de los análisis correlacionales, destacan las relaciones significativas y positivas entre el

rendimiento del alumnado y sus atribuciones de éxito a la capacidad y al esfuerzo (r =

.254; r = .242), siendo negativa la relación identificada entre el rendimiento académico

y las atribuciones del alumnado a causas externas, como la suerte (r = -.211).

Siguiendo esta línea centrada en el interés por conocer la relación entre las

atribuciones de éxito y/o fracaso y el rendimiento académico, Moreano (2005)

desarrolla su análisis en una muestra de 284 estudiantes peruanos de 5º y 6º de

Educación Primaria. Entre sus resultados, encontraron una alta correlación negativa y

significativa de las atribuciones al fracaso por causas internas con el rendimiento

académico en Matemáticas y Lenguaje. De estos datos se desprende un estilo

atribucional cuya repercusión sobre el rendimiento es negativo.

Estudios posteriores han revisado en muestra escolar la influencia del juicio de

los docentes en la motivación y atribuciones de los estudiantes, estableciendo una

comparativa entre los datos recogidos en Alemania y China (Zhou y Urhahne, 2013). En

este estudio participaron 144 estudiantes alemanes y 272 estudiantes chinos, ambos

escolarizados en el 4º grado de la escuela elemental. A partir de los juicios de los

docentes y los logros de los estudiantes, se diferenció entre alumnos subestimados y

sobreestimados. Respecto a Alemania, los estudiantes subestimados atribuyeron el éxito

a causas y variables externas, como la oportunidad, pero menos a causas estables e

internas como la capacidad. A su vez, se observó que los estudiantes subestimados

mostraron menor motivación que aquellos considerados sobreestimados, identificando

en los primeros niveles más bajos de esperanza para el éxito y autoconcepto académico

que los estudiantes sobreestimados. Respecto a los resultados obtenidos en la muestra

procedente de China, los estudiantes subestimados atribuyeron más el éxito a la mala

suerte y el fracaso al estado de ánimo, la dificultad de la tarea y al esfuerzo en


108

comparación con los estudiantes sobreestimados. Al igual que en la muestra alemana,

los estudiantes subestimados tuvieron menor esperanza de éxito, un autoconcepto más

bajo y mayor ansiedad ante los exámenes que los escolares sobreestimados. En

resumen, se deduce cierto grado de inadaptación por parte de aquellos estudiantes

considerados subestimados al atribuir su éxito a una variable externa e incontrolable

como el estado de ánimo o la dificultad de la tarea.

Atribuciones académicas y rechazo escolar

El estudio de las atribuciones en estudiantes y su relación con otras variables

psicológicas y educativas, tales como el autoconcepto académico (Erten y Burden,

2014), la autoeficacia (Cofee y Rees, 2008), las relaciones interpersonales (Han y Choi,

2006) o las diferencias de sexo y edad en el estilo atribucional académico (Inglés, Díaz-

Herrero, García-Fernández y Ruiz-Esteban, 2011; Inglés et al., 2012), ha sido objeto de

estudio, principalmente, en trabajos aplicados en muestra adolescente y universitaria. A

pesar de estos trabajos, la investigación científica existente respecto al estudio de las

atribuciones y el comportamiento de rechazo a la escuela resulta insuficiente.

En este ámbito, estudios pioneros desarrollados por nuestro grupo de

investigación (Lagos-San Martín, García-Fernández, Inglés, Gonzálvez y Vicent, 2014a;

Lagos-San Martín, Gómez-Núñez, Gonzálvez, Vicent y Gomis, 2014b) han evaluado en

muestra chilena la diferencia de medias entre el rechazo escolar y las atribuciones

académicas en Matemáticas y Lenguaje a partir de una muestra de 1.183 estudiantes

entre 13 y 18 años (M = 16; DE = 1.32). En cuanto al área de Lngua, los resultados

indicaron diferencias estadísticamente significativas entre un alto y bajo nivel de

rechazo escolar, atribuyendo los estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo escolar

sus éxitos académicos a causas externas, a la capacidad y al esfuerzo, siendo estos

resultados a la inversa para el cuarto factor en el que son los alumnos con alto rechazo

los que atribuyen el éxito a la capacidad y causas externas. Por otro lado, las

atribuciones hacia el fracaso académico señalaron que los estudiantes con alto rechazo

escolar atribuyeron sus fracasos, en mayor medida, a la falta de capacidad y de esfuerzo,


109

mientras que debido a causas externas fue superior en el grupo de bajas puntuaciones en

rechazo escolar, cumpliéndose este patrón para todas las dimensiones de la SRAS-R-C.

Respecto al área de Matemáticas, los resultados constataron diferencias

estadísticamente significativas entre los estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar coincidiendo con los patrones obtenidos en el área de Lengua. En

resumen, fueron los sujetos con un alto nivel de rechazo escolar quienes obtuvieron

puntuaciones más altas en atribuciones causales de fracaso a la falta de capacidad y de

esfuerzo, y más bajas para las atribuciones de éxito a la capacidad. De este manera, se

identifica un estilo atribucional negativo asociado a los estudiantes con altas

puntuaciones en rechazo escolar.

Por otro lado, cabe señalar el estudio desarrollado por Gregory y Eley (2005) en el

que evaluaron la relación existente entre el estilo atribucional y la conducta de ansiedad

y problemas de sueño. Esta investigación se llevó a cabo con una muestra de 71

estudiantes ingleses con edades comprendidas entre los 8 y los 11 años (M = 9.76; DE =

0.84). A pesar de no evaluar de manera específica el rechazo a la escuela, sino

considerándolo como constructo relacionado la ansiedad escolar, cabe destacar que los

resultados aportaron una estilo atribucional negativo para aquellos estudiantes que

presentaban mayores puntuaciones en ansiedad escolar.

En vista al estilo atribucional negativo adherido al rechazo a la escuela, ya que

se ha identificado un predominio de las atribuciones al fracaso académico debido a

causas internas como la falta de capacidad o de esfuerzo, y dada la escasez de trabajos

localizados que analicen la relación entre estas dos variables, se incita a la ampliación

de su estudio debido a la importancia que ejercen las estrategias de atribución en la

consecución de adecuados niveles de desarrollo académico y para el funcionamiento de

la persona. Además, cabe destacar que no se han encontrado estudios previos aplicados

en España que analicen la relación entre estas dos variables.


110

3.1.2. Rechazo escolar y afecto

Delimitación conceptual del afecto

El afecto, entendido como núcleo central de las emociones, constituye un tópico

de investigación de relevancia actual (Moriondo, De Palma, Medrano y Murillo, 2011).

Atendiendo a la evidencia científica, se sugiere que la afectividad está compuesta por

dos grandes dimensiones o factores dominantes, relativamente independientes,

denominados Afecto Positivo y Afecto Negativo (Sandín et al., 1999). Por un lado, el

Afecto Positivo (AP) se refiere a la experimentación de sentimientos de alegría,

satisfacción, confianza, entusiasmo o participación gratificante. En contraste, la

Afectividad Negativa (AN) representa el conjunto de estados emocionales aversivos

como la ira, la culpabilidad, el miedo, la tristeza, el pesimismo o el nerviosismo. A

pesar de que los términos AP y AN pueden sugerir que son conceptos opuestos, han de

ser comprendidos como variables altamente diferenciadas e independientes (Robles y

Páez, 2003).

Watson, Clark y Carey (1988) propusieron la comprensión de la afectividad

negativa como un componente compartido entre la ansiedad y la depresión, mientras

que esta última, la depresión, sólo se caracteriza por presentar niveles bajos de

afectividad positiva. Esta distinción permite establecer, tomando como base el AP y

AN, las características comunes y distintivas entre los síndromes ansiosos y depresivos

(Sandín et al., 1999).

El afecto en la infancia tardía

El estudio de la afectividad es un campo de investigación en el que predominan

los trabajos aplicados en muestra adulta (Buz, Pérez-Arechaederra, Fernández-Pulido y

Urchaga, 2015; Merz et al., 2013; Moriondo et al., 2011; Nolla, Queral y Miró, 2014),

encontrando también su aplicación en estudiantes universitarios (Robles y Páez, 2003;

Sandín et al., 1999) y niños y/o adolescentes (Ebesutani et al., 2012; Randler y Weber,

2015).


111

Entre los cuestionarios que permiten la evaluación del afecto destaca, la Escala

de Afectividad Positiva y Negativa (PANAS; Watson et al., 1988) en sus distintas

versiones dirigidas a adultos o muestra infantil con variaciones en el número de ítems.

Cabe destacar, su aplicación en países como Alemania (Randler y Weber, 2015),

Estados Unidos (Ebesutani et al., 2012), Francia y Pakistán (Karim, Weisz y Rehman,

2011) y Hungría (Gyollai, Simor, Köteles y Demetrovics, 2011), cuyos resultados

reportan adecuados índices de validez y fiabilidad.

A nivel internacional, Laurent et al. (1999) crearon la versión dirigida a jóvenes

formada por 27 ítems revelando adecuadas propiedades psicométricas (Chorpita y

Daleiden, 2002; Ebesutani, Okamura, Higa-McMillan y Chorpita, 2011; Hughes y

Kendall 2009; Laurent et al., 1999). En España, Sandín et al. (1999) proponen, a partir

de la versión dirigida a adultos (Watson, Clark y Tellegen, 1988), la versión del PANAS

para niños y adolescentes compuesta por 20 ítems. Posteriormente, Sandín (2003) aplicó

este instrumento sobre una muestra de 535 estudiantes españoles entre 7 y 17 años

apoyando la estructura bidimensional de este instrumento y la validez discriminante y

convergente con medidas de ansiedad y depresión. En la presente tesis se aplica la

versión de 10 ítems del PANAS para niños (PANAS-C; Ebesutani et al., 2012),

encontrando tan sólo un estudio en el que este instrumento es aplicado en estudiantes

españoles de Educación Primaria (Sanmartín, 2014).

Afecto y rechazo escolar

Atendiendo al modelo funcional de cuatro factores en el que se basa la

estructuración factorial de la SRAS-R-C, la relevancia de la afectividad negativa para

este constructo queda de manifiesto en la definición del primer factor, cuyo enunciado

incluye el término afectividad de carácter negativo para su explicación (Factor I. Evitar

la Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o Situaciones Relacionadas con el

Ámbito Escolar). A pesar de ello, son escasas las investigaciones que han analizado de

manera específica la relación entre estas dos variables.


112

En el estudio de las propiedades psicométricas de la versión original de la

SRAS, compuesta por 16 ítems y llevado a cabo por Higa et al. (2002), fue analizada la

relación entre el rechazo escolar y la afectividad negativa, entre otras variables. El

cuestionario de autoinforme denominado Affect and Arousal Scales (AFARS; Chorpita,

Daleiden, Moffitt, Yim y Umemoto, 2000; Daleiden, Chorpita y Lu, 2000) fue

cumplimentado junto con la SRAS por una muestra de 30 niños con un rango de edad

que oscilaba entre los 8.11 y 17.8 años (M = 13.3; DE = 2.4). El AFARS está

compuesto por 27 ítems y evalúa el afecto positivo, el afecto negativo y la

hiperactivación fisiológica en niños y adolescentes, centrándose este trabajo tan sólo en

la evaluación del afecto negativo. Los resultados de correlación entre el AFARS y la

SRAS reportaron correlaciones positivas entre el afecto negativo y los tres primeros

factores de la SRAS, no siendo significativas para el cuarto factor. Cabe señalar, que los

tres primeros factores de la SRAS suelen basar su negativa asistir a la escuela en la

ansiedad o la presencia de síntomas depresivos, lo cual resulta acorde con la relación

identificada por numerosas investigaciones entre el afecto negativo y la ansiedad y/o

depresión (Sandín et al., 1999; Watson et al., 1988). Lamentablemente, no se tiene

constancia de su relación con el afecto positivo en esta investigación.

No obstante, cabe destacar en el estudio del rechazo escolar y su relación con el

afecto los resultados reportados por Sanmartín (2014), quien ofrece resultados pioneros

sobre el funcionamiento de estas variables en una muestra de 670 estudiantes españoles

de Educación Primaria (M = 9.84; DE = 1.26). Aplicando como instrumentos de

evaluación la versión del PANAS-C compuesta por 10 ítems y la SRAS-R-C, los

resultados obtenidos indican que el AP correlacionó de manera positiva con el cuarto

factor de la SRAS-R-C mientras que de manera negativa para los tres primeros factores

de la SRAS-R-C. En cuanto al AN, se obtuvieron correlaciones positivas con los tres

primeros factores de la SRAS-R-C aunque no resultaron significativas para el cuarto

factor.

En general, se concluye la existencia de una relación positiva entre el AN y el

rechazo escolar para los primeros tres factores de la SRAS-R-C, mientras que el cuarto

factor correlaciona positivamente y de manera significativa con el AP. Sin embargo, se


113

precisa ampliar la investigación en este ámbito y contrastar los resultados con muestras

más amplias, además de otros análisis estadísticos que apoyen la relación identificada.

3.1.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo

Delimitación conceptual del optimismo/pesimismo

Los términos optimismo y pesimismo contribuyen a la comprensión de la

personalidad en cuanto a su relación con el bienestar psíquico e influencia en la forma

de ser y actuar de la persona. Scheier y Carver (1985) definen ambos constructos en

base a la tendencia de presentar expectativas negativas o positivas sobre el futuro.

Desde esta perspectiva, una persona que muestra una disposición optimista manifiesta

expectativas globales positivas y se enfrenta a los problemas esperando que suceda lo

mejor y afrontando las distintas situaciones con esperanza y confianza (Williams, Davis,

Hancock y Phipps, 2010). Por el contrario, el pesimismo se refiere a la creencia de que

los resultados negativos son inevitables y se caracteriza por una visión negativa ante el

desarrollo de las situaciones.

Distintas investigaciones se han centrado en el análisis predictivo de estas

variables sobre el estilo atribucional, el estado de ánimo o la extraversión. Los

resultados obtenidos permiten establecer una clara distinción entre la influencia de

carácter positivo que genera el Optimismo sobre el desarrollo psicológico de una

persona, de los efectos adversos asociados al Pesimismo. En cuanto al estilo

atribucional, una persona optimista suele atribuir sus éxitos a causas internas, estables y

globales, mientras que los resultados negativos son atribuidos en mayor medida debido

a factores externos, no estables y específicos (Giménez-Hernández, 2005; Orejudo y

Teruel, 2009; Sánchez y Méndez, 2009). Además, el Pesimismo se ha asociado con la

afectividad negativa, el neuroticismo, un bajo rendimiento académico y dificultades en

el área social (Marshall, Wortman, Kusulas, Hervig y Vickers, 1992) mientras que el

Optimismo se ha relacionado con altas expectativas de éxito y mayor persistencia y

motivación (Carver, Scheier y Segerstrom,2010).


114

Optimismo/pesimismo en la infancia tardía

Desde el ámbito de la Psicología Positiva, el estudio de aquellos factores que

contribuyen a favorecer la satisfacción personal en muestra infanto-juvenil es un campo

de investigación en auge. En la actualidad, se apuesta por un modelo de intervención

centrado en las potencialidades y desarrollo de las fortalezas personales, siendo el

Optimismo una de las variables más estudiadas (Giménez, Vásquez y Hervás, 2010).

Entre los instrumentos que permiten evaluar esta variables en muestra infantil y

adolescente se encuentra el Youth Life Orientation Test (YLOT; Ey et al., 2005)

compuesto por 16 ítems y dirigido a niños y jóvenes entre los 8 y 16 años. A nivel

internacional, son diversos los estudios que han aplicado este cuestionario para reforzar

su estructura factorial y analizar su relación con otras variables en muestra de niños

entre los 7 y los 12 años (Veronese, Castiglioni, Tombolani y Said, 2011; Williams et

al., 2010), a pesar de que predomina su estudio durante la adolescencia (Monzani, Steca

y Greco, 2014; Taylor et al., 2004; Williams et al., 2010). En conjunto, los resultados

obtenidos por estos estudios permiten señalar, tal y como Ey et al. (2005) advertían, que

el Optimismo predice de manera negativa los síntomas depresivos y problemas de

conducta, mientras que el Pesimismo predice positivamente síntomas de ansiedad así

como dificultades en el ámbito social y académico.

En España, Orejudo, Puyuelo, Fernández-Turrado y Ramos (2012) aplicaron el

YLOT con el propósito de analizar la relación entre el optimismo y la influencia de la

familia y el grupo de iguales. Su investigación se llevó a cabo con una muestra de 386

estudiantes con edades comprendidas entre los 12 y 19 años (M = 14.20; DE = 1.49).

Los resultados obtenidos por este estudio confirmaron la influencia positiva de un

adecuado entorno familiar y estilo de crianza sobre el Optimismo, así como la influencia

de este sobre el desarrollo social de los estudiantes. Estos investigadores señalan ligeras

diferencias en función del sexo, obteniendo las mujeres puntuaciones medias más altas

que los hombres tanto en Optimismo como en Pesimismo y para la puntuación total.


115

Optimismo/pesimismo y rechazo escolar

Giménez-Hernández (2005) propone una revisión teórica acerca de las variables

asociadas al Optimismo y Pesimismo en el contexto escolar. Respecto a las indicaciones

encontradas referentes al ámbito educativo, el Optimismo es considerado un factor

favorecedor de las relaciones sociales, de un adecuado desarrollo de las actividades

escolares y que contribuye al progreso de la capacidad de superación (Boman y Yates,

2001; Ruthig, Perry, Hall y Hladkyj, 2004). Por el contrario, el Pesimismo se asocia a

problemáticas como un bajo rendimiento académico, salud física pobre o síntomas

depresivos (Seligman, 1999).

A partir de estos resultados, resulta de interés para la comunidad educativa y

científica conocer si existe algún tipo de relación entre el rechazo a la escuela y este

rasgo definitorio de la persona. A pesar del interés que ha generado el estudio del

Optimismo y el Pesimismo en los últimos años, no se han encontrado estudios previos

que evalúen de manera específica el rechazo a la escuela y dichas variables. Tan sólo,

cabe destacar el estudio llevado a cabo por miembros de nuestro grupo de investigación

en el que se analizaron las correlaciones entre el YLOT y la SRAS-R-C, atendiendo a

cada uno de los factores que componen estos instrumentos (Gisbert-Ferrandis, Vicent,

Gisbert-Ferrandis, Gonzálvez y Lagos-San Martín, 2013). Los resultados obtenidos

indicaron correlaciones positivas y significativas de la dimensión Pesimismo con los

tres primeros factores de la SRAS-R-C, mientras que el cuarto factor correlacionó de

manera positiva y significativa con el Optimismo. Estos resultados permiten corroborar

la importancia de diferenciar los tipos de rechazo a la escuela en función de la causa que

justifique su comportamiento. De este modo, son los tres primeros factores de la SRAS-

R-C, los cuales basan su negativa a asistir a la escuela en la ansiedad generada por el

entorno escolar o la búsqueda de la atención de personas significativas, los que se

vinculan más con el Pesimismo.


116

3.1.4. Rechazo escolar y otras variables influyentes en su desarrollo

Además de las tres variables destacadas anteriormente (Atribuciones

académicas, Afecto y Optimismo), las cuales serán objeto de estudio de la presente tesis

en la parte empírica, otras variables de interés se identificaron en la revisión teórica.

Conocer la influencia que ejercen estas variables, tales como la ansiedad, la

personalidad, los problemas de conducta, de salud, de sueño o el rendimiento

académico, resulta de gran utilidad para analizar este constructo de manera global,

comprender la complejidad de esta problemática y tomar conciencia de sus adversas

consecuencias.

Rechazo escolar y Trastornos de Ansiedad

El estudio del rechazo escolar y su comorbilidad con los distintos Trastornos de

Ansiedad (TA) ha sido objeto de estudio de numerosas investigaciones (Brandibas et

al., 2004; Egger et al., 2003; Ingul y Nordahl, 2013; Kearney y Albano, 2004). Dada la

heterogeneidad de perfiles que pueden presentar los sujetos que rechazan la escuela, la

mayoría de estudios se basan en la clasificación propuesta por Kearney y Silverman

(1990; 1996) para evaluar qué perfiles de ansiedad se asocian a cada uno de los 4

factores que pueden justificar dicho comportamiento.

Atendiendo a dicha categorización, Kearney y Albano (2004) evaluaron los

trastornos de ansiedad mediante la entrevista ADIS en una muestra de 143 jóvenes entre

5 y 17 años, cuya inasistencia escolar presentaba una media del 37.22% del tiempo

lectivo, junto con la cumplimentación de las versiones dirigidas a sus padres. Los

resultados de este estudio reportaron que el Trastorno de Ansiedad por Separación fue el

diagnóstico predominante, aunque casi un tercio de la muestra (30.8%) recibió un

segundo diagnóstico, un 11.9% un tercer diagnóstico, un 4.2% un cuarto diagnóstico y

un 2.1% un quinto diagnóstico. Como primer diagnóstico destaca la representación del

Trastorno de Ansiedad por Separación con un 22.4% de prevalencia, seguido del

Trastorno de Ansiedad Generalizada con un 10.5%, el Trastorno Negativista Desafiante

con un 8.4%, la Depresión mayor cuya representación fue de un 4.9%, la Fobia


117

específica por un 4.2%, el Trastorno de Ansiedad Social con un 3.5%, el Trastorno de

conducta por un 2.8%, el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad y el

Trastorno de Pánico ambos con 1.4% de prevalencia y finalmente, la Enuresis y el

Trastorno de Estrés Postraumático ambos con un 0.7%. Por otro lado, un 32.9% de los

participantes no recibieron ningún diagnóstico. En cuanto a las distribuciones de

diagnóstico en función de los 4 factores evaluados por la SRAS-R-C, resultó más

frecuente que el Trastorno de Ansiedad por Separación correlacionara con la negativa

de un sujeto a asistir a la escuela debido a la Búsqueda de Atención de Otros Seres

Queridos (Factor III). En general, los trastornos de ansiedad se concentraron en los

primeros factores del SRAS que justifican el rechazo a la escuela por reforzamiento

negativo (Factor I. Evitación de la Escuela debido a Estímulos que Provocan

Afectividad Negativa, y Factor II. Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación en

la Escuela que Resultan Aversivas). Respecto al cuarto factor, debido a la Búsqueda de

Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela, los diagnósticos vinculados a este factor

tendían a ser los trastornos de comportamiento perturbador. Cabe señalar, que los

diagnósticos de mayor severidad se asociaron a aquellos estudiantes que se negaban a ir

a la escuela debido a la evitación estímulos que provocaban afectividad negativa.

Por su parte, Egger et al. (2003), para examinar la relación entre los estudiantes

que se niegan a asistir a la escuela y los trastornos asociados, establecieron una

diferenciación entre estudiantes que rechazan la escuela debido a la ansiedad generada y

los absentistas escolares, cuyas faltas de asistencia no se fundamentan en la ansiedad o

afectividad negativa generada por situaciones relacionadas con la escuela. Los

resultados obtenidos por este estudio de carácter longitudinal con una muestra de 1.422

niños estadounidenses entre 9 y 16 años revelaron que los estudiantes que basaban su

negativa a asistir a la escuela en la ansiedad generada se asociaron en mayor medida con

la depresión (13.9%) y el Trastorno de Ansiedad por Separación (10.8%), mientras que

los absentistas se vincularon con Trastornos de Conducta (14.8%), el Trastorno

Negativista Desafiante (9.7%) y la depresión (7.5%). En este trabajo también se evalúan

aquellos sujetos considerados mixtos, es decir, que justifican su negativa a asistir a la

escuela tanto por ansiedad como por conductas absentistas. En este grupo los resultados


118

reportaron que un 88.2% presenta algún trastorno psiquiátrico con la presencia tanto de

trastornos emocionales como problemas de conducta.

Estudios posteriores han continuado investigando las diferencias entre sujetos

que rechazan la escuela con base ansiógena o sin la presencia de ésta y la influencia de

la ansiedad como principal factor de riesgo ante la negativa a asistir al colegio. Ingul y

Nordahl (2013) analizaron las diferencias entre ambos grupos con una muestra de 865

estudiantes noruegos entre 16 y 21 años (M = 17.21; DE = 1.28). Los síntomas de

ansiedad fueron evaluados mediante la SCARED, además de otras variables como la

depresión, personalidad, problemas de conducta externalizantes, resiliencia, consumo de

sustancias y otros factores contextuales y sociodemográficos. En cuanto a la ansiedad,

los resultados señalaron que presentan mayor severidad psiquiátrica y problemas de

conducta aquellos jóvenes absentistas que a su vez presentan altos niveles de ansiedad.

Los TA más frecuentes se dieron en el grupo con alta ansiedad y altas tasas de

absentismo, obteniendo este grupo mayores puntuaciones en el Trastorno de Ansiedad

Social y el Trastorno de Pánico que el conjunto con bajas tasas de absentismo pero

elevadas puntuaciones de ansiedad.

Además de los hallazgos expuestos en estas investigaciones, diversos estudios

que se han centrado en la validación de la SRAS han analizado la relación entre los

perfiles obtenidos por este instrumento y la ansiedad (Kearney y Silverman, 1993;

Kearney, 2002a; Higa et al., 2002). En general, los resultados de estas investigaciones

señalan que los sujetos que presentan un comportamiento de rechazo a la escuela por

reforzamiento negativo (Factores I y II) obtuvieron mayores puntuaciones en síntomas

ansiógenos como la ansiedad social sobre todo para el segundo factor. Por otro lado, los

tres estudios señalados apoyan que estudiantes con rechazo escolar por reforzamiento

positivo, concretamente respecto al tercer factor, manifestaron puntuaciones más altas

en Trastorno de Ansiedad por Separación.


119

Rechazo escolar y problemas de conducta externalizantes

La manifestación de conductas externalizantes en estudiantes, como

desobediencia, agresividad o problemas de conducta, subyacen en numerosos casos a

faltas de asistencia al centro educativo. Es por ello, que estudiar la relación entre la

negativa a asistir a la escuela y la manifestación de conductas externalizantes y otros

trastornos psiquiátricos es objeto de estudio distintas investigaciones (Egger et al., 2003;

Maynard et al., 2012). Mediante estos trabajos se pretende clarificar el origen del

rechazo a la escuela y ofrecer una intervención acorde a las necesidades de cada

alumno.

La mayoría de investigaciones que han analizado el rechazo escolar y su relación

con otros trastornos psiquiátricos, encuentran diferencias significativas respecto al tipo

de trastornos vinculados según el motivo que justifica la negativa a asistir al centro

educativo (Dube y Orpinas, 2009; Higa et al., 2002; Ingul y Nordahl, 2013; Kearney,

2002a; Kearney y Silverman, 1993). Atendiendo a dicha diferenciación, Egger et al.

(2003) analizaron la asociación de diversos trastornos psiquiátricos en función de si los

estudiantes presentaban una conducta absentista no basada en la ansiedad o si su

rechazo a la escuela se justificaba debido a la ansiedad provocada por el entorno

educativo. Los resultados reportados por este trabajo, a partir de ocho oleadas de

entrevistas anuales con sujetos estadounidenses entre 9 y 16 años y sus padres,

indicaron que tan sólo los estudiantes con conductas absentistas no basadas en la

ansiedad se asociaron a conductas externalizantes como el trastorno negativista

desafiante, trastornos de conducta y depresión. Además, cabe señalar que aquellos

sujetos que presentaban tanto conductas de rechazo a la escuelas basadas y no en la

ansiedad, mostraron una prevalencia del 88.2% de presencia de un trastorno

psiquiátrico. Por otro lado, los estudiantes que basaban su negativa a asistir a la escuela

en la ansiedad se asociaron con conductas internalizantes como la ansiedad por

separación y la depresión. A partir de estos datos, se manifiesta la heterogeneidad de los

jóvenes absentistas y los distintos perfiles que describen su comportamiento y trastornos

asociados. Atendiendo a dicha heterogeneidad, Maynard et al. (2012) examinaron las

conductas externalizantes (abuso de sustancias y conducta antisocial) asociadas a una


120

muestra de 1.646 adolescentes absentistas cuyos datos fueron recopilados a partir de la

National Survey on Drug Use and Health. Los resultados reconocen la complejidad de

esta problemática debido a la heterogeneidad de perfiles absentistas identificados, en

este caso cuatro: triunfadores, estudiantes moderados, académicamente desenganchados

y absentistas crónicos. Estos cuatro perfiles se identificaron a partir la cronicidad del

absentismo escolar, la participación parental en el ámbito académico, características

sociodemográficas, compromiso académico y conductas externalizantes. Entre las

conductas asociadas a cada perfil, el subgrupo triunfador y estudiantes moderados

mostraron niveles altos de compromiso académico presentando los índices más bajos de

conductas externalizantes en comparación con los otros perfiles absentistas. En cuanto

al subgrupo académicamente desenganchados, comprenden el conjunto de estudiantes

más representativo con una prevalencia del 41%. Este grupo, con menos participación

académica y familiar en el ámbito escolar que los dos previamente mencionados, fueron

más propensos a reportar consumo de sustancias estupefacientes y participar en peleas.

Finalmente, los estudiantes absentistas de carácter crónico se caracterizan por presentar

el nivel más bajo de participación en el ámbito escolar en comparación con los otros tres

subgrupos. Además, los datos ofrecidos por este conjunto de estudiantes señalaron que

fueron dos veces más propensos de presentar conductas externalizantes que los

subgrupos de estudiantes moderados o académicamente desenganchados.

En síntesis, tal y como se sugiere a partir de la literatura revisada, la presencia

conductas externalizantes en jóvenes estudiantes está fuertemente ligada a la evasión

escolar, sobretodo en estudiantes que justifican su rechazo a la escuela sin base

ansiógena. De este modo, se identifica cierta consonancia entre los resultados obtenidos

en las investigaciones revisadas y los hallazgos reportados por los distintos trabajos de

validación de la SRAS en los resultados de las correlaciones con instrumentos que

evaluaban problemas de conducta (Brandibas et al., 2001; Brandibas et al., 2004; Higa

et al., 2002; Kearney, 2002a; Kearney y Silverman, 1993). Atendiendo a dichos

estudios, las conductas externalizantes destacan por su relación con el cuarto factor de

este instrumento, según el cual, el sujeto que se niega a asistir a la escuela justifica su

comportamiento con el propósito de alcanzar refuerzos tangibles fuera de la escuela y

por tanto, no basando su negativa a asistir a la escuela en la ansiedad.


121

Rechazo escolar y personalidad

A pesar de la extensa investigación identificada en el estudio de la personalidad,

son escasos los trabajos focalizados sistemáticamente al estudio de esta variable

psicológica y su relación con el rechazo escolar. Ampliar el conocimiento acerca de la

relación establecida entre distintos rasgos de la personalidad y el rechazo a la escuela

puede ayudar a mejorar la comprensión de la influencia que ejercen otras variables

situacionales y ambientales ante esta problemática.

La escasez de investigaciones que permiten comparar resultados de interacción

entre estas dos variables queda de manifiesto en el estudio de Lounsbury, Steel,

Loveland y Gibson (2004) quienes proponen analizar 5 rasgos de la personalidad

(apertura, escrupulosidad, extraversión, amabilidad y estabilidad emocional) a través del

Adolescent Personal Style Inventory (APSI; Lounsbury, Tatum et al., 2003) junto con

una medida que evalúa otros cuatro constructos de la personalidad (Agresión,

Optimismo, Resistencia Mental y Trabajo Duro) y su relación con el absentismo

escolar. Para ello, aplicaron sus análisis en una muestra de 851 estudiantes entre los 10

y 18 años. Los resultados de este estudio apoyaron la proposición de que los cinco

grandes rasgos de personalidad pueden predecir la inasistencia escolar en adolescentes,

hallando una relación negativa entre el absentismo y la apertura, escrupulosidad y

estabilidad emocional para todos los niveles educativos, mientras que la amabilidad

correlacionó negativamente con los alumnos que asistían a los grados de 10 y 12 (14-15

y 18 años respectivamente). Otros estudios focalizados en el análisis del absentismo

escolar y la personalidad, destacan entre sus resultados una relación negativa entre la

autoestima y el absentismo escolar (Corville-Smith, Ryan, Adams y Dalicandro, 1998),

mientras que otros trabajos encontraron una relación negativa entre la estabilidad

emocional y el absentismo (Lounsbury, Sundstrom, Gibson y Loveland, 2003).

Por otro lado, Honjo et al. (2003) propusieron en su investigación el diseño de

un cuestionario para evaluar la personalidad en niños que rechazan la escuela, en base a

los hallazgos encontrados en estudios previos desarrollados por este grupo de

investigación (Honjo, 1987, 1990). Esta escala denominada School Refusal Personality


122

Scale está compuesta por 22 ítems, con una escala de respuesta tipo Likert de tres

puntos (1 = no; 3 = sí) diseñada para la evaluación de 4 dimensiones: obsesivo-

compulsivo, consideración por los demás, escasez de relaciones interpersonales y

egocentrismo. Esta investigación fue desarrollada en población escolar japonesa,

concretamente, 425 estudiantes entre primer y tercer año de una escuela intermedia, y

entre primero y segundo año de una escuela secundaria. A partir del análisis factorial de

este instrumento, se extrajeron de la escala 3 factores, en lugar de los 4 inicialmente

propuestos, los cuales fueron obsesivo-compulsivo, pasivo-antisocial y socialmente

introvertidos, con una consistencia interna de .81, .67 y .66, respectivamente, para cada

uno de los factores y una correlación entre factores significativa r = .09 y .18. A pesar

de la propuesta de este instrumento, de interés para el estudio del rechazo escolar en

muestra infanto-juvenil, no se han hallado estudios posteriores que aplicaran esta escala

en otras muestras.

Finalmente, otro estudio más reciente desarrollo por Nelemans et al. (2014)

analizan en un estudio longitudinal con 239 adolescentes holandeses (M = 12.7; DE =

0.41) el desarrollo de los síntomas de ansiedad (trastorno de ansiedad generalizada,

trastorno de pánico, ansiedad escolar, trastorno de ansiedad por separación y trastorno

de ansiedad social) durante 8 años sobre otras variables entre las que se encuentra el

neuroticismo. Recopilando los resultados obtenidos en cuanto a la dimensión de la

ansiedad escolar, se obtuvo que el grupo de adolescentes con mayores puntuaciones en

ansiedad escolar (21.3%) reportaron mayores niveles de neuroticismo, encontrando una

relación positiva entre ambas variables. Por el contrario, el grupo de adolescentes con

puntuaciones de ansiedad escolar normal (78.8%) informaron de niveles más bajos de

neuroticismo, disminuyendo a su vez con el paso del tiempo.

En suma, las investigaciones revisadas muestran el carácter predictivo de los

factores de la personalidad sobre la negativa a asistir a la escuela, estudiada en su

mayoría a partir de constructos relacionados con el rechazo escolar, tales como el

absentismo o ansiedad escolar. A pesar de ello, no se han encontrado estudios centrados

en el análisis de la relación entre la personalidad y el rechazo a la escuela desde el

modelo funcional basado en los 4 factores que justifican el comportamiento de rechazo


123

escolar, por lo que se precisa analizar dicha relación para aportar datos concluyentes que

superen la citada limitación.

Rechazo escolar y salud infantil

Las variables salud y asistencia escolar son dos factores que van ligados debido

a que la presencia de dificultades en la salud repercute en la asistencia de cualquier

estudiante al centro educativo (Houghton et al., 2003). Diversas variables que afectan a

la salud infantil han sido analizadas por su relación consecuente con la problemática de

la negativa a asistir a la escuela. Entre ellas se encuentran la obesidad (Pan, Sherry, Park

y Blanck, 2013; Taras y Potts-Datema, 2005), necesidades dentales insatisfechas

(Agaku et al., 2015), problemas de asma (Bonilla et al., 2005; Borrego et al., 2005;

Tinkelman y Schwartz, 2004), migraña (Kabbouche y Gilman, 2005) o el diagnóstico de

enfermedades crónicas como el cáncer (Balwin-Gracey y Ward, 2012). Todas estas

limitaciones en la calidad de vida y salud infantil repercuten en el incremento de faltas

de asistencia por parte de los estudiantes afectados en comparación con sus iguales sin

la presencia de estos problemas de salud. A su vez, estos estudios constatan la

influencia negativa que ejercen estas variables sobre el rendimiento académico.

Desde esta perspectiva, la mayoría de trabajos analizan las faltas de asistencia a

la escuela como consecuencia de un problema de salud, no basándose como principal

objeto de investigación en el análisis del comportamiento de rechazo a la escuela basado

en la ansiedad o conductas absentistas sin justificación paternal. No obstante, cabe

señalar que a pesar de que no se hayan encontrado estudios precedentes que evalúen el

rechazo escolar de manera específica y la salud infantil, numerosos estudiantes

presentan dificultades para reincorporarse al centro escolar tras un periodo en casa

debido a una enfermedad u otros problemas que afectan a su bienestar. De este modo, la

salud infantil puede actuar como un factor influyente en la manifestación de conductas

de rechazo a la escuela tras un periodo de tiempo ausente de este espacio. Por tanto,

estudios en este campo se precisan para delimitar qué perfiles de estudiantes que se

niegan a asistir a la escuela se asocian y justifican su comportamiento de rechazo en

relación con la presencia de problemas de salud.


124

Rechazo escolar y problemas de sueño

Entre los principales factores asociados a la conducta de rechazo a la escuela la

literatura científica destaca aquellos de carácter psicosocial. No obstante, no todos los

estudiantes con rechazo escolar basan su negativa a asistir a la escuela en este tipo de

causas. Diversos estudios desarrollados por Tomoda y colaboradores señalan que la

mayoría de sujetos afectados por esta problemática presentan problemas de fatiga, dolor

de cabeza, malestar gastrointestinal, pensamientos reflexivos o problemas de sueño y

vigilia que les impiden a asistir a la escuela (Tomoda et al., 1999; Tomoda et al., 1994;

Tomoda et al., 1997). En la misma línea, estudios recientes apoyan la relación

identificada entre la fatiga y problemas de sueño y su repercusión en la negativa a asistir

a la escuela (Fukuda et al., 2010).

Son escasos los estudios que analizan la relación entre los problemas de sueño y

el rechazo a la escuela evaluado mediante el modelo funcional de 4 factores, siendo

hallado únicamente la investigación desarrollada por Hochadel et al. (2014). En este

trabajo, 1.490 niños entre 8 y 11 años y sus padres cumplimentaron un cuestionario

acerca del sueño y la School Refusal Assessment Scale. Los resultados indican que los

problemas de sueño en niños son frecuentes, hallando una relación entre las dificultades

en el sueño y el rechazo escolar. Fueron los niños que mostraron insomnio, parasomnias

y somnolencia diurna los que obtuvieron puntuaciones significativamente más altas en 3

de los 4 factores evaluados por el SRAS, no encontrando diferencias significativas para

el cuarto factor asociado al trastorno negativista desafiante y el absentismo escolar. Sin

embargo, la relación entre estas dos variables sí que fue identificada en aquellos sujetos

que rechazan la escuela en base a la ansiedad por separación, de carácter social o en

vinculación con el entorno escolar, refutando la idea de que ambos factores son

fenómenos aislados. Otros estudios, han investigado los problemas de sueño en sujetos

que rechazan la escuela desde el ámbito de la intervención, encontrando que tras un

periodo de hospitalización y tratamiento más de la mitad habían mejorado su

comportamiento y eran capaces de asistir a la escuela (Iwamitsu et al., 2007).


125

Rechazo escolar y rendimiento académico

La asistencia regular a la escuela es un tópico de investigación que preocupa a la

sociedad actual dado el consenso que existe entre investigadores al señalar las

consecuencias negativas que recaen sobre el rendimiento académico cuando un alumno

rechaza la escuela (Chand y Kumar, 2014), así como sus efectos en la edad adulta con

mayores restricciones para acceder a un empleo (Kogan et al., 2005; Lehr et al., 2004;

Malcolm et al., 2003; Tramontina et al., 2001; Wilson et al., 2008).

El interés por conocer las actitudes del alumnado hacia el centro educativo es

considerado en la actualidad uno de los principales factores influyentes en el

rendimiento académico, siendo objeto de estudio en el último informe español PISA de

2012 (Programa para la Evaluación Internacional de los Alumnos). Para ello, se ha

considerado necesario incluir en su última edición una serie de cuestiones dirigidas a

evaluar el grado de satisfacción que presenta el alumnado respecto al centro educativo.

Las actitudes de los estudiantes hacia la escuela han sido evaluadas a partir de variables

tales como la puntualidad, las faltas de asistencia a clase, su sentido de pertenencia al

centro educativo y el clima disciplinario en estudiantes de 15 años. En cuanto a las

ausencias injustificadas al centro educativo, el promedio de la OCDE se sitúa en el 15%,

porcentaje correspondiente a alumnos que señalan haber faltado al menos un día a clase

en las dos últimas semanas. Porcentajes similares se obtuvieron por la mayoría de países

de la Unión Europea, a excepción de España, que con un 28% alcanza uno de los

mayores porcentajes de alumnos que señalan haber faltado a clase. Concretamente, un

24% entre uno o dos días, un 3% entre tres o cuatro días y un 1% más de cinco días. Es

preciso destacar el énfasis que este informe señala en cuanto a la influencia de los

entornos socioeconómicos ante la negativa a asistir al centro educativo. Los resultados

encontrados indican que en España, un 37% de los alumnos absentistas proceden de

entornos desfavorecidos, frente a un 19% que se desarrollan en entornos favorecidos. En

cuanto a las faltas de puntualidad, no se apreciaron grandes diferencias respecto al

promedio de la OCDE, señalando un descenso en el número de alumnos impuntuales a

nivel nacional respecto a los resultados de PISA en el año 2003 (OCDE, 2003). Por otro

lado, España destaca por ser uno de los países de la OCDE entre los que su alumnado se


126

siente más integrado dentro del grupo social. A partir de este informe, se desprende

como principal problemática el porcentaje de alumnado que no asiste a la escuela por

motivos injustificados, encontrándonos ante una población adolescente que está en

riesgo de no desarrollar plenamente su potencial tanto académico como personal y

social (Carroll, 2010; Henry, 2007, Yahaya et al., 2010). A la luz de estos resultados se

deduce cierto grado de relación entre ser uno de los países situados por debajo de la

media en rendimiento académico y a su vez, destacar por ser uno de los países de la

unión europea con mayores índices de ausencias injustificadas al centro escolar.

La mayoría de estudios localizados que evalúan estas dos variables, rendimiento

académico y la negativa a asistir a la escuela, centran su investigación durante la etapa

de la adolescencia (Barry et al., 2010; Yahaya et al., 2010). No obstante, cabe destacar

que esta problemática no sólo afecta a adolescentes, sino que puede detectarse en

niveles inferiores como los centros de Educación Primaria. Reid (1999) señala la

relevancia de que estas conductas absentistas pueden pasar desapercibidas durante la

niñez mientras que su detección posterior resulta más grave debido al afianzamiento de

la negativa a asistir a la institución educativa. Diversas investigaciones abordan este

vacío a partir de estudios realizados con muestras pre-adolescentes. Thornton et al.

(2013) analizaron la conducta absentista y su repercusión en el rendimiento académico

mediante la participación de 189 estudiantes pertenecientes a escuelas de educación

primaria irlandesas. Fue considerado que un sujeto presentaba el absentismo escolar a

partir de un índice de inasistencia superior a 20 días en el último año escolar. Entre los

resultados de este estudio, se identificó el apego hacia la escuela como variable que

influye en la asistencia y el rendimiento académico, por lo que la presencia de

características positivas acerca de la escuela y los docentes conllevan a un efecto

positivo en los índices asistencia y a su vez en el rendimiento académico. Por otro lado,

Gottfried (2009) pretende subsanar en su estudio con escolares de Educación Primaria la

generalidad a la hora de evaluar el absentismo escolar como fenómeno que engloba

cualquier tipo de inasistencia. Para ello, establece una distinción entre las ausencias a la

escuela de carácter justificado y aquellas realizadas sin justificación, examinando, entre

otras, su influencia en el rendimiento académico en las áreas de Lengua y Matemáticas.

Los resultados demuestran que aquellos estudiantes con alta proporción de ausencias


127

injustificadas se asocian con mayores efectos negativos en el rendimiento académico

que el otro grupo.

Por otro lado, investigaciones han analizado la relación entre el rendimiento

académico y la ansiedad escolar en estudiantes de Educación Primaria y Secundaria

(Mazzone et al., 2007; Siqueira y Dell‘Aglio, 2010), Educación Secundaria

(Freudenthaler, Spinath y Neubauer, 2008; García-Fernández, Martínez-Monteagudo e

Inglés, 2013) y a nivel universitario (Hernández-Pozo, Coronado, Araújo y Cerezo,

2008). Numerosas investigaciones subrayan los efectos adversos que la ansiedad escolar

puede ejercer sobre el desempeño académico (Hernández-Pozo et al., 2008) no obstante,

otras investigaciones matizan que la relación entre estas dos variables es compleja, no

siempre generando una predicción negativa (Tejero, 2006). En este sentido, el trabajo de

García-Fernández et al. (2013), con una muestra compuesta por 520 estudiantes

españoles entre 12 y 18 años (M = 15.38; DE = 1.95), obtuvo que los sujetos que

presentaron puntuaciones significativamente más altas en ansiedad ante el fracaso y

castigo escolar, ansiedad ante la agresión, ansiedad conductual y ansiedad

psicofisiológica, mostraron un alto rendimiento en Lengua y literatura. Igualmente,

sujetos que presentaron puntuaciones significativamente más altas en ansiedad ante el

fracaso y castigo escolar, ansiedad ante la agresión y ansiedad conductual, se asociaron

con un alto rendimiento en Matemáticas. Sin embargo, fueron predictores negativos del

éxito académico la ansiedad ante la evaluación social, y la ansiedad ante el fracaso y el

castigo escolar. Por tanto, se ha de considerar que determinados temores escolares

afectan de manera positiva sobre el rendimiento académico.

A partir de la revisión realizada, cabe señalar que no se han encontrado

investigaciones previas que analizaran los efectos del comportamiento de rechazo a la

escuela desde la concepción del modelo funcional en el rendimiento académico de los

alumnos. No obstante, son múltiples los estudios que han revisado la influencia de otras

variables relacionadas con el rechazo a la escuela, como son la ansiedad escolar y las

conductas absentistas, apuntando de manera de general el efecto negativo que estas

provocan en el rendimiento académico.


128

3.2. Tratamiento del rechazo escolar

Toda intervención ante un caso de rechazo escolar comparte un objetivo

común: conseguir la escolarización plena del sujeto afectado en el menor tiempo posible

(Miñaca y Hervás, 2013). No obstante, planificar un tratamiento ante una población tan

heterogénea precisa del diseño de una intervención multimodal adaptada a las

características individuales del estudiante y a los agentes externos, tales como el entorno

familiar, social y escolar (Christogiorgos y Giannakopoulos, 2014). Por ello, es

necesario, antes de comenzar el desarrollo de un tratamiento, resolver cualquier tipo de

circunstancia familiar que pueda suponer un obstáculo en la intervención. Entre las

premisas a tener en consideración en la planificación de una intervención cabe señalar

las siguientes:

- Partir de un examen médico que compruebe el estado de salud del niño.

- Valorar si el tipo de rechazo a la escuela es problemático o no, es decir, no será

problemático cuando la inasistencia sea puntual y se realice bajo el

conocimiento paterno debido a una enfermedad (Heyne, Sauter y Maynard,

2015).

- Conseguir que todos los miembros participantes en la intervención colaboren y

se impliquen conjuntamente. Se trata de una labor en equipo por parte de los

padres, profesores, el especialista y el estudiante afectado.

- Valorar y determinar cuál o cuáles son las causas que originan este

comportamiento, dada la heterogénea casuística que puede explicar la conducta

de rechazo a la escuela (Kearney, 2007a, 2007b).

- Diseñar una intervención basada en las características individuales de la persona

y su contexto, la cual implique la colaboración de la familia y la escuela (Tolin

et al., 2009).

Ante un caso de rechazo a la escuela, la ausencia de una intervención que ayude

a superar esta dificultad puede culminar a corto o largo plazo en negativas

consecuencias, afectando al rendimiento académico y actuando como factor de riesgo

para el abandono escolar (Carroll, 2010; Christle, Jolivette y Nelson, 2007).


129

La mayoría de los manuales disponibles que desarrollan la intervención ante esta

problemática (Heyne y Rollings, 2002; Kearney y Albano, 2007a, 2007b; Tolin et al.,

2009), así como las investigaciones centradas en desarrollar un tratamiento efectivo

contra el rechazo a la escuela, se han basado en la propuesta de la Terapia Cognitivo

Conductual (TCC). El objetivo general de la TCC es reducir la afectividad negativa o

angustia emocional del estudiante ante la obligatoriedad de asistir a la escuela (Heyne y

Sauter, 2013). Las distintas técnicas y estrategias en las que se basa este enfoque son:

técnicas de exposición de exposición gradual a la escuela basadas en estrategias

imaginativas o la desensibilización sistemática en vivo; el entrenamiento y adquisición

de estrategias de relajación empleadas para reducir y controlar los niveles de ansiedad

generados ante la idea de asistir a la escuela; el desarrollo de las habilidades sociales y

afrontamiento de las dificultades que presente en este ámbito; así como procedimientos

para la gestión de contingencias con padres y personal de la escuela ofreciendo

estrategias para responder ante las conductas de sus hijos o alumnos favoreciendo la

adquisición de la conducta deseada (Maynard et al., 2015). En algunos de los estudios

revisados, los cuales suelen ser con muestra clínica y de manera excepcional, proponen

el uso de fármacos como antidepresivos (imipramina, clomipramina) o ansiolíticos

(alprazolam, benzodiazepinas) para aquellos casos que se acompañen de fuertes crisis

ansiosas o depresivas. No obstante, esta propuesta debe ser acompañada de las técnicas

psicoterapéuticas adecuadas y nunca como sustitutos de las mismas. No se han

encontrado estudios que destaquen el uso de estos medios para afrontar el

comportamiento de rechazo a la escuela, pero sí que se recopila como método en las

revisiones de carácter teórico para combatir altos síntomas de ansiedad o depresión

(Kearney, 2008).

Entre las propuestas intervención revisadas, cabe mencionar la aportación de

realizada por Kearney (2007a, 2007b) quien propone partir de la evaluación del

comportamiento de rechazo a la escuela para determinar, a partir del modelo funcional

de cuatro factores, qué causa o causas son las que explican mejor este comportamiento.

A partir de esta evaluación, propone una serie de estrategias basadas en el TCC en

función de la causa o causas que mejor expliquen el comportamiento de rechazo a la

escuela. En aquellos casos en los que el rechazo escolar está justificado por más de un


130

factor, el tratamiento debe combinar las distintas estrategias de intervención asociadas a

cada factor para paliar el rechazo escolar. En cuanto a los niños que rechazan la escuela

debido al primer y segundo factor de la SRAS-R-C (I. Evitación de Estímulos Escolares

Negativos Asociados al Centro Educativo y para II. Escapar de la Aversión Social y/o

Situaciones de Evaluación) las técnicas de intervención implican la psicoeducación,

ejercicios para controlar los síntomas somáticos, estrategias cognitivo-conductuales y

técnicas de exposición graduada al centro educativo. Para aquellos casos en los que la

negativa a asistir a la escuela se fundamente en el tercer factor (III. Búsqueda de la

Atención de otras Personas Significativas) el tratamiento implica el establecimiento de

rutinas y pautas educativas en el ámbito familiar así como el control de contingencias.

Finalmente, en referencia al cuarto factor (IV. Obtención de Recompensas Tangibles

Fuera de la Escuela) la intervención consiste en contratos de contingencias, siendo

necesario, en estos casos, la realización de un seguimiento y control de la asistencia al

centro.

Finalmente, se ha destacar que nuevos enfoques de intervención en este campo

continúan surgiendo, como el uso de recursos tecnológicos, concretamente, entornos

virtuales para trabajar el rechazo escolar (Gutiérrez-Maldonado et al., 2009). A pesar de

ello, no es un campo de estudio que ha sido analizado en profundidad por lo que son

prácticamente inexistentes los trabajos focalizados a este método de intervención,

convirtiéndose en una futura línea de investigación.


131


Distintas variables de interés psicoeducativo y emocional han sido revisadas en

este capítulo. Las atribuciones académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo, han

sido los principales constructos revisados debido a su posterior análisis en la parte

empírica de este estudio. Asimismo, se han expuesto los hallazgos encontrados acerca

de la relación del rechazo escolar y otras variables que afectan al desarrollo de la

negativa a asistir a la escuela. Atendiendo a los estudios revisados, el análisis de estas

variables pone de manifiesto la complejidad de esta problemática, dada la

heterogeneidad de casos que se niegan a asistir a la escuela. Con objeto de superar dicha

limitación, gran parte de los estudios establecen una diferenciación entre aquellos

sujetos que basan su negativa a asistir a la escuela debido a la ansiedad generada por el

centro educativo o situaciones relacionadas, de aquellos estudiantes que se ausentan de

la escuela ya que encuentran otros refuerzos externos más motivadores.

Entre las variables revisadas, son numerosos los campos de investigación que

precisan ampliar sus estudios para conocer de manera específica la correlación entre el

comportamiento de rechazo a la escuela, en función de los cuatro factores que justifican

esta conducta. Atendiendo a dicha limitación, en numerosos trabajos revisados su

análisis se ha realizado a partir de la relación identificada con otros constructos

relacionados con la negativa asistir a la escuela (ansiedad escolar, miedos o

absentismo).

En cuanto a las atribuciones académicas en las áreas de Matemáticas y Lengua,

se encontraron que los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar realizaban

Atribuciones del Éxito académico a Causas Externas, así como Atribuciones de Fracaso

a causas internas como la falta de Capacidad (Lagos-San Martín, García-Fernández et

al., 2014; Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al., 2014). Por otro lado, remarcando la

influencia negativa de presentar rechazo hacia la escuela, se identificaron correlaciones

positivas y significativas entre el Afecto Negativo y las altas puntuaciones en rechazo

escolar para los tres primeros factores de la SRAS-R-C (Higa et al., 2002; Sanmartín,


132

2014). Estos mismos resultados se obtuvieron para la dimensión de Pesimismo (Gisbert-

Ferrándiz et al., 2003).

Un gran número de los trabajos revisados asocian los trastornos de ansiedad a

los tres primeros factores que justifican el rechazo a la escuela (Factor I. Evitar la

Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o Situaciones Relacionadas con el

Ámbito Escolar; Factor II. Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación;

Factor III. Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas). Concretamente,

niveles superiores de ansiedad social se vinculan al segundo factor, mientras que la

Ansiedad por Separación predomina en los casos que justifican su rechazo a la escuela

en base al tercer factor (Egger et al., 2003; Higa et al., 2002; Kearney, 2002a; Kearney y

Albano, 2004; Kearney y Silverman, 1993). Por otro lado, problemas de conducta

externalizantes se asocian al cuarto factor, basando su negativa a asistir a la escuela

debido a la búsqueda de refuerzos tangibles fuera del ámbito escolar (Egger et al., 2003;

Maynard et al., 2012). Respecto a la personalidad, investigaciones constatan una

relación negativa entre el absentismo escolar y la Apertura, Escrupulosidad y

Estabilidad Emocional (Lounsbury et al., 2004). En cuanto a la salud infantil, los

estudios revisados indican que la existencia de problemas de salud en escolares

(obesidad, asma, migraña, enfermedades crónicas, etc.) conlleva a un incremento en el

número de faltas de asistencia (Agaku et al., 2015; Balwin-Gracey y Ward, 2012;

Bonilla et al., 2005; Borrego et al., 2005; Kabbouche y Gilman, 2005; Pan, Sherry et al.,

2013; Taras y Potts-Datema, 2005; Tinkelman y Schwartz, 2004). En cuanto a los niños

que presentan problemas de insomnio, parasomnias y somnolencia diurna, presentaron

puntuaciones significativamente más altas en los primeros tres factores de la SRAS-R-

C, que justifican el rechazo escolar basado generalmente en la ansiedad, no hallando

diferencias significativas entre esta variable y el cuarto factor. Por último, atendiendo a

los resultados revisados, la presencia de rechazo escolar en un estudiante afecta de

manera negativa sobre su adecuado desarrollo psicológico repercutiendo también en su

rendimiento académico. De este modo, los estudios señalan que altas tasas de

absentismo escolar se asocian a mayores efectos negativos en el rendimiento académico

(Gottfried, 2009; Thornton et al., 2013).


133

Finalmente, cabe señalar que la relación entre el rechazo escolar y las distintas

variables psicoeducativas revisadas resulta de gran utilidad para el diseño de una

intervención que se ajuste a las necesidades individuales de cada sujeto. Entre las

técnicas y estrategias de tratamiento analizadas en este capítulo se encuentran: la

desensibilización sistemática, las técnicas de exposición, el uso de estrategias

imaginativas, la propuesta de técnicas de relajación, el fomento de las habilidades

sociales, el desarrollo de pautas educativas y asesoramiento a padres y profesores, así

como la intervención farmacológica, pero tan sólo en casos excepcionales.

En conclusión, este tercer capítulo pretende superar el análisis del rechazo

escolar como única variable de estudio, ofreciendo una revisión de los resultados

obtenidos en investigaciones previas que han examinado su relación con otras variables

de interés psicoeducativo y emocional. Además, se indican unas líneas de tratamiento

que pueden resultar funcionales para mejorar la comprensión de esta problemática. De

esta manera, con este capítulo se concluye un primer bloque de la presente tesis

centrado en la delimitación teórica y establecimiento del estado actual de la

investigación en rechazo escolar.

ESTUDIO EMPÍRICO

CAPÍTULO 4

Objetivos, hipótesis y método


139


El cuarto capítulo de la presente tesis comienza con la justificación de los motivos

que conllevan a la elaboración de este trabajo junto con la delimitación de las aportaciones

que se esperan ofrecer a partir de las limitaciones identificadas. Seguidamente, se plantean

los objetivos e hipótesis y se comenta el método en el que se basa este estudio. Para ello, se

explicitan los datos de los participantes que han colaborado en esta investigación, los

instrumentos de evaluación empleados y las variables que se tendrán en consideración para

llevar a cabo el trabajo aquí propuesto, así como el procedimiento y los análisis

estadísticos aplicados.

4.1. Justificación y novedad del estudio

El comportamiento de rechazo a la escuela se encuentra entre las cuestiones

educativas que más debiera preocupar a las instituciones escolares y autoridades

responsables debido a sus consecuencias en el desarrollo del estudiante. A partir de la

revisión teórica realizada, se ha constatado que la inasistencia escolar se asocia con un bajo

rendimiento académico (Barry et al., 2010; Gottfried, 2009; Thornton et al., 2013; Yahaya

et al., 2010), problemas de conducta externalizantes, tales como el consumo de drogas,

alcohol o posibles conductas agresivas y/o vandálicas (Egger et al., 2003; Maynard et al.,

2012), dificultades en el sueño (Hochadel et al., 2014; Iwamitsu et al. 2007; Tomoda et al.,

1994; Tomoda et al., 1997; Tomoda et al., 1999), un estilo atribucional negativo (Gregory

y Eley, 2005; Lagos-San Martín, García-Fernández et al., 2014; Lagos-San Martín,

Gómez-Núñez et al., 2014), niveles inferiores de autoestima y estabilidad emocional

(Corville-Smith et al., 1998; Lounsbury, Sundstrom et al., 2003; Lonsbury et al., 2004),

problemas de salud infantil, por ejemplo obesidad, asma o migraña, (Agaku et al., 2015;

Balwin-Gracey y Ward, 2012; Bonilla et al., 2005; Borrego et al., 2005; Kabbouche y

Gilman, 2005; Pan, Sherry et al., 2013; Taras y Potts-Datema, 2005; Tinkelman y

Schwartz, 2004), así como distintos trastornos de ansiedad comórbidos, destacando por sus

índices de prevalencia en sujetos que rechazan la escuela la ansiedad social, la ansiedad

generalizada, la ansiedad por separación y el Trastorno Negativista Desafiante,

actualmente considerado un trastorno independiente de los de ansiedad según el DSM-5


140

(Brandibas et al., 2004; Egger et al., 2003; Hughes et al., 2009; Ingul y Nordahl, 2013;

Kearney y Albano, 2004; Kearney et al., 2005a). A pesar de las aportaciones científicas

realizadas por numerosos trabajos en este campo de conocimiento (véase como trabajos de

revisión teórica: Kearney, 2008; García-Fernández, Inglés, Gonzálvez et al. (en prensa);

Inglés et al., 2015), son diversas las limitaciones identificadas que se pretenden solventar a

partir de este estudio.

En primer lugar, cabe señalar que parte de los resultados obtenidos acerca de la

negativa a asistir a la escuela y su relación con otras variables psicoeducativas se centran,

principalmente, en la evaluación de sujetos que rechazan la escuela desde una perspectiva

que abarca los casos de absentismo o fobia escolar. Por tanto, son escasos los trabajos que

evalúan la comorbilidad del rechazo escolar atendiendo a la heterogeneidad de causas que

pueden justificar esta problemática. Ante esta limitación, el presente estudio pretende

revisar la relación del comportamiento de rechazo a la escuela desde su concepción

funcional atendiendo a los cuatro factores que pueden justificar la negativa a asistir al

centro educativo y su relación con otras variables, tales como las atribuciones causales, el

afecto y el optimismo y pesimismo.

En segundo lugar, gran parte de la literatura científica existente que ha examinado

la fiabilidad y validez de la SRAS-R-C engloba muestras de estudiantes que se encuentran

en las etapas de Educación Primaria, Secundaria y estudios superiores, sin establecer

distinciones en función de la edad. El propósito de este trabajo es aplicar este instrumento

en Educación Primaria, debido a la escasez de investigaciones previas en esta etapa

educativa (Havik, Bru y Ertesvag, 2015) y con objeto de examinar resultados específicos

para un determinado grupo etario, atendiendo a las diferencias evolutivas y evitando la

generalización de este comportamiento a un rango de edad tan amplio. Y es que diversos

estudios señalan que el desarrollo de una conducta absentista puede deberse al desarrollo

progresivo de un rechazo a la escuela durante etapas educativas previas (Kearney, 2008).

Por tanto, la manifestación de esta problemática no afecta tan sólo a adolescentes, sino que

sus inicios pueden originarse en periodos anteriores (Kearney et al., 2005a; Lyon, 2010).

Por ello, este estudio pretende identificar qué rasgos predominan de rechazo escolar en

Educación Primaria y sus diferencias entre los grupos en función del curso académico y el

sexo.


141

Finalmente, existe una carencia de instrumentos que permitan evaluar el

comportamiento de rechazo a la escuela de manera específica, hallando tan sólo una escala

que conste con el soporte científico de otros estudios que corroboren sus adecuadas

propiedades psicométricas. Se trata de la School Refusal Assessment Scale-Revised for

Children, instrumento objeto de estudio de la presente tesis. La escala indicada cuenta con

diversos trabajos que desde su versión original, publicada por Kearney y Silverman (1993),

y su posterior revisión (Kearney, 2002a), han revelado unos adecuados índices de validez y

fiabilidad en muestras escolares, principalmente, procedentes de los Estados Unidos

(Haight et al., 2011; Higa et al., 2002; Kearney, 2006a) y otros países como Francia

(Brandibas et al., 2001), Corea (Kim, 2010) o Turquía (Seçer, 2014). Sin embargo, no

existen estudios previos que hayan aplicado esta escala en España. Con objeto de superar

dicha limitación, la presente tesis recoge entre sus principales objetivos la adaptación y

validación de esta escala a muestra escolar española. De esta manera, se ampliará la

posibilidad de establecer comparativas en cuanto a este constructo a nivel internacional y

se ofrecerá, a su vez, la versión en lengua castellana de este instrumento.

4.2. Objetivos

A partir de la revisión realizada y con objeto de contribuir a ampliar el

conocimiento sobre el rechazo escolar en función de las limitaciones identificadas, la

presente tesis pretende analizar la evidencia de fiabilidad y validez de la School Refusal

Assessment Scale-Revised for Children (SRAS-R-C) y establecer un modelo predictivo

entre el rechazo escolar y las variables de autoatribuciones académicas, afecto y

optimismo/pesimismo en estudiantes españoles de Educación Primaria. Para ello, a

continuación, se concretan los objetivos generales y específicos de este estudio:

Objetivo 1. Realizar la traducción, adaptación y retrotraducción de la SRAS-R-C.

1.1. Traducir los ítems de la versión original en lengua inglesa a lengua española.

1.2. Llevar a cabo la evaluación, por un grupo de jueces-expertos, de la versión en

lengua española.

1.3. Desarrollar la retrotraducción a su lengua original, el inglés.


142

1.4. Evaluar y comparar de nuevo por un grupo de jueces-expertos la versión

adaptada.

Objetivo 2. Validar la School Refusal Assessment Scale-Revised for Children (SRAS-

R-C).

2.1. Replicar la estructura factorial de la SRAS-R-C mediante análisis factorial

confirmatorio.

2.2. Realizar un análisis clásico de ítems de la SRAS-R-C.

2.3. Establecer la consistencia interna (alfa de Cronbach) de los factores y de la

puntuación total del cuestionario.

2.4. Estimar la estabilidad temporal del cuestionario (fiabilidad test-retest).

Objetivo 3. Analizar las correlaciones entre las puntuaciones de la SRAS-R-C y

variables psicoeducativas y emocionales asociadas

3.1. Analizar las correlaciones entre las puntuaciones de la SRAS-R-C y las

autoatribuciones académicas.

3.2. Analizar las correlaciones entre las puntuaciones de la SRAS-R-C y el afecto

positivo y negativo.

3.3. Estimar las correlaciones entre las puntuaciones de la SRAS-R-C y el

optimismo/pesimismo.

Objetivo 4. Analizar las diferencias de sexo y curso académico en las dimensiones de

la SRAS-R-C.

4.1. Determinar las diferencias en rechazo escolar según el sexo tanto para los

distintos factores como para la puntuación total de la SRAS-R-C.

4.2. Examinar el rechazo escolar según el curso académico tanto para los distintos

factores como para la puntuación total de la SRAS-R-C.

4.3. Obtener las interacciones sexo x curso.


143

Objetivo 5. Analizar la relación y la capacidad predictiva entre el rechazo escolar y

las autoatribuciones académicas.

5.1. Analizar las diferencias en el estilo atribucional (Lenguaje, Matemáticas y

general) entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar

para cada uno de los factores y la puntuación total de la SRAS-R-C.

5.2. Comprobar la capacidad predictiva de las autoatribuciones académicas

(Lenguaje, Matemáticas y general) sobre cada uno de los factores y la

puntuación total de la SRAS-R-C.

Objetivo 6. Analizar la relación y la capacidad predictiva entre el rechazo escolar y el

afecto.

6.1. Analizar las diferencias en afecto (positivo y negativo) entre estudiantes con

altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar para cada uno de los factores y la


6.2. Comprobar la capacidad predictiva del afecto (positivo y negativo) sobre cada

uno de los factores y la puntuación total de la SRAS-R-C.

Objetivo 7. Analizar la relación y la capacidad predictiva entre el rechazo escolar y el

optimismo/pesimismo.

7.1. Analizar las diferencias en optimismo y pesimismo entre estudiantes con altas

y bajas puntuaciones en rechazo escolar para cada uno de los factores y la


7.2. Comprobar la capacidad predictiva del optimismo y pesimismo sobre cada uno

de los factores y la puntuación total de la SRAS-R-C.

4.3. Hipótesis

En base a la revisión de la literatura científica y atendiendo a los objetivos

propuestos, a continuación se plantean las hipótesis de trabajo que serán puestas a prueba

con este estudio de investigación.


144

Hipótesis 1. Multidimensionalidad de la SRAS-R-C.

De acuerdo con la literatura científica, el modelo de 4 factores es el que mejor

explica la estructura factorial de la SRAS-R-C (Haight et al., 2011; Kearney, 2006a;

Kearney y Silverman, 1993; Lyon, 2010; Seçer, 2014). No obstante, se asume que será

necesario llevar a cabo la omisión de ítems para alcanzar un buen ajuste, tal y como

advierten las últimas validaciones (Haight et al., 2011; Lyon, 2010; Seçer, 2014). De esta

manera se espera que:

Hipótesis 1.1. La versión española de la SRAS-R-C presente una estructura

multifactorial de cuatro factores: I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan

los Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar, II. Escapar de la

Aversión Social o Situaciones de Evaluación, III. Búsqueda de la Atención de otras

Personas Significativas, y IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito

Escolar.

Hipótesis 1.2. La omisión de ciertos ítems favorecerá un mejor ajuste del modelo

de cuatro factores.

Hipótesis 2. Bondad de ajuste, consistencia interna y estabilidad temporal.

En base a los adecuados coeficientes de consistencia interna hallados para la SRAS-

R-C, tanto en su versión original (Brandibas et al., 2001; Higa et al., 2002; Kearney y

Silverman, 1993) como revisada (Haight et al., 2011; Kearney, 2002a; Kearney, 2006a;

Lyon, 2010 y Seçer, 2014) se espera que:

Hipótesis 2.1. Los índices de bondad de ajuste, de consistencia interna y de

estabilidad temporal sean satisfactorios para los cuatros factores que componen la

SRAS-R-C, así como en la puntuación total de la escala.

Hipótesis 3. Correlación entre factores.

Atendiendo a los hallazgos de Kearney y Silverman (1993) respecto a las

correlaciones entre los cuatro factores se espera que:

Hipótesis 3.1. Exista una alta correlación entre los dos primeros factores de la

SRAS-R-C (I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o


145

Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar, II. Escapar de la Aversión Social

o Situaciones de Evaluación) y una correlación más débil entre los dos últimos

factores de la SRAS-R-C (III. Búsqueda de la Atención de otras Personas

Significativas, y IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar).

Asimismo, y en línea a los hallazgos de Higa et al. (2002) se espera que:

Hipótesis 3.2. Exista una correlación entre los tres primeros factores de la SRAS-

R-C, mientras que el cuarto factor no correlacione con los dos primeros.

Hipótesis 4. Correlación entre el rechazo escolar y las atribuciones académicas, el

afecto y el optimismo/ pesimismo

Son escasos los estudios previos que han revisado las correlaciones entre el rechazo

escolar y las atribuciones académicas, el afecto y el optimismo. De hecho, no se han

encontrado referentes teóricos previos que analicen de manera específica las correlaciones

entre el rechazo escolar y las atribuciones académicas. No obstante, se ha identificado que

el estilo atribucional explicativo del fracaso académico se asocia a causas internas y

estables a mayores puntuaciones de rechazo escolar para los tres primeros factores de la

SRAS-R-C (Lagos-San Martín, García-Fernández et al., 2014; Lagos-San Martín, Gómez-

Núñez et al., 2014).

Respecto a la variable afecto, los resultados reportados por Higa et al. (2002)

señalan una correlación positiva y significativa entre la afectividad negativa y el rechazo a

la escuela para los tres primeros factores de la SRAS-R-C. Posteriormente, y en la misma

línea, los resultados reportados por Sanmartín (2014) indicaron que altos niveles de

afectividad negativa correlacionaban con el rechazo a la escuela para los tres primeros

factores de la SRAS-R-C, mientras que el cuarto factor correlacionaba de manera positiva

y significativa con el afecto positivo.

Por último, en referencia a las correlaciones entre la SRAS-R-C y el Youth Life

Orientation Test (YLOT), tan sólo se ha encontrado un estudio que revise estas variables

indicando correlaciones positivas y significativas para el pesimismo y los tres primeros


146

factores del rechazo a la escuela, mientras que el cuarto factor correlacionó de manera

positiva y significativa con el optimismo (Gisbert-Ferrándiz et al., 2013). De esta manera,

se espera que:

Atribuciones al fracaso académico

Hipótesis 4.1. Las puntuaciones para los tres primeros factores y la puntuación

total de la SRAS-R-C presenten correlaciones positivas y significativas con las

puntuaciones en atribuciones académicas al fracaso debido a causas internas.

Hipótesis 4.2. La puntuación para el cuarto factor de la SRAS-R-C presente

correlaciones negativas y significativas con las puntuaciones de atribuciones

académicas al fracaso debido a causas internas como la capacidad y el esfuerzo.

Atribuciones al éxito académico

Hipótesis 4.3. Las puntuaciones para los tres primeros factores y la puntuación

total de la SRAS-R-C presenten correlaciones negativas y significativas con las

puntuaciones en atribuciones académicas al éxito debido a causas internas.

Hipótesis 4.4. La puntuación para el cuarto factor de la SRAS-R-C presente

correlaciones positivas y significativas con las puntuaciones de atribuciones

académicas al éxito debido a causas internas como la capacidad y el esfuerzo.

Afecto positivo y negativo

Hipótesis 4.5. La dimensión de afecto positivo se relacione negativa y

significativamente con la puntuación total y los tres primeros factores de la SRAS-

R-C.

Hipótesis 4.6. La dimensión de afecto negativo se relacione positiva y


R-C.

Hipótesis 4.7. La dimensión de afecto positivo se relacione positiva y

significativamente con el cuarto factor de la SRAS-R-C.

Hipótesis 4.8. La dimensión de afecto negativo se relacione negativa y



147

Optimismo/pesimismo

Hipótesis 4.9. La dimensión de optimismo se relacione negativa y


R-C.

Hipótesis 4.10. La dimensión de pesimismo se relacione positiva y


R-C.

Hipótesis 4.11. La dimensión de optimismo se relacione positiva y


Hipótesis 4.12. La dimensión de pesimismo se relacione negativa y


Hipótesis 5. Diferencias entre las puntuaciones de la SRAS-R-C en función de la

variable sexo.

Atendiendo a la literatura revisada, la mayoría de las investigaciones han señalado

la no existencia de diferencias significativas en función del sexo para el rechazo a la

escuela (Kearney y Albano, 2004; Haight et al., 2011, Wijetunge y Lakmini, 2011). No

obstante, cabe señalar que predominan las investigaciones centradas en el estudio de

constructos vinculados a la negativa a asistir a la escuela que advierten que las chicas

presentan puntuaciones más altas tanto en fobia escolar (Birmaher et al., 1997; Muris,

2002; Valiente, Sandín, Chorot y Tabar, 2002) como en miedos escolares (Burnham, 2005;

Granell de Aldaz et al., 1984; Méndez et al., 1996; Tejero, 2006) en comparación con los

sujetos varones. Estos resultados se invierten al examinar las prevalencias de absentismo

escolar, resultando más altas en chicos (Kearney, 2008; Kearney y Spear, 2014). De esta

manera, se espera que:

Hipótesis 5.1. No existan diferencias significativas en rechazo escolar en función

del sexo para los primeros tres factores y la puntuación total de la SRAS-R-C.

Hipótesis 5.2. Los chicos presenten mayor rechazo escolar que las chicas para el

cuarto factor de la SRAS-R-C.


148

Hipótesis 6. Diferencias entre las puntuaciones de la SRAS-R-C en función del curso

académico.

Teniendo en consideración las investigaciones previas realizadas, sujetos cuyo

rango etario se encuentra entre los 5-6 años y los 10-13 años, se encuentran en los

momentos de mayor incidencia del rechazo escolar al ser considerados momentos de

transición educativa (Kearney, 2007; Kearney y Albano, 2007a; Kearney y Albano, 2007b;

Kearney et al., 2007). Asimismo, cabe señalar que el tercer factor de la SRAS-R-C se ha

asociado en distintas investigaciones con las edades escolares más tempranas (Kearney y

Albano, 2004), además de su vinculación al trastorno ansiedad por separación

característico en los niños más pequeños (Higa et al., 2002; Kearney, 2002a; Kearney y

Silverman, 1993). De esta manera, se espera que:

Hipótesis 6.1. El alumnado de 3º curso de Educación Primaria presente mayor

rechazo escolar para el tercer factor de la SRAS-R-C en comparación con el resto

de sus iguales y cursos académicos.

Hipótesis 6.2. El alumnado de 6º curso de Educación Primaria presente mayor

rechazo escolar en la puntuación total de la SRAS-R-C en comparación con el

resto de sus iguales y cursos académicos.

Hipótesis 6.3. No exista un efecto significativo entre las interacciones Sexo x Curso

en las puntuaciones de los factores ni en la puntuación total de la SRAS-R-C.

Hipótesis 7. Relación y capacidad predictiva entre el rechazo escolar y las

autoatribuciones académicas.

El estudio del rechazo escolar y su relación con el estilo atribucional es un campo

de estudio que precisa ampliar su investigación (véase Capítulo 3, apartado 3.1.1. Rechazo

escolar y autoatribuciones académicas, para una revisión). Atendiendo a la evidencia

empírica, en relación con el rechazo a la escuela, los hallazgos reportados por Lagos-San

Martín, García-Fernández et al. (2014) y Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al. (2014)

señalan el predominio de estudiantes con un alto nivel de rechazo escolar y puntuaciones

más altas en atribuciones causales de fracaso a la falta de capacidad y de esfuerzo, y más

bajas para las atribuciones de éxito a la capacidad, el esfuerzo y causas externas para los

primeros tres factores de la SRAS-R-C. Atendiendo a estas premisas se espera que:


149


Hipótesis 7.1. Se espera que los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar

atribuyan sus fracasos a causas internas como la falta de capacidad y de esfuerzo

para los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C, más que sus

iguales con bajas puntuaciones en rechazo.


atribuyan sus fracasos a causas externas para el cuarto factor de la SRAS-R-C,

más que sus iguales con bajas puntuaciones en rechazo.


Hipótesis 7.3. Se espera que los sujetos con bajas puntuaciones en rechazo escolar

atribuyan sus éxitos a causas internas como la capacidad y el esfuerzo para los

tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C, más que sus iguales

con altas puntuaciones en rechazo.


atribuyan sus éxitos a causas internas para el cuarto factor de la SRAS-R-C, más

que sus iguales con bajas puntuaciones en rechazo.


Hipótesis 7.5. Se espera que las autoatribuciones al fracaso debido a causas

internas en el área de Lenguaje, Matemáticas y en general actúen como

predictores positivos y significativos de altos niveles de rechazo escolar atendiendo

a los tres primeros factores y la puntuación de total de la SRAS-R-C.

Hipótesis 7.6. Se espera que las autoatribuciones al fracaso debido a causas

internas en el área de Lenguaje, Matemáticas y en general actúen como

predictores negativos y significativos de altos niveles de rechazo escolar

atendiendo al cuarto factor de la SRAS-R-C.


Hipótesis 7.7. Se espera que las autoatribuciones al éxito debido a causas internas

en el área de Lenguaje, Matemáticas y en general actúen como predictores

negativos y significativos de altos niveles de rechazo escolar atendiendo a la

puntuación total y de los tres primeros factores de la SRAS-R-C.

Hipótesis 7.8. Se espera que las autoatribuciones al éxito debido a causas internas

en el área de Lenguaje, Matemáticas y en general actúen como predictores


150

positivos y significativos de altos niveles de rechazo escolar atendiendo al cuarto

factor de la SRAS-R-C.

Hipótesis 8. Relaciones entre el rechazo escolar y el afecto negativo y positivo.

El estudio del rechazo escolar y su relación con el afecto ha sido un campo de

investigación que cuenta con escasos hallazgos (véase Capítulo 3, apartado 3.1.2. Rechazo

escolar y afecto, para una revisión). En base al estudio de Higa et al. (2002) se

identificaron correlaciones positivas entre el afecto negativo y el rechazo a la escuela para

los tres primeros factores de la SRAS-R-C, coincidiendo con los resultados reportados por

Sanmartín (2014). A su vez, distintas investigaciones advierten de la correlación positiva

del afecto negativo con la ansiedad y la depresión (Robles y Páez, 2003) variables

asociadas a los tres primeros factores de la SRAS-R-C (Egger et al., 2003; Higa et al.,

2002; Kearney, 2002a; Kearney y Albano, 2004; Kearney y Silverman, 1993). De esta

manera, se espera que:

Hipótesis 8.1. Los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar presenten

mayores puntuaciones en afecto negativo para los tres primeros factores y la



mayores puntuaciones en afecto positivo para el cuarto factor de la SRAS-R-C.

Hipótesis 8.3. El afecto negativo actúe como predictor positivo y significativo de

altos niveles de rechazo escolar para los tres primeros factores y la puntuación

total de la SRAS-R-C.

Hipótesis 8.4. El afecto positivo actúe como predictor negativo y significativo de



Hipótesis 8.5. El afecto positivo actúe como predictor positivo y significativo de

altos niveles de rechazo escolar para el cuarto factor de la SRAS-R-C.

Hipótesis 8.6. El afecto negativo actúe como predictor negativo y significativo de

altos niveles de rechazo escolar para el cuarto factor de la SRAS-R-C.


151

Hipótesis 9. Relaciones entre el rechazo escolar y el optimismo/ pesimismo.

En cuanto al estudio de la interacción entre el rechazo escolar y el optimismo/

pesimismo, tan sólo se encontró el trabajo desarrollado por Gisbert-Ferrandis et al. (2013)

en el que se analizaron las correlaciones entre los factores de la SRAS-R-C y el YLOT

obteniendo una mayor vinculación del pesimismo a los tres primeros factores de la SRAS-

R-C (véase Capítulo 3, apartado 3.1.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo, para una

revisión). Por otro lado, y en base a la relación encontrada entre los síntomas depresivos a

través del Children’s Depression Inventory (Kovacs, 1981) y el rechazo a la escuela

(Kearney y Silverman, 1993), se espera que:


mayores puntuaciones en pesimismo para los tres primeros factores y la



mayores puntuaciones en optimismo para el cuarto factor de la SRAS-R-C.

Hipótesis 9.3. El pesimismo actúe como predictor positivo y significativo de altos

niveles de rechazo escolar para los tres primeros factores y la puntuación total de

la SRAS-R-C.

Hipótesis 9.4. El optimismo actúe como un predictor negativo y significativo de



Hipótesis 9.5. El optimismo actúe como predictor positivo y significativo de altos

niveles de rechazo escolar para el cuarto factor de la SRAS-R-C.

Hipótesis 9.6. El pesimismo actúe como predictor negativo y significativo de altos

niveles de rechazo escolar para el cuarto factor de la SRAS-R-C.

4.4. Método

El siguiente apartado incluye la descripción de la muestra participante en este

estudio, los instrumentos y variables analizadas, el procedimiento llevado a cabo y los

análisis estadísticos empleados.


152

4.4.1. Participantes

La población escolar participante en este estudio fueron estudiantes de 3º, 4º, 5º y

6º curso de Educación Primaria pertenecientes a las provincias de Albacete, Alicante,

Murcia y Sevilla durante el curso académico 2012-2013. El reclutamiento de la muestra se

realizó mediante un muestreo aleatorio por conglomerados. Con el propósito de que todas

las zonas geográficas evaluadas estuvieran representadas equitativamente, se seleccionaron

cuatro centros escolares de cada una de las provincias señaladas, con un resultado final de

16 centros educativos, de los cuales 12 fueron públicos, 2 concertados y 2 privados,

localizados en zonas urbanas, suburbanas y rurales. Una vez determinados los centros

escolares, se seleccionó un aula por curso académico (cuatro aulas por centro),

computándose en torno a los 87 sujetos por centro. El rango de edad de los participantes

osciló entre los 8 y los 12 años (M = 9.63; DE = 1.12).

La muestra inicial estuvo compuesta por un total 1.235 alumnos de segundo y tercer

ciclo de Educación Primaria, de los cuales 51 (4.13%) se excluyeron, tras no haber

recibido el consentimiento paterno para participar en la investigación, 58 (4.7%) debido a

errores u omisiones en sus respuestas, y 48 (3.89%) por mostrar dificultades para

comprender la lengua utilizada en la redacción de los instrumentos ya que eran extranjeros.

La muestra final incluyó un total de 1.078 sujetos, 548 chicos y 530 chicas (50.8% y

49.2%, respectivamente) matriculados en los cursos de 3º, 4º, 5º y 6º de Educación

Primaria (segundo y tercer ciclo de esta etapa). La tabla 10 presenta la distribución de la

muestra por sexo y curso académico.

La prueba Chi-cuadrado de homogeneidad en la distribución de frecuencias

permitió comprobar que no existían diferencias estadísticamente significativas entre los

cuatro grupos de Sexo x Curso (χ² = 2.77, p = .43).

En cuanto al nivel socioeconómico y cultural de los participantes, fue de carácter

medio. Los participantes se trataron en todo momento según los estándares éticos de la

investigación científica. Para ello, se obtuvo previamente el consentimiento informado por

escrito de sus padres o tutores legales, por tratarse de niños y niñas menores de edad, y


153

posteriormente, el suyo propio para participar en la investigación, asegurando en todo

momento el anonimato y confidencialidad de los datos.

Tabla 10

Número y porcentaje de sujetos de la muestra por sexo y curso académico

Sexo

Curso

Total 3º EP 4º EP 5º EP 6º EP

Niños 109 134 128 177 548

% 10.1% 12.4% 11.9% 16.4% 50.8%

Niñas 112 147 121 150 530

% 10.4% 13.6% 11.2% 13.9% 49.2%

Total 221 281 249 327 1078

% 20.5% 26.1% 23.1% 30.3% 100.0%

Nota: EP: Educación Primaria

Figura 3. Porcentaje de la muestra Sexo x Curso académico

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

3º 4º 5º 6º TOTAL

Curso

Chicos

Chicas


154

4.4.2. Variables e instrumentos

Tal y como se ha indicado anteriormente, entre los objetivos principales de esta

investigación se encuentra la validación de la versión española de la SRAS-R-C, así como

el análisis de la relación entre el rechazo escolar y distintas variables psicoeducativas y

emocionales como las autoatribuciones académicas, el afecto positivo/negativo y el

optimismo/ pesimismo. Estas variables son evaluadas mediante la Sydney Attribution Scale

(SAS), el 10-Item Positive and Negative Affect Schedule for Children (PANAS-C) y el

Youth Life Orientation Test (YLOT). Véase el capítulo 3 de esta investigación (apartados

3.1.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas, 3.1.2. Rechazo escolar y afecto

positivo/negativo, 3.1.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo) para una revisión de la

relación encontrada entre estas variables.

A continuación, se recogen las principales características de los cuatro instrumentos

utilizados en este estudio: SRAS-R-C, SAS, PANAS-C y YLOT.

4.4.2.1. Rechazo escolar. Escala de Evaluación del Rechazo Escolar Revisada.

(School Refusal Assessment Scale Revised for Children, SRAS-R-C; Kearney, 2002a).

La SRAS-R-C está compuesta por 24 ítems con una escala de respuesta de 7 puntos

(0= nunca; 6= siempre) y se dirige a niños y adolescentes entre 5 y 17 años, además de

contar con la versión dirigida a padres. Este instrumento surge a partir de la propuesta

inicial de la SRAS (Kearney y Silverman, 1993) a la que tras su revisión se añadieron 8

ítems, respecto al original compuesto por 16, y modificado algunos ya existentes para

adecuarlos a la concepción del modelo funcional.

Su objetivo es ofrecer un instrumento que evalúe la autopercepción relativa de los

cuatro factores fundamentales que pueden justificar las causas que subyacen al

comportamiento de rechazo a la escuela: I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan

los Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar (e.g. “¿Cuántas veces

tratas de no ir a la escuela porque si vas te sentirás triste o deprimido?”), II. Escapar de la

Aversión Social o Situaciones de Evaluación (e. g. “Si fuera más fácil para ti hacer nuevos

amigos, ¿sería más fácil para ti ir a la escuela?”), III. Búsqueda de la Atención de otras


155

Personas Significativas (e. g. “¿Cuántas veces preferirías que tus padres te enseñaran en

casa en vez de tu profesor/a en la escuela?”) y IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles

Fuera del Ámbito Escolar (e. g. “¿Cuántas veces rechazas ir a la escuela porque quieres

divertirte fuera de la escuela?”). La figura 4 ejemplifica el planteamiento de los ítems y el

formato de respuesta en esta escala.

1. ¿Cuántas veces tienes sentimientos negativos hacia la escuela porque tienes miedo a

algo relacionado con la escuela (por ejemplo: exámenes, transporte escolar, maestro,

alarma de incendio)?

Nunca Rara vez Algunas

veces

La mitad

de las

veces

Normalmente Casi

siempre

Siempre

0 1 2 3 4 5 6

Figura 4. Ejemplo de ítem de la SRAS-R-C

Tanto la escala original como la revisada, han demostrado poseer unas propiedades

psicométricas satisfactorias a partir de unos adecuados índices de validez y fiabilidad para

el modelo de cuatro factores, obteniendo valores alfa de Cronbach para la SRAS-R-C de

.82, .80, .87 y .74 para cada factor respectivamente (Kearney, 2006a). Véase el capítulo 2

de esta investigación (apartado 2.2.1. School Refusal Assessment Scale Revised for

Children) para un análisis completo de los distintos trabajos que han revisado las

propiedades psicométricas de esta escala.

4.4.2.2. Atribuciones académicas. Escala de Atribución de Sydney.

(Sydney Attribution Scale, SAS; Marsh, 1984; adaptada por Núñez y González-Pienda,

1994).

La SAS consta de 24 situaciones hipotéticas a las que los sujetos deben responder

en una escala tipo Likert de 5 puntos (1= falso; 5= verdadero). Su propósito es evaluar las

percepciones de los sujetos sobre las causas de sus éxitos y fracasos académicos. Para ello,

en las 24 situaciones indicadas se incluyen dos áreas académicas (Lenguaje y

Matemáticas), dos resultados hipotéticos (éxito o fracaso) y tres tipos de causas implicadas

(capacidad, esfuerzo y causas externas), la combinación de los cuales genera un total de 72


156

ítems (e. g. “Imagina que el profesor/a te elige para el grupo de los mejores lectores de la

clase. Probablemente sería porque: 1. Se te da bien leer, 2. Trabajas duro en lectura; 3.

El/la profesor/a ha cometido un error”). Además, la SAS ofrece la posibilidad de obtener

las siguientes seis puntuaciones generales: éxito atribuido a la capacidad/habilidad, éxito

atribuido al esfuerzo, éxito atribuido a causas externas, fracaso atribuido a la

capacidad/habilidad, fracaso atribuido al esfuerzo y fracaso atribuido a causas externas.

Falso

La

mayoría de

veces falso

A

veces falso

a veces

verdadero

La

mayoría de

veces

verdadero

Verdadero

Imagina que el/la profesor/a premia el

trabajo de lectura de hoy con una estrella

dorada y tú la consigues. Probablemente

sería porque:

43. la has ganado porque has trabajado duro

44. tuviste suerte

45. se te da bien leer

Figura 5. Ejemplo de ítem de la SAS

Este instrumento se basa en la teoría atribucional de Weiner (1986) la cual

establece que los sujetos ante un resultado, ya sea positivo (éxito) o negativo (fracaso),

tratan de comprenderlo y explicarlo atribuyendo a sus propias conductas y las de los demás

las causas que perciben como justificantes. Entre los factores causales se encuentran la

capacidad (o la falta de esta), el esfuerzo (o la falta de este), la suerte o el azar y la

dificultad o facilidad de la tarea. La atribución causal se caracteriza por las dimensiones de

locus de control (Externo-Interno al sujeto en función del lugar donde se perciba la causa),

estabilidad (Estabilidad-Inestabilidad temporal de la causa) y controlabilidad (Controlable-

Incontrolable según la consideración de las causas).

Diversos estudios han analizado las propiedades psicométricas de esta escala a

nivel internacional a partir de estudiantes australianos (Craven, Marsh y Debus, 1991;

Marsh, 1984), ingleses (Gregory y Eley, 2005), chilenos (Pérez-Villalobos, González-

Pienda, Núñez y Díaz-Mujica, 1997), estadounidenses (Bempechat, Graham, y Jiménez,

1999) o filipinos (Watkins y Gutiérrez, 1989), siendo considerado un instrumento


157

conveniente para la evaluación de las autoatribuciones académicas en estudiantes de

Educación Primaria y Secundaria. En España, diversos estudios apoyan consistencia de

esta escala en estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria (Inglés et al., 2011; Inglés,

Martínez-Monteagudo et al., 2015) o pertenecientes al ámbito universitario (Inglés,

Rodríguez-Marín y González-Pienda, 2008).

Según los resultados reportados por un reciente estudio con una muestra de 2.022

adolescentes españoles (M = 13.81; DE = 1.35), los coeficientes de consistencia interna

(alfa de Cronbach) para esta escala fueron: .83 (Éxito/Capacidad), .84 (Éxito/Esfuerzo), .71

(Éxito/causas externas), .78 (Fracaso/Capacidad), .73 (Fracaso/Esfuerzo) y .70

(Fracaso/Causas externas) (Inglés, Martínez-Monteagudo et al., 2015). En el presente

estudio los coeficientes de consistencia interna fueron para el área de Lengua de .83 para

Éxito/Capacidad, de .73 para Éxito/Esfuerzo, de .72 para Éxito/Causas Externas, de .75

para Fracaso/Capacidad, de .72 para Fracaso/Esfuerzo y de .69 para Fracaso/Causas

Externas. En el área de Matemáticas fueron de .84 para Éxito/Capacidad, de .81 para

Éxito/Esfuerzo, de .70 para Éxito/Causas Externas, de .82 para Fracaso/Capacidad, de .70

para Fracaso/Esfuerzo y de .72 para Fracaso/Causas Externas. Finalmente, y en cuanto a

las atribuciones en general los coeficientes de consistencia interna fueron fueron de .83

para Éxito/Capacidad, de .81 para Éxito/Esfuerzo, de .72 para Éxito/Causas Externas, de

.78 para Fracaso/Capacidad, de .75 para Fracaso/Esfuerzo y de .70 para Fracaso/Causas

Externas.

4.4.2.3. Afecto positivo y negativo. 10 ítems Lista de Afecto Positivo y Negativo para niños.

(The 10-Item Positive and Negative Affect Schedule for Children, PANAS-C; Ebesutani et

al., 2012; adaptado por el grupo de investigación).

El PANAS-C es un cuestionario de autoinforme que evalúa el afecto positivo y

negativo en niños de 6 a 18 años. En este estudio se ha empleado la versión corta del

mismo compuesta por 10 ítems y dirigida a niños (Ebesutani et al., 2012). Este instrumento

se compone de dos subescalas, de cinco ítems cada una, denominadas afecto positivo

(alegre, animado, feliz, con energía y orgulloso) y afecto negativo (deprimido, enfadado,

temeroso/con miedo, asustado y triste) con un formato de respuesta tipo Likert de 5 puntos


158

(1= muy ligeramente o nunca; 5= mucho) (véase figura 6). El Afecto Positivo (AP)

representa hasta el punto que una persona se siente con energía, entusiasta o activa,

mientras que el Afecto Negativo (AN) se refiere a una variedad de estados emocionales

aversivos como enfado, temor o tristeza (Watson, Clark y Tellegen, 1988).

MUY

LIGERAMENTE

O NUNCA

UN

POCO

MODERADAMENTE

BASTANTE

MUCHO

1

ALEGRE

1

2

3

4

5

Figura 6. Ejemplo de ítem del PANAS-C

La versión original del PANAS, compuesta por 20 ítems, fue propuesta por

Watson, Clark y Tellegen (1988) y se dirigía a adultos, siendo aplicada en distintos países

como México (Moral, 2011; Robles y Páez, 2003), Alemania (Krohne, Egloff, Kohlmann y

Tausch, 1996), Brasil (Pires, Filgueiras, Ribas y Santana, 2013), Italia (Terracciano,

McCrae y Costa, 2003) y España (Buz et al., 2015; Sandín et al., 1999), mostrando

adecuados índices de validez y fiabilidad. Posteriormente, Laurent et al. (1999) crearon la

versión dirigida a jóvenes formada por 27 ítems y revelando adecuadas propiedades

psicométricas (Chorpita y Daleiden, 2002; Ebesutani et al., 2011; Hughes y Kendall, 2009;

Laurent et al., 1999). Posteriormente, Thompson (2007) propone la validación de la

versión corta de 10 ítems del PANAS, la cual reportó adecuados valores de consistencia

interna en distintos países como Alemania (Randler y Weber, 2015), Hungría (Gyollai et

al., 2011), Estados Unidos (Ebesutani et al., 2012) y Francia y Pakistán (Karim et al.,

2011). Con el propósito de aplicar este instrumento en niños, Ebesutani et al. (2012)

propone la versión corta del PANAS con valores de consistencia interna de .86 para el AP

y .82 para el AN, a partir de una muestra de 799 jóvenes entre 6 y 18 años (de los cuales

662 fueron muestra clínica) y sus padres (N= 553) procedentes de Hawai. En el presente

estudio los coeficientes consistencia interna (alpha de Cronbach) fueron para el AN .76 y

AP .75.

No se han encontrado estudios previos que validen esta versión en muestra

española, por lo que se ha utilizado una versión traducida al castellano por el propio equipo


159

de investigación. Cabe mencionar, que la escala también cuenta con una versión para

padres, aunque en nuestro estudio únicamente se empleó la versión para niños.

4.4.2.4. Optimismo/pesimismo. Test de Orientación en la vida para jóvenes.

(Youth Life Orientation Test, YLOT; Ey et al., 2005; adaptado por el grupo de

investigación).

El optimismo y pesimismo se evaluaron mediante el YLOT, instrumento propuesto

por Ey et al. (2005) debido a las incompatibilidades de la versión original, el Life

Orientation Test (Scheier y Carver, 1985), para ser aplicado en muestra infantil y juvenil.

El YLOT está compuesto por 16 ítems con una escala de respuesta tipo Likert de cuatro

puntos (1 = verdad para mí; 4 = no es verdad para mí). Se dirige a niños y jóvenes entre 8

y 16 años con el propósito de evaluar las expectativas positivas (Optimismo) y negativas

(Pesimismo). Desde la dimensión Optimismo, los objetivos propuestos son percibidos

como metas alcanzables (e. g. Espero pasarlo muy bien cada día), mientras que el

Pesimismo percibe los objetivos como hechos imposibles o con dificultad para ser

alcanzados (e. g. Cuando las cosas van bien, espero que algo salga mal) (véase figura 7).

Falso

para mí

Un poco

falso/Algo

falso para

mí

Un poco

verdadero

para mí

Verdadero

para mí

6. Normalmente, espero que las

cosas salgan como yo quiero.

0 1 2 3

Figura 7. Ejemplo de ítem del YLOT

La versión dirigida a adultos, LOT, ha mostrado adecuadas propiedades

psicométricas con un alfa de Cronbach de .78 y correlaciones test-retest para 4 meses de

.68 (Scheier et al., 1994). No obstante, en este estudio se ha optado por la aplicación del

YLOT teniendo en consideración la edad de la muestra y los estudios previos que han

aplicado satisfactoriamente este instrumento en muestra colombiana (Quiceno y Vinaccia,

2014), palestina (Veronese et al., 2012) y estadounidense (Ey et al., 2005; Taylor et al.,

2004). En muestra española se ha encontrado el estudio desarrollado por Orejudo et al.

(2012) quienes aplicaron el YLOT en una muestra de 386 estudiantes entre 12 y 19 años

(M = 14.20; DE = 1.49). Los resultados de esta investigación apoyaron la consistencia


160

interna del test con valores de .74 para la dimensión Optimismo (cinco ítems), .80 para el

factor Pesimismo (siete ítems) y .82 para la puntuación total de Optimismo (doce ítems).

Estos resultados son acordes con los reportados por el estudio desarrollado por Ey et al.

(2005), en el que se obtuvieron valores de consistencia interna de .79 para Optimismo, .78

para Pesimismo y .83 para la puntuación total. A su vez, el YLOT reveló una relación

positiva y moderada entre el optimismo y la puntuación total de optimismo y medidas que

evalúan la autoeficacia y las expectativas. Por el contrario, la escala de pesimismo del

YLOT correlacionó negativamente con esas medidas.

A pesar de haber encontrado un estudio previo que ha aplicado el YLOT en muestra

española, no se dispone de la versión traducida publicada, por lo que se ha empleado una

versión adaptada por el propio equipo de investigación. En este estudio los coeficientes de

consistencia interna (alpha de Cronbach) fueron .79 para Optimismo y .78 para Pesimismo.

4.4.3. Procedimiento

En primer lugar, se llevó a cabo una reunión con los directores y el equipo docente

de los centros educativos con el fin de exponer los objetivos de este trabajo de

investigación, los instrumentos de evaluación empleados, solicitar su permiso y promover

su colaboración. Posteriormente, en los centros donde aprobaron su participación, se

elaboró una carta informativa dirigida a los padres de los estudiantes en la que se explicaba

el propósito del estudio y se solicitaba el consentimiento informado por escrito para

autorizar a sus hijos a participar en la investigación. Una vez concretados los centros y

recopiladas las autorizaciones paternales, se procedió al pase de cuestionarios.

Los instrumentos de medida fueron administrados de manera colectiva en el aula y

su cumplimentación fue voluntaria, asignando una clave a la batería de tests de cada uno de

los participantes. Durante el proceso del pase de cuestionarios, la investigadora contó con

la ayuda de los tutores de los respectivos grupos participantes. Primeramente, se indicó que

completaran los datos sociodemográficos (sexo, edad, curso y centro) y se leyeron en voz

alta las instrucciones, resaltando la importancia de no dejar ninguna pregunta sin contestar.

Seguidamente, se procedió a la cumplimentación individual de los instrumentos estando

presente la investigadora durante la administración para aclarar cualquier tipo de duda y


161

asegurar su adecuada cumplimentación. Cada una de las aulas estaba compuesta por una

media de 20 alumnos y se dedicaron dos sesiones de 40 minutos para el pase de los

cuestionarios.

Finalmente, una vez completadas las pruebas, se agradeció la participación a los

estudiantes, tutores, equipos directivos y orientadores, asegurando la entrega de resultados

al finalizar el proyecto de investigación. Asimismo, se ofreció la disposición de la

investigadora para atender todas aquellas dudas que surgieran respecto a la investigación y

se facilitó un correo electrónico para ponerse en contacto con el grupo de investigación en

caso de que algún alumno, junto con la autorización de sus padres y durante un plazo de

dos semanas, quisiera eliminar sus datos.

4.4.4. Análisis estadísticos

Análisis factorial confirmatorio

Los modelos de ecuaciones estructurales son una técnica de análisis estadístico

multivariante que permite contrastar modelos de relaciones causales entre variables. Ruiz,

Pardo y San Martín (2010) destacan como relevante ventaja de esta técnica la posibilidad

de establecer el tipo y dirección de las relaciones que se espera encontrar entre las diversas

variables contenidas en él, así como su posterior análisis en función de las relaciones

identificadas a nivel teórico. Para examinar la adecuación del modelo factorial propuesto

para la SRAS-R-C se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio (AFC) mediante el

programa estadístico AMOS 20 y aplicando el método de estimación de máxima

verosimilitud (Maximun Likelihood, ML). La aplicación de esta técnica es recomendada

por su funcionalidad para confrontar la validez entre las variables del modelo hipotético y

las variables en el conjunto de datos observados. Disponer de distintas investigaciones

previas que han analizado las propiedades psicométricas de este instrumento permite la

formulación de hipótesis concretas sobre el conjunto de factores latentes, siendo nuestro

propósito contrastar estos hallazgos mediante el AFC. Se analizaron nueve modelos

factoriales alternativos entre los que se encontraba nuestra propuesta (Haight et al., 2011;

Kearney, 2002a; Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Richards y Hadwin, 2011; Seçer, 2014).


162

Cabe señalar, que para las investigaciones realizadas por Kearney (2002a) y Lyon (2010)

fueron dos los modelos que se analizaron, respectivamente. En el caso de Kearney (2002a)

se analizó tanto su propuesta de cuatro factores de la SRAS-R-C como la de tres factores,

mientras que para la investigación de Lyon (2010), además de la versión de cuatro factores,

se puso a prueba el modelo en el que los ítems 17 y 18 se correlacionaban.

En primer lugar, se analizaron los supuestos de normalidad y linealidad univariada

atendiendo a los valores de asimetría y curtosis de las variables incluidas en el modelo, así

como a los gráficos de dispersión de residuos. Tal y como señalan Finney y DiStefano,

2006, valores extremos de asimetría y curtosis (|2| y |7|, respectivamente) resultan

indicadores de no normalidad. La linealidad de las observaciones se evalúa atendiendo a la

forma en la que se distribuyen los valores en los gráficos de dispersión de residuos. La

normalidad multivariada fue evaluada mediante el coeficiente de Mardia y los posibles

outliers o casos atípicos se analizaron a través de la distancia de Mahalanobis.

A continuación, distintos índices de bondad de ajuste se analizaron para comprobar

la adecuación de los modelos relacionando la evidencia validatoria con la estructura

factorial de la SRAS-R-C. Para ello, el estadístico 2 es un indicador de buen ajuste cuando

resulta pequeño y no significativo. No obstante, debido a su sensibilidad al tamaño

muestral, puede resultar significativo a pesar de que los datos se ajusten al modelo

adecuadamente, por lo que también se utilizaron los siguientes seis indicadores de bondad

de ajuste:

El índice de bondad de ajuste comparativo (CFI) que es una medida de la

bondad de ajuste global y cuyos valores recomendados deben ser superiores o

iguales a .90 (próximos a .95) para reportar un buen ajuste del modelo.

El índice de Tucker-Lewis (TLI) el cual se trata de una medida de ajuste

incremental que compara el modelo propuesto con el modelo nulo y cuyas

puntuaciones iguales o superiores a .90 son recomendables.

El índice de ajuste normalizado (NFI) que es una medida de discrepancia entre

el modelo ajustado y el modelo base, y cuyos valores arrojan un buen ajuste

cuando son iguales o superiores a .90.


163

El índice de bondad de ajuste (GFI) cuyo valor compara las discrepancias entre

el modelo ajustado y el modelo anterior al ajuste, y cuyas puntuaciones deben

ser superiores o iguales a .90.

El índice de bondad de ajuste corregido (AGFI) que se trata del mismo

indicador que el anterior pero ponderado por un ratio de los grados de libertad

del modelo base y ajustado. Se consideran valores óptimos para este indicador

puntuaciones superiores o iguales a .90.

La raíz del residuo cuadrático medio estandarizado (RMSEA) que se obtiene

como la raíz cuadrada de la ratio del parámetro no central ajustado por los

grados de libertad y cuyos valores superiores a .08 indican un ajuste pobre del

modelo, entre .06 y .08 un ajuste aceptable y por debajo de .06 un ajuste

excelente.

La tabla 11 muestra los criterios de referencia asociados a cada uno de estos índices

estadísticos para su adecuada interpretación en el ajuste de un modelo factorial atendiendo

a las propuestas de Hu y Bentler (1999).

Tabla 11

Estadísticos de bondad de ajuste y criterios de referencia

Estadístico Abreviatura Criterio

Hu y Bentler (1999)

Chi-cuadrado χ2 p > .05

Chi-cuadrado / grados de libertad χ2 / gl < 3

Índice de bondad de ajuste comparativo CFI ≥ .90

Índice de Tucker-Lewis TLI ≥ .90

Índice de ajuste normalizado NFI ≥ .90

Índice de bondad de ajuste GFI ≥ .90

Índice ajustado de bondad de ajuste AFGI ≥ .90

Raíz del residuo estandarizado cuadrático

medio RMSEA

< .08 (aceptable)

< .06 (excelente)


164

Correlaciones entre los factores de la SRAS-R-C

Las correlaciones entre los distintos factores de la SRAS-R-C se obtuvieron a través

de los coeficientes de correlación producto-momento de Pearson. Cohen (1988) propuso

para el análisis de los coeficientes de correlación que valores iguales o mayores que .10 e

inferiores a .30 indican una relación de pequeña magnitud, valores mayores que .30 indican

una magnitud moderada, mientras que valores superiores a .50 señalarían correlaciones de

magnitud elevada/alta. Para ello se empleó el programa SPSS 20.

Análisis clásico de ítems

Las correlaciones de cada ítem con las puntuaciones de su respectiva subescala y

del total de la SRAS-R-C se calcularon a partir de un análisis clásico de ítems a través del

programa SPSS 20. Para ello, se calculó la asimetría (A), la curtosis (C), la correlación

ítem-escala (RIE), la correlación ítem-escala corregida (RIEc), la correlación ítem-test (RIT),

la correlación ítem-test corregida (RITc), la media (M) y la desviación estándar (DE) de

cada uno de los ítems del cuestionario, así como el coeficiente alfa de Cronbach si fuese

eliminado cada ítem.

Análisis de fiabilidad

La consistencia interna de las puntuaciones de los factores de la SRAS-R-C fue

calculada mediante coeficientes alfa de Cronbach. Atendiendo a las sugerencias realizadas

George y Mallery (1995), los valores de los coeficientes son interpretados: menor que 0.5

muestran un nivel de fiabilidad no aceptable, entre 0.5 y 0.6 pobre, entre 0.6 y 0.7 débil,

entre 0.7 y 0.8 aceptable, entre 0.8 y 0.9 bueno y valores iguales o superiores a 0.9 sería

considerado excelente. Estos análisis se realizaron a través del programa SPSS 20.

Relaciones entre rechazo escolar y otras variables asociadas

Las correlaciones entre rechazo escolar y las autoatribuciones académicas, el afecto

y el optimismo/ pesimismo se analizaron, también, mediante el coeficiente de correlación

producto-momento de Pearson.


165

Análisis de las diferencias según sexo y curso académico

Para analizar las diferencias en rechazo escolar en función del sexo y curso

académico se realizaron análisis de varianzas (ANOVA) intersujetos 2x4 (sexo x curso) en

la puntuación total de la SRAS-R-C y para sus factores. A su vez, se efectuaron análisis

post hoc a través a la prueba de Scheffé para identificar entre qué grupos de distinto curso

académico se encontraban las diferencias significativas. Debido al elevado tamaño

muestral de esta investigación, el estadístico F puede detectar erróneamente diferencias

estadísticamente significativas por lo que se incluyó el índice d (diferencia media

tipificada) propuesto por Cohen (1988) para valorar la magnitud o el tamaño del efecto de

las diferencias halladas. La interpretación de este índice es el siguiente: magnitud baja de

diferencias o tamaño del efecto pequeños (.20 ≤ d ≤ .50), magnitud moderada de

diferencias (.51 ≤ d ≤ .80) y magnitud alta de diferencias (d ≥ .80).

Diferencias en función del alto y bajo rechazo escolar y regresiones logísticas

Las diferencias en cada una de las variables predictoras analizadas

(autoatribuciones académicas, afecto y optimismo/ pesimismo) entre estudiantes con alto y

bajo rechazo escolar se analizaron aplicando la prueba t de student. Debido al elevado

tamaño muestral de la investigación, se incluyó el índice d propuesto por Cohen (1988)

para medir el tamaño del efecto de las diferencias encontradas, dado que la prueba t puede

detectar erróneamente diferencias estadísticamente significativas en muestras de este

tamaño.

La influencia de la probabilidad de predicción sobre el rechazo escolar en presencia

de otras variables psicoeducativas (autoatribuciones académicas, afecto y optimismo/

pesimismo) fue analizada mediante la técnica estadística de regresión logística, siguiendo

el procedimiento de pasos hacia delante basado en el estadístico de Wald. El objetivo

primordial de esta técnica es cuantificar cómo influye en la probabilidad de aparición de un

suceso, normalmente dicotómico, la presencia o ausencia de diversos factores y el valor de

los mismos.


166

En este caso, el modelo logístico utilizado permite estimar la probabilidad de que se

dé un suceso o resultado, por ejemplo alto o bajo rechazo escolar, frente a que no se dé, en

presencia de uno o más predictores, por ejemplo el afecto, el optismo o las

autoatribuciones académicas. Esta probabilidad es estimada mediante el estadístico

denominado odd ratio (OR), siendo su interpretación de la siguiente manera: si la OR es

mayor que uno, por ejemplo 3, por cada vez que se dé el evento en presencia de la variable

independiente se dará tres veces si esta variable está presente. Por el contrario, si la OR es

menor que uno, por ejemplo 0.5, la probabilidad de que se dé el evento en ausencia de la

variable independiente será mayor que en su presencia.

La calidad de los modelos propuestos y el ajuste fue evaluado a partir de los

siguientes indicadores: la R2 de Nagelkerke, que indica el porcentaje de varianza explicada

por el modelo (Nagelkerke, 1991) y el porcentaje de casos correctamente clasificados por

el modelo o eficiencia diagnóstica. Puesto que la variable dependiente debe ser dicotómica

para su uso en los modelos logísticos, la variable rechazo a la escuela fue dicotomizada

considerando bajas puntuaciones en dicho factor la obtención de un centil inferior a 25,

mientras que altas puntuaciones un centil superior a 75.


167


Diversas limitaciones identificadas en el estudio del rechazo han sido planteadas en

este capítulo como causas que han motivado al desarrollo de esta investigación. Entre ellas,

destacan la ausencia de un instrumento que permita la evaluación del rechazo escolar en

muestra española y la escasez de estudios previos aplicados en la etapa de Educación

Primaria. De esta manera, se propone como principal objetivo de esta investigación la

adaptación y validación de la School Refusal Assessment Scale-Revised for Children

(SRAS-R-C) en estudiantes españoles entre 8 y 12 años. Adicionalmente, se recabarán

nuevas evidencias científicas y otros índices de validez, analizando las correlaciones del

rechazo escolar con otras variables psicoeducativas y emocionales (autoatribuciones

académicas, el afecto y el optimismo/ pesimismo) así como el estudio de la capacidad

predictiva de estas variables sobre el alto rechazo escolar y las diferencias en función del

sexo y el curso académico.

La muestra de este estudio estuvo compuesta por un total de 1.078 sujetos, 548

chicos (50.8%) y 530 chicas (49.2%) matriculados en el segundo y tercer ciclo de

Educación Primaria (M = 9.63; DE = 1.12), obteniendo una distribución homogénea en

función del sexo y el curso académico (χ² = 2.77, p = .43). Los instrumentos utilizados han

sido la SRAS-R-C, Sydney Attribution Scale (SAS), el 10-Item Positive and Negative

Affect Schedule for Children (PANAS-C) y el Youth Life Orientation Test (YLOT). Tras

una reunión con el equipo directivo de los centros escolares participantes y previa

solicitud, mediante carta informativa, a los padres de los estudiantes, se procedió a la

cumplimentación de los cuestionarios en 16 centros educativos.

En cuanto a los análisis estadísticos empleados, se utilizó el análisis factorial

confirmatorio (AFC). Nueve modelos factoriales alternativos se examinaron, entre ellos

nuestra propuesta (Haight et al., 2011; Kearney, 2002a; Kearney, 2006a; Lyon, 2010;

Richards y Hadwin, 2011; Seçer, 2014), poniendo a prueba para las investigaciones

propuestas por Kearney (2002a) y Lyon (2010) dos modelos distintos a partir de sus

resultados. Los AFC se llevaron a cabo mediante el programa estadístico AMOS 20 y

aplicando el método de estimación de máxima verosimilitud (maximun likelihood, ML). En

primer lugar, se analizaron los supuestos de normalidad y linealidad univariada atendiendo


168

a los valores de asimetría y curtosis de las variables incluidas en el modelo, así como a los

gráficos de dispersión de residuos. A continuación, distintos índices de bondad de ajuste se

utilizaron para comprobar la adecuación de los modelos relacionando la evidencia

validatoria con la estructura factorial de la SRAS-R-C. Las correlaciones entre los distintos

factores de la SRAS-R-C y otras variables asociadas (autoatribuciones académicas, afecto

y optimismo/pesimismo) se obtuvieron a través de los coeficientes de correlación

producto-momento de Pearson. Las correlaciones de cada ítem con las puntuaciones de su

respectiva subescala y del total de la SRAS-R-C se calcularon a partir de un análisis

clásico de ítems y la consistencia interna de las puntuaciones de la SRAS-R-C mediante

coeficientes alfa de Cronbach, ambos a través del programa SPSS 20. Para analizar las

diferencias en rechazo escolar en función del sexo y curso académico, se realizaron análisis

de varianzas (ANOVA) intersujetos 2x4 (sexo x curso) y se efectuaron análisis post hoc a

través a la prueba de Scheffé para identificar entre qué grupos de edad se encontraban las

diferencias significativas. Finalmente, la influencia de la probabilidad de predicción sobre

el rechazo escolar en presencia de otras variables (autoatribuciones académicas, afecto y

optimismo/pesimismo) fue analizada mediante la técnica estadística de regresión logística,

siguiendo el procedimiento de pasos hacia delante basado en el estadístico de Wald.

De este modo, quedan recopilados en este capítulo los objetivos e hipótesis de este

estudio en base a las limitaciones identificadas, así como el método en el que se basa este

trabajo (participantes, variables e instrumentos, procedimiento y análisis estadísticos). A

partir de los datos recopilados por la muestra escolar y tras la aplicación de los distintos

análisis estadísticos propuestos, se ofrecen los resultados obtenidos por este estudio, los

cuales son expuestos en el siguiente capítulo.

CAPÍTULO 5.

Resultados

Resultados

171


En esta fase de la investigación se recogen los resultados obtenidos en la presente

tesis. En primer lugar, se presentan las evidencias halladas respecto a la estructura factorial

y fiabilidad (consistencia interna y estabilidad temporal) de la SRAS-R-C. A continuación,

se analiza la relación entre el rechazo escolar y distintas variables asociadas, tales como las

atribuciones académicas, el afecto y el optimismo y pesimismo. Posteriormente, se realiza

un estudio descriptivo del rechazo escolar a partir de las diferencias de sexo y curso

académico para cada uno de los cuatro factores que componen la SRAS-R-C y su

puntuación total. A continuación, se presentan las diferencias de medias en grupos con

altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar en función de las puntuaciones obtenidas en

base al estilo atribucional, el afecto y el optimismo y pesimismo. Por último, se proponen

los análisis de regresión logística que permiten el estudio predictivo del rechazo escolar a

partir de las variables psicoeducativas y emocionales citadas.

5.1. Validez de constructo: análisis factorial confirmatorio

La estructura factorial de la SRAS-R-C se analizó a través de nueve análisis

factoriales confirmatorios (AFC) aplicados a nueve modelos alternativos, ocho de ellos

basados en estructuras planteadas por investigaciones previas y uno de ellos

correspondiente a la propuesta de esta investigación, el cual fue denominado modelo

propio. Cabe señalar, la omisión en el análisis factorial confirmatorio de los modelos

propuestos por aquellos trabajos que han aplicado y validado la versión original de la

SRAS (Brandibas et al., 2001; Higa et al., 2002; Kearney y Silverman, 1993; Kim, 2010)

compuesta por 16 ítems los cuales fueron modificados por la versión revisada.

La tabla 12 muestra el nombre otorgado a cada modelo, en función del autor o

autores y año de publicación de la investigación, así como la determinación de los ítems

que componen cada factor de la escala. Partiendo del modelo denominado Kearney

(2002a) en el que se establecen los 24 ítems que conforman la SRAS-R-C, 6 para cada

factor, el resto de modelos propuestos eliminan distintos ítems de esta escala apoyando,

mayoritariamente, el modelo de cuatro factores.

Resultados

172

Por el contrario, dos de los estudios encontrados plantean la reformulación de la

SRAS-R-C en base a tres factores en lugar de cuatro. Entre estos trabajos se encuentra el

propio estudio propuesto por Kearney (2002a) en el que también se plantea un modelo

factorial de tres dimensiones para el que no se elimina ningún ítem pero las preguntas

correspondientes al primer y segundo factor se unen, excepto los ítems 1 y 9 del primer

factor que se asignan al tercer factor de la SRAS-R-C. Por otro lado, el modelo propuesto

por Richards y Hadwin (2011) también propuso una estructura factorial de tres

dimensiones en la que se suprimieron todos los ítems correspondientes al cuarto factor (4,

8, 12, 16, 20 y 24), así como los ítems 17 (Factor I), 18, 22 (Factor II), 7, 19 y 23 (Factor

III). Además, modificaron la adscripción de dos de los ítems a sus correspondientes

factores, concretamente, el ítem 5 se propuso como ítem para el Factor II en lugar del

Factor I, y el ítem 14 se propuso como ítem del Factor I en lugar del Factor II.

A pesar de los resultados reportados por esas investigaciones, predominan aquellos

estudios que han apoyado la estructura tetrafactorial de la SRAS-R-C. En el modelo

Kearney (2006a) son eliminados los ítems 18, 20 y 24, correspondientes al tercer factor

(ítem 18) y al cuarto factor (ítems 20 y 24) de la escala. Según la propuesta de Lyon

(2010), se omiten los ítems 16, 20 y 24, todos pertenecientes al cuarto factor. A su vez, se

analiza el modelo Lyon (2010*, 17-18) en el que, además de tener en cuenta la omisión de

los tres ítems citados, se correlacionan los ítems 17 y 18. En cuanto al modelo Haight et al.

(2011), se eliminan los ítems 19 y 20, pertenecientes al tercer y cuarto factor,

respectivamente. En base a este modelo, Seçer (2014) propone la última validación, hasta

el momento, de la SRAS-R-C en la que determina, tras un análisis factorial confirmatorio,

prescindir de los ítems 17 (primer factor), 18 (segundo factor), 19 (tercer factor), 4 y 20

(ambos correspondientes al cuarto factor). Teniendo en consideración los contenidos

teóricos y los índices de modificación propuestos por el programa, surge el modelo

propuesto por la presente investigación denominado Modelo propio, en el que se eliminan

los ítems 17 (Factor I), 18 (Factor II), 19 (Factor III), 16, 20 y 24 (Factor IV), quedando

una estructura compuesta por 5 ítems para los primeros 3 factores y 3 ítems para el cuarto

factor, con un total de 18 ítems.

Resultados

173

Tabla 12

Presentación de los modelos para el análisis factorial confirmatorio

Modelo F1 (ítems) FII (ítems) FIII (ítems) FIV (ítems)

Kearney (2002a) 4 Factores 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 18, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12, 16, 20, 24

Kearney (2002a)3 Factores 2, 5, 6, 10, 13, 14, 17, 18, 21, 22 1,3,7, 9, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12, 16, 20, 24

Kearney (2006a) 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12, 16

Lyon (2010) 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 18, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12

Lyon (2010* 17-18) 1, 5, 9, 13, 17*, 21 2, 6, 10, 14, 18

*, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12

Richards y Hadwin (2011) 1, 9, 13, 14, 21 2, 5, 6, 10 3, 11, 15

Haight et al. (2011) 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 18, 22 3, 7, 11, 15, 23 4, 8, 12, 16, 24

Seçer (2014) 1, 5, 9, 13, 21 2, 6, 10, 14, 22 3, 7, 11, 15, 23 8, 12, 16, 24

Modelo propio 1, 5, 9, 13, 21 2, 6, 10, 14, 22 3, 7, 11, 15, 23 4, 8, 12

Nota: * Ítems correlacionados

Los resultados del AFC revelaron que el estadístico χ² resultó significativo para

todos los modelos propuestos, no revelando un buen ajuste. Dada la sensibilidad del

estadístico χ² al tamaño muestral, otros índices adicionales fueron considerados.

Atendiendo a los resultados obtenidos, el mejor ajuste relativo a los nueve modelos

estudiados fue la propuesta Modelo propio, siendo el único que alcanza puntuaciones

superiores o iguales a .90 en los siguientes cinco índices: GFI (.95), AGFI (.94), NFI (.90),

TLI (.91) y CFI (.92). Respecto al indicador RMSEA, todos los modelos reportaron valores

aceptables no excediendo ningún modelo de puntuaciones superiores a .08. Sin embargo,

nuestra propuesta alcanzó la puntuación más óptima (.04) en comparación con el resto de

modelos cuyos valores oscilaron entre .05 y .08 (véase tabla 13). En la figura 8 se

representa el path diagram del análisis confirmatorio para la versión de la SRAS-R-C

siguiendo el Modelo propio compuesto por 18 ítems.

Tabla 13

Análisis factorial confirmatorio: índices de bondad de ajuste de los modelos estadísticos

para los factores de la SRAS-R-C

Modelo 2 g.l. p

2/g.l. RMSEA GFI AGFI NFI TLI CFI AIC

Kearney

(2002a) 4F 1575.373 246 .000 6.40 .07 .88 .85 .73 .74 .76 1683.37

Kearney

(2002a) 3F 1960.875 249 .000 7.88 .08 .86 .83 .67 .67 .70 2062,88

Kearney 1161.564 203 .000 5.72 .06 .91 .88 .78 .78 .81 1261.56

Resultados

174

(2006a)

Lyon

(2010*) 684.217 182 .000 3.75 .05 .94 .92 .86 .87 .89 782.21

Lyon

(2010) 888.031 183 .000 4.85 .06 .92 .90 .85 .85 .85 984.03

Richards y

Hadwin

(2011)

237.66 51 .000 4.66 .06 .93 .92 .89 .88 .89 291.66

Haight et

al. (2011) 1300.383 203 .000 6.40 .07 .89 .86 .75 .75 .78 1400.38

Seçer

(2014) 661.962 146 .000 4.53 .05 .94 .92 .86 .87 .89 749.96

Modelo

propio 472.841 131 .000 3.60 .04 .95 .94 .90 .91 .92 552.84

2= Chi-Cuadrado, g.l.= Grados de libertad, p = Probabilidad, RMSEA= Error de aproximación de las

medias cuadráticas, GFI= Índice de bondad de Ajuste, AGFI= Índices de bondad de ajuste ajustado,

NFI=Índice de ajuste normado, TLI= Índice de ajuste comparativo, CFI= Índice de Tucker-Lewis, AIC:

criterio de información de Akaike.

Figura 8. Modelo de ecuaciones estructurales para el modelo propio de la SRAS-R-C

Resultados

175

5.2. Coeficientes de correlación

Las correlaciones entre los distintos factores de la SRAS-R-C y la puntuación total

resultaron estadísticamente significativas (véase tabla 14). En cuanto a las correlaciones

entre los cuatro factores de la SRAS-R-C, fueron significativas y de magnitud elevada

entre los dos primeros factores (.53), mientras que resultaron moderadas entre el primer y

tercer factor (.34) y entre el segundo y tercer factor (.37). Por último, el cuarto factor

correlacionó significativamente con el tercer factor siendo su magnitud pequeña (.21).

Tabla 14

Correlaciones entre los factores y la puntuación total de la SRAS-R-C

Factores Total SRAS-R FI FII FIII

FI. Evitar la afectividad negativa que

provocan estímulos o situaciones

relacionadas con el ámbitos escolar

.70*

FII. Escapar de la aversión social o

situaciones de evaluación .67* .53*

FIII. Búsqueda de la atención de otras

personas significativas .81* .34* .37*

FIV. Búsqueda de refuerzos tangibles

fuera de la escuela .41* .01 -.05 .21*

Nota: *p < .001

5.3. Análisis clásico de ítems y fiabilidad

La tabla 15 muestra los coeficientes de correlación ítem-escala (RIE), la correlación

ítem-escala corregida (RIEc), la correlación ítem-test (RIT), la correlación ítem-test corregida

(RITc), la media (M) y la desviación estándar (DE) de cada uno de los ítems de la escala, así

como el coeficiente alfa de Cronbach si fuese eliminado el ítem.

Todas las correlaciones analizadas fueron superiores a .30 (oscilando entre .31 y

.81), excepto para la correlación ítem test corregido en el ítem 8 (Cuando estás en la

Resultados

176

escuela durante la semana, ¿cuántas veces hablas o te relacionas con otras personas

(aparte de tu familia)?) que resultó igual a .30. Los resultados obtenidos para las

correlaciones entre los ítems y la escala oscilaron para el FI (Evitar la Afectividad Negativa

que Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar) entre .64

(ítem 5; 5.¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela porque si vas te sentirás triste o

deprimido?) y .71 (ítem 9; 9.¿Cuántas veces te sientes peor al estar en la escuela (por

ejemplo, asustado, nervioso o triste) que cuando estás en casa con amigos?); para el FII

(Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación) entre .63 (ítems 2, 6 y 22;

2.¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela porque te resulta difícil hablar con los otros

chicos(as) en la escuela?, 6.¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela porque te da

vergüenza estar delante de otras personas en la escuela? y 22.¿Cuántas veces evitas a

otras personas en la escuela, en comparación con otros chicos(as) de tu edad?) y .73 (ítem

14, 14.¿Con qué frecuencia evitas ciertos lugares en la escuela (por ejemplo, pasillos,

lugares en los que hay grupos de gente) en los que tendrías que hablar con alguien?); para

el FIII (Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas) entre .63 (ítem 7,

7.¿Cuántas veces piensas en tus padres o en tu familia cuando estás en la escuela?) y .70

(ítem 11, 11.¿Cuántas veces preferirías estar con tu familia más que ir a la escuela?); y

finalmente, para el FIV (Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela) entre .67

(ítem 8, 8.Cuando estás en la escuela durante la semana, ¿Cuántas veces hablas o te

relaciones con otras personas (aparte de tu familia)?) y .81 (ítem 12, 12.Cuando no estás

en la escuela durante la semana, ¿cuánto disfrutas haciendo cosas distintas (por ejemplo,

estar con amigos, salir)?). De esta manera, todos los coeficientes de correlación ítem-

escala para los cuatro factores fueron de magnitud elevada (>.50) siguiendo el criterio

propuesto por Cohen (1988).

La correlación ítem-test más falta fue .65 para el ítem 11 y la más baja .38

correspondiente a los ítems 6 y 8.

Respecto a la consistencia interna de esta escala (Alfa de Cronbach) en caso de

eliminar un ítem, la fiabilidad del cuestionario se sitúa entre .75 y .79. No obstante, para

nuestro modelo los coeficientes de consistencia interna Afa de Cronbach de la SRAS-R-C

fueron de .70 (FI. Evitación de Afectividad Negativa), .79 (FII. Escape de Situaciones

Resultados

177

Sociales y/o de Evaluación), .87 (FIII. Comportamiento para Captar la Atención) y .72

(FIV. Refuerzos Tangibles).

Respecto a los valores de la puntuación media (M) y desviación estándar (DE), en

el Factor I la M fue 7.40 y la DE 5.19, con un rango de oscilación de este valor entre 1.24 y

1.76. En cuanto al Factor II, la M resultó 3.50 y la DE 4.37, con una variación entre 1.06 y

1.66. Respecto al Factor III, la puntuación M fue 12.31 y la DE 7.38, con valores que

oscilaron entre 1.95 y 2.21. En referencia al Factor IV la M resultó 12.07 y la DE 4.54 con

rango de oscilación entre 3.54 y 4.53. Por último, en cuanto a la puntuación total del

cuestionario, la M fue 33.87 y la desviación típica de 14.34.

Diversos ítems se eliminaron para nuestro modelo, tal y como se ha explicitado en

el apartado de AFC. Para el primer factor se suprimió el ítem 17 (Si tuvieras menos

sentimientos negativos (por ejemplo, asustado, nervioso o triste) hacia la escuela, ¿sería

más fácil para ti ir a la escuela?), en el segundo factor se prescindió del ítem 18 (Si fuera

más fácil para ti hacer nuevos amigos, ¿sería más fácil para ti ir a la escuela?), para el

tercer factor se descartó el ítem 19 (¿Sería más fácil para ti ir a la escuela si tus padres

fueran contigo?), y en el cuarto factor se eliminaron los ítems 16 (¿Cuántas veces rechazas

ir a la escuela porque quieres divertirte fuera de la escuela?), 20 (¿Sería más fácil para ti

ir a la escuela si pudieras hacer más cosas que te gustan a la salida de la escuela (por

ejemplo, estar con tus amigos)?) y 24 (¿Preferirías hacer cosas divertidas fuera de la

escuela más que la mayoría de los chicos(as) de tu edad?). De esta manera, los primeros 3

factores quedan compuestos por 5 ítems mientras que el cuatro factor está formado por 3

ítems.

Tabla 15

Análisis de ítems

N° Ítems M DE RIE RIEc RIT RITc α

F I: Alfa = .70; M = 7.40, DE = 5.19

1 ¿Cuántas veces tienes sentimientos

negativos hacia la escuela porque tienes

miedo a algo relacionado con la escuela (por

ejemplo: exámenes, transporte escolar,

maestro, alarma de incendio)?

1.31 1.46 .66 .45 .43 .34 .77

Resultados

178

5 ¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela

porque si vas te sentirás triste o deprimido? .69 1.24 .64 .46 .51 .44 .77

9 ¿Cuántas veces te sientes peor al estar en la

escuela (por ejemplo, asustado, nervioso o

triste) que cuando estás en casa con amigos?

1.43 1.61 .71 .48 .47 .38 .77

13 ¿Con qué frecuencia tienes sentimientos

negativos hacia la escuela (por ejemplo,

asustado, nervioso o triste) cuando piensas

en la escuela el sábado o el domingo?

1.45 1.76 .68 .42 .45 .35 .77

21 ¿Cuántas veces tienes más pensamientos

negativos hacia la escuela (por ejemplo,

asustado, nervioso o triste) que otros

chicos(as) de tu edad?

1.09 1.53 .67 .45 .50 .41 .76

F II: Alfa = .79; M = 3.50, DE = 4.37


porque te resulta difícil hablar con los otros

chicos(as) en la escuela?

.45 1.14 .63 .43 .46 .40 .77


porque te da vergüenza estar delante de otras

personas en la escuela?

.41 1.06 .63 .45 .38 .32 .77


porque no tienes muchos amigos allí? .43 1.19 .68 .48 .43 .36 .77

14 ¿Con qué frecuencia evitas ciertos lugares en

la escuela (por ejemplo, pasillos, lugares en

los que hay grupos de gente) en los que

tendrías que hablar con alguien?

.94 1.46 .73 .49 .47 .38 .77

22 ¿Cuántas veces evitas a otras personas en la

escuela, en comparación con otros chicos(as)

de tu edad?

1.25 1.66 .63 .35 .46 .37 .77

F III: Alfa = .87; M = 12.31, DE = 7.38

3 ¿Cuántas veces preferirías estar con tus

padres en vez de ir a la escuela? 2.58 2.06 .76 .60 .60 .50 .76

7 ¿Cuántas veces piensas en tus padres o en tu

familia cuando estás en la escuela? 2.91 2.04 .63 .42 .51 .39 .77

11 ¿Cuántas veces preferirías estar con tu

familia más que ir a la escuela? 2.80 1.99 .79 .65 .65 .56 .75

15 ¿Cuántas veces preferirías que tus padres te

enseñaran en casa en vez de tu profesor/a en

la escuela?

1.50 1.95 .71 .53 .59 .49 .76

Resultados

179

23 ¿Te gustaría estar en casa con tus padres más

de lo que les gustaría a los otros chicos(as)

de tu edad estar en casa con sus padres?

2.51 2.21 .76 .50 .58 .46 .76

F IV: Alfa = .72; M = 12.07, DE = 4.54

4 Cuando no estás en la escuela durante la

semana, ¿cuántas veces sales de casa y haces

algo divertido?

3.54 2.04 .79 .48 .43 .39 .78

8 Cuando estás en la escuela durante la

semana, ¿cuántas veces hablas o te

relaciones con otras personas (aparte de tu

familia)?

4.53 1.87 .67 .33 .38 .30 .79

12 Cuando no estás en la escuela durante la

semana, ¿cuánto disfrutas haciendo cosas

distintas (por ejemplo, estar con amigos,

salir)?

3.98 2.08 .81 .51 .45 .31 .78

Nota: M = Media; DE = Desviación Estándar; RIE = Correlación ítem-escala; RIEc = Correlación ítem-escala

corregida; RIT = Correlación ítem-test; RITc = Correlación ítem-test corregida; α = Alfa si se elimina el ítem.

5.4. Estabilidad temporal de la SRAS-R-C

La fiabilidad test-retest obtenida mediante la correlación de Pearson para un

intervalo de dos semanas con una muestra de 301 participantes fue de .74, .75, .72 y .70,

para cada uno de los cuatro factores respectivamente, y de .84 para la puntuación total.

5.5. Correlaciones entre rechazo escolar y otras variables

Con objeto de profundizar en el análisis de la validez de constructo de la SRAS-R-

C, se ha correlacionado la puntuación total de este instrumento, y de cada uno de los cuatro

factores que componen la escala, con las puntuaciones obtenidas por el SAS (Sydney

Attribution Scale), el PANAS-C (The 10-Item Positive and Negative Affect Schedule for

Children) y el YLOT (Youth Life Orientation Test). A continuación, se presentan los

resultados obtenidos para cada uno de estos instrumentos.

Resultados

180

5.5.1. Correlaciones entre rechazo escolar y atribuciones académicas

La tabla 16 muestra los coeficientes de correlación de Pearson entre los cuatro

factores y la puntuación total de la SRAS-R-C con las dimensiones que componen el SAS.

La puntuación total de la SRAS-R-C correlaciona de manera positiva y significativa con

las Atribuciones al Fracaso debido a la falta de Capacidad (.19, p ˂ .01) y de Esfuerzo (.21,

p ˂ .01), mientras que de manera negativa y significativa con las Atribuciones al Fracaso

debido a Causas Externas (-.17, p ˂ .01), no resultando significativas para las Atribuciones

asociadas al Éxito.

Atendiendo a las correlaciones que resultaron significativas y positivas entre los

factores que forman cada uno de estos instrumentos, se obtuvo que la correlación más

elevada se produce entre el Factor I (Evitación de la Afectividad Negativa) de la SRAS-R-

C con la puntuación Fracaso Atribuido a la falta de Esfuerzo (.29; p ˂ .01) siendo de

magnitud pequeña. La puntuación más baja se obtuvo entre el Factor III (Comportamiento

para Captar la Atención) de la SRAS-R-C y la subescala de Fracaso Atribuido a la

Capacidad (.10; p ˂ .05).

Correlaciones significativas pero de tipo negativo oscilaron entre -.29 (p ˂ .01),

para el Factor I de la SRAS-R-C (Evitación de la Afectividad Negativa) y la Atribución del

Fracaso a Causas Externas, y -.10 (p ˂ .05) para el Factor IV (Refuerzos Tangibles) de la

SRAS-R-C y la Atribución del Fracaso a la falta de Esfuerzo.

En resumen, para el cuarto factor de la SRAS-R-C las correlaciones que resultaron

significativas fueron de tipo negativo y asociadas a las Atribuciones al Fracaso debido a la

falta de Capacidad y de Esfuerzo, mientras que estas mismas fueron positivas y

significativas para los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C.

Resultados

181

Tabla 16

Validez concurrente: coeficientes de correlación entre los factores del SAS y los de la

SRAS-R-C

Factores F I

SRAS-R-C

F II

SRAS-R-C

F III

SRAS-R-C

F IV

SRAS-R-C

Total

SRAS-R-C

SAS

Éxito capacidad n.s. -.12* n.s. n.s. n.s.

Éxito esfuerzo n.s. -.11* n.s. n.s. n.s.

Éxito externas -.18** n.s. n.s. n.s. n.s.

Fracaso capacidad .28** .25** .10* -.17** .19**

Fracaso esfuerzo .29** .19** .13** -.10* .21**

Fracaso Externas -.29** -.18** n.s. n.s. -.17** Nota: SRAS-R-C: School Refusal Assessment Scale-Revised for Children, SAS: Sydney Attribution Scale;

**p < .01; *p < .05.

5.5.2. Correlaciones entre rechazo escolar y afecto positivo/negativo

Respecto a las correlaciones entre la puntuación total de la SRAS-R-C y el

PANAS-C resultaron negativas y significativas para la subescala de Afecto Positivo (-.12,

p ˂ .01) mientras que positivas para el Afecto Negativo (.32, p ˂ .01), consideradas una

relación de magnitud pequeña y moderada, respectivamente (véase tabla 17).

Correlaciones significativas y de magnitud media se obtuvieron para los factores I

(Evitación de la Afectividad Negativa) y II (Escape de Situaciones Sociales y/o de

Evaluación) y la subescala de Afecto Negativo, con puntuaciones de .40 (p ˂ .01) y .41 (p

˂ .01), respectivamente. El resto de factores de la SRAS-R-C y las subescalas del PANAS-

C mostraron correlaciones significativas de magnitud pequeña que oscilaron entre -.24 (p ˂

.01), para el Factor I (Evitación de la Afectividad Negativa) de la SRAS-R-C y el Afecto

Positivo; y .16 (p ˂ .01), para el tercer factor (Búsqueda de Atención) de la SRAS-R-C y el

Afecto Positivo. Por otro lado, no se obtuvieron correlaciones significativas entre el tercer

factor (Comportamiento para Captar la Atención) de la SRAS-R-C y la subescala de

Afecto Positivo, ni entre el Factor IV (Refuerzos Tangibles) de la SRAS-R-C y la

subescala de Afecto Negativo.

En resumen, las correlaciones que resultaron significativas fueron de tipo positivo

entre el Afecto Negativo y los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C,

mientras que el cuarto factor de la SRAS-R-C correlacionó positiva y significativamente

Resultados

182

con el Afecto Positivo. Por otro lado, los dos primeros factores y la puntuación total de la

SRAS-R-C correlacionaron negativa y significativamente con el Afecto Positivo.

Tabla 17

Validez concurrente: coeficientes de correlación entre los factores del PANAS-C y los de

la SRAS-R-C

Factores F I

SRAS-R-C

F II

SRAS-R-C

F III

SRAS-R-C

F IV

SRAS-R-C

Total

SRAS-R-C

PANAS-C A Positivo -.24** -.21** n.s. .18** -.12**

A Negativo .40** .41** .16** n.s. .32** Nota: SRAS-R-C: School Refusal Assessment Scale-Revised for Children; PANAS-C: The 10-Item

Positive and Negative Affect Schedule for Children; **p < .01; *p < .05.

5.5.3. Correlaciones entre rechazo escolar y optimismo/pesimismo

Los resultados obtenidos respecto a las correlaciones entre los cuatro factores y la

puntuación total de la SRAS-R-C con las subescalas que componen el YLOT quedan

recopilados en la tabla 18. La puntuación total de la SRAS-R-C correlaciona de manera

positiva y significativa (p ˂ 0.01) con la dimensión Pesimismo (.23), no resultando

significativa para la subescala Optimismo.

Atendiendo a las correlaciones entre los factores que forman cada uno de estos

instrumentos, se obtuvo que la correlación más elevada se produce entre el Factor II

(Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación) de la SRAS-R-C y la dimensión

Pesimismo (.33; p ˂ .01), siendo de magnitud moderada. Asimismo, la subescala

Pesimismo reportó la puntuación más baja de correlación (.11; p ˂ .01) con el Factor III

(Comportamiento para Captar la Atención) de la SRAS-R-C.

Correlaciones significativas pero de tipo negativo oscilaron entre -.18 (p ˂ .01) para

el Factor II (Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación) de la SRAS-R-C y la

puntuación en Optimismo; y -.15 (p ˂ .01), para el cuarto factor (Refuerzos Tangibles) de

la SRAS-R-C y la dimensión Pesimismo.

En resumen, las correlaciones que resultaron significativas fueron de tipo positivo

entre el Pesimismo y los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C,

Resultados

183

mientras que el cuarto factor de la SRAS-R-C correlacionó significativamente de manera

negativa con el Pesimismo y de manera positiva con el Optimismo. Por otro lado, los dos

primeros factores de la SRAS-R-C correlacionaron negativa y significativamente con el

Optimismo.

Tabla 18

Validez concurrente: coeficientes de correlación entre los factores del YLOT y los de la

SRAS-R-C

Factores F I

SRAS-R-C

F II

SRAS-R-C

F III

SRAS-R-C

F IV

SRAS-R-C

Total

SRAS-R-C

YLOT Optimismo -.17** -.18** n.s. .19** n.s.

Pesimismo .32** .33** .11** -.15** .23** Nota: SRAS-R-C: School Refusal Assessment Scale-Revised for Children; YLOT: Youth Life Orientation

Test; **p < .01; *p < .05.

5.6. Diferencias en rechazo escolar según sexo y curso académico

En este epígrafe de la tesis se ofrece un análisis de las diferencias halladas en

rechazo escolar en función del sexo y curso académico, así como los resultados referentes

a las interacciones sexo por curso. Estos análisis se han realizado teniendo en

consideración las puntuaciones obtenidas tanto para la puntuación total de la SRAS-R-C

como para los cuatro factores que componen la escala.

5.6.1. Diferencias en rechazo escolar según sexo

La tabla 19 recoge las diferencias encontradas entre chicos y chicas en rechazo

escolar. En general, son los chicos los que reportaron niveles de rechazo escolar

significativamente superiores a las chicas. Concretamente, se hallaron diferencias

estadísticamente significativas para los factores III (Comportamiento para Captar la

Atención) y IV (Refuerzos Tangibles), a pesar de que las magnitudes de estas diferencias

fueran pequeñas (d = .27 y .17, respectivamente). En cuanto a la puntuación total de la

SRAS-R-C, fueron, igualmente, los chicos los que mostraron niveles significativamente

mayores en rechazo escolar que las chicas, considerándose diferencias de magnitud

Resultados

184

pequeña (d = .25). No se encontraron diferencias significativas para niguno de los dos

primeros factores de la SRAS-R-C.

Tabla 19

Diferencias según sexo en rechazo escolar

SRAS-R-C Chicos Chicas

Significación estadística

y magnitud de diferencias

M DE M DE F(1,1076) p d

FI 6.21 5.44 5.67 4.96 3.52 .061 -

FII 3.65 4.57 3.33 4.29 1.93 .165 -

FIII 13.29 7.61 11.31 7.02 21.59 <.001 .27

FIV 12.53 4.48 11.77 4.33 6.77 .009 .17

Total 35.70 14.83 32.09 13.63 18.35 <.001 .25

Nota: FI = Evitar la Afectividad Negativa; FII = Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación;

FIII = Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas; FIV = Búsqueda de Refuerzos Tangibles

Fuera del Ámbito Escolar; Total = Puntuación total de la SRAS-R-C.

5.6.2. Diferencias en rechazo escolar según curso académico

Los análisis de las diferencias en rechazo escolar en función del curso académico

quedan recogidos en la tabla 20. Se hallaron diferencias estadísticamente significativas

entre los distintos cursos, a excepción del Factor II (Escapar de la Aversión Social y/o

Situaciones de Evaluación) para el cual no resultaron significativas.

Atendiendo a los distintos factores que componen la SRAS-R-C, la puntuación para

el Factor I (Evitar la Afectividad Negativa) revela un incremento en las puntuaciones de

rechazo escolar a medida que aumenta el curso académico. De este modo, la puntuación

más alta se corresponde a sexto curso (M = 6.93, DE = 5.40). Por el contrario, en el Factor

III (Comportamiento para Captar la Atención) las puntuaciones en rechazo escolar

disminuyen a medida que se avanza en los distintos cursos académicos revisados. De este

modo, es el grupo de tercero el que presenta la puntuación más alta (M = 13.37, DE = 8.06)

mientras que sexto curso la puntuación media más baja (M = 10.18, DE = 6.24). Respecto

al Factor IV (Búsqueda de Refuerzos Tangibles) las puntuaciones medias entre los cursos

Resultados

185

fluctúan entre 12.52 (DE = 4.41) para tercer curso y 10.94 en quinto (DE = 4.50),

incrementándose la puntuación media en sexto pero sin alcanzar la máxima puntuación (M

= 12.46, DE = 4.14), la cual se corresponde con el tercer curso. Por último, los resultados

obtenidos en referencia a la puntuación total de la SRAS-R-C señalan el cuarto curso como

el momento académico cuya puntuación media en rechazo escolar es más alta (M = 35.25,

DE = 14.05), disminuyendo los valores en los dos cursos posteriores.

El análisis de las diferencias identificadas entre cursos señalan que los tamaños del

efecto oscilan entre .20 (cursos de 4º y 6º para la puntuación total) y .43 (cursos de 3º y 6º

para el Factor III), siendo todas las diferencias identificadas de magnitud pequeña.

Además, no se hallaron efectos de interacción entre las variables Sexo x Curso para

ninguna de las dimensiones evaluadas (véase tabla 21).

Tabla 20

Diferencias según el curso académico en rechazo escolar

SRAS-R-C 3º Primaria 4º Primaria 5º Primaria 6º Primaria Significación

estadística

M DE M DE M DE M DE F(3,1074) p

FI 5.06 5.22 6.33 5.11 5.76 4.88 6.93 5.40 6.16 <.001

FII 3.73 4.67 3.76 4.46 3.28 4.58 2.97 3.83 1.93 .165

FIII 13.37 8.06 12.82 7.29 12.25 7.22 10.18 6.24 9.18 <.001

FIV 12.52 4.41 12.32 4.51 10.94 4.50 12.46 4.14 5.66 .001

Total 34.70 15.33 35.25 14.05 32.24 14.46 32.55 13.07 2.92 .033

Nota: FI = Evitar la Afectividad Negativa; FII = Escapar de la Aversión Social o Situaciones de

Evaluación; FIII = Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas; FIV = Búsqueda de

Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar; Total = Puntuación total de la SRAS-R-C.

Resultados

186

Tabla 21

Interacciones Sexo x Curso en la SRAS-R-C

SRAS-R-C 3º Primaria 4º Primaria 5º Primaria 6º Primaria

Significación

estadística

M DE M DE M DE M DE F(3,1074) p

FI Chico 5.25 5.59 6.34 5.29 6.28 5.47 7.36 5.17 .54 .650

Chica 4.87 4.81 6.29 4.98 5.10 4.01 6.46 5.64

FII Chico 3.93 4.87 3.78 4.29 3.85 5.47 2.93 3.34 .93 .422

Chica 3.53 4.45 3.75 4.62 2.59 3.13 3.01 4.33

FIII Chico 14.30 7.87 13.27 7.67 13.77 7.84 11.43 6.66 1.09 .349

Chica 12.41 8.17 12.32 6.83 10.50 5.94 8.80 5.45

FIV Chico 12.99 4.45 12.89 4.41 11.05 4.77 12.82 4.11 .46 .710

Chica 12.04 4.33 11.80 4.53 10.89 4.12 12.06 4.15

Total Chico 36.48 15.56 36.31 14.55 34.97 16.31 34.56 12.59 .66 .576

Chica 32.87 14.91 34.17 13.45 29.09 11.12 30.35 13.28

Nota: FI = Evitar la Afectividad Negativa; FII = Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación;

FIII = Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas; FIV = Búsqueda de Refuerzos Tangibles

Fuera del Ámbito Escolar; Total = Puntuación total de la SRAS-R-C.

curso

6,005,004,003,00

Med

ias F

I

7,50

7,00

6,50

6,00

5,50

5,00

4,50

Chicas

Chicos

sexo

curso

6,005,004,003,00

Med

ias F

II

4,00

3,80

3,60

3,40

3,20

3,00

2,80

2,60

Chicas

Chicos

sexo

curso

6,005,004,003,00

Med

ias F

III 14,00

12,00

10,00

8,00

Chicas

Chicos

sexo

curso

6,005,004,003,00

Med

ias F

IV

13,00

12,50

12,00

11,50

11,00

10,50

Chicas

Chicos

sexo

Resultados

187

curso

6,005,004,003,00

Med

ias S

RA

ST

ot 38,00

36,00

34,00

32,00

30,00

28,00

Chicas

Chicos

sexo

Figura 9. Diferencias en función del sexo y curso académico: interacciones Sexo x Curso

en base a los cuatro factores y la puntuación total de la SRAS-R-C

5.7. Análisis predictivo del rechazo escolar: diferencia de medias y modelos de

regresión logística

En este apartado de la tesis se presentan los resultados de las diferencias de medias

y los análisis predictivos entre el rechazo escolar y otras variables vinculadas (Atribuciones

Académicas, Afecto y Optimismo/Pesimismo). Para ello, este punto se divide en tres

subapartados dedicados al análisis de la relación de cada una de estas variables con el

rechazo escolar. En primer lugar, se explican los resultados derivados de las pruebas t de

diferencias de medias, en las que se evalúan las puntuaciones medias en cada una de estas

variables (Atribuciones Académicas, Afecto y Optimismo/Pesimismo) entre los estudiantes

con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar. A continuación, se describen los

resultados obtenidos mediante los análisis de regresión logística comprobando la capacidad

predictiva de las variables mencionadas y la puntuación para cada uno de los factores de la

SRAS-R-C y el total de la escala. Seguidamente, se analizan, a partir de la propuesta de

modelos logísticos, las variables predictoras en conjunto y su capacidad predictiva sobre el

rechazo escolar para cada uno de los factores y la puntuación total de la SRAS-R-C.

Resultados

188

5.7.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas

5.7.1.1. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y bajo

rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C

La tabla 22 ofrece las medias y diferencias estadísticamente significativas halladas

en función del estilo atribucional en Lenguaje para estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la

escuela debido a Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o Situaciones

Relacionadas con el Ámbito Escolar.

Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las

Atribuciones académicas vinculadas al Fracaso (Capacidad, Esfuerzo y Causas Externas) y

en el caso de las Atribuciones hacia el Éxito tan sólo para la dimensión de Causas

Externas. Los estudiantes con altos niveles de rechazo escolar obtuvieron puntuaciones

más altas que sus iguales con bajos niveles de rechazo a la escuela para las Atribuciones

académicas al Fracaso asociadas a la falta de Capacidad y de Esfuerzo. Por el contrario, los

participantes con bajos niveles de rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas que

sus iguales con altas puntuaciones en rechazo en las Atribuciones en Lenguaje tanto

asociadas al Éxito como al Fracaso debido a Causas Externas. La magnitud de dichas

diferencias fue moderada, oscilando los valores entre .54 y .73, excepto para la dimensión

de Atribuciones al Fracaso debido a la falta de Capacidad cuyas diferencias resultaron altas

(d = .83).

Tabla 22

Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones

Significación estadística y

magnitud diferencias

F p M DE M DE t g.l. p D

LEC .04 .826 3.20 1.17 3.27 1.21 .52 298 .602 -

LEEs .89 .345 3.33 .98 3.31 1.15 .14 298 .887 -

Resultados

189

LEEx 2.03 .155 3.77 .98 4.31 1.01 4.57 298 <.001 .54

LFC 8.71 .003 1.59 1.14 .76 .88 7.03 293.55 <.001 .83

LFEs .12 .727 1.96 .98 1.24 .98 6.27 298 <.001 .73

LFEx 1.16 .282 4.15 .99 4.79 .97 5.52 298 <.001 .65

Nota: LEC = Lenguaje Éxito Capacidad; LEEs = Lenguaje Éxito Esfuerzo; LEEx = Lenguaje Éxito

Externas; LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; LFEs = Lenguaje Fracaso Esfuerzo; LFEx = Lenguaje

Fracaso Externas.


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I

** = p <.001

5.7.1.2. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el alto rechazo

escolar para el Factor I de la SRAS-R-C

A partir de los datos se han podido crear cuatro modelos de regresión logística que

permiten realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas

Resultados

190

puntuaciones en el Factor I de la SRAS-R-C (Evitar la Afectividad Negativa que Provocan

los Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar) en función de las

atribuciones causales en Lenguaje (véase tabla 23). Para ello, la variable dependiente o

criterio se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil

inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75.

Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 63.7% de los

casos (χ2 = 20.19; p = <.05) para la variable Atribución del Éxito en Lenguaje a Causas

Externas; de un 69.3% de los casos (χ2 = 43.86; p = <.05) correspondiente a la variable de

Atribución del Fracaso en Lenguaje a la Capacidad; de un 69.4% de los casos (χ2 = 37.16;

p = <.05) en la variable de Atribución del Fracaso en Lenguaje a la Falta de Esfuerzo; y de

un 63% de los casos (χ2 = 29.32; p = <.05) para la variable de Atribución del Fracaso en

Lenguaje a Causas Externas. El valor de ajuste de los modelos (R2 Nagelkerke) se situó

entre .09 para el modelo Atribución del Éxito en lectura a Causas Externas y .18 para el

modelo Atribución del Fracaso en Lenguaje a la Capacidad.

Los valores de la odd ratio (OR) fueron superiores a 1 para los modelos de

Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de Capacidad y de Esfuerzo, siendo la

probabilidad de presentar alto rechazo escolar en base al primer factor 2.22 (Atribución del

Fracaso a la Capacidad) y 2.11 (Atribución del Fracaso al Esfuerzo) veces mayor por cada

punto que aumentan las puntuaciones respectivamente en las dimensiones atribucionales

citadas en el área de Lenguaje. A su vez, también se obtuvieron valores de la OR inferiores

a 1, por lo que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el Factor I fue .59

(Atribución del Éxito a Causas Externas) y .52 (Atribución del Fracaso a Causas Externas)

veces menor por cada punto que se incrementaban las puntuaciones en dichas variables.

Tabla 23

Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el

Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R

2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%

LEEx Clasificados

correctamente: 63.7% 20.19 .09 -.53 .12 18.74 <.001 .59 .46-.75

Constante 2.53 .51 23.90 <.001 12.62

Resultados

191

LFC Clasificados

correctamente: 69.3% 43.86 .18 .80 .13 34.72 <.001 2.22 1.71-2.90

Constante -.52 .18 8.07 .004 .59

LFEs Clasificados

correctamente: 69.4% 37.16 .16 .74 .13 31.92 <.001 2.11 1.63-2.73

Constante -.81 .23 11.81 .001 .45

LFEx Clasificados

correctamente: 63% 29.32 .13 -.66 .13 25.92 <.001 .52 .40-.67

Constante 3.34 .60 30.55 <.001 28.31

Nota: LEEx = Lenguaje Éxito Externas; LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; LFEs = Lenguaje Fracaso

Esfuerzo; LFEx = Lenguaje Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke; B =

Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd ratio;

I.C. = Intervalo de confianza al 95%.

La tabla 24 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas

las variables atribucionales en el área de Lenguaje en conjunto para el Factor I de la SRAS-

R-C. Los resultados muestran que la proporción de casos clasificados correctamente es del

69.3% (χ2 = 48.05; p = <.05). Los componentes del modelo expresados por la OR permiten

pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor I siendo un 1.88 veces mayor la

probabilidad de manifestar rechazo a la escuela por cada punto que se incrementa la

puntuación en Atribuciones al Fracaso debido a la falta de Capacidad. Por otro lado,

resultó ser .73 veces menor la probabilidad de presentar alto rechazo escolar por cada

punto que aumentaba la puntuación en Atribuciones al Fracaso debido a Causas Externas

en Lenguaje.

Tabla 24

Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para

el Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


Clasificados

correctamente: 69.3% 48.05 .20

LFC .63 .15 16.46 <.001 1.88 1.38-2.57

LFEx -.31 .15 4.13 .042 .73 .54-.99

Constante 1.05 .80 1.74 .186 2.88

Nota: LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; LFEx = Lenguaje Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 =

Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p =

Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.

Resultados

192


rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C

La tabla 25 presenta las medias y diferencias estadísticamente significativas

obtenidas en base al estilo atribucional en Lenguaje para estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la

escuela con objeto de Escapar de la Aversión Social y/o Situaciones de Evaluación.

Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para todas las

dimensiones de las autoatribuciones asociadas al fracaso y al éxito, a excepción de las

diferencias encontradas para las autoatribuciones vinculadas al éxito debido al esfuerzo

que no resultaron significativas. Los estudiantes con altos niveles de rechazo escolar para

el segundo factor manifestaron puntuaciones más altas que sus iguales con bajos niveles de

rechazo a la escuela para las Atribuciones al Fracaso asociadas a la Falta de Capacidad y

de Esfuerzo. Por el contrario, los sujetos participantes con bajos niveles de rechazo escolar

obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con altas puntuaciones en rechazo en las

Atribuciones al Éxito debido a la Capacidad y a Causas Externas, así como para las

Atribuciones al Fracaso debido a Causas Externas. La magnitud de las diferencias halladas

fue pequeña oscilando entre .25 y .50, excepto para las atribuciones al fracaso debido a la

capacidad cuyas diferencias entre ambos grupos fue superior (d = .53).

Tabla 25


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones



F p M DE M DE t g.l. p d

LEC 4.79 .029 3.07 1.24 3.36 1.12 1.99 254.12 .048 .25

LEEs 4.63 .032 3.27 1.09 3.46 1.01 1.47 253.94 .142 -

LEEx .22 .635 3.88 .97 4.19 1.01 2.55 269 .011 .31

LFC .92 .338 1.55 1.17 .95 1.09 -4.22 269 <.001 .53

LFEs 3.08 .080 1.88 .98 1.37 1.06 -4.08 269 <.001 .50

Resultados

193

LFEx 1.26 .262 4.21 .93 4.62 1.03 3.37 269 .001 .41



Fracaso Externas.


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II

** = p <.001; * = p <.05


escolar para el Factor II de la SRAS-R-C

Los resultados obtenidos muestran que se han podido crear cuatro modelos de

regresión logística que permiten realizar estimaciones adecuadas referentes a la

probabilidad de presentar altas puntuaciones en el Factor II de la SRAS-R-C (Escapar de la

Aversión Social y/o Situaciones de Evaluación) en función de las atribuciones causales en

Lenguaje. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó considerando bajas

Resultados

194

puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil

superior a 75. La tabla 26 recoge las variables explicativas que han resultado

estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar en el Factor II.


casos (χ2 = 6.48; p = <.05) para la variable Atribución de los Éxitos en Lenguaje a Causas


Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de Capacidad; de un 67.53% de los casos (χ2

= 16.28; p = <.05) en la variable de Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de

Esfuerzo; y de un 64.6% de los casos (χ2 = 11.26; p = <.05) para la variable de Atribución

al Fracaso en Lenguaje a Causas Externas. El valor de ajuste de los modelos (R2

Nagelkerke) se situó entre .03 para el modelo Atribución del Éxito en lectura a Causas

Externas y .09 para el modelo Atribución del Fracaso en Lenguaje a la Capacidad.

Las OR fueron superiores a 1 para los modelos de Atribución del Fracaso en

Lenguaje a la falta de Capacidad y de Esfuerzo, siendo la probabilidad de presentar alto

rechazo escolar en base al Factor II 1.61 (Atribución del Fracaso a la Capacidad) y 1.65

(Atribución del Fracaso al Esfuerzo) veces mayor por cada punto que aumentan las

puntuaciones respectivamente en las dimensiones atribucionales citadas para el área de

Lenguaje. Por otro lado, valores de la OR resultaron inferiores a 1 para las Atribuciones al

Éxito y Fracaso debido a Causas Externas. De esta manera, la probabilidad de que los

estudiantes manifestasen alto rechazo escolar para el segundo factor de la SRAS-R-C fue

.73 (Atribución del Éxito a Causas Externas) y .65 (Atribución del Fracaso a Causas

Externas) veces menor por cada punto que aumentaba la puntuación en estas variables

(véase tabla 26).

Tabla 26


Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


LEEx Clasificados

correctamente: 60.9% 6.48 .03 -.32 .12 6.30 .012 .73 .56-.93

Constante 1.62 .53 9.33 .002 5.10

Resultados

195

LFC Clasificados

correctamente: 65.3% 17.86 .09 .47 .12 15.87 <.001 1.61 1.27-2.03

Constante -.25 .18 1.81 .179 .78

LFEs Clasificados

correctamente: 67.53% 16.28 .08 .49 .12 15.10 <.001 1.65 1.28-2.12

Constante -.47 .23 3.95 .047 .62

LFEx Clasificados

correctamente: 64.6% 11.26 .06 -.42 .13 10.65 .001 .65 .50-.84

Constante 2.23 .59 13.86 <.001 9.30

Nota: LEEx = Lenguaje Éxito Externas; LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; LFEs = Lenguaje Fracaso

Esfuerzo; LFEx = Lenguaje Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R




El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables

atribucionales en el área de Lenguaje en conjunto se presenta en la tabla 27. Los resultados

muestran que la proporción de casos clasificados correctamente es del 65.3% (χ2 = 17.86;

p = <.05). El valor de la OR indica que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar

para el Factor II es 1.61 veces mayor por cada punto que aumenta la puntuación en

Atribuciones al Fracaso en Lenguaje debido a la falta de Capacidad.

Tabla 27


el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


Clasificados


LFC .47 .12 15.87 <.001 1.61 1.27-2.03

Constante -.25 .18 1.81 .179 .78

Nota: LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; χ2 = Chi cuadrado; R




Resultados

196


rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C


halladas en función del estilo atribucional en Lenguaje para estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la

escuela debido a la Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas.

Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas tan sólo para

las Atribuciones al Fracaso en Lenguaje asociadas a la falta de Esfuerzo, siendo la

puntuación media más alta para los estudiantes con altos niveles de rechazo escolar que sus

iguales con bajos índices de rechazo. La magnitud de la diferencia hallada para esta

dimensión resultó moderada con un valor de la d superior a .51 (d = .58).

Tabla 28


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




LEC .51 .473 3.14 1.26 3.24 1.20 .61 250 .537 -

LEEs .14 .704 3.30 1.06 3.40 1.07 .72 250 .468 -

LEEx 2.19 .140 4.03 1.12 4.13 1.03 .65 250 .511 -

LFC 6.69 .010 1.30 1.23 1.03 .96 -1.93 247.75 .054 -

LFEs .41 .521 1.71 1.05 1.43 1.01 -2.14 250 .033 .58

LFEx 1.18 .278 4.37 1.02 4.54 .96 1.30 250 .194 -



Fracaso Externas.

Resultados

197


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III

* = p <.05


escolar para el Factor III de la SRAS-R-C

A partir de los datos se ha podido crear tan sólo un modelo de regresión logística

que permita realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas

puntuaciones en el Factor III de la SRAS-R-C (Búsqueda de la Atención de otras Personas

Significativas) en función de las atribuciones causales en Lenguaje. Para ello, la variable

dependiente o criterio se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar

un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 29 recoge la

variable explicativa que resultó estadísticamente significativa para la predicción de alto

rechazo escolar en el Factor III.

Resultados

198

El modelo propuesto permite hacer una estimación correcta del 59.5% de los casos

(χ2 = 4.62; p = <.05) para la variable Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de

Esfuerzo siendo el valor de ajuste del modelo (R2 Nagelkerke) de .02.

La OR fue superior a 1 para las Atribuciones al Fracaso en Lenguaje debido a la

falta de Esfuerzo por lo que la probabilidad de que los estudiantes presentasen alto rechazo

escolar para el Factor III fue 1.31 veces mayor por cada punto que aumentaban las

puntuaciones en la Atribución del Fracaso en Lenguaje debido a la falta de Esfuerzo. El

modelo de regresión logística que evaluó en conjunto estas variables reportó los mismos

resultados que los que se presentan en la tabla 29.

Tabla 29


Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


LFEs Clasificados

correctamente: 59.5% 4.62 .02 .26 .12 4.50 .034 1.31 1.02-1.67

Constante -.08 .23 .12 .722 .92

Nota: LFEs = Lenguaje Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R





rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

La tabla 30 ofrece las medias y diferencias estadísticamente significativas obtenidas

en base al estilo atribucional en Lenguaje para estudiantes con altas y bajas puntuaciones

en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la escuela debido

a la Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.


Atribuciones vinculadas al Fracaso debido a la falta de Capacidad y de Esfuerzo. Los

estudiantes con bajos niveles de rechazo escolar manifestaron puntuaciones más altas que

sus iguales con elevados niveles de rechazo. Ambas dimensiones presentaron diferencias

Resultados

199

de magnitud pequeña, con valores de .30 para las Atribuciones asociadas al Fracaso debido

a la Capacidad y .27 debido a la falta de Esfuerzo.

Tabla 30


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




LEC .67 .411 3.34 1.24 3.12 1.09 -1.401 253 .163 -

LEEs .56 .453 3.50 1.03 3.30 1.02 -1.494 253 .136 -

LEEx 1.11 .293 4.12 1.05 3.87 1.01 -1.850 253 .065 -

LFC .05 .811 1.16 1.15 1.50 1.14 2.317 253 .021 .30

LFEs 4.11 .044 1.59 1.09 1.87 .97 2.094 231.07 .037 .27

LFEx 2.11 .147 4.39 1.07 4.27 .98 -.931 253 .353 -



Fracaso Externas.

Resultados

200


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV

* = p <.05


escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

Dos modelos de regresión logística han permitido realizar estimaciones adecuadas

referentes a la probabilidad de presentar altas puntuaciones en el Factor IV de la SRAS-R-

C (Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar) en función de las

atribuciones causales en Lenguaje. Para ello, la variable dependiente o criterio se

dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y

altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 31 recoge las variables explicativas que

han resultado estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar en

el Factor IV.

Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 60% de los

casos (χ2 = 5.26; p = <.05) para la variable de Atribución al Fracaso en Lenguaje a la

Capacidad y de un 58.4% de los casos (χ2 = 4.14; p = <.05) en la variable de Atribución del

Fracaso en Lenguaje a la falta de Esfuerzo. El valor de ajuste de los modelos (R2

Nagelkerke) fue de .03 para el modelo Atribución del Fracaso en Lenguaje a la Capacidad

y .02 para el modelo Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de Esfuerzo.

Los valores de la OR fueron inferiores a 1 y coincidentes para los dos modelos,

siendo la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el cuarto factor .78 veces

menor por cada punto que aumenta la puntuación en Atribuciones al Fracaso en Lenguaje a

la falta de Capacidad o de Esfuerzo (véase tabla 31).

Resultados

201

Tabla 31


Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


LFC Clasificados

correctamente: 60% 5.26 .03 -.25 .11 5.18 .02 .78 .62-.97

Constante .75 .19 14.62 <.001 2.14

LFEs Clasificados

correctamente: 58.4% 4.14 .02 -.24 .12 4.08 .043 .78 .61-.99

Constante .85 .25 11.46 .001 2.35

Nota: LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; LFEs = Lenguaje Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R

2 =




atribucionales en el área de Lenguaje en conjunto se expresa en la tabla 32. Los resultados

muestran que la proporción de casos clasificados correctamente es del 60% (χ2 = 5.26; p =

<.05). El valor de la OR permite pronosticar alto rechazo escolar en base al Factor IV

siendo .78 veces menor la probabilidad de presentar alto rechazo escolar por cada punto

que aumentaba la puntuación en Atribuciones al Fracaso en Lenguaje debido a la falta de

Capacidad.

Tabla 32


el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


Clasificados

correctamente: 60% 5.26 .03

LFC -.25 .11 5.18 .023 .78 .62

Constante .75 .19 14.62 <.001 2.14

Nota: LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; χ2 = Chi cuadrado; R




Resultados

202


rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C


en función del estilo atribucional en Lenguaje para estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el total de la escala.

Las diferencias halladas resultaron significativas tan sólo para las autoatribuciones

vinculadas al fracaso, no encontrando diferencias significativas para las autoatribuciones

hacia el éxito entre sujetos con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar. Respecto a

las Atribuciones asociadas al Fracaso, los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo

escolar atribuyeron sus fracasos a causas internas como la falta de Capacidad y de Esfuerzo

en mayor medida que sus iguales con bajas puntuaciones en rechazo escolar, siendo estas

diferencias de magnitud pequeña (.39 y .44, respectivamente). Por el contrario, los

estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas

que sus iguales con altos índices de rechazo en las Atribuciones en Lenguaje asociadas al

Fracaso debido a Causas Externas. La magnitud de dicha diferencia fue pequeña con un

valor de .41.

Tabla 33


puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




LEC .12 .723 3.13 1.22 3.20 1.22 .408 232 .684 -

LEEs .26 .609 3.29 1.04 3.32 1.11 .253 232 .801 -

LEEx .01 .935 3.91 1.02 4.16 1.05 1.845 232 .066 -

LFC .76 .384 1.50 1.22 1.03 1.18 -2.846 232 .005 .39

LFEs .83 .362 1.86 1.02 1.39 1.09 -3.304 232 .001 .44

LFEx .72 .397 4.24 1.02 4.65 .99 3.012 232 .003 .41



Fracaso Externas

Resultados

203


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

* = p <.05


escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

A partir de los datos obtenidos se han podido crear tres modelos de regresión

logística que permiten realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de

presentar altas puntuaciones para el total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones

causales en Lenguaje (véase tabla 34). Para ello, la variable dependiente o criterio se


altas puntuaciones un centil superior a 75.


casos (χ2 = 8.26; p = <.05) para la variable de Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta

Resultados

204

de Capacidad; de un 65% de los casos (χ2 = 10.81; p = <.05) en la variable de Atribución

del Fracaso en Lenguaje a la falta de Esfuerzo y de un 61.1% (χ2 = 9.00; p = <.05) en la

variable de Atribución del Fracaso en Lenguaje a Causas Externas. El valor de ajuste de los

modelos (R2 Nagelkerke) fue de .05 para la Atribución del Fracaso en Lenguaje a la

Capacidad y Causas Externas, mientras que obtuvo un valor de .06 para el modelo

Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de Esfuerzo.


Atribución del Fracaso en Lenguaje a la falta de Capacidad y de Esfuerzo, siendo la

probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el total de la escala 1.39 (Atribución del

Fracaso a la falta de Capacidad) y 1.53 (Atribución del Fracaso a la falta de Esfuerzo)

veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones, respectivamente, en las

dimensiones citadas. A su vez, también se obtuvo un valor de la OR inferior a 1 por lo que

la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el total de la escala fue .67 veces

menor por cada punto que se incrementaban las puntuaciones en Atribución del Fracaso a

Causas Externas en Lenguaje.

Tabla 34

Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para la

puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


LFC Clasificados

correctamente: 60.7% 8.26 .05 .33 .12 7.60 .006 1.39 1.10-1.77

Constante .01 .19 .00 .929 1.02

LFEs Clasificados

correctamente: 65% 10.81 .06 .42 .13 10.14 .001 1.53 1.17-1.99

Constante -.25 .25 1.05 1.06 .30

LFEx Clasificados

correctamente: 61.1% 9.00 .05 -.40 .13 8.55 .003 .67 .51-.88

Constante 2.23 .63 12.30 <.001 9.32

Nota: LFC = Lenguaje Fracaso Capacidad; LFEs = Lenguaje Fracaso Esfuerzo; LFEx = Lenguaje Fracaso

Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de regresión; E.T.= Error

estándar; Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.

La tabla 35 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las

variables atribucionales en el área de Lenguaje en conjunto para la puntuación total de la

Resultados

205

SRAS-R-C. Los resultados muestran que la proporción de casos clasificados correctamente

es del 65% (χ2 = 10.81; p = <.05). El valor de la OR indica que es 1.53 veces mayor la

probabilidad de manifestar rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C por

cada punto que aumenta la puntuación en Atribuciones al Fracaso en Lenguaje debido a la

falta de Esfuerzo.

Tabla 35


la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Lenguaje

Variable χ2 R


Clasificados


LFEs .43 .13

10.1

4 10.14 .001 1.53 1.17-1.99

Constante -.26 .25 1.05 1.05 .304 .77

Nota: LFEs = Lenguaje Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R




5.7.1.11. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del alto y bajo


La tabla 36 recoge las medias y diferencias estadísticamente significativas halladas

en función del estilo atribucional en Matemáticas para estudiantes con altas y bajas




Las diferencias encontradas entre los dos grupos resultaron significativas para las

Atribuciones vinculadas al Fracaso (Capacidad, Esfuerzo y Causas Externas) y en el caso

de las Atribuciones hacia el Éxito tan sólo para la dimensión de Causas Externas. Los

estudiantes con altos índices en rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus

iguales con bajos niveles de rechazo para las Atribuciones al Fracaso asociadas a la falta de

Capacidad y de Esfuerzo. Por el contrario, los estudiantes con bajos niveles de rechazo

escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con altas puntuaciones en

rechazo en las Atribuciones en Matemáticas tanto asociadas al Éxito como al Fracaso

Resultados

206

debido a Causas Externas. La magnitud de dichas diferencias resultaron altas para las

Atribuciones al Fracaso asociadas a la falta de Capacidad y de Esfuerzo (d = .81 y .80,

respectivamente), moderada para las Atribuciones al Fracaso vinculadas a Causas Externas

(d = .79) y pequeña para las Atribuciones al Éxito debido a Causas Externas (d = .32).

Tabla 36

Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




MEC .33 .563 2.72 1.22 2.82 1.20 .74 298 .457 -

MEEs .01 .954 3.15 1.01 3.27 1.07 .91 298 .361 -

MEEx .02 .888 3.64 .98 3.96 1.02 2.67 298 .008 .32

MFC 6.53 .011 1.76 1.16 .93 .91 -6.87 292.63 <.001 .81

MFEs .17 .675 2.18 .98 1.38 1.01 -6.82 298 <.001 .80

MFEx .55 .458 3.95 .87 4.68 .96 6.84 298 <.001 .79

Nota: MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx =

Matemáticas Éxito Externas; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso

Esfuerzo; MFEx = Matemáticas Fracaso Externas.

Resultados

207

Figura 15. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas

en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I

** = p <.001; * = p <.05

5.7.1.12. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre el alto






atribuciones causales en Matemáticas. Para ello, la variable dependiente o criterio se




el Factor I.


casos (χ2 = 7.07; p = <.05) para la variable Atribución de los Éxitos en Matemáticas a

Causas Externas; de un 70.7% de los casos (χ2 = 43.21; p = <.05) correspondiente a la

variable de Atribución del Fracaso en Matemáticas a la falta de Esfuerzo, y de un 68% de

los casos para las variables de Atribución al Fracaso en Matemáticas a la Capacidad (χ2 =

41.93; p = <.05) y debido a Causas Externas (χ2 = 43.70; p = <.05). El valor de ajuste de

los modelos (R2 Nagelkerke) se situó entre .03 para el modelo Atribución del Éxito en

Matemáticas a Causas Externas y .18 para los modelos Atribución del Fracaso en

Matemáticas a la Capacidad, el Esfuerzo y Causas Externas.

Resultados

208

Los valores de la OR fueron superiores a 1 para los modelos de Atribución del

Fracaso en Matemáticas la falta de Capacidad y al Esfuerzo, siendo la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar en base al primer factor 2.14 (Atribución del Fracaso a la

Capacidad) y 2.21 (Atribución del Fracaso al Esfuerzo) veces mayor por cada punto que

aumentan las puntuaciones respectivamente en las dimensiones atribucionales citadas. A su

vez, también se obtuvieron valores de la OR inferiores a 1 por lo que la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar para el Factor I fue .73 (Atribución del Éxito a Causas

Externas) y .41 (Atribución del Fracaso a Causas Externas) veces menor por cada punto

que se incrementaban las puntuaciones en dichas variables atribucionales en el área de

Matemáticas.

Tabla 37


Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


MEEx Clasificados

correctamente: 61.3% 7.07 .03 -.31 .12 6.88 .009 .73 .57-.92

Constante 1.57 .47 11.00 .001 4.84

MFC Clasificados

correctamente: 68 % 41.93 .18 .76 .13 33.68 <.001 2.14 1.65-2.77

Constante -.62 .20 9.61 .002 .54

MFEs Clasificados

correctamente: 70.7% 43.21 .18 .79 .13 36.16 <.001 2.21 1.71-2.87

Constante -

1.03 .25 16.10 <.001 .36

MFEx Clasificados

correctamente: 68 % 43.70 .18 -.88 .14 36.11 <.001 .41 .31-.55

Constante 4.19 .65 40.67 <.001 66.56

Nota: MEEx = Matemáticas Éxito Externas; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas

Fracaso Esfuerzo; MFEx = Matemáticas Fracaso Externas;χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke;

B = Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd

ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.


atribucionales en el área de Matemáticas en conjunto se expresa en la tabla 38. Los

resultados muestran que la proporción de casos clasificados correctamente es del 71.7% (χ2

= 63.44; p = <.05). Los componentes del modelo expresados por la OR permiten

pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor I siendo 1.74 veces mayor la

Resultados

209

probabilidad de manifestar rechazo a la escuela por cada punto que se incrementa la

puntuación en Atribuciones al Fracaso en Matemáticas debido a la falta de Esfuerzo. Por

otro lado, resultó ser .70 (Atribuciones al Éxito en Matemáticas debido al Esfuerzo) y .52

(Atribuciones al Fracaso en Matemáticas debido a Causas Externas) veces menor la

probabilidad de presentar alto rechazo escolar por cada punto que aumentaba la

puntuación, respectivamente, en las variables atribucionles citadas.

Tabla 38


el Factor I de la SRAS-R-C en función de atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


Clasificados

correctamente: 71.7 % 63.44 .26

MEEs -.35 .13 7.20 .007 .70 .54-.99

MFEs .55 .15 13.04 <.001 1.74 1.28-2.36

MFEx -.65 .17 14.41 <.001 .52 .37-.73

Constante 3.35 1.04 10.33 .001 28.53

Nota: MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MFEs = Matemáticas Fracaso Esfuerzo; MFEx = Matemáticas

Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de regresión; E.T.=

Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo de confianza al

95%.


rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C.

La tabla 39 muestra las medias y diferencias estadísticamente significativas

obtenidas en base al estilo atribucional en Matemáticas para estudiantes con altas y bajas


escuela con objeto de Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación.


dimensiones de las autoatribuciones asociadas al fracaso, no siendo así para las

atribuciones vinculadas al éxito. Los estudiantes con altos niveles de rechazo escolar

manifestaron puntuaciones más altas que sus iguales con bajos niveles de rechazo a la

escuela para las Atribuciones al Fracaso asociadas a la falta de Capacidad y de Esfuerzo.

Por el contrario, los sujetos participantes con bajos niveles de rechazo escolar obtuvieron

Resultados

210

puntuaciones más altas que sus iguales con altas puntuaciones en rechazo en las

Atribuciones en atemáticas al Fracaso debido a Causas Externas. La magnitud de las

diferencias halladas fue pequeña con valores que oscilaron entre .40 y .42.

Tabla 39



Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




MEC .16 .688 2.72 1.27 2.79 1.22 .50 269 .615 -

MEEs 2.60 .108 3.17 1.09 3.35 .98 1.38 269 .166 -

MEEx .30 .582 3.79 .94 3.87 .98 .71 269 .477 -

MFC .01 .921 1.60 1.10 1.16 1.09 -3.31 269 .001 .40

MFEs .01 .994 2.03 1.01 1.56 .98 -3.78 269 <.001 .47

MFEx 2.17 .142 4.08 .87 4.50 .96 3.72 269 <.001 .42

Nota: MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx = Matemáticas

Éxito Externas; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso Esfuerzo; MFEx =

Matemáticas Fracaso Externas.

Resultados

211


en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II

** = p <.001; * = p <.05



Tres son los modelos de regresión logística que permiten realizar estimaciones

adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas puntuaciones en el Factor II de la

SRAS-R-C (Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación) en función de las

atribuciones causales en Matemáticas. Para ello, la variable dependiente o criterio se




el Factor II.


casos (χ2 = 10.94; p = <.05) para la variable Atribución del Fracaso en Matemáticas a la

Capacidad; de un 61.6% de los casos (χ2 = 14.01; p = <.05) correspondiente a la variable

de Atribución del Fracaso en Matemáticas a la falta de Esfuerzo; y de un 62.4% de los

casos (χ2 = 13.62; p = <.05) en la variable de Atribución del Fracaso en Matemáticas a

Causas Externas. El valor de ajuste de los modelos (R2 Nagelkerke) se situó entre .05 para

el modelo Atribución del Fracaso en Matemáticas a la Capacidad y .07 para los modelos de

Atribución del Fracaso en Matemáticas debido a la falta de Esfuerzo o Causas Externas.


Matemáticas a la Capacidad y al Esfuerzo, siendo la probabilidad de presentar alto rechazo

escolar en base al Factor II 1.46 (Atribución del Fracaso a la Capacidad) y 1.59

(Atribución del Fracaso al Esfuerzo) veces mayor por cada punto que aumentan las

Resultados

212

puntuaciones, respectivamente, en las dimensiones atribucionales citadas. Por otro lado,

valores de las OR también resultaron inferiores a 1 para las Atribuciones al Fracaso debido

a Causas Externas. De esta manera, la probabilidad de que los estudiantes manifestasen

alto rechazo escolar para el segundo factor de la SRAS-R-C fue .60 (Atribución del

Fracaso a Causas Externas) veces menor por cada punto que aumentaba la puntuación en

esta variable (véase tabla 40).

Tabla 40


Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


MFC Clasificados

correctamente: 60.1% 10.94 .05 .37 .11 10.24 .001 1.46 1.15-1.84

Constante -.18 .20 .86 .353 .83

MFEs Clasificados

correctamente: 61.6% 14.01 .07 .46 .12 13.17 <.001 1.59 1.23-2.04

Constante -.50 .25 3.75 .053 .61

MFEx Clasificados

correctamente: 62.4% 13.62 .07 -.50 .14 12.74 <.001 .60 .45-.80

Constante 2.50 .62 16.03 <.001 12.21

Nota: MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso Esfuerzo; MFEx =

Matemáticas Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de

regresión; E.T.= Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo

de confianza al 95%.


variables atribucionales en el área de Matemáticas en conjunto. Los resultados muestran

que la proporción de casos clasificados correctamente es del 64.9% (χ2 = 24.65; p = <.05).

El valor de la OR indica que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el

Factor II es 1.43 veces mayor por cada punto que aumenta la puntuación en Atribuciones al

Fracaso en Lenguaje debido a la falta de Esfuerzo. Por otro lado, valores de las OR

también resultaron inferiores a 1 por lo que la probabilidad de presentar altas puntuaciones

en rechazo escolar para el Factor II fue .72 y .68 veces menor por cada punto que

aumentan las puntuaciones en Atribuciones al Éxito en Matemáticas debido al Esfuerzo y

en Atribuciones al Fracaso en Matemáticas por Causas Externas, respectivamente (véase

tabla 41).

Resultados

213

Tabla 41


el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


Clasificados


MEEs -.33 .13 6.56 .01 .72 .56-.93

MFEs .35 .15 5.41 .02 1.43 1.06-1.92

MFEx -.38 .16 5.24 .02 .68 .49-.95

Constante 2.44 1.03 5.60 .01 11.54 2.44

Nota: χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar;

Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.


rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C.


halladas en función del estilo atribucional en Matemáticas para estudiantes con altas y

bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C, negativa a asistir

a la escuela debido Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas.


las Atribuciones en Matemáticas asociadas al Fracaso debido a la la falta de Capacidad y

de Esfuerzo, siendo la puntuación media más alta para los estudiantes con altos niveles de

rechazo escolar que sus iguales con bajos índices de rechazo. La magnitud de las

diferencias halladas resultó pequeña para las dos dimensiones con valores de .30 para las

Atribuciones al Fracaso asociado a la Capacidad y .35 vinculado a la falta de Esfuerzo.

Resultados

214

Tabla 42



Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




MEC .18 .664 2.67 1.30 2.84 1.31 .99 250 .322 -

MEEs .01 .945 3.20 1.03 3.30 1.09 .74 250 .456 -

MEEx .09 .754 3.90 1.09 3.80 1.12 -.71 250 .478 -

MFC 1.59 .208 1.40 1.15 1.08 1.01 -2.25 250 .025 .30

MFEs 2.76 .098 1.89 1.12 1.53 .96 -2.64 250 .009 .35

MFEx 1.51 .220 4.30 .95 4.36 1.02 .46 250 .644 -




Resultados

215


en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III

* = p <.05



Los datos han permitido crear dos modelos de regresión logística que permiten

realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas


Significativas) en función de las atribuciones causales en Matemáticas. Para ello, la

variable dependiente o criterio se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo

escolar un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 43

recoge las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la

predicción de alto rechazo escolar en el Factor III.


casos (χ2 = 5.15; p = <.05) para la variable Atribución del Fracaso en Matemáticas a la

falta de Capacidad; y de un 59.9% de los casos (χ2 = 6.95; p = <.05) correspondiente a la

variable de Atribución del Fracaso en Matemáticas a la falta de Esfuerzo. El valor de ajuste

de los modelos (R2 Nagelkerke) se situó entre .03 para el modelo Atribución del Fracaso en

Matemáticas a la Capacidad y .04 para el modelo de Atribución del Fracaso en

Matemáticas debido a la falta de Esfuerzo.


Matemáticas a la Capacidad y al Esfuerzo, por lo que la probabilidad de que los estudiantes

presentasen alto rechazo escolar para el Factor III es 1.31 veces mayor por cada punto que

Resultados

216

aumentan las puntuaciones en la Atribución del Fracaso en Matemáticas a la Capacidad y

1.38 veces mayor en el caso de la dimensión atribucional de Fracaso debido a la falta de

Esfuerzo.

Tabla 43


Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


MFC Clasificados

correctamente: 58.3% 5.15 .03 .27 .12 4.92 .026 1.31 1.03-1.67

Constante .00 .19 .00 .997 1.00

MFEs Clasificados

correctamente: 59.9% 6.95 .04 .32 .12 6.68 .010 1.38 1.08-1.76

Constante -.21 .24 .77 .380 .81





atribucionales en el área de Matemáticas en conjunto se presenta en la tabla 44. Los

resultados muestran que la proporción de casos clasificados correctamente es del 59.9% (χ2

= 6.95; p = <.05). El valor de la OR indica que la probabilidad de que los estudiantes

presentasen alto rechazo escolar para el Factor III es 1.38 veces mayor por cada punto que

aumentan las puntuaciones en Atribuir su Fracaso en Matemáticas a la falta de Esfuerzo.

Tabla 44


el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


Clasificados


MFEs .32 .12 6.68 .010 1.38 1.08-1.76

Constante -.21 .24 .77 .380 .81




Resultados

217




en base al estilo atribucional en Matemáticas para estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el factor IV de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la

escuela debido a la Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.


Atribuciones vinculadas al Fracaso y al Éxito debido a la Capacidad. Los estudiantes con

altos niveles de rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con

bajos índices de rechazo escolar para la dimensión Atribucional de Éxito en Matemáticas a

la Capacidad, resultando pequeña la magnitud de las diferencias halladas (d = .31). Por

otro lado, los sujetos participantes con bajos niveles de rechazo escolar manifestaron

puntuaciones más altas que sus iguales con elevados índices de rechazo en las Atribuciones

al Fracaso debido a la Capacidad, siendo la magnitud de las diferencias halladas para esta

variable moderada con un valor de .51.

Tabla 45


puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




MEC 1.54 .215 3.01 1.17 2.62 1.30 2.40 253 .017 .31

MEEs .40 .526 3.40 1.02 3.22 .99 1.36 253 .174 -

MEEx .01 .893 3.81 1.03 3.75 1.03 .48 253 .628 -

MFC .01 .955 1.17 1.09 1.75 1.16 -3.98 253 <.001 .51

MFEs 2.29 .131 1.73 1.12 1.98 1.02 -1.80 253 .072 -

MFEx 3.72 .051 4.28 1.04 4.11 .90 1.34 253 .179 -




Resultados

218


en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV

** = p <.001; * = p <.05



A partir de los datos se han podido crear dos modelos de regresión logística que


puntuaciones en el Factor IV de la SRAS-R-C (Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera

del Ámbito Escolar) en función de las atribuciones causales en Matemáticas. Para ello, la




predicción de alto rechazo escolar en el Factor IV.

Resultados

219


casos (χ2 = 5.68; p = <.05) para la variable de Atribución del Éxito en Matemáticas a la

Capacidad y de un 60.8% de los casos (χ2 = 15.13; p = <.05) en la variable de Atribución

del Fracaso en Matemáticas a la falta de Capacidad. El valor de ajuste de los modelos (R2

Nagelkerke) fue de e .03 para el modelo Atribución del Éxito en Matemáticas a la

Capacidad y .08 para el modelo Atribución del Fracaso en Matemáticas a la Capacidad.

Los valores de la OR fueron superiores a 1 para el modelo de Atribución al Éxito en

Matemáticas a la Capacidad, por lo que la probabilidad de que los estudiantes presenten

alto rechazo escolar para el Factor IV es 1.28 veces mayor por cada punto que aumentan

las puntuaciones en esta dimensión atribucional. Por otro lado, el valor de la OR resultó

inferior a 1 para las Atribuciones al Fracaso debido a la falta de Capacidad siendo la

probabilidad de que los estudiantes manifestasen alto rechazo escolar para el cuarto factor

de la SRAS-R-C .64 veces menor por cada punto que aumentaba la puntuación en la

dimensión atribucional citada (véase tabla 46).

Tabla 46


Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


MEC Clasificados

correctamente: 61.6% 5.68 .03 .24 .10 5.58 .018 1.28 1.04-1.57

Constante -.27 .31 .74 .388 .76

MFC Clasificados

correctamente: 60.8% 15.13 .08 -.44 .11 14.15 <.001 .64 .51-.81

Constante 1.06 .21 23.76 <.001 2.89

Nota: MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; χ2 = Chi cuadrado; R

2

= Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p =





El valor de la OR permite pronosticar alto rechazo escolar en base al Factor IV siendo .64

veces menor la probabilidad de presentar alto rechazo escolar por cada punto que

Resultados

220

aumentaba la puntuación en Atribuciones al Fracaso en Matemáticas debido a la falta de

Capacidad.

Tabla 47


el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


Clasificados


MFC -.44 .11 14.15 <.001 .64 .51-.81

Constante 1.06 .21 23.76 <.001 2.89

Nota: MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; χ2 = Chi cuadrado; R







halladas en función del estilo atribucional en Matemáticas para estudiantes con altas y

bajas puntuaciones en rechazo escolar.

Las diferencias encontradas resultaron significativas tan sólo para las Atribuciones

vinculadas al Fracaso, no hallando diferencias significativas para las Atribuciones hacia el

Éxito entre sujetos con altos y bajos índices de rechazo escolar en base a la puntuación

total de la escala. Respecto a las atribuciones asociadas al fracaso, los estudiantes con altos

niveles en rechazo escolar Atribuyeron sus Fracasos a causas internas como la falta de

Capacidad y de Esfuerzo en mayor medida que sus iguales con bajas puntuaciones en

rechazo escolar. Estas diferencias resultaron de magnitud pequeña para las Atribuciones al

Fracaso asociadas a la Capacidad (d = .40) y moderadas para aquellas vinculadas a la falta

de Esfuerzo (d = .59). Por el contrario, los estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo

escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con altos índices de rechazo en

las Atribuciones asociadas al Fracaso debido a Causas Externas. La magnitud de dicha

diferencia fue pequeña con un valor de .41.

Resultados

221

Tabla 48



Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




MEC .07 .785 2.71 1.29 2.79 1.30 .43 232 .661 -

MEEs .24 .622 3.19 1.05 3.28 1.08 .63 232 .529 -

MEEx 1.49 .223 3.83 1.02 3.79 1.13 -.29 232 .765 -

MFC .54 .461 1.57 1.15 1.12 1.07 -2.98 232 .003 .40

MFEs .38 .533 2.06 1.05 1.46 .98 -4.36 232 <.001 .59

MFEx 1.28 .258 4.11 .95 4.52 1.04 3.06 232 .002 .41

Nota: MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx =


Esfuerzo; MFEx = Matemáticas Fracaso Externas.

Resultados

222


en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

** = p <.001; * = p <.05



Tres modelos de regresión logística mediante los datos obtenidos han permitido

realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas

puntuaciones para la escala total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales

en Matemáticas. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó considerando

bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil

superior a 75. La tabla 49 recoge las variables explicativas que han resultado

estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar como puntuación

total de la escala.

Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 62% de los

casos (χ2 = 9.05; p = <.05) para la variable de Atribución del Fracaso en Matemáticas a la

falta de Capacidad, de un 64.5% de los casos (χ2 = 18.54; p = <.05) en la variable de

Atribución del Fracaso en Matemáticas a la falta de Esfuerzo y de un 63.7% (χ2 = 9.29; p =

<.05) en la variable de Atribución del Fracaso en Lenguaje a Causas Externas. El valor de

ajuste de los modelos (R2 Nagelkerke) fue de .05 para los modelos de Atribución del

Fracaso en Matemáticas a la Capacidad y Causas Externas, mientras que obtuvo un valor

de .10 para el modelo Atribución del Fracaso en Matemáticas a la falta de Esfuerzo.


Atribución del Fracaso en Matemáticas a la Capacidad y al Esfuerzo, siendo la

Resultados

223

probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el total de la escala 1.45 (Atribución del

Fracaso a la Capacidad) y 1.78 (Atribución del fracaso al Esfuerzo) veces mayor por cada

punto que aumentan las puntuaciones, respectivamente, en las dimensiones atribucionales

citadas en el área de Matemáticas. A su vez, también se obtuvo un valor de la OR inferior a

1 por lo que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el total de la escala fue

.66 veces menor por cada punto que se incrementaban las puntuaciones en Atribución del

Fracaso a Causas Externas en Matemáticas.

Tabla 49


puntuación total en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


MFC Clasificados

correctamente: 62% 9.05 .05 .37 .12 8.34 .004 1.45 1.13-1.87

Constante -.06 .21 .08 .766 .94

MFEs Clasificados

correctamente: 64.5% 18.54 .10 .57 .14 16.62 .000 1.78 1.35-2.34

Constante -.57 .27 4.34 .037 .56

MFEx Clasificados

correctamente: 63.7% 9.29 .05 -.41 .14 8.77 .003 .66 .49-.87

Constante 2.24 .63 12.58 <.001 9.47

Nota: MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso Esfuerzo; MFEx =

Matemáticas Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R







El valor de la OR indica que es 1.78 veces mayor la probabilidad de manifestar rechazo

escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C por cada punto que aumenta la puntuación

en Atribuciones al Fracaso en Matemáticas debido a la falta de Esfuerzo.

Resultados

224

Tabla 50


la puntuación total en función de las atribuciones causales en Matemáticas

Variable χ2 R


Clasificados


MFEs .57 .14 16.62 <.001 1.78 1.35-2.34

Constante -.57 .27 4.34 .037 .56

Nota: MFEs = Matemáticas Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R




5.7.1.21. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y bajo rechazo



en función del estilo atribucional general para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la escuela debido a

Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los Estímulos o Situaciones Relacionadas con

el Ámbito Escolar.

Las diferencias encontradas entre los dos grupos resultaron significativas para las

Autoatribuciones vinculadas al Fracaso (Capacidad, Esfuerzo y Causas Externas) y en el

caso de las Atribuciones hacia el Éxito tan sólo para la dimensión de Causas Externas. Los

estudiantes con altos niveles en rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus

iguales con bajos índices de rechazo para las Atribuciones al Fracaso asociadas a la falta de

Capacidad y de Esfuerzo. Por el contrario, los participantes con bajos niveles de rechazo

escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con altas puntuaciones en

rechazo en las Atribuciones Generales asociadas tanto al Éxito como al Fracaso debido a

Causas Externas. La magnitud de dichas diferencias resultaron altas para las Atribuciones

al Fracaso asociadas a la falta de Capacidad, de Esfuerzo y Causas Externas (d = .81, .80 y

.77, respectivamente) y pequeña para las Atribuciones al Éxito debido a Causas Externas

(d = .47).

Resultados

225

Tabla 51

Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas puntuaciones

en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




EC .07 .792 5.92 2.03 6.10 2.12 .73 298 .461 -

EEs .17 .679 6.48 1.83 6.58 2.08 .41 298 .682 -

EEx .26 .606 7.42 1.80 8.27 1.84 3.97 298 <.001 .47

FC 8.73 .003 3.36 2.01 1.70 1.57 -7.97 292.79 <.001 .93

FEs .15 .696 4.15 1.83 2.62 1.84 -7.06 298 <.001 .83

FEx .01 .986 8.10 1.72 9.47 1.83 6.59 298 <.001 .77

Nota: EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx = Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad; FEs

= Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas.

Resultados

226


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I

** = p <.001

5.7.1.22. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el alto rechazo






atribuciones en general. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó

considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y altas

puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 52 recoge las variables explicativas que han

resultado estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar en el

Factor I.


casos (χ2 = 15.37; p = <.05) para la variable Atribución de los Éxitos en general a Causas


Atribución del Fracaso en general a la falta de Capacidad, de un 70.3% de los casos para

las variables de Atribución al Fracaso en general a la falta de Esfuerzo (χ2 = 46.01; p =

<.05); y de un 67.7% de los casos para la Atribución del Fracaso en general debido a

Causas Externas (χ2 = 40.71; p = <.05). El valor de ajuste de los modelos (R

2 Nagelkerke)

se situó entre .07 para el modelo Atribución del Éxito en general a Eausas Externas y .22

para el modelo Atribución del Fracaso en general a la Capacidad.

Resultados

227

Los valores de la OR fueron superiores a 1 para los modelos de Atribución general

del Fracaso a la falta de Capacidad y de Esfuerzo, siendo la probabilidad de presentar alto

rechazo escolar en base al primer factor 1.65 (Atribución del Fracaso a la Capacidad) y

1.56 (Atribución del Fracaso al Esfuerzo) veces mayor por cada punto que aumentan las

puntuaciones respectivamente en las dimensiones citadas. A su vez, también se obtuvieron

valores de la OR inferiores a 1 por lo que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar

para el Factor I fue .78 (Atribución del Éxito a Causas Externas) y .65 (Atribución del

Fracaso a Causas Externas) veces menor por cada punto que se incrementaban las

puntuaciones en dichas variables.

Tabla 52


Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


EEx Clasificados

correctamente: 61.3%

15.37

.07

-.25

.06

14.48

<.001

.78

.68-.88

Constante 2.38 .54 19.10 <.001 10.81

FC Clasificados


54.30

.22

.49

.07

42.06

<.001

1.65

1.42-1.19

Constante -.84 .21 15.59 <.001 .43

FEs Clasificados


46.01

.19

.44

.07

38.32

<.001

1.56

1.35-1.80

Constante -1.11 .26 18.06 <.001 .33

FEx Clasificados


40.71

.17

-.43

.07

34.29

<.001

.65

.55-.75

Constante 4.22 .67 38.64 <.001 67.88

Nota: EEx = Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas; χ2 =

Chi cuadrado; R2

= Cuadrado de Nagelkerke; B = Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar; Wald =

Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.


atribucionales en general en conjunto se expresa en la tabla 53. Los resultados muestran


Los componentes del modelo expresados por la OR permiten pronosticar el alto rechazo

escolar en base al Factor I siendo un 1.46 veces mayor la probabilidad de manifestar

rechazo a la escuela por cada punto que se incrementa la puntuación en Atribuciones al

Resultados

228

Fracaso debido a la falta Capacidad. Por otro lado, resultó ser .82 veces menor la

probabilidad de presentar alto rechazo escolar por cada punto que aumentaba la puntuación

en Atribuciones al Fracaso debido a Causas Externas.

Tabla 53


el Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


Clasificados


FC .37 .09 16.59 <.001 1.46 1.21-1.75

FEx -.19 .09 4.61 .032 .82 .69-.98

Constante 1.18 .966 1.504 .220 3.27

Nota: FC = Fracaso Capacidad; FEx = Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R







obtenidas en base al estilo atribucional general para estudiantes con altas y bajas


escuela con objeto de Escapar de la Aversión Social o Situaciones de Evaluación.


dimensiones de las autoatribuciones asociadas al fracaso, no siendo así para las

atribuciones vinculadas al éxito. Los estudiantes con altos índices de rechazo escolar

manifestaron puntuaciones más altas que sus iguales con bajos niveles de rechazo a la

escuela para las Atribuciones al Fracaso asociadas a la falta de Capacidad y de Esfuerzo.

La magnitud de las diferencias halladas para estas dimensiones fue moderada con valores

de .54 para las Atribuciones al Fracaso asociadas a la Capacidad y .52 para aquellas

vinculadas a la falta de Esfuerzo. Por el contrario, los sujetos participantes con bajos

niveles de rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con altas

puntuaciones en rechazo en las Atribuciones en general al Fracaso debido a Causas

Resultados

229

Externas. La magnitud de las diferencias halladas para esta dimensión resultó pequeña (d =

.47).

Tabla 54

Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas


Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




EC 1.07 .302 5.79 2.13 6.16 2.04 1.42 269 .156 -

EEs 5.90 .016 6.44 2.08 6.81 1.80 1.55 259.32 .121 -

EEx .01 .905 7.68 1.76 8.07 1.79 1.80 269 .072 -

FC .01 .921 3.16 1.96 2.11 1.91 -4.35 269 <.001 .54

FEs 2.41 .121 3.92 1.85 2.94 1.94 -4.19 269 <.001 .52

FEx 3.04 .082 8.29 1.65 9.12 1.86 3.84 269 <.001 .47

Nota: EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx = Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad;

FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas.

Resultados

230


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II

** = p <.001



A partir de los resultados obtenidos son tres los modelos de regresión logística que


puntuaciones en el Factor II de la SRAS-R-C (Escapar de la Aversión Social o Situaciones

de Evaluación) en función de las atribuciones en general. Para ello, la variable dependiente

o criterio se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil

inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 55 recoge las variables

explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la predicción de alto

rechazo escolar en el Factor II.


casos (χ2 = 18.57; p = <.05) para la variable de Atribución del Fracaso general a la falta de

Capacidad; de un 66.1% de los casos (χ2 = 17.08; p = <.05) en la variable de Atribución del

Fracaso general a la falta de Esfuerzo; y de un 63.8% de los casos (χ2 = 14.45; p = <.05)

para la variable de Atribución al Fracaso general a Causas Externas. El valor de ajuste de

los modelos (R2 Nagelkerke) se situó entre .07 para el modelo Atribución del Fracaso

general a Causas Externas y .09 para el modelo Atribución del Fracaso en general a la

Capacidad.

Los valores de la OR fueron superiores a 1 para los modelos de Atribución del

Fracaso general a la falta de Capacidad y de Esfuerzo, revelando que la probabilidad de

Resultados

231

presentar altas puntuaciones en rechazo escolar es 1.32 (Atribuciones del Fracaso general a

la Capacidad) y 1.31 (Atribuciones del Fracaso general al Esfuerzo) veces mayor por cada

punto que se incrementan las puntuaciones en las dimensiones citadas. Por el contrario, los

valores de las OR resultaron inferiores a 1 para el modelo logístico de las Atribuciones al

Fracaso a Causas Externas siendo la probabilidad de que los estudiantes manifestasen alto

rechazo escolar para el Factor II .76 veces menor por cada punto que aumentaba la

puntuación en esta dimensión atribucional (véase tabla 55).

Tabla 55


Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


FC Clasificados

correctamente: 65.9% 18.57 .09 .28 .06 16.87 <.001 1.32 1.15-1.51

Constante -.39 .21 3.48 .062 .67

FEs Clasificados

correctamente: 66.1% 17.08 .08 .27 .06 15.88 <.001 1.31 1.14-1.50

Constante -.59 .26 5.22 .022 .55

FEx Clasificados

correctamente: 63.8% 14.45 .07 -.27 .07 13.52 <.001 .76 .65-.88

Constante 2.70 .66 16.68 <.001 14.94

Nota: FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 =




variables atribucionales generales en conjunto. Los resultados muestran que la proporción

de casos clasificados correctamente es del 66.1% (χ2 = 27.32; p = <.05). Los componentes

del modelo expresados por la OR indican que la probabilidad de que los estudiantes

presenten alto rechazo escolar para el Factor II es 1.22 veces mayor por cada punto que se

incrementa la puntuación para la Atribución general al Fracaso debido a la Capacidad. A

su vez, también se obtuvieron valores de la OR inferiores a 1 por lo que la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar para el Factor II fue .84 (Atribución del Éxito al Esfuerzo) y

.82 (Atribución del Fracaso a Causas Externas) veces menor por cada punto que se

incrementaban las puntuaciones en dichas variables.

Resultados

232

Tabla 56


el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


Clasificados


27.32

.13

EEs -.17 .07 6.27 .012 .84 .73-.96

FC .19 .08 5.45 .020 1.22 1.03-.44

FEx -.19 .09 4.19 .041 .82 .68-.99

Constante 2.68 1.18 5.16 .023 14.71

Nota: EEs = Éxito Esfuerzo; FC = Fracaso Capacidad; FEx = Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 =






halladas en función del estilo atribucional general para estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la

escuela debido a la Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas.

Las diferencias encontradas entre los dos grupos resultaron significativas tan sólo

para las Atribuciones asociadas al Fracaso debido a la falta de Capacidad y de Esfuerzo,

siendo la puntuación media más alta para los estudiantes con altos niveles de rechazo

escolar que para sus iguales con bajos índices de rechazo. La magnitud de las diferencias

halladas resultó pequeña para las dos dimensiones con valores de .30 para las Atribuciones

al Fracaso asociado a la falta de Capacidad y .33 vinculado a la falta de Esfuerzo.

Resultados

233

Tabla 57



Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




EC .08 .775 5.82 2.21 6.08 2.21 .93 250 .353 -

EEs .23 .627 6.51 1.94 6.71 2.06 .78 250 .432 -

EEx .32 .568 7.93 2.05 7.93 1.98 -.03 250 .973 -

FC 3.70 .055 2.70 2.10 2.12 1.73 -2.33 250 .021 .30

FEs .79 .372 3.61 2.03 2.96 1.86 -2.55 250 .011 .33

FEx .12 .730 8.68 1.84 8.90 1.89 .94 250 .345 -



Resultados

234


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III

* = p <.05



A partir de los datos se han podido crear dos modelos de regresión logística que



Significativas) en función de las atribuciones causales generales. Para ello, la variable


un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 58 recoge las

variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la predicción

de alto rechazo escolar en el Factor III.


casos (χ2 = 5.48; p = <.05) para la variable Atribución general del Fracaso a la falta de

Capacidad; y de un 58.3% de los casos (χ2 = 6.52; p = <.05) correspondiente a la variable

de Atribución general del Fracaso a la falta de Esfuerzo. El valor de ajuste de los modelos

(R2 Nagelkerke) fue de .03 para los dos modelos.

El valor de las OR reveló que la probabilidad de presentar altas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor III es 1.17 veces mayor por cada punto que se incrementa la

puntuación en Atribución al Fracaso debido a la Capacidad, así como 1.18 veces mayor por

cada punto que se incrementa la puntuación en Atribución al Fracaso asociado a la falta de

Esfuerzo.

Resultados

235

Tabla 58


Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


FC Clasificados

correctamente: 58.3% 5.48 .03 .15 .06 5.25 .022 1.17 1.02-1.34

Constante -.03 .20 .03 .853 .96

FEs Clasificados

correctamente: 58.3% 6.52 .03 .16 .06 6.29 .012 1.18 1.03-1.35

Constante -.21 .25 .73 .391 .81

Nota: FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R




El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables sobre las

atribuciones en general en conjunto queda recopilado en la tabla 59. Los resultados

muestran que la proporción de casos clasificados correctamente es del 58.3% (χ2 = 6.52; p

= <.05). El valor de la OR indica que la probabilidad de presentar altas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor III es 1.18 veces mayor por cada punto que se incrementa la

puntuación en Atribuciones al Fracaso debido a la falta de Esfuerzo.

Tabla 59


el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


Clasificados


FEs .16 .06 6.29 <.001 1.18 1.03-1.35

Constante -.21 .25 .73 <.001 .81

Nota: FEs = Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R




Resultados

236




en base al estilo atribucional general para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C, negativa a asistir a la escuela debido a

la Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.


Atribuciones generales vinculadas al Fracaso debido a la falta de Capacidad y de Esfuerzo,

y al Éxito asociado a la Capacidad. Los estudiantes con altos niveles de rechazo escolar

obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con bajos índices de rechazo escolar en

las Atribuciones al Éxito debido a la Capacidad, resultando pequeña la magnitud de las

diferencias halladas (d = .28). Por otro lado, los participantes con bajos niveles de rechazo

escolar manifestaron puntuaciones más altas que sus iguales con elevados índices de

rechazo a la escuela para las Atribuciones generales al Fracaso asociadas a la falta de

Capacidad y de Esfuerzo, siendo también la magnitud de las diferencias halladas para estas

variables pequeña (d = .45 y .27, respectivamente).

Tabla 60

Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas puntuaciones

en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




EC .20 .653 6.34 2.14 5.75 1.99 -2.21 253 .028 .28

EEs .79 .373 6.91 1.90 6.53 1.85 -1.54 253 .123 -

EEx .05 .817 7.94 1.88 7.63 1.89 -1.28 253 .201 -

FC .98 .323 2.34 2.04 3.26 2.01 3.51 253 .001 .45

FEs 4.68 .031 3.33 2.10 3.86 1.85 2.10 231.96 .037 .27

FEx 4.01 .046 8.68 1.97 8.38 1.75 -1.24 230.76 .215 -

Nota: EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx = Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad; FEs

= Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas.

Resultados

237


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV

* = p <.05



A partir de los datos se han podido crear tres modelos de regresión logística que


puntuaciones en el Factor IV de la SRAS-R-C (Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera

del Ámbito Escolar) en función de las atribuciones causales en general. Para ello, la




predicción de alto rechazo escolar en el Factor IV.

Resultados

238


casos (χ2 = 4.83; p = <.05) para la variable de Atribución general del Éxito a la Capacidad,

de un 60.4% de los casos (χ2 = 11.92; p = <.05) en la variable de Atribución general del

Fracaso a la falta de Capacidad, y de un 59.6% de los casos (χ2 = 4.96; p = <.05) en la

variable de Atribución general del Fracaso a la falta de Esfuerzo. El valor de ajuste de los

modelos (R2 Nagelkerke) osciló entre valores de .02 para el modelo Atribución general del

Fracaso a la falta de Esfuerzo y .06 para el modelo Atribución general del Fracaso a la

Capacidad.

Los valores de la OR fueron superiores a 1 para el modelo de Atribución general al

Éxito debido a la Capacidad. Estos resultados indican que la probabilidad de presentar altas

puntuaciones en rechazo escolar es 1.14 veces mayor por cada punto que se incrementa la

puntuación para la dimensión atribucional mencionada. Por otro lado, el valor de la OR

revela que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el cuarto factor es .81

(Atribución general del Fracaso a la Capacidad) y .88 (Atribución general del Fracaso al

Esfuerzo) veces menor por cada punto que se incrementan las puntuaciones en estas

dimensiones atribucionales citadas respectivamente.

Tabla 61


Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


EC Clasificados

correctamente: 59.6% 4.83 .03 .13 .06 4.75 .029 1.14 1.01-1.29

Constante -.39 .39 1.00 .316 .68

FC Clasificados

correctamente: 60.4% 11.92 .06 -.21 .06 11.33 .001 .81 .71-.91

Constante 1.02 .22 20.79 <.001 2.79

FEs Clasificados

correctamente: 59.6% 4.16 .02 -.13 .06 4.09 .043 .88 .77-.99

Constante .88 .26 11.08 .001 2.43

Nota: EC = Éxito Capacidad; FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R

2 =



Resultados

239


dimensiones atribucionales generales en conjunto. Los resultados muestran que la

proporción de casos clasificados correctamente es del 65.9% (χ2 = 16.56; p = <.05). Estos

resultados revelan que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el Factor IV

es 1.14 veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en Atribuciones al

Éxito debido a la Capacidad. Mientras que por otro lado, los resultados indican que la

probabilidad de presentar alto rechazo escolar es .81 veces menor por cada punto se

incrementa la puntuación en la Atribución del Fracaso debido a la falta de Capacidad.

Tabla 62


el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


Clasificados


EC .13 .06 4.57 .032 1.14 1.01-1.29

FC -.21 .06 11.23 .001 .81 .709-.91

Constante .21 .43 .23 .625 1.24

Nota: EC = Éxito Capacidad; FC = Fracaso Capacidad; χ2 = Chi cuadrado; R

2 = Cuadrado de Nagelkerke; B

= Coeficiente de regresión; E.T.= Error estándar; Wald = Prueba de Wald; p = Probabilidad; OR = Odd


5.7.1.29. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y bajo escolar

para la puntuación total de la SRAS-R-C


en función del estilo atribucional en general para estudiantes con altas y bajas puntuaciones

en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C.

Las diferencias halladas resultaron significativas tan sólo para las autoatribuciones

vinculadas al fracaso, no encontrando diferencias significativas para las autoatribuciones

académicas hacia el éxito entre sujetos con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar.

En cuanto a las atribuciones asociadas al fracaso, los estudiantes con altas puntuaciones en

rechazo escolar Atribuyeron sus Fracasos a casusas internas como la falta Capacidad y de

Esfuerzo en mayor medida que sus iguales con bajas puntuaciones en rechazo escolar,

Resultados

240

siendo estas diferencias de magnitud pequeña (d = .44 y .45, respectivamente). Por el

contrario, los estudiantes con bajos niveles de rechazo escolar obtuvieron puntuaciones

más altas que sus iguales con altos índices de rechazo en las Atribuciones asociadas al

Fracaso debido a Causas Externas. La magnitud de las diferencias encontradas para esta

dimensión resultó pequeña (d = .43).

Tabla 63



Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




EC .23 .628 5.85 2.14 5.99 2.16 .49 232 .620 -

EEs .01 .996 6.48 1.95 6.61 2.04 .47 232 .636 -

EEx .09 .761 7.75 1.86 7.96 1.98 .83 232 .407 -

FC .26 .609 3.07 2.07 2.16 2.02 -3.31 232 .001 .44

FEs .35 .549 3.92 1.92 2.85 1.96 -4.11 232 <.001 .45

FEx .16 .681 8.36 1.82 9.17 1.93 3.24 232 .001 .43



Resultados

241


estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

** = p <.001; * = p <.05


escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

Tres modelos de regresión logística han permitido realizar estimaciones adecuadas

referentes a la probabilidad de presentar altas puntuaciones para la escala total de la SRAS-

R-C en función de las atribuciones causales generales. Para ello, la variable dependiente o

criterio se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil

inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 64 recoge las variables


rechazo escolar como puntuación total de la escala.


casos (χ2 = 11.07; p = <.05) para la variable de Atribución general del Fracaso a la falta de

Capacidad, de un 65% de los casos (χ2 = 16.59; p = <.05) en la variable de Atribución

general del Fracaso a la falta de Esfuerzo y de un 63.2% (χ2 = 10.41; p = <.05) en la

variable de Atribución general del Fracaso a Causas Externas. El valor de ajuste de los

modelos (R2 Nagelkerke) fue de .06 para los modelos de Atribución general del Fracaso a

la Capacidad y Causas Externas, mientras que obtuvo un valor de .09 para el modelo de

Atribución general del Fracaso a la falta de Esfuerzo.

Los valores de la OR fueron superiores a 1 para dos de los modelos, siendo la

probabilidad de presentar alto rechazo escolar en base al total de la SRAS-R-C 1.25

(Atribución general del Fracaso a la Capacidad) y 1.34 (Atribución general del Fracaso a la

Resultados

242

falta de Esfuerzo) veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones

respectivamente en cada una de las dimensiones citadas. Por el contrario, el valor de la OR

para la Atribución general al Fracaso debido a Causas Externas resultó inferior a 1, siendo

la probabilidad de que los estudiantes manifestasen alto rechazo escolar para la puntuación

total de la escala .79 veces menos por cada punto que aumenta a puntuación en esta

variable (véase tabla 64).

Tabla 64


puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


FC Clasificados

correctamente: 62.4% 11.07 .06 .22 .07 10.14 .001 1.25 1.09-1.44

Constante -.15 .22 .46 .496 .86

FEs Clasificados

correctamente: 65.4% 16.59 .09 .28 .07 15.05 <.001 1.34 1.15-1.54

Constante -.53 .27 3.76 .053 .58

FEx Clasificados

correctamente: 63.2% 10.41 .06 -.23 .07 9.81 .002 .79 .68-.92

Constante 2.49 .67 13.51 <.001 12.11

Nota: FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas; χ2 = Chi cuadrado; R

2 =




atribucionales generales en conjunto se presenta en la tabla 65. Los resultados muestran


Los componentes del modelo expresados por la OR permiten pronosticar el alto rechazo

escolar para la puntuación total de la escala siendo 1.34 veces mayor la probabilidad de

manifestar rechazo a la escuela por cada punto que se incrementa la puntuación en las

Atribuciones al Fracaso debido a la falta de Esfuerzo.

Resultados

243

Tabla 65


la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales

Variable χ2 R


Clasificados


FEs .28 .07 15.05 <.001 1.34 1.15-1.54

Constante -.53 .27 3.76 .053 .58

Nota: FEs = Fracaso Esfuerzo; χ2 = Chi cuadrado; R




5.7.2. Rechazo escolar y afecto

5.7.2.1. Diferencias en el afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para el Factor I

de la SRAS-R-C


obtenidas en base a la afectividad positiva y negativa en estudiantes con altas y bajas




Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para ambas

dimensiones. Por un lado, los estudiantes con bajos niveles de rechazo escolar obtuvieron

puntuaciones más altas en Afecto Positivo que sus iguales con altos índices de rechazo. Por

otro lado, los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron una

puntuación media superior que sus iguales con bajos niveles de rechazo para el Afecto

Negativo. El tamaño de las diferencias halladas fue moderada para el Afecto Positivo (d =

.70), mientras que de magnitud grande para el Afecto Negativo (d = .87).

Resultados

244

Tabla 66

Diferencias en afecto para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo


Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




A. positivo 3.38 .066 18.26 4.21 21.04 3.73 7.22 439 <.001 .70

A.negativo 39.39 <.001 9.99 4.28 6.99 2.65 -9.02 419.34 <.001 .87

Nota: A. = afecto.

Figura 25. Diagrama de barras de las diferencias en afecto entre estudiantes con bajo/alto

rechazo escolar en el Factor I de la SRAS-R-C

** = p <.001

5.7.2.2. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el Factor I de

la SRAS-R-C

Los resultados muestran que se han podido crear dos modelos de regresión logística

que permiten realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de presentar

altas puntuaciones en el Factor I de la SRAS-R-C en función del afecto. Para ello, la


escolar un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. Las variables


rechazo escolar en el primer factor quedan recopiladas en la tabla 67.

La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos

propuestos permiten hacer una estimación correcta del 67.8% de los casos (χ2 = 50.60; p =

<.05) para la dimensión Afecto Positivo; y de un 68.7% de los casos (χ2 = 75.55; p = <.05)

Resultados

245

correspondiente al factor Afecto Negativo. La R2 Nagelkerke osciló entre .14 (Afecto

positivo) y .21 (Afecto negativo).

La tabla 67 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .83 (Afecto Positivo) y

1.31 (Afecto Negativo). Estos resultados indican que la probabilidad de presentar alto

rechazo escolar para el primer factor es .83 veces menor por cada punto que aumentan las

puntuaciones en la dimensión de Afecto Positivo. Por otro lado, el valor de la OR para la

variable Afecto Negativo revela que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para

el Factor I es 1.31 veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la

dimensión de Afecto Negativo.

Tabla 67


Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R


A. positivo Clasificados

correctamente: 67.8% 50.60 .14 -.18 .02 42.22 <.001 .83 .79-.88

Constante 3.80 .56 45.33 <.001 44.81

A. negativo Clasificados

correctamente: 68.7% 75.55 .21 .27 .03 51.94 <.001 1.31 1.22-1.42

Constante -1.99 .31 41.14 <.001 .13

Nota: A.: afecto; χ2 = Chi cuadrado; R



95%.

La tabla 68 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir las dos

dimensiones de afecto en conjunto. Los resultados muestran que la proporción de casos

clasificados correctamente es del 72.3% (χ2 = 98.28; p = <.05). El establecimiento del

modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor I a partir de la variable

afecto. Para ello, el valor de la OR reveló que la probabilidad de presentar altas

puntuaciones en rechazo escolar es .87 veces menor por cada punto que se incrementa la

puntuación en Afecto Positivo, mientras que resultó 1.25 veces mayor por cada punto que

aumenta la puntuación en Afecto Negativo.

Resultados

246

Tabla 68


el Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R


Clasificados


A. positivo -.13 .03 21.02 <.001 .87 .82-.93

A. negativo .22 .03 35.47 <.001 1.25 1.16-1.35

Constante 1.07 .71 2.24 1.34 2.92




95%.

5.7.2.3. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para el Factor II

de la SRAS-R-C

Las medias y diferencias entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en

rechazo escolar para el Factor II en afecto se presentan en la tabla 69. Los resultados

señalan que, tanto el Afecto Positivo como Negativo, revelan diferencias significativas.

Concretamente, los estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron

índices más altos que sus iguales con altas puntuaciones de rechazo para la Afectividad

Positiva. Por el contrario, fueron los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar

los que obtuvieron una puntuación media superior que sus iguales con bajos niveles de

rechazo para la Afectividad Negativa.



puntuaciones más altas que sus iguales con altos índices de rechazo para el Afecto

Positivo. Por otro lado, los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar

obtuvieron una puntuación media superior que sus iguales con bajos niveles para el Afecto

Negativo. El tamaño de las diferencias halladas fue moderada para el Afecto Positivo (d =

.70), mientras que de magnitud grande para el Afecto Negativo (d = .87).

Resultados

247

Tabla 69

Diferencias en afecto para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo


Variable

Prueba Levene Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




A. positivo 9.95 .002 18.71 4.33 21.13 3.48 6.20 397.62

<.001

.63

A. negativo 29.18 .000 10.15 4.35 7.19 2.92 -8.16 401.48 <.001 .83

Nota: A. = afecto.


rechazo escolar en el Factor II de la SRAS-R-C

** = p <.001

5.7.2.4. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el Factor II de

la SRAS-R-C

Las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la

predicción de alto rechazo escolar para el Factor II en función del afecto quedan

recopiladas en la Tabla 70. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó


puntuaciones un centil superior a 75. Los resultados muestran que se han podido crear dos

modelos de regresión logística que permiten realizar estimaciones adecuadas referentes a la

probabilidad de presentar altas puntuaciones en el segundo factor de la SRAS-R-C en

función del afecto.




Resultados

248


Positivo) y .19 (Afecto Negativo).

La Tabla 70 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .85 (Afecto Positivo) y


rechazo escolar para el segundo factor es .85 veces menor por cada punto que aumentan las

puntuaciones en la dimensión de Afecto Positivo. Por otro lado, el valor de la OR para la

variable Afecto Negativo revela que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para

el Factor II es 1.28 veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la

dimensión de Afecto Negativo.

Tabla 70


Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R



correctamente: 65.2% 35.54 .11 -.15 .02 30.55 <.001 .85 .81-.90

Constante 3.50 .59 35.05 <.001 33.38


correctamente: 68.4% 61.89 .19 .24 .03 43.50 <.001 1.28 1.19-1.38

Constante -1.75 .31 30.73 <.001 .17




95%.




modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor II a partir de la

variable afecto. Para ello, el valor de la OR reveló que la probabilidad de presentar altas


puntuación en Afecto Negativo, mientras que resultó .89 veces menor por cada punto que

aumenta la puntuación en Afecto Positivo.

Resultados

249

Tabla 71


el Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R


Clasificados


A. negativo .20 .03 30.16 <.001 1.23 1.14-1.33

A. positivo -.11 .03 13.13 <.001 .89 .84-.95

Constante .83 .76 1.19 .275 2.29




95%.

5.7.2.5. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para el Factor III

de la SRAS-R-C

La tabla 72 presenta las medias y diferencias entre estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III, Búsqueda de la Atención de otras

Personas Significativas, en función del afecto.

Los resultados indicaron que únicamente se encontraron diferencias

estadísticamente significativas en el Afecto Negativo. Para este factor, es el alumnado con

altos índices en rechazo escolar quienes obtuvieron puntuaciones significativamente más

altas que sus compañeros con bajo rechazo a la escuela. El tamaño del efecto de las

diferencias hallada fue pequeño (d = .39).

Tabla 72

Diferencias en afecto entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo


Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




A. positivo 2.45 .118 19.42 4.32 20.12 3.94 1.68 382 .094 -

A. negativo 7.68 .006 9.31 4.31 7.80 3.33 -3.76 326.75 <.001 .39

Nota: A. = afecto

Resultados

250


rechazo escolar en el Factor III de la SRAS-R-C

** = p <.001

5.7.2.6. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el Factor III de

la SRAS-R-C

Los resultados muestran que se ha podido crear un modelo de regresión logística

que permite realizar estimaciones adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas

puntuaciones en el Factor III de la SRAS-R-C en función del afecto. Para ello, la variable


un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. La variable explicativa

que ha resultado estadísticamente significativa para la predicción de alto rechazo escolar en

el tercer factor queda recopilada en la tabla 73.

La proporción de casos clasificados correctamente a partir del modelo propuesto

permiten hacer una estimación correcta del 57% de los casos (χ2 = 14.54; p = <.05) para la

dimensión Afecto Negativo, siendo el valor de la R2 Nagelkerke de .05.

El valor de la OR para la variable Afecto Negativo revela que la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar para el Factor III es 1.11 veces mayor por cada punto que

aumentan las puntuaciones en la dimensión de Afecto Negativo.

Resultados

251

Tabla 73


Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R



correctamente: 57% 14.54 .05 .10 .02 13.33 <.001 1.11 1.05-1.17

Constante -1.05 .26 16.14 <.001 .34




95%.



clasificados correctamente es del 57% (χ2 = 14.54; p = <.05). El establecimiento del

modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor III a partir de la



puntuación en Afecto Negativo.

Tabla 74


el Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R


Clasificados


A. negativo .10 .02 13.33 <.001 1.11 1.05-1.17

Constante -1.05 .26 16.14 <.001 .34




95%.

5.7.2.7. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para el Factor IV

de la SRAS-R-C


obtenidas en base a la afectividad positiva y negativa en estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C.

Resultados

252


una de las dimensiones, el Afecto Positivo. Los resultados indican que los estudiantes con

altas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales

con bajo rechazo a la escuela en Afecto Positivo. La magnitud de las diferencias halladas

fue pequeña (d = .45).

Tabla 75

Diferencias en afecto entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar

para el Factor IV de la SRAS-R-C

Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




A. positivo 4.26 .040 20.48 3.77 18.67 4.35 -4.54 412.89 <.001 .45

A. negativo 2.64 .105 8.20 3.42 8.81 3.98 1.66 415 .097 -

Nota: A. = afecto


rechazo escolar en el Factor IV de la SRAS-R-C

** = p <.001

5.7.2.8. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el Factor IV de

la SRAS-R-C


predicción de alto rechazo escolar para el Factor IV en función del afecto quedan

recopiladas en la tabla 76. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó


Resultados

253

puntuaciones un centil superior a 75. Los resultados muestran que se ha podido crear un

modelo de regresión logística que permite realizar estimaciones adecuadas referentes a la

probabilidad de presentar altas puntuaciones en el cuarto factor de la SRAS-R-C en

función del afecto.


permite hacer una estimación correcta del 59.5% de los casos (χ2 = 20.16; p = <.05) para la

dimensión Afecto Positivo, siendo el valor de la R2 Nagelkerke .06.

El valor de la OR para la variable Afecto Positivo revela que la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar para el Factor IV es 1.11 veces mayor por cada punto que

aumentan las puntuaciones en la dimensión de Afecto Positivo.

Tabla 76


Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R



correctamente: 59.5% 20.16 .06 .11 .02 18.66 <.001 1.11 1.06-1.17

Constante -2.22 .51 18.93 <.001 .10




95%.




modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor IV a partir de la



puntuación en Afecto Positivo.

Resultados

254

Tabla 77


el Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R


Clasificados


A. positivo .11 .02 18.66 <.001 1.11 1.06-1.17

Constante -2.22 .51 18.93 <.001 .10




95%.

5.7.2.9. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para la

puntuación total de la SRAS-R-C


rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función del afecto se presentan

en la tabla 78.

Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las dos

dimensiones del afecto. Los estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo escolar

obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con alto rechazo hacia la escuela en

Afecto Positivo. Por otro lado, los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar

reportaron puntuaciones más altas en Afecto Negativo en comparación con sus iguales con

bajo rechazo a la escuela. El tamaño del efecto de las diferencias halladas para el Afecto

Positivo fue pequeño (d = .32), mientras que la magnitud de las diferencias para la variable

Afecto Negativo fue moderada (d = .70).

Resultados

255

Tabla 78

Diferencias en afecto para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar


Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




A. positivo 2.19 .139 18.75 4.37 20.10 3.98 3.18 387 .002 .32

A. negativo 19.04 .000 10.13 4.31 7.48 3.07 -6.89 324.51 <.001 .70

Nota: A. = afecto



** = p <.001; * = p < .05

5.7.2.10. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para la puntuación

total de la SRAS-R-C



altas puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función

del afecto. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó considerando bajas

puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil

superior a 75. Las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas

para la predicción de alto rechazo escolar en la puntuación total quedan recopiladas en la

tabla 79.



Resultados

256



positivo) y .15 (Afecto Negativo).

La tabla 79 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .92 (Afecto Positivo) y


rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C es .92 veces menor por cada

punto que aumentan las puntuaciones en la dimensión de Afecto Positivo. Por otro lado, el

valor de la OR para la variable Afecto Negativo revela que la probabilidad de presentar

alto rechazo escolar para la puntuación total es 1.23 veces mayor por cada punto que

aumentan las puntuaciones en la dimensión de Afecto Negativo.

Tabla 79

Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alta puntuación en rechazo

escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R



correctamente: 58.1% 10.03 .03 -.07 .02 9.73 .002 .92 .88-.97

Constante 1.38 .49 7.89 .005 3.99


correctamente: 64.3% 48.12 .15 .20 .03 36.88 <.001 1.23 1.15-1.31

Constante -1.90 .30 38.99 <.001 .14




95%.




modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base a la puntuación total en la

escala a partir de la variable afecto. Para ello, el valor de la OR reveló que la probabilidad

de presentar altas puntuaciones en rechazo escolar es 1.23 veces mayor por cada punto que

se incrementa la puntuación en Afecto Negativo.

Resultados

257

Tabla 80

Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alta puntuación en

rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de la variable afecto

Variable χ2 R


Clasificados


A. negativo .20 .03 36.88 <.001 1.23 1.15-1.32

Constante -1.90 .30 38.99 <.001 .14




95%.

5.7.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo

5.7.3.1. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo rechazo escolar

para el Factor I de la SRAS-R-C


obtenidas para la variable Optimismo/Pesimismo en estudiantes con altas y bajas






puntuaciones más altas que sus iguales con altos índices de rechazo en Optimismo,

mientras que los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron una

puntuación media superior que sus iguales con bajos niveles de rechazo en Pesimismo. El

tamaño de las diferencias halladas fue pequeña para la dimensión de Optimismo (d = .39) y

moderada para el Pesimismo (d = .65).

Resultados

258

Tabla 81

Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas puntuaciones en


Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




Optimismo 1.64 .200 14.40 2.87 15.46 2.65 4.87 662 <.001 .39

Pesimismo 5.27 .022 5.90 3.81 3.58 3.36 -8.30 656.38 <.001 .65

Figura 30. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en estudiantes

con bajo/alto rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C

** = p <.001

5.7.3.2. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo escolar para

el Factor I de la SRAS-R-C


predicción de alto rechazo escolar para el Factor I en función de las variables Optimismo y

Pesimismo quedan recopiladas en la tabla 82. Para ello, la variable dependiente o criterio

se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y

altas puntuaciones un centil superior a 75. Los resultados muestran que se han podido crear

dos modelos de regresión logística que permiten realizar estimaciones adecuadas referentes

a la probabilidad de presentar altas puntuaciones en el primer factor de la SRAS-R-C en

función del Optimismo y Pesimismo.



Resultados

259

<.05) para la dimensión Optimismo; y de un 65.2% de los casos (χ2 = 65.63; p = <.05)

correspondiente al factor Pesimismo. La R2 Nagelkerke fue de .04 (Optimismo) y .12

(Pesimismo).

La tabla 82 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .86 (Optimismo) y 1.20

(Pesimismo). Estos resultados indican que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar

para el primer factor es .86 veces menor por cada punto que aumentan las puntuaciones en

la dimensión de Optimismo. Por otro lado, el valor de la OR para la variable Pesimismo

revela que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el Factor I es 1.20 veces

mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la dimensión de Pesimismo.

Tabla 82


Factor I de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R


Optimismo Clasificados

correctamente: 61.1% 24.20 .04 -.14 .03 21.79 <.001 .86 .81-.92

Constante 2.39 .47 25.21 <.001 10.98

Pesimismo Clasificados

correctamente: 65.2% 65.63 .12 .18 .02 55.64 <.001 1.20 1.14-1.26

Constante -.63 .13 22.01 <.001 .52




95%.


dimensiones en conjunto. Los resultados muestran que la proporción de casos clasificados

correctamente es del 66.4% (χ2 = 69.85; p = <.05). El establecimiento del modelo permite

pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor I a partir de la variable Optimismo y

Pesimismo. Para ello, el valor de la OR reveló que la probabilidad de presentar altas

puntuaciones en rechazo escolar es .93 veces menor por cada punto que se incrementa la

puntuación en Optimismo, mientras que resultó 1.18 veces mayor por cada punto que

aumenta la puntuación en Pesimismo.

Resultados

260

Tabla 83


el Factor I de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R


Clasificados


Optimismo -.06 .03 4.13 .042 .93 .87-.99

Pesimismo .16 .02 40.27 <.001 1.18 1.12-1.24

Constante .47 .56 .72 .396 1.61




95%.


para el Factor II de la SRAS-R-C


rechazo escolar para el Factor II en Optimismo y Pesimismo se presentan en la tabla 84.

Los resultados señalan que ambas dimensiones revelan diferencias significativas.


índices más altos que sus iguales con altas puntuaciones de rechazo en Optimismo. Por el

contrario, fueron los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar los que

obtuvieron una puntuación media superior que sus iguales con bajos niveles de rechazo en

Pesimismo. El tamaño de las diferencias halladas fue pequeña para la dimensión de

Optimismo (d = .31), mientras que de magnitud moderada para el Pesimismo (d = .65).

Tabla 84

Diferencias en optimismo/ pesimismo en estudiantes con altas y bajas puntuaciones en


Variable

Prueba Levene Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




Optimismo 5.51 .019 14.57 3.04 15.42 2.56 3.79 622.84 <.001

.31

Pesimismo 4.91 .027 5.88 3.83 3.59 3.29 -8.06 620.47 <.001

.65

Resultados

261

Figura 31. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y Pesimismo en estudiantes

con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C

** = p <.001


el Factor II de la SRAS-R-C



altas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II en función de las dimensiones

Optimismo y Pesimismo. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó


puntuaciones un centil superior a 75. Las variables explicativas que han resultado

estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar para el segundo

factor quedan recopiladas en la tabla 85.





(Pesimismo).

La tabla 85 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .89 (Optimismo) y 1.20


en el Factor II es .89 veces menor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la

dimensión de Optimismo. Por otro lado, el valor de la OR para la variable Pesimismo

revela que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el segundo factor es 1.20

veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la dimensión de Pesimismo.

Resultados

262

Tabla 85


Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R



correctamente: 66.5% 14.07 .03 -.11 .03 13.05 <.001 .89 .84-.95

Constante 1.90 .46 16.43 <.001 6.69


correctamente: 65.6% 61.71 .12 .18 .02 52.12 <.001 1.20 1.14-1.26

Constante -.61 .14 19.27 <.001 .53




95%.


dimensiones, Optimismo y Pesimismo, en conjunto. Los resultados muestran que la

proporción de casos clasificados correctamente es del 65.6% (χ2 = 61.71; p = <.05). El

establecimiento del modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar para el segundo

factor de la SRAS-R-C en función de la variable Optimismo/Pesimismo. Para ello, el valor

de la OR reveló que la probabilidad de presentar altas puntuaciones en rechazo escolar es

1.20 veces mayor por cada punto que se incrementa la puntuación en Pesimismo.

Tabla 86


el Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R


Clasificados


Pesimismo .18 .02 52.12 <.001 1.20 1.14-1.26

Constante -.61 .14 19.27 <.001 .53




95%.

Resultados

263


para el Factor III de la SRAS-R-C


obtenidas en base al Optimismo y Pesimismo en estudiantes con altas y bajas puntuaciones

en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C.


una de las dimensiones, el Pesimismo. Los resultados indican que los estudiantes con altas

puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron puntuaciones superiores que sus iguales con

bajo rechazo a la escuela. La magnitud de las diferencias halladas fue pequeña (d = .27).

Tabla 87

Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas puntuaciones en


Variable

Prueba

Levene

Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




Optimismo 2.26 .133 15.10 3.04 14.82 2.60 -1.21 595 .225

-

Pesimismo 6.71 .010 5.26 4.06 4.22 3.49 -3.36 584.71 .001

.27


con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C

* = p <.05

Resultados

264


el Factor III de la SRAS-R-C


predicción de alto rechazo escolar para el Factor III en función del Optimismo y

Pesimismo quedan recopiladas en la tabla 88. Para ello, la variable dependiente o criterio

se dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y

altas puntuaciones un centil superior a 75. Los resultados muestran que se ha podido crear

un modelo de regresión logística que permite realizar estimaciones adecuadas referentes a

la probabilidad de presentar altas puntuaciones en el tercer factor de la SRAS-R-C en

función del Optimismo y el Pesimismo.


permite hacer una estimación correcta del 55.8% de los casos (χ2 = 11.23; p = <.05) para la

dimensión Pesimismo, siendo el valor de la R2 Nagelkerke .02.

El valor de la OR para la variable Pesimismo revela que la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar para el Factor III es 1.07 veces mayor por cada punto que

aumentan las puntuaciones en la dimensión de Pesimismo.

Tabla 88


Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R



correctamente: 55.8% 11.23 .02 .07 .02 10.85 .001 1.07 1.03-1.12

Constante -.32 .13 6.12 .013 .72







establecimiento del modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor III

Resultados

265

a partir de la dimensión de Pesimismo. Para ello, el valor de la OR reveló que la

probabilidad de presentar altas puntuaciones en rechazo escolar es 1.10 veces mayor por

cada punto que se incrementa la puntuación en Pesimismo.

Tabla 89


el Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R


Clasificados


Pesimismo .09 .02 15.87 <.001 1.10 1.05-1.15

Constante -1.74 .55 9.87 .002 .17





para el Factor IV de la SRAS-R-C


rechazo escolar para el Factor IV en Optimismo y Pesimismo se presentan en la tabla 90.

Los resultados señalan que, tanto el Optimismo como el Pesimismo, revelan

diferencias significativas. Cabe destacar, que para el Factor IV de la SRAS-R-C los

resultados se invierten en comparación con los tres primeros factores de este instrumento.


índices más altos que sus iguales con altas puntuaciones de rechazo en Pesimismo. Por el

contrario, fueron los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar los que

obtuvieron una puntuación media superior que sus iguales con bajos niveles de rechazo en

Optimismo. El tamaño de las diferencias halladas fue pequeño tanto para la dimensión

Optimismo (d = .48) como Pesimismo (d = .41).

Resultados

266

Tabla 90



Variable

Prueba Levene Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




Optimismo 8.48 .004 15.65 2.39 14.36 2.88 -6.01 532.88 <.001 .48

Pesimismo .46 .496 4.12 3.54 5.59 3.61 5.13 627 <.001 .41


con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

** = p <.001


el Factor IV de la SRAS-R-C



altas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV en función de las dimensiones

Optimismo y Pesimismo. Para ello, la variable dependiente o criterio se dicotomizó


puntuaciones un centil superior a 75. Las variables explicativas que han resultado

estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar para el cuarto

factor quedan recopiladas en la tabla 91.




Resultados

267


(Pesimismo).

La tabla 91 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron 1.20 (Optimismo) y .89


en el Factor IV es 1.20 veces mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la

dimensión de Optimismo. Por otro lado, el valor de la OR para la variable Pesimismo

revela que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el cuarto factor es .89

veces menor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la dimensión de Pesimismo.

Tabla 91


Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R



correctamente: 60.7% 36.49 .07 .18 .03 32.71 <.001 1.20 1.13-1.28

Constante -2.61 .50 26.57 <.001 .07


correctamente: 59.7% 25.64 .05 -.11 .02 24.28 <.001 .89 .85-.93

Constante .79 .13 32.36 <.001 2.20




95%.




establecimiento del modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor

IV a partir de la variable Optimismo y Pesimismo. Para ello, el valor de la OR reveló que

la probabilidad de presentar altas puntuaciones en rechazo escolar es .92 veces menor por

cada punto que se incrementa la puntuación en Pesimismo, así como 1.16 veces mayor por

cada punto que aumenta la puntuación en Optimismo.

Resultados

268

Tabla 92


el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R


Clasificados


Pesimismo -.07 .02 9.09 .003 .92 .88-.97

Optimismo .15 .03 18.92 <.001 1.16 1.08-1.25

Constante -1.70 .58 8.48 .004 .18






La tabla 93 recoge las medias y diferencias entre estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función del

Optimismo y el Pesimismo.


la dimensión de Pesimismo, siendo los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo

escolar quienes obtuvieron puntuaciones más altas que sus iguales con bajo rechazo hacia

la escuela. El tamaño del efecto de la diferencia hallada para el factor Pesimismo fue

pequeño (d = .48).

Tabla 93



Variable

Prueba Levene Altas

puntuaciones

Bajas

puntuaciones




Optimismo 1.78 .182 14.74 3.05 14.79 2.69 .22 577 .823

-

Pesimismo 5.70 .017 5.89 4.02 4.11 3.44 -5.74 571.09 <.001

.48

Resultados

269


con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C

** = p <.001

5.7.3.10. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo escolar


La variable explicativa que ha resultado estadísticamente significativa para la

predicción de alto rechazo escolar para la puntuación total de la escala en función de las

variables Optimismo y Pesimismo queda recopilada en la tabla 94. Para ello, la variable


un centil inferior a 25 y altas puntuaciones un centil superior a 75. Los resultados muestran

que se ha podido crear un modelo de regresión logística que permite realizar estimaciones

adecuadas referentes a la probabilidad de presentar altas puntuaciones en rechazo escolar

total en función del Pesimismo.


propuestos permite hacer una estimación correcta del 59.6% de los casos (χ2 = 32.16; p =

<.05) para la dimensión Pesimismo con un valor de la R2 Nagelkerke de .07.

El valor de la OR para la variable Pesimismo revela que la probabilidad de

presentar alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C es 1.13 veces

mayor por cada punto que aumentan las puntuaciones en la dimensión de Pesimismo.

Resultados

270

Tabla 94


puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R



correctamente: 59.6% 32.16 .07 .12 .02 29.29 <.001 1.13 1.08-1.19

Constante -.58 .14 16.70 <.001 .55




95%.


dimensiones en conjunto. Los resultados muestran que la proporción de casos clasificados

correctamente es del 60.8% (χ2 = 37.25; p = <.05). El establecimiento del modelo permite

pronosticar el alto rechazo escolar para la puntuación total de la escala a partir de la

dimensión de Pesimismo. Para ello, el valor de la OR reveló que la probabilidad de

presentar altas puntuaciones en rechazo escolar es 1.16 veces mayor por cada punto que se

incrementa la puntuación en Pesimismo.

Tabla 95


la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo

Variable χ2 R


Clasificados


Pesimismo .15 .02 32.80 <.001 1.16 1.10-1.22

Constante -1.82 .57 10.00 .002 .16




Resultados

271


A partir de los nueve modelos alternativos sobre los que se aplicó el análisis

factorial confirmatorio de la SRAS-R-C, los resultados obtenidos apoyaron la estructura de

cuatro factores de la escala, siendo el modelo de 18 ítems, propuesto en este trabajo, el que

arrojó un mejor ajuste. Teniendo en consideración los contenidos teóricos y los índices de

modificación propuestos por el programa, se omitieron los ítems 16, 17, 18, 19, 20 y 24,

obteniendo unos valores aceptables de consistencia interna para cada uno de los cuatro

factores, .70, .79, .87 y .72, respectivamente, y para la puntuación total de la SRAS-R-C,

con un valor de .81. La fiabilidad test-retest fue adecuada para un periodo de 15 días con

valores de .74, .75, .72 y .70, en orden para cada uno de los cuatro factores, y .84 para la

puntuación total. En cuanto a las correlaciones entre los cuatro factores de la SRAS-R-C,

fueron significativas y de magnitud elevada entre los dos primeros factores (.53), mientras

que resultaron moderadas entre el primer y tercer factor (.34) y entre el segundo y tercer

factor (.37). El cuarto factor correlacionó significativamente con el tercer factor siendo su

magnitud pequeña (.21). En esta línea, los resultados constatan que no existe correlación

entre los dos primeros factores y el cuarto.

Seguidamente, se han presentado los resultados obtenidos a partir de los análisis de

correlación entre la SRAS-R-C y otros instrumentos, como el SAS, el PANAS-C y el

YLOT. En cuanto a las atribuciones académicas, medidas mediante el SAS, los resultados

obtenidos indican correlaciones positivas y significativas entre las atribuciones al fracaso

debido a la falta de capacidad y de esfuerzo y los tres primeros factores y la puntuación

total de la SRAS-R-C. Por el contrario, las atribuciones académicas al fracaso asociadas a

la falta de capacidad y de esfuerzo resultaron negativas para el cuarto factor. Respecto a

los resultados obtenidos para la variable afecto, medida a través del PANAS-C, se

comprobó que el Afecto Negativo correlacionó positiva y significativamente con los tres

primeros factores de la SRAS-R-C y la puntuación total de la escala, mientras que el

Afecto Positivo obtuvo una correlación positiva y significativa con el cuarto factor de la

SRAS-R-C. Finalmente, y en referencia a la variable Optimismo/Pesimismo, la cual fue

evaluada mediante el YLOT, los resultados obtenidos señalan que el Pesimismo

correlacionó de manera positiva y significativa con los tres primeros factores y la

puntuación total de la SRAS-R-C, mientras que el cuarto factor de esta escala obtuvo una

Resultados

272

correlación positiva y significativa con el Optimismo y de tipo negativa y significativa para

la dimensión del Pesimismo.

Respecto a las diferencias en función del sexo, no se encontraron diferencias

significativas en rechazo escolar para los Factores I y II de la SRAS-R-C. No obstante, los

chicos obtuvieron puntuaciones más altas que las chicas en el Factor III, Factor IV y la

puntuación total. En cuanto al curso académico, fueron los alumnos que se encontraban

cursando 3º y 4º de Educación Primaria el rango etario con mayores puntuaciones de

rechazo.

Por último, se aplicaron diferencias de medias y regresiones logísticas para analizar

la influencia de tres variables de interés psicoeducativo y emocional (Atribuciones

Académicas, Afecto y Optimismo/Pesimismo) sobre el comportamiento de rechazo a la

escuela.

En cuanto a las atribuciones académicas, los estudiantes con altas puntuaciones en

rechazo escolar para los Factores I, II, III y la puntuación total de la escala presentaron

mayores puntuaciones en Atribuciones al Fracaso debido a causas internas como la falta de

Capacidad y de Esfuerzo. Cabe señalar, que las Atribuciones académicas al Fracaso

asociadas a la falta de Capacidad y de Esfuerzo actuaron como un predictor positivo y

significativo de altas puntuaciones en rechazo escolar para los Factores I, II, III y la

puntuación total de la SRAS-R-C, mientras que este tipo de atribuciones actuaron como

predictores negativos y significativos para el cuarto factor. No obstante, las atribuciones al

éxito debido a la capacidad, en el área de Matemáticas y en general, actuaron como un

predictor positivo y significativo de altas puntuaciones para el cuarto factor de la SRAS-R-

C.

Respecto a la variable Afecto, los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo

escolar para los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C presentaron

mayores puntuaciones en Afecto Negativo. Por el contrario, los estudiantes con altas

puntuaciones en rechazo escolar para el cuarto factor reportaron mayores puntuaciones en

Afecto Positivo. En referencia a la capacidad predictiva de esta variable sobre las altas

puntuaciones en rechazo escolar, los resultados indicaron que el Afecto Negativo actuó

Resultados

273

como un predictor positivo y significativo de altas puntuaciones en rechazo escolar para

los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C, mientras que el Afecto

Positivo actuó como un predictor positivo y significativo de altos niveles de rechazo

escolar para el cuarto factor de la SRAS-R-C.

Por otro lado, los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar para los

Factores I, II, III y la puntuación total de la escala, presentaron mayores puntuaciones en

Pesimismo, mientras que resultó al contrario para los estudiantes con altas puntuaciones en

el cuarto factor, los cuales presentaron puntuaciones más altas en Optimismo. Finalmente,

cabe señalar que el Pesimismo actuó como un predictor positivo y significativo de altas

puntuaciones en rechazo escolar para los tres primeros factores de la SRAS-R-C y su

puntuación total. Por el contrario, el Optimismo actuó como un predictor positivo y

significativo de altos niveles de rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C

mientras que el Pesimismo como un predictor negativo y significativo para ese mismo

factor.

Los resultados expuestos en este apartado recopilan los principales hallazgos de la

presente tesis. No obstante, es necesario discutir la consistencia de los mismos teniendo en

consideración las aportaciones realizadas por las investigaciones previas. Para ello, en el

siguiente capítulo se llevará a cabo la discusión de los resultados obtenidos estableciendo

su comparación con los conocimientos previos, así como el análisis de su relevancia, las

implicaciones prácticas y futuras líneas de investigación.

CAPÍTULO 6.

Discusión y conclusiones


277


El presente capítulo ofrece la interpretación de los resultados obtenidos en base a

las investigaciones previas y atendiendo a las relaciones identificadas entre los hallazgos

presentados en este estudio. Tras su discusión, se establecen de manera de clara y concisa

las conclusiones de este trabajo de investigación. Por último, se comentan las limitaciones

de este estudio junto con la sugerencia de futuras líneas de investigación que inciten a la

reflexión y sirvan para impulsar nuevos campos de estudio en este ámbito. Se concluye con

una recopilación de las aportaciones que realiza esta tesis y sus implicaciones prácticas.

6.1. Discusión

6.1.1. Discusión: análisis psicométricos principales

Uno de los principales objetivos de la presente tesis fue adaptar y validar la School

Refusal Assessment Scale Revised for Children (Kearney, 2002a) en población escolar

española de Educación Primaria. A continuación, se ofrece un análisis reflexivo a partir de

los hallazgos encontrados en base a cada una de las hipótesis planteadas.

Multidimensionalidad de la SRAS-R-C

Atendiendo a los resultados obtenidos a partir del análisis factorial confirmatorio,

se corrobora la hipótesis 1.1. al apoyar la naturaleza multidimensional de la SRAS-R-C

compuesta por cuatro factores: I. Evitar la Afectividad Negativa que Provocan los

Estímulos o Situaciones Relacionadas con el Ámbito Escolar, II. Escapar de la Aversión

Social o Situaciones de Evaluación, III. Búsqueda de la Atención de otras Personas

Significativas, y IV. Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar. Los

resultados reportados por los análisis factoriales confirmatorios apoyaron,

mayoritariamente, la estructura tetrafactorial de la SRAS-R-C, de manera acorde con las

investigaciones previas (Haight et al., 2011; Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Seçer, 2014). De

esta manera, se reafirma de nuevo que la SRAS-R-C es un instrumento compuesto por

cuatro factores, en detrimento de aquellos estudios que proponían una posible estructura de

tres factores, la cual consistía en agrupar los ítems de los Factores I, II, III en dos


278

dimensiones y mantener el cuarto factor de manera independiente (Kearney, 2002a) o bien,

suprimir por completo el cuarto factor junto con otros ítems de la escala (Richards y

Hadwin, 2011). Sin embargo, cabe señalar como limitación del modelo de tres factores

propuesto por Richards y Hadwin (2011) que la reducción del número de ítems de la escala

a la mitad, así como la eliminación del cuarto factor, provoca que ese instrumento no

evalúe el rechazo escolar basándose en el modelo teórico que engloba, bajo la concepción

de comportamiento de rechazo a la escuela, un mayor número de manifestaciones en las

que puede basarse la negativa a asistir al centro escolar tal y como pretende la SRAS-R-C.

Teniendo en consideración los distintos índices, fue el modelo compuesto por 18

ítems y cuatro factores, propuesto en la presente investigación, el que arrojó un mejor

ajuste de la SRAS-R-C con valores muy aceptables de acuerdo a los índices de bondad de

ajuste establecidos por Hu y Bentler (1999). En este modelo fueron omitidos los ítems 16,

17, 18, 19, 20 y 24, propuesta resultante atendiendo a los contenidos teóricos y en función

de los índices de modificación propuestos por el programa. La supresión de los ítems 17

(Si tuvieras menos sentimientos negativos (por ejemplo, asustado, nervioso o triste, hacia

la escuela, ¿sería más fácil para ti ir a la escuela?) y 18 (Si fuera más fácil para ti hacer

nuevos amigos, ¿sería más fácil para ti ir a la escuela?), pertenecientes al primer y

segundo factor de la SRAS-R-C, respectivamente, concuerda con los hallazgos de Seçer

(2014), justificando su omisión debido a que son los únicos ítems de la escala escritos en

estilo condicional aumentando la complejidad de su comprensión semántica. Respecto al

ítem 19 (¿Sería más fácil para ti ir a la escuela si tus padres fueran contigo?), al igual que

en las validaciones de Haight et al. (2011) y Seçer (2014), se procedió a su eliminación

debido a que no alcanzaba puntuaciones satisfactorias siendo el único ítem perteneciente al

tercer factor de la escala eliminado. Tal y como señala Lyon (2010), puede resultar confuso

el planteamiento de este tipo de ítems que se formulan de manera hipotética. Finalmente,

los ítems 16 (¿Con qué frecuencia preferirías que tus padres te enseñaran en casa en vez

de tu profesor/a en la escuela?), 20 (¿Sería más fácil para ti ir a la escuela si pudieras

hacer más cosas divertidas que te gustan a la salida de la escuela (por ejemplo, estar con

tus amigos)?) y 24 (¿Preferirías hacer cosas divertidas fuera de la escuela más que la

mayoría de los chicos(as) de tu edad?) se suprimieron del cuarto factor coincidiendo con la

validación de Lyon (2010). Su eliminación mejoró el ajuste del modelo pudiendo ser

justificado debido a que el ítem 16 resulta el menos específico de la escala (Lyon, 2010),


279

mientras que el 20 y 24 establecen una comparativa con el resto de sus iguales pudiendo

inducir a errores en su interpretación, siendo ambos suprimidos también en el trabajo de

Kearney (2006a). Tal y como se observa, el modelo propuesto por esta investigación es el

resultado de la combinación de los distintos hallazgos en validaciones previas, las cuales

proponían la omisión de los citados ítems para alcanzar un mejor ajuste (Haight et al.,

2011; Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Seçer, 2014). De este modo, se confirma la hipótesis

1.2. apoyando un mejor ajuste del modelo compuesto por cuatro factores tras la omisión de

ciertos ítems.

Finalmente, los coeficientes de consistencia interna obtenidos para la SRAS-R-C

permiten confirmar la hipótesis 2.1. en la que se proponía la obtención de adecuados

índices de consistencia interna, bondad de ajuste y estabilidad temporal para los cuatro

factores de la SRAS-R-C y la puntuación total. Se obtuvieron valores aceptables,

atendiendo a la clasificación propuesta por George y Mallery (2003), para cada uno de los

cuatro factores, siendo estos hallazgos mejores a los obtenidos por las validaciones más

recientes (Haight et al., 2011; Seçer, 2014).

Correlación entre factores de la SRAS-R-C

A pesar de que este trabajo corrobora la estructura de cuatro factores, los resultados

revelan la existencia de correlaciones significativas entre los 3 primeros factores y entre el

tercer y cuarto factor, las cuales resultan de magnitud elevada entre los dos primeros

factores (.53) y pequeña entre el tercer y cuarto factor (.21), resultando de magnitud

moderada entre el tercer y el primer (.34), así como con el segundo factor (.37). Estos

hallazgos se encuentran en consonancia con las propuestas de Kearney y Silverman (1993)

e Higa et al. (2002), resultados que apoyan las ideas formuladas en la hipótesis 3.1., según

la cual se espera que exista una alta correlación entre los dos primeros factores y una

correlación más débil entre los dos últimos, y la hipótesis 3.2., para la que se espera que

exista una correlación entre los tres primeros factores mientras que el cuarto factor no

correlacione con los dos primeros.

Asimismo, se apoya la diferenciación que establece Kearney (2002a) al considerar

que los dos primeros factores de esta escala evalúan el rechazo a la escuela basado en el


280

reforzamiento negativo, mientras que el tercer y cuarto factor basan la negativa a asistir a

la escuela en el reforzamiento positivo. En esta línea, los resultados constatan que no existe

correlación entre los dos primeros factores y el cuarto, coincidiendo con parte de los

estudios que han analizado la correlación entre los factores que componen esta escala

(Higa et al., 2002; Kearney y Silverman, 1993). Este hecho podría justificarse en que los

tres primeros factores de la SRAS-R-C basan su negativa a asistir a la escuela debido a

ciertos síntomas ansiógenos, ya sean provocados por la escuela en general (Factor I),

determinadas situaciones sociales o de evaluación en el ámbito educativo (Factor II) o ante

el deseo de captar la atención de personas significativas (Factor III). Por el contrario, el

cuarto factor basa su rechazo a la escuela con objeto de obtener refuerzos tangibles fuera

del centro escolar, tales como quedarse en casa jugando con videojuegos o estar con los

amigos en espacios externos al centro educativo en horario lectivo (Kearney, 2008).

Validez convergente de la SRAS-R-C

Las correlaciones halladas entre la SRAS-R-C y los instrumentos utilizados en

esta investigación (SAS, PANAS-C, YLOT) apoyan la validez convergente de la SRAS-R-

C, ya que correlacionan significativamente en el sentido esperado, en función de los

factores evaluados.

En cuanto al estilo atribucional hacia el fracaso académico, las dos hipótesis

planteadas se confirmaron, ya que se obtuvo una correlación positiva y significativa al

atribuir el fracaso a la falta de capacidad y de esfuerzo con los tres primeros factores de la

SRAS-R-C y su puntuación total (hipótesis 4.1.), mientras que resultaron

significativamente negativas para el cuarto factor de la SRAS-R-C (hipótesis 4.2.).

Respecto a las atribuciones al éxito, los estudiantes con tendencia a explicar sus resultados

positivos a partir de causas internas tan sólo resultó significativa y negativa la correlación

para el Factor II de la SRAS-R-C y las atribuciones al éxito a partir de causas internas,

resultados que apoyaron parcialmente la hipótesis 4.3., mientras que las correlaciones no

resultaron significativas para el cuarto factor de la SRAS-R-C y las atribuciones al éxito,

rechazando la hipótesis 4.4. La ausencia de estudios previos que hayan correlacionado

estas variables impide contrastar estos hallazgos. No obstante, teniendo en consideración

que los tres primeros factores de la SRAS-R-C basan su negativa a asistir a la escuela con


281

ciertos síntomas ansiógenos, cabe señalar su coincidencia con la relación identificada entre

un estilo atribucional negativo, caracterizado por la tendencia a atribuir sucesos negativos a

hechos internos y estables, y su vinculación con la ansiedad (Garber, Weiss y Shanley,

1993; Gregory y Eley, 2005). En cuanto a las atribuciones al éxito, no se han obtenido

resultados concluyentes ya que tan sólo resultó significativo el segundo factor de la SRAS-

R-C. No obstante, este resultado podría justificarse por el predominio, en casos de niños

que rechazan la escuela, de experimentar situaciones de fracaso académico, más que de

éxito, dada la relación entre el rechazo escolar y el bajo rendimiento académico o fracaso

escolar (Barry et al., 2010; Thornton et al., 2013; Yahaya et al., 2010).

En lo que respecta a las correlaciones halladas entre la SRAS-R-C y el PANAS-C,

según la hipótesis 4.5. se esperaba que la dimensión de afecto positivo correlacionara

negativa y significativamente con los tres primeros factores de la SRAS-R-C y la

puntuación total, confirmando la hipótesis formulada. En cuanto al afecto negativo, sí que

se cumplió la proposición formulada en la hipótesis 4.6. correlacionando de manera

positiva y significativa con los dos primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-

C, excepto para el tercer factor que no correlacionó significativamente con el resto.

Respecto al cuarto factor de la SRAS-R-C, los resultados obtenidos apoyan la hipótesis

4.7., según la cual se esperaba que la dimensión de afecto positivo correlacionara positiva

y significativamente con dicho factor. Por el contrario, la hipótesis 4.8., para la que se

propuso que la dimensión de afecto negativo correlacionara de manera negativa y

significativa con el cuarto factor, no se cumplió al no resultar significativa la correlación.

La afectividad negativa se ha asociado a sentimientos como la tristeza, el miedo, la

culpa y la ira (Ebesutani et al., 2012; Pires et al., 2013); o bien a la ansiedad y la depresión

(Chorpita y Daleiden, 2002; Robles y Páez, 2003; Tellegen, 1985; Watson, Clark y Carey,

1988), siendo numerosos los estudios que han obtenido correlaciones positivas de estas

variables con los tres primeros factores de la SRAS-R-C (Higa et al., 2002; Kearney y

Silverman, 1993). Es por ello, que de acuerdo a la investigación previa y atendiendo al

modelo tripartito de la ansiedad y la depresión sobre la afectividad (Joiner, Catanzaro y

Laurant, 1996; Joiner, Catanzaro, Laurant, Sandín y Blalock, 1996; Sandín et al., 1999) se

esperaba obtener correlaciones positivas entre dichos factores de la SRAS-R-C y la

afectividad negativa.


282

Los resultados de las correlaciones aportan evidencia preliminar en apoyo a la

validez convergente y discriminante del PANAS-C ya que la variable de Afecto Negativo

correlaciona de forma positiva con otras variables de afectividad negativa asociadas a los

tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C, mientras que el Afecto

Positivo correlaciona de manera positiva con el cuarto factor de la SRAS-R-C,

caracterizado por no justificar con base ansiógena el rechazo a asistir a la escuela.

En cuanto a los estudios que han evaluado la correlación entre estas dos variables,

los resultados reportados por Sanmartín (2014) están en consonancia con los hallazgos de

este trabajo, así como con los resultados de Higa et al. (2002), a pesar de que en su trabajo

tan sólo analizaron el afecto de tipo negativo a través de la AFARS (Chorpita, Daleiden et

al., 2000).

Por último, en referencia a las correlaciones halladas entre la SRAS-R-C y el

YLOT, los resultados apoyaron todas las hipótesis planteadas a excepción de una de ellas

que se cumplió parcialmente. Se trata de la hipótesis 4.9. para la que se esperaba que la

dimensión de Optimismo correlacionara negativa y significativamente con los tres

primeros factores de la SRAS-R-C y la puntuación total de la escala. Este principio se

cumplió para los dos primeros factores de la SRAS-R-C mientras que el resto no

alcanzaron la significación en la correlación. No obstante, la dimensión de Pesimismo sí

que correlacionó de manera positiva y significativa con la puntuación total y los tres

primeros factores de la SRAS-R-C apoyando la hipótesis 4.10. Respecto al cuarto factor

de la SRAS-R-C, el Optimismo correlacionó con esta dimensión de manera positiva y

significativa, corroborando la hipótesis 4.11. Del mismo modo, se formuló la hipótesis

4.12. la cual ha sido apoyada por los resultados de este estudio confirmando que el

Pesimismo y el cuarto factor correlacionan de manera negativa y significativa.

Los resultados obtenidos son reforzados por el estudio llevado a cabo por Gisbert-

Ferrandis et al. (2013) con muestra de 342 estudiantes españoles de Educación Primaria el

cual es el único estudio precedente que evalúa la correlación entre estas variables de

manera específica. Atendiendo a los resultados que obtuvieron, predominan las

correlaciones positivas y significativas para el Pesimismo y los tres primeros factores de la


283

SRAS-R-C, mientras que el cuarto factor correlacionó de manera positiva y significativa

con el Optimismo, coincidiendo con los hallazgos de este trabajo.

6.1.2. Discusión: análisis de las diferencias en función del sexo y del curso académico

Diferencias en las puntuaciones de la SRAS-R-C en función del sexo

Según la hipótesis 5.1. no se esperaba que existieran diferencias en rechazo escolar

en función del sexo para los tres primeros factores y la puntuación total de la escala. Los

resultados obtenidos corroboraron la hipótesis planteada parcialmente ya que para el

primer factor (Evitar la Afectividad Negativa) y el segundo factor (Escapar de Situaciones

Sociales y/o de Evaluación) no se encontraron diferencias en función del sexo. Estos

hallazgos coinciden con la propuesta de diversas investigaciones que advertían de la

ausencia de diferencias en rechazo escolar para la variable sexo (Bragado, 2006; Fremont,

2003; Guare y Cooper, 2003; Haight et al., 2011; Heyne y King, 2004; Kearney y Albano,

2004; Kearney, Cook y Chapman, 2007; Wijetunge y Lakmini, 2011). Sin embargo, esta

hipótesis no se cumplió para el Factor III (Búsqueda de la Atención de otras Personas

Significativas) y la puntuación total de la escala, para los que con una pequeña magnitud

los chicos presentaron puntuaciones más altas que las chicas. A pesar de que estos

resultados resultan contrarios a lo esperado inicialmente, la revisión teórica realizada

desprende controversias en cuanto a las diferencias en función del sexo para variables

vinculadas al rechazo escolar, tales como la ansiedad, los miedos o la fobia escolar (Hale et

al., 2013; Pérez-Campos y Felipe-Castaño, 2013). Por tanto, es una problemática compleja

a la hora de establecer unos patrones respecto a las diferencias en función del sexo. En

base a los referentes teóricos, no se esperaba que los chicos obtuvieran puntuaciones más

altas que las chicas para el Factor III ya que numerosas investigaciones señalan una

frecuencia superior en chicas que en chicos respecto a las dificultades ante la separación de

los padres o figuras afectivas (Birmaher et al., 1997; Burnham, 2005; Granell de Aldaz et

al., 1984; Méndez et al., 1996; Muris, 2002; Tejero, 2006; Valiente et al., 2002). No

obstante, los hallazgos encontrados podrían verse afectados por características personales y

del entorno de los participantes, por ejemplo, el desarrollo de un vínculo afectivo sano

depende del contexto y la relación del sujeto con sus seres queridos, es decir, no tanto del

sexo sino de la constitución de vínculos afectivos seguros y de calidad (Chamorro, 2012).


284

Respecto a la hipótesis 5.2., se esperaba que las puntuaciones para el cuarto factor

de la SRAS-R-C (Obtención Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela) fueran superiores

en el sexo masculino. Los resultados obtenidos apoyan la hipótesis planteada y concuerdan

con investigaciones previas en las que las tasas de prevalencia en chicos resultan

superiores a las de las chicas cuando la negativa a asistir a la escuela no se basa en la

ansiedad y se realiza con el fin de disfrutar de refuerzos externos al centro educativo

(Sälzer, Trautwein, Lüdtke y Stamm, 2012). El cuarto factor, relacionado con el

absentismo escolar, presenta una mayor vinculación con la deserción escolar (Teasley,

2004), problemática más común en el sexo masculino (Kearney, 2008; Kearney y Spear,

2014). Investigaciones previas advierten de que el desarrollo progresivo de una actitud o

conducta negativa a asistir a la escuela puede desarrollarse con el tiempo culminando en

conductas absentistas, incluso en el abandono escolar (Kearney, 2008). Este dato es cuanto

menos preocupante al considerar que España obtiene el mayor porcentaje de abandono

educativo temprano en comparación con el resto de países de la unión europea. Los

últimos datos recopilados, correspondientes al año 2014, advierten de que la tasa española

se encuentra en un 21.9% mientras que la media europea es de un 11.1% (Ministerio de

Educación, Cultura y Deporte, 2015). A partir de este dato no se ha de generalizar y

considerar que todos los casos de abandono escolar han sido precedidos por un

comportamiento de rechazo a la escuela. Sin embargo, es cierto que poder identificar estas

conductas durante etapas educativas iniciales, como la etapa de Educación Primaria,

permitiría intervenir de manera más temprana y desarrollar acciones focalizadas en superar

las dificultades o ideas negativas asociadas al centro educativo.

Diferencias en las puntuaciones de la SRAS-R-C en función del curso académico

Los resultados correspondientes a las diferencias halladas en función del curso

académico en rechazo escolar apoyan la hipótesis 6.1. en la que se esperaba que el

alumnado de tercero de Educación Primaria presentara mayor rechazo escolar para el

Factor III (Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas) que el resto de sus

iguales en cursos superiores. La justificación de este resultado se debe por un lado, a que el

tercer factor de la SRAS-R-C ha correlacionado en distintas investigaciones de manera

positiva con el trastorno de ansiedad por separación (Kearney y Silverman, 1993; Kearney,

2002a; Higa et al., 2002) siendo este un trastorno frecuente durante la infancia (Pérez-


285

Campos y Felipe-Castaño, 2013) y cuyos síntomas descienden con la edad (Orgilés et al.,

2011; Orgilés, Méndez, Espada, Carballo y Piqueras, 2012). Por otro lado, Kearney y

Albano (2004) encontraron diferencias estadísticamente significativas en cuanto a la edad

en función de los factores que justifican su negativa a asistir a la escuela, siendo los sujetos

que justificaban su rechazo a la escuela por el tercer factor de la SRAS-R-C más jóvenes

que aquellos que basaban su rechazo para el segundo y cuarto factor.

Por el contrario, la hipótesis 6.2., la cual proponía un mayor rechazo a la escuela

para 6º de Educación Primaria para el total de la escala no se cumplió ya que tan sólo

resultaron superiores en comparación con el resto para el primer factor de la SRAS-R-C.

La formulación de esta hipótesis se fundamentó en los hallazgos reportados por

investigaciones previas que indicaban el periodo de 10 a 13 años como un momento de

mayor incidencia del rechazo escolar debido a que es considerado un periodo de transición

educativa en el que el alumnado finaliza la etapa de Educación Primaria y comienza la

Educación Secundaria Obligatoria (Kearney, 2007; Kearney y Albano, 2007a; Kearney y

Albano, 2007b; Kearney, LaSota et al., 2007; Pina et al., 2009). En base a los resultados

obtenidos en esta investigación, las puntuaciones en rechazo escolar son superiores durante

el segundo ciclo de Educación Primaria (3º y 4º) que en cursos posteriores. Estos

resultados coinciden con el trabajo de Kearney y Beasley (1994) quienes encontraron

puntuaciones más altas en rechazo a la escuela para los niños entre 7 y 9 años. Cabe

señalar, que conocer los efectos de interacción Sexo x Curso permite realizar un análisis

más exhaustivo con el propósito de valorar las diferencias existentes en los niveles de

rechazo escolar y los distintos grupos de estudiantes. Para esta variable, los resultados

apoyaron la hipótesis 6.3. la cual planteaba la ausencia de efectos de interacción

significativos entre el curso y sexo.

A partir de estos resultados se desprende que no hay un momento específico para el

desarrollo de esta conducta negativa a asistir a la escuela, resultando el rechazo a la escuela

una problemática que puede aparecer en cualquier momento de la escolarización. En base a

estos resultados, cabe señalar que los centros de Educación Primaria e Institutos están cada

vez más coordinados para favorecer la transición educativa entre dichas etapas y evitar que

el desconocimiento afecte al alumnado en el incremento de su ansiedad, nerviosismo o

preocupaciones (Isorna, Navia y Felpeto, 2013; Ruiz, Castro y León, 2010). A pesar de


286

ello, sexto curso ha obtenido las puntuaciones más altas de rechazo rescolar para el factor

I. Teniendo en cuenta las adecuadas líneas de actuación ante esta limitación, se ha de

considerar, por el contrario, que segundo ciclo de Educación Primaria es un periodo en el

que el nivel de exigencia al alumnado se incrementa, pudiendo existir mayores índices de

ansiedad o presión que en la etapa anterior. De hecho, la actual Ley Orgánica 8/2013, de 9

de diciembre, para la Mejora de la Calidad Educativa (LOMCE) establece la realización de

una evaluación de carácter diagnóstico al finalizar tercer curso de Educación Primaria que

comprobará el grado de dominio de las destrezas, capacidades y habilidades en expresión y

comprensión oral y escrita, cálculo y resolución de problemas en relación al grado de

adquisición de la competencia en comunicación lingüística y competencia matemática.

Este tipo de pruebas pueden provocar presión tanto en los niños como docentes,

manifestando una preocupación excesiva por los resultados obtenidos.

6.1.3. Discusión: diferencia de medias y estudios predictivos

El estudio de las relaciones entre el rechazo escolar y las atribuciones académicas,

el afecto y el optimismo/ pesimismo se llevó a cabo mediante dos tipos de análisis. Por un

lado, se analizaron las diferencias de medias en rechazo escolar en función de las tres

variables planteadas. Por otro lado, con el fin de averiguar la relación predictiva de las

atribuciones académicas, el afecto y el optimismo/ pesimismo sobre las altas puntuaciones

en rechazo escolar, se realizaron análisis de regresión logística.

6.1.3.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas

Respecto a las atribuciones académicas, las diferencias de medias halladas entre los

estudiantes con altas y bajas puntuaciones en rechazo escolar según el estilo atribucional

apoyan la hipótesis 7.1., según la cual los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo

escolar atribuirían más sus fracasos a causas internas como la falta de capacidad y de

esfuerzo, tanto para los tres primeros factores como para la puntuación total de la SRAS-R-

C. Los resultado obtenidos son similares a los hallazgos reportados en muestra chilena

(Lagos-San Martín, García-Fernández et al., 2014; Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al.,

2014). Sin embargo, no resultaron significativas las diferencias halladas entre los

estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar para el cuarto factor y la atribución


287

de sus fracasos a causas externas, no cumpliéndose la hipótesis 7.2. la cual fue formulada

en base a los resultados obtenidos por las investigaciones de Lagos-San Martín, García-

Fernández et al. (2014) y Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al. (2014). Cabe señalar, que

según los resultados de nuestro trabajo las puntuaciones para este estilo atribucional son

más altas en los sujetos con alto rechazo escolar, tal y como se predijo, pero no se alcanza

la significación necesaria para considerar que existan diferencias estadísticamente

significativas.

En relación a las situaciones de éxito académico, cabe señalar que la hipótesis 7.3.

tan sólo fue apoyada por el segundo factor de la SRAS-R-C para las atribuciones al éxito

en el área del Lenguaje, resultando superiores en los estudiantes con bajas puntuaciones en

rechazo escolar. A su vez, las atribuciones hacia el éxito asociadas al cuarto factor de la

SRAS-R-C resultaron no significativas para ninguna de las áreas analizadas (Lenguaje,

Matemáticas y en general) no cumpliéndose la hipótesis 7.4. Estos resultados no coinciden

con los hallazgos reportados en muestra chilena donde predominaron para los tres primeros

factores puntaciones más altas en los sujetos con bajos índices de rechazo escolar mientras

que para el cuarto factor puntuaciones más altas para los estudiantes con altos índices de

rechazo escolar para las atribuciones al éxito a la capacidad y superiores en bajo rechazo

escolar para las atribuciones a causas externas (Lagos-San Martín, García-Fernández et al.,

2014; Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al., 2014). Los resultados ofrecidos por esta

investigación, a pesar de no ser totalmente congruentes con los hallazgos en muestra

chilena, podrían justificarse por varios motivos, tales como las diferencias culturales y su

aplicación en grupos de edad distintos. Además, tal y como se señalaba en el apartado

anterior, los niños que presentan rechazo a la escuela experimentan más situaciones de

fracaso que de éxito académico para realizar atribuciones, de ahí que no se encuentren

diferencias significativas.

Respecto a la capacidad predictiva de las atribuciones académicas sobre el alto

rechazo escolar, se propuso como hipótesis 7.5. que las autoatribuciones al fracaso debido

a causas internas, como la falta de capacidad y de esfuerzo, actuarían como predictores

positivos y significativos. Los resultados obtenidos fueron acordes con la hipótesis

formulada excepto para el tercer factor de la SRAS-R-C que no resultó significativo. Por el

contrario, se esperaba que para el cuarto factor las autoatribuciones al fracaso debido a


288

causas internas resultaran predictores negativos y significativos, planteamiento

correspondiente a la hipótesis 7.6. Los resultados obtenidos permiten confirmar dicha

hipótesis observando, a su vez, que para las atribuciones en el área de Matemáticas y a

nivel general, la atribución del éxito a la capacidad resultan predictores positivos.

En cuanto a la capacidad predictiva de las atribuciones asociadas al éxito, se

esperaba que estas, asociadas a la capacidad y al esfuerzo, actuaran como predictores

negativos y significativos de altos niveles de rechazo escolar para los tres primeros factores

de la SRAS-R-C y la puntuación total, según la hipótesis 7.7. Entre los resultados

obtenidos no todos confirmaron la hipótesis ya que tan sólo se cumplió esta proposición

para el primer y segundo factor de la SRAS-R-C para el área de Matemáticas y para el

segundo factor en las atribuciones en general. Por otro lado, se esperaba que para el cuarto

factor las atribuciones al éxito debido a causas internas resultaran predictores positivos y

significativos de altos niveles de rechazo escolar, planteamiento formulado para la

hipótesis 7.8. Esta propuesta se cumplió parcialmente, resultando significativa tan sólo

para la atribución al éxito debido a la capacidad tanto en el área de Matemáticas como

general.

Atendiendo a los resultados obtenidos al incorporar todas las variables en conjunto

a partir de los modelos de regresión logística, cabe destacar que los resultados encontrados

evidencian un predominio de las atribuciones al fracaso en Lenguaje, Matemáticas y en

general a la falta de capacidad y de esfuerzo. Este tipo de autoatribuciones académicas

resultan desfavorables para el aprendizaje, especialmente cuando se atribuyen a la falta de

habilidad, llegando a repercutir incluso en el rendimiento académico (Moreano, 2005). En

cuanto a las atribuciones referidas al éxito, resultan más favorables en la medida en que el

locus de control sea interno y se consideren causas inestables y controlables, es decir, el

esfuerzo (Weiner, 1986, 2004). No obstante, esta condición no se cumple para las

atribuciones al éxito para los dos primeros factores de la SRAS-R-C en Matemáticas, y

para el segundo factor de la SRAS-R-C en las atribuciones de tipo general, predominando

en estos casos una tendencia a atribuir los éxitos en menor medida al esfuerzo realizado. El

efecto negativo de este tipo de atribuciones sobre el desarrollo académico y la

autoconfianza de los estudiantes en sí mismos es advertido por distintas investigaciones

(Del Valle, 2013). Por el contrario, en lo que respecta al cuarto factor, se observó un


289

patrón atribucional distinto a los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-

C, en cuanto a las atribuciones de éxito en Matemáticas y en general. En estos casos, la

probabilidad de atribuir los éxitos a la capacidad fue en sentido positivo, lo cual se

considera una tendencia más adaptativa.

En resumen, los resultados muestran que los estudiantes con altas puntuaciones en

rechazo escolar para los primeros tres factores de la SRAS-R-C y la puntuación total

atribuyen más el fracaso a la baja capacidad y la falta de esfuerzo, mostrando un patrón

atribucional más desadaptativo que sus iguales con altas puntuaciones para el cuarto factor.

Tabla 96

Resumen de las diferencias de medias para las atribuciones en Lenguaje, Matemáticas

y general

Atribuciones

Lenguaje

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL

Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo

LEC - - X - - - - - -

LEES - - - - - - - - - -

LEEX X X - - - - - -

LFC X X - - X X

LFES X X X X X

LFEX X X - - - X

Atribuciones

Matemáticas

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL


MEC - - - - - - X - -

MEES - - - - - - - - - -

MEEX X - - - - - - - -

MFC X X X X X

MFES X X X - - X

MFEX X X - - - - X


290

Atribuciones

generales

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL


EC - - - - - - X - -

EEs - - - - - - - - - -

EEx X - - - - - - - -

FC X X X X X

FEs X X X X X

FEx X X - - - - X



Fracaso Externas; MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx =


Esfuerzo; MFEx = Matemáticas Fracaso Externas; EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx =

Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas; SRAS-R-C I:

evitar la afectividad negativa; SRAS-R-C II: escapar de la aversión social o situaciones de evaluación;

SRAS-R-C III: búsqueda de la atención de otras personas significativas; SRAS-R-C IV: búsqueda de

refuerzos tangibles fuera del ámbito escolar; - : no significativo.

Tabla 97

Resumen de las regresiones logísticas para las atribuciones en Lenguaje, Matemáticas

y general

Atribuciones

Lenguaje

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL

LEC - - - - -

LEEs - - - - -

LEEx ˂ 1* ˂ 1 - - -

LFC ˃ 1* ˃ 1* - ˂ 1* ˃ 1

LFEs ˃ 1 ˃ 1 ˃ 1* ˂ 1 ˃ 1*

LFEx ˂ 1 ˂ 1 - - ˂ 1

Atribuciones

Matemáticas

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL

MEC - - - ˃ 1 -

MEEs ˂ 1* ˂ 1* - - -

MEEx ˂ 1 - - - -

MFC ˃ 1 ˃ 1 ˃ 1 ˂ 1* ˃ 1


291

6.1.3.2. Rechazo escolar y afecto positivo/negativo

Las diferencias de medias halladas entre los estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar en función de la variable afecto confirmaron la hipótesis

8.1., según la cual se esperaba que los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo

escolar presentaran mayores puntuaciones en Afecto Negativo, tanto para los tres primeros

factores como para la puntuación total de la SRAS-R-C. Por otro lado, los estudiantes con

altas puntuaciones en rechazo escolar para el cuarto factor de la SRAS-R-C obtuvieron

puntuaciones más altas en Afecto Positivo, confirmando así la hipótesis 8.2. A pesar de

que no se han encontrado antecedentes que analicen las diferencias de medias para estas

variables, los resultados obtenidos resultan coherentes según las causas en las que se

justifica la negativa a asistir a la escuela para cada uno de los cuatro factores de la SRAS-

R-C. Es por ello, que los sujetos con altas puntuaciones en los factores de la SRAS-R-C

basados en algunos síntomas ansiógenos o problemas internalizantes (Factores I, II, III y

MFEs ˃ 1* ˃ 1* ˃ 1* - ˃ 1*

MFEx ˂ 1* ˂ 1* - - ˂ 1

Atribuciones

generales

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL

EC - - - ˃ 1* -

EEs - ˂ 1* - - -

EEx ˂ 1 - - - -

FC ˃ 1* ˃ 1* ˃ 1 ˂ 1* ˃ 1

FEs ˃ 1 ˃ 1 ˃ 1* ˂ 1 ˃ 1*

FEx ˂ 1* ˂ 1* - - ˂ 1



Fracaso Externas; MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx =


Esfuerzo; MFEx = Matemáticas Fracaso Externas; EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx =

Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad; FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas; SRAS-R-C I:

Evitar la Afectividad Negativa; SRAS-R-C II: Escapar de la Aversión Social o Situaciones de

Evaluación; SRAS-R-C III: Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas; SRAS-R-C IV:

Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar; <1: OR<1; >1: OR>1;*: Variables

significativas predictoras según el análisis del modelo de regresión logística en conjunto.


292

puntuación total) muestran altos niveles de afectividad negativa, en contraposición con los

hallazgos para el cuarto factor.

En base a los resultados obtenidos, la capacidad predictiva del afecto sobre el alto

rechazo escolar permite confirmar la hipótesis 8.3. para la que el Afecto Negativo actúa

como predictor positivo y significativo de altos niveles de rechazo escolar para la

puntuación total de la SRAS-R-C y los tres primeros factores de esta escala. En relación

con estos resultados, se corrobora la hipótesis 8.4. para la que el Afecto Positivo actúa

como predictor negativo y significativo de altos niveles de rechazo escolar para estos

mismos factores, a excepción del Factor III para el que los resultados no fueron

significativos. Respecto al cuarto factor de la SRAS-R-C, los resultados obtenidos

permitieron confirmar la hipótesis 8.5., según la cual el Afecto Positivo actuaría como un

predictor positivo y significativo de altos niveles de rechazo escolar, mientras que la

relación entre el cuarto factor y el Afecto Negativo como predictor negativo no resultó

significativa, no cumpliéndose en ese caso la hipótesis 8.6.

Valorando los resultados obtenidos al incorporar todas las variables en el modelo

integrador, los resultados encontrados apoyan íntegramente a las hipótesis 8.3. y 8.5.,

anteriormente citadas. De esta manera, la probabilidad de presentar alto rechazo escolar

aumenta por cada punto que se incrementan las puntuaciones en Afecto Negativo para los

tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C, mientras que para el cuarto

factor se incrementa la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para este factor por

cada punto aumenta las puntuaciones en Afecto Positivo. Lavigne, Hofman, Ring, Ryder y

Woodward (2013) advierten de la influencia que ejercen las experiencias diarias en el

bienestar de una persona, siendo el afecto una de las variables responsables en la

interpretación de los sucesos diarios. Las emociones experimentadas por las personas

constituyen un tópico de interés en la investigación actual, siendo uno de los propósitos de

este trabajo analizar la relación entre el afecto y el rechazo a la escuela. Distintas

investigaciones destacan que altos niveles de emocionalidad negativa son identificados en

personas con bajos niveles de estudio y necesidades básicas insatisfechas (Moriondo et al.,

2011; Seligman, 2003). En este sentido, es preciso analizar la influencia desfavorecedora

que puede ejercer la afectividad negativa sobre el rechazo a la escuela y ampliar la


293

investigación dada la escasez de estudios que han revisado estas variables justificando su

relevancia a la luz de los resultados obtenidos.

En resumen, los resultados muestran que el afecto es una variable predictora del

rechazo escolar, la cual variará en función del tipo de causa que justifica el

comportamiento de rechazo a la escuela. Por ello, la probabilidad de presentar alto rechazo

escolar para los primeros tres factores de la SRAS-R-C y la puntuación total será mayor a

medida que aumentan las puntuaciones en afectividad negativa, mientras que para el cuarto

factor sucede a medida que se incrementan en afectividad positiva.

Tabla 99

Resumen de las regresiones logísticas para el afecto positivo y negativo

Afecto SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL

Afecto positivo ˂ 1* ˂ 1* - ˃ 1* ˂ 1

Afecto negativo ˃ 1* ˃ 1* ˃ 1* - ˃ 1*

Nota: SRAS-R-C I: Evitar la Afectividad Negativa; SRAS-R-C II: Escapar de la Aversión Social o

Situaciones de Evaluación; SRAS-R-C III: Búsqueda de la Atención de otras Personas Significativas;

SRAS-R-C IV: Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar; <1: OR<1; >1: OR>1; *:

Variables significativas predictoras según el análisis del modelo de regresión logística en conjunto.

6.1.3.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo

Las diferencias de medias halladas entre los estudiantes con altas y bajas

puntuaciones en rechazo escolar según las puntuaciones en Optimismo y Pesimismo

Tabla 98

Resumen de las diferencias de medias para el afecto positivo y negativo

Afecto

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL


Afecto positivo X X - - X X

Afecto negativo X X X - - X



SRAS-R-C IV: Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.


294

apoyaron la hipótesis 9.1., según la cual se esperaba que los estudiantes con altas

puntuaciones en rechazo escolar presentasen mayores puntuaciones en Pesimismo para los

tres primeros factores de la SRAS-R-C y la puntuación total. Por el contrario, se detectó

que los casos de rechazo a la escuela basados en el cuarto factor se vincularon con

emociones más adaptativas o positivas, ya que aquellos estudiantes con altas puntuaciones

en rechazo a la escuela basado en la obtención de refuerzos tangibles fuera de la escuela se

asoció a mayores puntuaciones en Optimismo, resultados que apoyan la hipótesis 9.2.

Estos hallazgos revelan que los estudiantes que basan su negativa a asistir a la escuela en

base a la causa asociada a los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C

presentan niveles más altos de emociones negativas, como es el Pesimismo. Por tanto, se

identifica una tendencia a presentar mayores expectativas negativas sobre el futuro en estos

estudiantes que aquellas que justifican sus altas puntuaciones en rechazo a la escuela en el

cuarto factor. Tal y como señalaban Williams et al. (2010), una persona que manifiesta una

disposición optimista hacia la vida afrontará con mayor esperanza y confianza las distintas

situaciones.

En relación a los resultados obtenidos sobre la capacidad predictiva del Optimismo

y el Pesimismo sobre las altas puntuaciones en rechazo escolar, los resultados han

mostrado un apoyo, generalmente acorde, con las hipótesis planteadas inicialmente.

Concretamente, la capacidad predictiva del Pesimismo resultó positiva y significativa

sobre las altas puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total y los primeros tres

factores de la SRAS-R-C, corroborando así la hipótesis 9.3. No obstante, la predicción de

estos factores desde el Optimismo no resultó para todas las dimensiones de tipo negativo,

tal y como se planteó en la hipótesis 9.4. Tan sólo el primer y segundo factor de la SRAS-

R-C apoyaron dicha hipótesis. Respecto al cuarto factor, ambas hipótesis se cumplieron,

actuando el Optimismo como un predictor positivo y significativo de altos niveles de

rechazo (hipótesis 9.5.) mientras que, contrariamente, el Pesimismo predijo de manera

negativa y significativa altas niveles de rechazo escolar para el cuarto factor (hipótesis

9.6).

Teniendo en consideración los resultados obtenidos al incorporar todas las variables

en conjunto a partir de los modelos de regresión logística, los resultados encontrados

apoyan íntegramente a las hipótesis 9.3, 9.5 y 9.6. Que el Optimismo actúe como un factor


295

predictivo positivo del alto rechazo a la escuela para el cuarto factor podría justificarse por

la ausencia de una relación entre este factor causal-explicativo del rechazo escolar y otros

problemas de tipo internalizantes como la ansiedad, miedos, depresión, etc. (Kearney y

Silverman, 1993; Higa et al., 2002). A diferencia de este factor, desde el modelo funcional

propuesto por Kearney (2008), los dos primeros factores de la SRAS-R-C son en esencia

las dimensiones con las que más se asocia la negativa a asistir a la escuela a la ansiedad

escolar, ansiedad social, miedos, temores a la evaluación, etc. (Keaney, 2002a). De esta

manera, es razonable que estos dos factores hayan obtenido los resultados más

desfavorables en base a su relación predictiva con el Pesimismo. En este sentido, cabe

señalar que el origen causal en el que se basa cada uno de los factores explicativos del

rechazo escolar es una variable influyente sobre los distintos estilos predictivos.

En base a los resultados obtenidos, es preciso señalar las adversas consecuencias

que provoca el Pesimismo sobre el desarrollo de la persona, asociándose a mayor riesgo de

presentar síntomas depresivos, bajo rendimiento académico, resignación y problemas de

salud física (Seligman, 1999). De esta manera, se pretende favorecer el desarrollo de un

estilo explicativo optimista dado el número de beneficios asociados al optimismo, tales

como altas expectativas de éxito, mayor persistencia y motivación (Carver, Scheier y

Segerstrom, 2010) y su influencia en la reducción de sintomatología depresiva (Sánchez-

Hernández y Méndez, 2009).

Tabla 100

Resumen de las diferencias de medias para el optimismo y pesimismo

Optimismo/

Pesimismo

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL


Optimismo X X - - X - -

Pesimismo X X X X X



SRAS-R-C IV: Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar.


296

Tabla 101

Resumen de las regresiones logísticas para el optimismo y pesimismo

Optimismo/

pesimismo

SRAS-R-C

I

SRAS-R-C

II

SRAS-R-C

III

SRAS-R-C

IV

SRAS-R-C

TOTAL

Optimismo ˂ 1* ˂ 1 - ˃ 1* -

Pesimismo ˃ 1* ˃ 1* ˃ 1* ˂ 1* ˃ 1*



SRAS-R-C IV: Búsqueda de Refuerzos Tangibles Fuera del Ámbito Escolar; <1: OR<1; >1: OR>1; *:

Variables significativas predictoras según el análisis del modelo de regresión logística en conjunto.

6.2. Conclusiones

A continuación, se redactan de manera resumida las principales conclusiones

extraídas del presente estudio. Con objeto de facilitar su comprensión, serán expuestas

siguiendo la misma estructura propuesta en el apartado de la discusión.

6.2.1. Conclusiones: análisis psicométricos principales.

Multidimensionalidad de la SRAS-R-C y fiabilidad

1. La SRAS-R-C es un instrumento multidimensional compuesto por cuatro factores: I.

Evitación de la Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas

con la Escuela, II. Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación, III. Comportamiento

para Captar la Atención de otras Personas Significativas y IV. Obtención de Refuerzos

Tangibles Fuera de la Escuela.

2. El modelo propuesto por la presente tesis obtiene los mejores índices de bondad de

ajuste manteniendo la estructura de cuatro factores suprimiendo los ítems: 16, 17, 18, 19,

20 y 24.

3. La SRAS-R-C presenta adecuados índices de consistencia interna y estabilidad temporal

para cada uno de los cuatro factores y la puntuación total.


297

Correlación entre factores de la SRAS-R-C

4. El Factor I, Evitación de la Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o Situaciones

Relacionadas con la Escuela, y el Factor II, Escape de Situaciones Sociales y/o de

Evaluación, mostraron correlaciones positivas y de magnitud elevada.

5. El Factor III, Comportamiento para Captar la Atención de otras Personas

Significativas, y el Factor IV, Obtención de Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela,

mostraron correlaciones positivas y de magnitud pequeña.

6. El Factor I, Evitación de la Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o Situaciones

Relacionadas con la Escuela, y el Factor II, Escape de Situaciones Sociales y/o de

Evaluación, mostraron correlaciones de magnitud moderada con el Factor III,

Comportamiento para Captar la Atención de otras Personas Significativas.

Validez convergente de la SRAS-R-C

7. Las Atribuciones académicas de fracaso asociadas a la falta de capacidad y de esfuerzo

mostraron correlaciones positivas y significativas con los Factores I, Evitación de la

Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas con la Escuela,

II, Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación, y III, Comportamiento para Captar

la Atención de otras Personas Significativas, y la puntuación total de la SRAS-R-C.

8. Las Atribuciones académicas de fracaso vinculadas a la falta de capacidad y de esfuerzo

mostraron correlaciones negativas y significativas con el Factor IV, Obtención de

Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela.

9. El Afecto Negativo mostró una correlación positiva y significativa con los Factores I,

Evitación de la afectividad negativa que provocan estímulos o situaciones relacionadas

con el ámbito escolar, II, Escape de situaciones sociales y/o de evaluación, y III,

Comportamiento para captar la atención de otras personas significativas, y la puntuación



298

10. El Afecto Positivo mostró una correlación positiva y significativa con el Factor IV,

Obtención de refuerzos tangibles fuera de la escuela, de la SRAS-R-C.

11. El Optimismo mostró una correlación positiva y significativa con el Factor IV,

Obtención de refuerzos tangibles fuera de la escuela, de la SRAS-R-C.

12. El Pesimismo mostró una correlación negativa y significativa con el Factor IV de la

SRAS-R-C.

13. El Pesimismo mostró una correlación positiva y significativa con los Factores I, II,

Escape de situaciones sociales y/o de evaluación, y III de la SRAS-R-C, Comportamiento

para captar la atención de otras personas significativas, y su puntuación total.

14. La adecuada validez de constructo y consistencia interna de la SRAS-R-C confirman

que su uso es adecuado para la detección del rechazo escolar.

6.2.2. Conclusiones: análisis de las diferencias en función del sexo y del curso

académico.

Diferencias en las puntuaciones de la SRAS-R-C en función del sexo

15. No se encontraron diferencias en rechazo escolar en función del sexo para el Factor I,

Evitación de la Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas

con la Escuela, y el Factor II, Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación.

16. Los chicos mostraron mayores índices de rechazo escolar que las chicas para el Factor

III, Comportamiento para Captar la Atención de otras Personas Significativas, el Factor

IV, Obtención de Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela, y la puntuación total.


299

Diferencias en las puntuaciones de la SRAS-R-C en función del curso académico

17. Tercer curso de Educación Primaria obtuvo mayores puntuaciones en rechazo escolar

para el Factor III, Comportamiento para Captar la Atención de otras Personas

Significativas, que el resto de cursos.

18. Las puntuaciones en rechazo escolar son superiores durante el segundo ciclo de

Educación Primaria en comparación con el tercer ciclo de la etapa.

6.2.3. Conclusiones: diferencia de medias y estudios predictivos.

6.2.3.1. Rechazo escolar y atribuciones académicas

19. Los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar para los Factores I, Evitación

de la Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas con la

Escuela, II, Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación, y III, Comportamiento para

Captar la Atención de otras Personas Significativas, y la puntuación total de la SRAS-R-C

presentaron mayores puntuaciones en Atribuciones de fracaso debido a causas internas

como la capacidad y el esfuerzo.

20. Las Atribuciones académicas de fracaso asociadas a la falta de capacidad y de esfuerzo

actuaron como un predictor positivo y significativo de altas puntuaciones en rechazo

escolar para los Factores I, Evitación de la Afectividad Negativa que Provocan Estímulos o

Situaciones Relacionadas con la Escuela, II, Escape de Situaciones Sociales y/o de

Evaluación, y III, Comportamiento para Captar la Atención de otras Personas

Significativas y la puntuación total de la SRAS-R-C.

21. Las Atribuciones de fracaso debido a casusa internas resultaron predictores negativos y

significativos de altas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV, Obtención de

Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela.


300

6.2.3.2. Rechazo escolar y afecto positivo/negativo



Escuela, II, Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación, III, Comportamiento para


presentaron mayores puntuaciones en Afecto Negativo.

23. Los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV, Obtención

de Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela, presentaron mayores puntuaciones en Afecto

Positivo.

24. El Afecto Negativo actuó como un predictor positivo y significativo de altas

puntuaciones en rechazo escolar para los Factores I, Evitación de la Afectividad Negativa

que Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas con la Escuela, II, Escape de

Situaciones Sociales y/o de Evaluación, III, Comportamiento para Captar la Atención de

otras Personas Significativas, y la puntuación total de la SRAS-R-C.

25. El Afecto Positivo actúa como predictor negativo y significativo de altos niveles de

rechazo escolar para para los Factores I, Evitación de la Afectividad Negativa que

Provocan Estímulos o Situaciones Relacionadas con la Escuela, II, Escape de Situaciones

Sociales y/o de Evaluación, y para la puntuación total de la SRAS-R-C, a excepción del

Factor III para el que los resultados no fueron significativos.

26. El Afecto Positivo actuó como un predictor positivo y significativo de altos niveles de

rechazo escolar para el Factor IV, Obtención de refuerzos tangibles fuera de la escuela.

6.2.3.3. Rechazo escolar y optimismo/pesimismo



Escuela, II, Escape de Situaciones Sociales y/o de Evaluación, III, Comportamiento para


301


presentaron mayores puntuaciones en Pesimismo.

28. Los estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV, Obtención

de Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela, presentaron mayores puntuaciones en

Optimismo.

29. El Pesimismo actuó como un predictor positivo y significativo de altas puntuaciones en

rechazo escolar para los Factores I, Evitación de la Afectividad Negativa que Provocan

Estímulos o Situaciones Relacionadas con la Escuela, II, Escape de Situaciones Sociales

y/o de Evaluación, III, Comportamiento para Captar la Atención de otras Personas

Significativas, y la puntuación total de la SRAS-R-C.

30. El Optimismo actuó como un predictor positivo y significativo de altos niveles de

rechazo escolar para el Factor IV, Obtención de Refuerzos Tangibles Fuera de la Escuela.

31. El Pesimismo actuó como un predictor negativo y significativo de altos niveles de

rechazo escolar para el Factor IV.

6.3. Limitaciones y futuras líneas de investigación

A partir de los resultados obtenidos, se apoya el uso de la SRAS-R-C como

instrumento para la evaluación del rechazo escolar en estudiantes españoles entre tercer y

sexto curso de Educación Primaria. No obstante, a continuación, se indican algunas

limitaciones identificadas en este trabajo que precisan ser abordadas en futuras líneas de

investigación.

En primer lugar, el diseño transversal de este estudio dificulta el establecimiento de

inferencias causales entre los constructos revisados. Por ello, futuros trabajos deberían

analizar las relaciones de influencia que se producen entre el rechazo escolar y las

variables psicoeducativas y emocionales revisadas. El enfoque longitudinal permite

establecer datos más precisos y concluyentes, siendo los estudios longitudinales en los que


302

se podría analizar las variaciones con el tiempo de la conducta de rechazo a la escuela

insuficientes en la investigación actual (Kearney, 2008), no hallando estudios previos al

respecto. Tan sólo se han encontrado trabajos de seguimiento temporal que evalúan

constructos relacionados, tales como el absentismo escolar (Attwood y Croll, 2015; Dembo

et al., 2013), pero no dirigidos a la evaluación del comportamiento de rechazo a la escuela

desde su visión holística.

En segundo lugar, la cumplimentación tan sólo por parte del alumnado de

autoinformes podría considerarse una limitación debido al error relativo asociado a la

subjetividad, ya que el alumnado podría minimizar o incrementar sus propios sentimientos

hacia las variables evaluadas en función de sus expectativas. El empleo de varias fuentes

de información ofrece una mejor calidad, validez y fiabilidad en comparación con el uso de

un sólo método de evaluación (Cantero, 2010). Es por ello, que resulta interesante, para

futuras investigaciones, el uso de otras técnicas como la entrevista o el autorregistro de

conductas con el fin de obtener una evaluación diagnóstica más. En esta misma línea, cabe

señalar el mayor ajuste que proporciona la partipación de distintos informantes ante la

evaluación de una determinada conducta. De esta manera, y con el propósito de superar la

limitación de disponer tan sólo de la información ofrecida por los estudiantes, sería

recomendable que futuros trabajos contaran con la participación de padres y docentes. Son

numerosos los trabajos encontrados que evalúan el rechazo escolar en niños teniendo en

consideración la percepción infantil y paternal (Kearney 2006a, Kearney, 2007; Kearney y

Albano, 2004). Sin embargo, no se han encontrado estudios que aplicaran la versión para

docentes propuesta por Kearney y Silverman (1993) en la validación de la SRAS original.

Investigaciones posteriores señalan que tan sólo se encuentran disponibles las versiones

revisadas dirigidas a niños y padres (Kearney, 2006b), por lo que próximos estudios

deberían proporcionar la versión revisada de este instrumento dirigida a docentes.

En tercer lugar, cabe señalar que a pesar de que el tamaño de la muestra que ha

participado en este estudio garantiza la representatividad de alumnos españoles de

Educación Primaria, no es posible generalizar nuestros resultados a otras edades y étnias.

Este aspecto podría solventarse aplicando su análisis en otras etapas educativas como la

Educación Infantil y la Educación Secundaria Obligatoria. A partir de la revisión teórica

realizada, las características de las muestras que han participado en estudios con la


303

aplicación de la SRAS-R-C advierten de un número considerable de investigaciones cuyas

muestras abarcan edades comprendidas entre las etapas de Educación Primaria, Secundaria

e incluso niveles superiores hasta los 17 años sin establecer distinción. De esta manera, se

propone que futuros trabajos tengan en consideración las diferencias evolutivas que

caracterizan cada etapa del desarrollo humano evitando la generalización de este

comportamiento a un rango de edad tan amplio.

En cuanto a la procedencia cultural de los estudiantes, España es un país que en las

últimas décadas ha visto incrementarse de forma exponencial la población escolar

perteneciente a otras identidades culturales (Díaz-Reales, 2010; Llorent, 2013). Estudios

recientes han analizado la integración de escolares pertenecientes a otros países o etnias

para analizar el grado de inclusión educativa, su repercusión en el rendimiento académico

y las relaciones con el grupo de iguales. Hernández, Rodríguez y Moral (2011)

encontraron, tras analizar con tipos sociométricos la integración del alumnado de etnia

gitana, que el entorno familiar actuaba como principal factor de riesgo para la inadaptación

escolar. A su vez, la inadaptación escolar puede ser un factor de riesgo que conduzca a

comportamientos de rechazo a la escuela. Es por ello, que tras no encontrar antedecentes

científicos que evalúen el rechazo a la escuela en muestras minoritarias españolas, ya sean

etnias culturales, población de origen extranjera o socialmente desfavorecida, y debido a la

escasez de estos trabajos a nivel internacional, se propone como futura línea de

investigación ampliar el conocimiento sobre el rechazo escolar en este campo.

En cuarto lugar, ha resultado una limitación de este estudio la escasez de

investigaciones previas que permitieran profundizar en el análisis de las relaciones

existentes entre el rechazo escolar y las atribuciones académicas, el afecto o el

optimismo/pesimismo. En este sentido, futuras investigaciones deberían ampliar el análisis

de estas variables, así como analizar la relación entre el comportamiento de rechazo a la

escuela y otras variables de interés psicoeducativo como las revisadas en el tercer capítulo

de la presente tesis (problemas de conducta externalizantes, personalidad, salud infantil,

problemas de sueño o rendimiento académico), con el propósito de acumular evidencia

respecto a la validez de constructo de las puntuaciones de la SRAS-R-C.


304

En quinto lugar, cabe señalar que no se tuvieron en consideración una serie de

variables tanto a nivel individual de los sujetos participantes como del contexto. En cuanto

a las características propias de los participantes, no se valoraron posibles dificultades de

aprendizaje, la repetición de cursos, el rendimiento académico o el número de faltas de

asistencia. En futuras líneas de investigación, deberían ser considerados estos factores para

valorar su influencia en el desarrollo de una conducta de rechazo a la escuela. Del mismo

modo, pero valorando otras variables de interés respecto al contexto en el que se

desarrollan los estudiantes, es necesario evaluar aspectos como el clima de aula, la relación

entre compañeros de clase y con el docente, los niveles de motivación, la relación con la

familia o el estilo educativo parental. La consideración de los aspectos mencionados en

este apartado permitiría esclarecer la influencia que ejercen sobre la negativa a asistir a la

escuela ciertas variables personales, académicas y del contexto.

Finalmente, a pesar de que no se encontrara entre los objetivos de la presente

investigación el ámbito de la intervención, es preciso mencionar que la mayoría de

tratamientos propuestos por los estudios previos se han centrado a nivel nacional en

diseñar programas de intervención dirigidos a conductas absentistas y aplicados en

Educación Secundaria (Aguado, 2005; Bueno, 2005; Castro y Barreiro, 2013), mientras

que a nivel internacional encontramos numerosos trabajos centrados en la intervención

individual, valorados positivamente por su atención a las características individuales de del

caso (Hendron y Kearney, 2011; Kearney, 2002b; Kearney, Chapman y Cook, 2005b;

Moffitt, Chorpita y Fernández, 2003). Sin embargo, en la actualidad, se precisa identificar

la problemática del rechazo escolar en sus etapas iniciales, no cuando el posible desarrollo

progresivo de una conducta de rechazo a la escuela ha culminado en el absentismo o

incluiso peor, en el abandono escolar. Para ello, futuros trabajos deben aumentar el número

de programas de intervención focalizados en la prevención a nivel grupal sobre la ideación

de rechazo escolar, término que se refiere a la disposición de un alumno a presentar un

comportamiento de rechazo a la escuela (Lyon, 2010). En este ámbito, destacan

aportaciones de investigadores que proponen nuevas vías de intervención mediante la

creación de entornos virtuales que pueden resultar útiles pero que precisan ampliar el

número de trabajos que comprueben su funcionalidad (Gutiérrez-Maldonado et al., 2009).


305

A pesar de las limitaciones indicadas, la presente tesis ofrece unos resultados

pioneros a nivel nacional sobre el comportamiento de rechazo a la escuela presentando la

validación de la escala más reconocida a nivel internacional para evaluar de manera

específica el rechazo a la escuela.

6.4. Implicaciones prácticas

A partir de los hallazgos encontrados por esta investigación, son diversas las

implicaciones prácticas que se sugerieren para el avance en el estudio del rechazo escolar.

Por un lado, la validación de la School Refusal Assessment Scale Revised for

Children (SRAS-R-C) permite a profesionales del campo de la Psicología y la Educación

contar con un instrumento en lengua castellana que evalúa de manera específica el rechazo

a la escuela. Su multidimensionalidad para la evaluación de esta conducta posibilita

detectar los distintos tipos de rechazo escolar en base a la causa o causas que justifican este

comportamiento. De esta manera, mediante la administración de la SRAS-R-C, se consigue

un análisis de la negativa a asisitir a la escuela atendiendo al origen causal que lo

determina, aspecto fundamental para ofrecer una intervención personalizada.

En cuanto a la variabilidad en función del sexo, no se obtuvieron diferencias

significativas entre el primer y el segundo factor de la escala, mientras que fueron

superiores en chicos para el resto de factores. No obstante, cabe señalar, que para estos

casos en los que las diferencias halladas fueron significativas y más altas en el sexo

masculino las diferencias encontradas fueron pequeñas. Por ello, es importante que la

intervención para prevenir este comportamiento de rechazo a la escuela se dirija a ambos

sexos y que se comience a desarrollar desde los cursos iniciales de la etapa de Educación

Primaria ya que atendiendo al curso académico los alumnos de tercer y cuarto curso fueron

los que reportaron mayores puntuciones en rechazo escolar en comparación con los cursos

superiores.

Respecto al estilo atribucional en el ámbito académico, a grandes líneas, se obtuvo

que los participantes que basaban su rechazo a la escuela en los tres primeros factores de la


306

SRAS-R-C y la puntuación total realizaban atribuciones hacia el fracaso académico debido

a causas internas como la falta de capacidad y de esfuerzo. De este modo, desde la escuela

se deberá favorecer la adopción de estilos atribucionales más adaptativos, lo que conlleva,

a su vez, a cambios en el estilo atribucional del docente reduciendo el nivel de estrés, ya

que se ha comprobado que estas modificaciones mejoran, a su vez, el estilo atribucional de

los alumnos y consecuentemente, su rendimiento académico (De la Torre y Godoy, 2002).

En la misma línea, los resultados obtenidos por este trabajo advierten, de manera

general, que tanto el afecto negativo como el pesimismo han resultado variables

predictoras positivas de alto rechazo a la escuela en base a los tres primeros factores de la

SRAS-R-C y la puntuación total. Atendiendo a las correlaciones positivas identificadas por

diversos estudios entre los factores citados y la ansiedad (Higa et al., 2002; Kearney y

Silverman, 1993), se propone como medida a tener en cosideración el desarrollo de

programas dirigidos al control y disminución de las reacciones emocionales negativas

(miedos, ansiedad, rabietas) que manifiestan los estudiantes ante determinadas situaciones

escolares.

A modo de conclusión, se espera que este trabajo incite a la comunidad educativa,

profesionales de la investigación en el campo de la Psicología y la Educación y autoridades

competentes, a que reflexionen acerca de la influencia negativa que el comportamiento de

rechazo a la escuela genera en el desarrollo personal, académico y social de los estudiantes

afectados. Así como, sobre los factores que puedan incidir en el desarrollo de esta

conducta, estrechamente relacionada con los altos índices de fracaso escolar y abandono

temprano de la etapa formativa que afectan a nuestro país. Sin duda, uno de los grandes

retos a los que debe hacer frente el sistema educativo español.


307


Entre las principales conclusiones de la presente tesis, a las cuales se ha llegado tras

la discusión de los resultados obtenidos mediante su análisis comparativo con las

investigaciones previas, se apoya el uso de la SRAS-R-C como instrumento adecuado para

la evaluación del rechazo escolar.

Se trata de un instrumento multidimensional compuesto por cuatro factores los

cuales correlacionaron de manera acorde con los antecedentes científicos y que presentaron

adecuados índices de consistencia interna y fiabilidad test-retest (Haight et al., 2011;

Kearney, 2006a; Kearney y Silverman, 1993; Lyon, 2010; Seçer, 2014). La correlación con

otras variables, como las atribuciones académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo,

correlacionaron significativamente en el sentido esperado, en función de los factores

evaluados y apoyando la validez de constructo de la SRAS-R-C.

En cuanto a las diferencias en función del sexo y curso académico, no se

encontraron diferencias significativas entre chicos y chicas para los dos primeros factores,

mientras que para el resto resultaron superiores para los chicos, aunque resultaron

diferencias de magnitud pequeña. En cuanto al curso académico, los resultados reportaron

puntuaciones más altas para el tercer y cuarto curso de Educación Primaria, también de

magnitud pequeña, y en consonancia con el estudio desarrollado por Kearney y Beasley

(1994). A pesar de estos resultados, existe una controversia entre las investigaciones

previas que han analizado estos aspectos señalando momentos de incidencia superiores

distintos a los obtenidos. De esta manera, se considera que este fenómeno es una

problemática que puede aparecer en cualquier momento de la trayectoria educativa

afectando tanto a chicos como a chicas.

Respecto a la relación identificada entre el rechazo escolar y las atribuciones

académicas, el afecto y el optimismo/pesimismo, se identificó una influencia negativa

ejercida por el rechazo escolar sobre el desarrollo del estudiante y el funcionamiento de

estas variables. Estudiantes con altas puntuaciones en rechazo escolar presentaron

puntuaciones más altas para la dimensión de estas variables que afectan de manera

desadaptativa al desarrollo humano (atribuciones al fracaso debido a causas internas, afecto


308

negativo y pesimismo), encontrando estos hallazgos sobre todo para los tres primeros

factores de la SRAS-R-C y la puntuación total de la escala.

Del mismo, el análisis de la capacidad predictiva de estas variables sobre el alto

rechazo escolar reportó que a mayores puntuaciones en atribuciones al fracaso debido a la

falta de capacidad o esfuerzo, en afecto negativo o en pesimismo, aumentó la probabilidad

de presentar alto rechazo escolar, sobre todo para los tres primeros factores y la puntuación

total de la SRAS-R-C. Dichos hallazgos podrían justificarse en base a la relación

identificada entre los tres primeros factores y la puntuación total de la SRAS-R-C y su

vinculación con síntomas ansiógenos (Higa et al., 2002; Kearney y Silverman, 1993). Cabe

señalar, que el funcionamiento opuesto del cuarto factor de la SRAS-R-C podría deberse a

que esta condición del modelo no se considera que base su negativa a asistir a la escuela en

la ansiedad, sino en la preferencia por realizar otras actividades que considera más

motivadoras fuera del centro educativo.

En cuanto a las limitaciones y futuras líneas de investigación, el diseño transversal

de este trabajo dificulta el establecimiento de inferencias causales entre los constructos

revisados. Futuros trabajos podrían analizar las relaciones de influencia entre el rechazo

escolar y las variables revisadas en esta investigación desde un enfoque longitudinal que

permita establecer datos más precisos y concluyentes dada la escasez de estudios

longitudinales que analicen este comportamiento (Kearney, 2008). Tan sólo se han

encontrado trabajos de seguimiento temporal que evalúan constructos relacionados, tales

como el absentismo escolar (Attwood y Croll, 2015; Dembo et al., 2013), pero no dirigidos

a la evaluación del comportamiento de rechazo a la escuela desde su visión holística.

A su vez, debería superarse la limitación de emplear un único autoinforme para

cada variable evaluada (SRAS-R-C, SAS, PANAS-C e YLOT), mediante la aplicación de

otros métodos de evaluación como la entrevista o la observación conductual, así como

contar no sólo con la información ofrecida por el estudiante, sino realizar una recogida de

información multifuente con la percepción de padres y docentes. Además, se propone

como futura línea de investigación la evaluación de esta problemática en otras etapas

educativas y contextos socioculturales.


309

Por otro lado, dada la escasez de estudios previos que han revisado la relación entre

el rechazo escolar y las variables seleccionadas por esta investigación, ha resultado

complejo contrastar los hallazgos obtenidos. De esta manera, se propone ampliar la

investigación tanto en las variables propuestas por esta tesis como mediante el análisis de

otras variables de interés psicoeducativo que muestran relación con el rechazo a la escuela,

tales como los problemas de conducta externalizantes, la personalidad, la salud, los

problemas de sueño y el rendimiento académico.

Finalmente, cabe señalar que próximos estudios deberán considerar variables tanto

personales (dificultades de aprendizaje, la repetición de cursos, el rendimiento académico o

el número de faltas de asistencias) como del contexto (el clima de aula, la relación entre

compañeros de clase y con el docente, los niveles de motivación, la relación con la familia

o el estilo educativo parental) que no han sido valoradas por esta investigación y que

resultan de interés para conocer su influencia sobre esta problemática. En cuanto a la

intervención, aspecto no tratado en la presente tesis, pero sí un factor fundamental para

enfrentarse al desarrollo de esta conducta, cabe señalar que futuros trabajos deben diseñar

estrategias de intervención que sirvan para prevenir esta problemática y se apliquen desde

las etapas educativas iniciales.

A pesar de las limitaciones expuestas, esta investigación ofrece resultados pioneros

a nivel nacional sobre el comportamiento de rechazo a la escuela aportando a la comunidad

educativa y profesionales del campos de la Psicología y la Educación un instrumento que

evalúa de manera específica el rechazo escolar lengua castellana. A modo de conclusión,

se pretende que este estudio incite a la reflexión acerca de la influencia negativa que ejerce

el comportamiento del rechazo a la escuela sobre el desarrollo personal, académico y social

de los estudiantes afectados.

DOCTORADO INTERNACIONAL

CAPÍTULO 7.

Resumen de la tesis en lengua inglesa

Dissertation summary in English language

Dissertation summary in Engligh language

315

School refusal in primary education and its relationship to

psycho-educational variables

Abstract

The aim of this study is to analyse the reliability and validity evidence of the

Spanish version of School Refusal Assessment Scale Revised for Children (SRAS-R-C). A

total of 1078 students (50.8% of the students were male) aged 8-12 participated (M = 9.63;

SD = 1.12). The participants were recruited from four different Spanish provinces:

Albacete, Alicante, Murcia and Seville. Confirmatory factor analysis (CFA) was used to

examine validity evidence based on internal structure drawn from the scores on the SRAS-

R-C. CFA supported the four-factor structure proposed in this research. This model

consists of 18 items, after removing six of the 24 original, identifying a structure of four

factors: I. To Avoid School Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative

Affectivity; II. To Escape from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School; III.

To Pursue Attention from Significant Others; IV. To Pursue Tangible Reinforcement

Outside the School Setting. The results confirm that the SRAS-R-C has satisfactory

psychometric properties with internal consistency values for each factor of .70, .79, .87 and

.72 respectively, and .81 for the total score. The test-retest reliability for a period of 15

days was .74, .75, .72 and .70, in order for each of the four factors, and .84 for the total

score. The SRAS-R-C shows evidence of convergent validity with the Sydney Attribution

Scale (SAS), the Positive and Negative Affect Schedule (PANAS-C) and the Youth Life

Orientation Test (YLOT), obtaining significant correlations in the expected direction

according to the used factor. According to gender and age, no significant differences were

found between boys and girls in the first two factors, whereas boys scored higher than girls

in the last two factors. The analysis of mean differences and the predictive ability of

academic self-attributions, affect and optimism/pessimism on high scores in school refusal

warned of the negative influence of the school refusal on the student development. It was

found that the probability of obtaining high scores in school rejection is higher when scores

in failure attributions due to internal causes, negative affect and pessimism increase.

Keywords: school refusal, validation, SRAS-R-C, primary education, academic

self-attributions, affect, optimism/pessimism.

Dissertation thesis in English language

316

7.1. Introduction

School refusal behaviour is defined as a child's rejection of attending school and/or

their permanent difficulty to remain in the class for an entire school day. In addition, this

behaviour could be or not based on anxiety (Hendron & Kearney, 2011). The use of a word

to clearly define the current term remains controversial. School phobia, school anxiety or

school absenteeism are used as synonyms in different scientific manuscripts. However, the

term used in the development of this thesis will be school refusal because not only does it

take into account the heterogeneity of the causes of the problem, but it also is supported by

the National Association of School Psychologists and other specialist researchers in the

field (Bragado, 2006; Brand & O’Conner, 2004; Kearney, 2007; Hanna et al., 2006; Suveg

et al., 2005). Therefore, school refusal refers to the child’s negative attitude to attend

school or to the persistent difficulty to get to classes regularly from a multidimensional

approach, which includes delays, sporadic non-attendances, regular absences or long

periods of non-attendance.

Epidemiological studies point out that school refusal affects from one to five

percent of the school population, establishing a prevalence of the one percent for the

school population and a prevalence of the five percent for the clinical cases (Bragado,

2006; Heyne & King, 2004). Nevertheless, the rates of prevalence of this issue could reach

28-35% if all the behaviours, anxiogenic or not, that the students who have difficulties to

attend school are considered (Kearney, 2001, Pina et al., 2009). There are plenty of

researches and empirical evidences supporting that the age groups with major peak

incidence are from five to six and from 10 to 13 years old, both of them coinciding with

the beginning of a new educational stage (Kearney, 2007; Kearney & Albano, 2007a;

Kearney & Albano, 2007b; Kearney, LaSota, Lemos-Miller, & Vecchio, 2007; Pina et al.

2009). According to gender, no significant differences have been found between males and

females in terms of school refusal behaviour (Bragado, 2006; Fremont, 2003; Guare &

Cooper, 2003; Kearney & Albano, 2004; Kearney, Cook, & Chapman, 2007). In spite of

this fact, a considerable amount of research work report that girls score higher than boys in

school phobia and fears related to school (Birmaher et al., 1997; Burnham, 2005; Granell

de Aldaz et al., 1984; Méndez et al., 1996; Muris, 2002; Tejero, 2006; Valiente et al.,

2002).


317

Among the different perspectives of classification, the functional model of school

refusal is one of the most applied and highlighted systems for categorizing in current

research (Kearney & Spear, 2012). This classification approach is based on the reasons that

children use when they refuse to attend school, and it identifies four factors: I. To Avoid

School Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative Affectivity; II. To

Escape from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School; III. To Pursue

Attention from Significant Others; IV. To Pursue Tangible Reinforcement Outside the

School Setting. In line with this proposal of categorization, the School Refusal Assessment

Scale Revised for Children (SRAS-R-C; Kearney, 2002a) is the main instrument used to

evaluate school refusal from the four factors approach above-mentioned. Several studies

have analysed the psychometric properties of this test and it has revealed appropriate levels

of validity and reliability both for original scale proposed by Kearney and Silverman

(1993) (Brandibas et al. 2001; Higa et al., 2002; Kim, 2010) and for the revised version by

Kearney (2002a) (Haight et al., 2011; Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Richards & Hadwin,

2011; Seçer, 2014). Moreover, the test-retest reliability coefficients of the SRAS-R-C, for

an interval of one or two weeks, were also satisfactory (.64, .73, .78 y .56) taking into

account each of the four factors, respectively (Kearney, 2002a). The validity of the

questionnaire has been proved by numerous studies throughout statistically significant

correlations with anxiety, depression and internalizing and externalizing behavioural

problems questionnaires.

With regard to the relationship between the school refusal and other associated

psycho-educational and emotional variables, the current document has focused on the

analysis of academic self-attributions, affect and optimism/pessimism because they will be

analyzed in the empirical part. Furthermore, the relation with other interesting variables

such as anxiety disorders, externalizing behavioural problems, personality, child health,

sleep problems and academic achievement has been analysed from the theoretical point of

view. The reported data from the scientific literature suggests that the failure attributions

caused by the lack of capacity and effort are positively related with the first three factors of

the SRAS-R-C (Lagos-San Martín, García-Fernández et al., 2014; Lagos-San Martín,

Gómez-Núñez et al., 2014), as well as negative affect (Higa et al., 2002) and pessimism

(Gisbert-Ferrándiz et al., 2013). Conversely, high anxiety levels are associated with the

first three factors proposed by the functional model (Egger et al., 2003; Higa et al., 2002;


318

Kearney, 2002; Kearney & Albano, 2004; Kearney & Silverman, 1993) while the

externalizing behavioural problems are associated with the fourth factor (Egger et al.,

2003; Maynard et al., 2012). Similar results have been identified in researches into children

with sleep problems, parasomnias and daytime sleepiness, since they scored significantly

higher in the first three factors that justify the school refusal and they did not show

significant differences in the fourth factor. Despite these findings, the study of school

refusal and its relationship with the abovementioned variables need to be widened to

occupy the lack of studies which specifically evaluate school refusal and other variables

that influence its development.

Finally, according to the revised literature, it is important to highlight that the

presence of school refusal in a student negatively affects their adequate psychological

development which also affects their school performance. Concerning this factor, several

studies assert that high rates of school absenteeism negatively relate to learning

achievement (Gottfried, 2009; Thornton et al., 2013).

7.2. Method

7.2.1. Purposes and hypothesis

The aim of this study is to analyse the reliability and validity evidence of the

Spanish version of the School Refusal Assessment Scale Revised for Children (SRAS-R-C).

For this reason, the general aims of this work are: 1. To translate, adapt and back-translate

the SRAS-R-C, 2. To validate the SRAS-R-C, 3. To analyse the correlations between

SRAS-R-C and other psycho-educational and emotional variables; 4. To analyse gender

differences and age differences; 5. To analyse and predict the relationship between school

refusal and academic self-attributions, 6. To analyse and predict the relationship between

school refusal and affect, 7. To analyse and predict the relationship between school refusal

and optimism/pessimism. Based on the general aims of the study, the specific objectives

are clearly stated in the next lines:


319

Objective 1. To perform the translation, adaptation and back translation of the

SRAS-R-C.

1.1. To translate the items of the original version from English to Spanish.

1.2. To carry out experts’ assessment of the Spanish language version.

1.3. To develop the back translation to its original language.

1.4. To evaluate and compare again the adapted version by a group of expert judges.

Objective 2. To validate the School Refusal Assessment Scale for Children-Revised

(SRAS-R-C).

21. To replicate the factorial structure of the SRAS-R-C by confirmatory factor analysis.

2.2. To perform a classical item analysis of the SRAS-R-C.

2.3. To establish the internal consistency (Cronbach's Alpha) of the factors and the total

score of the questionnaire.

2.4. To estimate the temporal stability of the questionnaire (test-retest reliability).

Objective 3. To analyse the correlations between the scores of the SRAS-R-C and

associated psycho-educational and emotional variables.

3.1. To assess the correlations between the scores of the SRAS-R-C and academic self-

attributions.

3.2. To analyse the correlations between the scores of the SRAS-R-C and positive and

negative affect.

3.3. To estimate the correlations between the scores of SRAS-R-C and

optimism/pessimism.

Objective 4. To analyse the gender differences and the differences among academic

years in the different dimensions of the SRAS-R-C.

4.1. To determine differences in school refusal according to gender for the four different

factors and the total score of the SRAS-R-C.

4.2. To examine school refusal according to the academic year for the four different factors

and the total score of the SRAS-R-C.

4.3. To obtain the interactions between gender and academic year.


320

Objective 5. To analyse the predictive capacity and the relationship between school

refusal and academic self-attributions.

5.1. To analyse differences in attributional style (verbal, mathematics and general) between

students with high and low scores in school refusal for each of the four factors and the total

score of the SRAS-R-C.

5.2. To check the predictive ability of academic self-attributions (verbal, mathematics and

general) on each of the four factors and the total score of the SRAS-R-C.


refusal and affection.

6.1. To analyse differences in affection (positive and negative) between students with high

and low scores in school refusal for each of the four factors and the total score of the

SRAS-R-C.

6.2. To check the predictive ability of affection (positive and negative) on each of the four



refusal and optimism/pessimism.

7.1. To analyse the differences in optimism and pessimism between students with high and

low scores in school refusal for each of the four factors and the total score of the SRAS-R-

C.

7.2. To check the predictive ability of optimism and pessimism on each of the four factors


According to the review of the theoretical literature in this area and the identified

findings of previous researches, the following hypotheses are created:

Hypothesis 1. Multidimensionality of the SRAS-R-C.

Hypothesis 1.1. The Spanish version of the SRAS-R-C is expected to present a

multifactorial structure of four factors: I. To Avoid School Related Stimuli that Provoke a

Sense of General Negative Affectivity; II. To Escape from Aversive Social and/or

Evaluative Situations at School; III. To Pursue Attention from Significant Others; IV. To

Pursue Tangible Reinforcement Outside the School Setting.


321

Hypothesis 1.2. The omission of certain items will improve the adjustment of the four

factor model.

Hypothesis 2. Goodness-of-fit, internal consistency and temporal stability.

Hypothesis 2.1. The indices of goodness-of-fit, internal consistency and temporal stability

are expected to be satisfactory for the four factors of the SRAS-R-C and for the total score

of the test.

Hypothesis 3. Correlation between factors.

Hypothesis 3.1. A high correlation between the first two factors of the SRAS-R-C is

expected to be proved (I. To Avoid School Related Stimuli that Provoke a Sense of

General Negative Affectivity and II. To Escape from Aversive Social and/or Evaluative

Situations at School). On the other hand, it is expected to be proved a lower correlation

between the last two factors of the SRAS-R-C (III. To Pursue Attention from Significant

Others and IV. To Pursue Tangible Reinforcement Outside the School Setting).

Hypothesis 3.2. A correlation between the first three factors of the SRAS-R-C is expected

to happen, whereas the fourth factor is expected to not correlate with the first two factors.

Hypothesis 4. Correlation between school refusal and academic self-attributions,

affect and optimism/pessimism.

Self-attributions to academic failure

Hypothesis 4.1. The first three factors of the SRAS-R-C and the total score will present

positive and significant correlations with the scores of academic self-attributions to

academic failure due to internal causes.

Hypothesis 4.2. The fourth factor of the SRAS-R-C will show negative and significant

correlations with the scores of academic self-attributions to academic failure due to internal

causes, such as ability and effort.

Self-attributions to academic success

Hypothesis 4.3. The first three factors of the SRAS-R-C and the total score will present

negative and significant correlations with the scores of academic self-attributions to

academic success due to internal causes.


322

Hypothesis 4.4. The fourth factor of the SRAS-R-C will show positive and significant

correlations with the scores of academic self-attributions to academic success due to

internal causes, such as ability and effort.

Positive and negative affect

Hypothesis 4.5. The positive affect dimension will negatively and significantly relate to

the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 4.6. The negative affect dimension will positively and significantly relate to

the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 4.7. The positive affect dimension will positively and significantly relate to the

fourth factor of the SRAS-R-C.

Hypothesis 4.8. The negative affect dimension will negatively and significantly relate to

the fourth factor of the SRAS-R-C.

Optimism/pessimism

Hypothesis 4.9. The optimism dimension will negatively and significantly relate to the

total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 4.10. The pessimism dimension will positively and significantly relate to the

total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 4.11. The optimism dimension will positively and significantly relate to the


Hypothesis 4.12. The pessimism dimension will negatively and significantly relate to the


Hypothesis 5. Gender differences in the scores of the SRAS-R-C.

Hypothesis 5.1. No significant gender differences are expected to exist in the first three


Hypothesis 5.2. Boys will show more school refusal than girls in the fourth factor of the

SRAS-R-C.


323

Hypothesis 6. Differences in the scores of the SRAS-R-C among academic years.

Hypothesis 6.1. Students from third grade of primary education will present higher levels

of school refusal for the third factor of the SRAS-R-C (III. To pursue attention) in

comparison with the rest of the students.

Hypothesis 6.2. Students from sixth grade of primary education will present higher levels

of school refusal for the total score of the SRAS-R-C in comparison with the rest of the

students.

Hypothesis 6.3. No significant effect is expected to exist between gender and academic

year interactions in the total score and the scores of the factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 7. Relationship and predictive capacity between school refusal and

academic self-attributions.


Hypothesis 7.1. It is expected that subjects with high scores in school refusal will ascribe

their failures more to internal causes, such as ability and effort, for the total score and the

first three factors of the SRAS-R-C than their peers with low scores in school refusal.


more their failures to external causes for the fourth factor of the SRAS-R-C than their

peers with low scores in school refusal.


Hypothesis 7.3. It is expected that subjects with low scores in school refusal will ascribe

their success more to internal causes, such as ability and effort, for the total score and the

first three factors of the SRAS-R-C than their peers with high scores in school refusal.


their success more to internal causes for the fourth factor of the SRAS-R-C than their peers

with low scores in school refusal.


Hypothesis 7.5. Self-attributions of failure due to internal causes in verbal, mathematics

and general areas are expected to act as positive and significant predictors of high levels of

school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.


324

Hypothesis 7.6. Self-attributions of failure due to internal causes in verbal, mathematics

and general areas are expected to act as negative and significant predictors of high levels of

school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C.


Hypothesis 7.7. Self-attributions to success due to internal causes in verbal, mathematics

and general areas are expected to act as negative and significant predictors of high levels of

school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 7.8. Self-attributions to success due to internal causes in verbal, mathematics

and general areas are expected to act as positive and significant predictors of high levels of

school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C.

Hypothesis 8. Relationship between school refusal and positive and negative affect.

Hypothesis 8.1. Subjects with high scores in school refusal will present higher scores in

negative affect for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 8.2. Subjects with high scores in school refusal will show higher scores in

positive affect for the fourth factor of the SRAS-R-C.

Hypothesis 8.3. Negative affect is expected to act as a positive and significant predictor of

high levels of school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 8.4. Positive affect is expected to act as a negative and significant predictor of

high levels of school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 8.5. Positive affect is expected to act as a positive and significant predictor of

high levels of school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C.

Hypothesis 8.6. Negative affect is expected to act as a negative and significant predictor of


Hypothesis 9. Relationship between school refusal and optimism/pessimism.

Hypothesis 9.1. Subjects with high scores in school refusal will present higher scores in

pessimism for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 9.2. Subjects with high scores in school refusal will show higher scores in

optimism for the fourth factor of the SRAS-R-C.

Hypothesis 9.3. Pessimism is expected to act as a positive and significant predictor of high

levels of school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.


325

Hypothesis 9.4. Optimism is expected to act as a negative and significant predictor of high

levels of school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C.

Hypothesis 9.5. Optimism is expected to act as a positive and significant predictor of high

levels of school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C.

Hypothesis 9.6. Pessimism is expected to act as a negative and significant predictor of


7.2.2. Participants and procedure

Participants

The initial sample of this study was composed by a total of 1.235 students, of which

51 (4.13%) were excluded because they did not obtain the paternal consent to participate in

the research, 58 (4.7%) because of omissions and mistakes in their answers, and 48

(3.89%) due to the fact that they were foreign students and they did not dominate the

Spanish language. The final sample included a total of 1.078 subjects, 548 boys and 530

girls (50.8% and 49.2%, respectively) whose age category oscillated between 8 and 12

years old (M = 9.63; SD = 1.12) and their geographical origins were from the provinces:

Albacete, Alicante, Murcia and Seville.

The recruiting of the sample was made by random cluster sampling. Trying to

represent each of the geographical evaluated zones, four school centres were selected from

each province. As a result, 16 school centres were selected, which are disaggregated in 12

public centres, two state-funded schools and two private schools, located in urban and rural

zones. Once the school centres were determined, a class for each academic year was

randomly selected (four classes per centre), and on average each school contributed with

87 subjects.

The Chi-squared test of homogeneity in the frequency distribution found that there

were no statistically significant difference between the four groups of Gender and

Academic Year (χ² = 2.77, p = .43).


326

Procedure

To start, a meeting with the principals and the education centre management team

was held to expose the objectives of this research work, the evaluation instruments used,

asked for their permission and achieve their collaboration. Afterwards, an informative

letter was written to inform the students’ parents about the purpose of this study and to ask

for their written consent to let their children participate in the research activity.

The measuring instruments were administered to the whole class as a collective and

its completion was voluntary, assigning a key to the test battery for each of the

participants. During the fulfilment of the questionnaires, the researcher was there to solve

doubts, and the tutor of the different academic years also provided assistance. Each of the

classes was composed of 20 students and two sessions of 40 minutes were used to

complete the tests. At the end of the process, participation of students, tutor and

management teams was recognized, telling them that at the end of the study they would

receive the results obtained. An electronic mail was also given to children’s tutors in case

they wanted to erase their personal data within two weeks of the completion of

questionnaires.

7.2.3. Measures and variables

7.2.3.1. School refusal. School Refusal Assessment Scale Revised for Children

The School Refusal Assessment Scale Revised for Children (SRAS-R-C; Kearney,

2002a) was used to evaluate school refusal. It is a scale composed of 24 items with a

Likert-type scale that is scored by deriving the mean item value (0 = never to 6 = always)

for each functional condition and for children and adolescents aged 5 to 17. This

instrument adapted the original items of the initial proposal of the SRAS (Kearney, &

Silverman, 1993) to the functional model and added eight new items to the original 16. The

aim of this scale is to evaluate the relative self-perception of the four fundamental factors

that can justify the school refusal behaviour: I. To Avoid School Related Stimuli that

Provoke a Sense of General Negative Affectivity, II. To Escape from Aversive Social

and/or Evaluative Situations at School, III. To Pursue Attention from Significant Others


327

and IV. To Pursue Tangible Reinforcement Outside the School Setting. Both scales, the

original and the revised version, have proved to possess appropriate validity and reliability

rates for the four factors model, obtaining the following scores of Cronbach’s alpha for the

SRAS-R-C: .82, .80, .87 and .74 for each factor respectively (Kearney, 2006a).

7.2.3.2. Causal Attributions. Sydney Attribution Scale

Academic self-attributions were evaluated using the Sydney Attribution Scale

(SAS; Marsh, 1984; adapted by Núñez and González-Pienda, 1994). This instrument

presents 24 hypothetical situations that have to be answered with a Likert-type scale of five

points (1 = false; 5 = true). The aim of this tool is to evaluate subjects’ perceptions about

the causes of their academic successes and failures. To achieve this target, two academic

areas (verbal and mathematics) are included in the 24 indicated situations, two hypothetical

results (success or failure) and three types of implied causes (ability, effort and external

causes). By combining all these aspects, 72 items are generated.

In this study, the coefficients of internal consistency (Cronbach’s alpha) were for

the verbal area: .83 (success: ability), .73 (success: effort), .72 (success: external causes),

.75 (failure: ability), .72 (failure: effort) and .69 (failure: external causes), and for the area

of mathematics: .84 (success: ability), .81 (success: effort), .70 (success: external causes),

.82 (failure: ability), .70 (failure: effort) and .72 (failure: external causes). Finally, the

coefficients of internal consistency were for general attributions: .83 (success: ability), .81

(success: effort), .72 (success: external causes), .78 (failure: ability), .75 (failure: effort)

and .70 (failure: external causes).

7.2.3.3. Positive and Negative Affect. The 10-Item Positive and Negative Affect Schedule

for Children

The 10-Item Positive and Negative Affect Schedule for Children, PANAS-C;

Ebesutani et al., 2012; adapted by the research group) is an item youth self-report measure

used in child and adolescent populations (6 to 18) to assess positive and negative affect.

The instrument is formed of 10 items divided into two subscales (5 items for each), which

are positive affect (joyful, cheerful, happy, lively and proud) and negative affect


328

(miserable, mad, afraid, scared and sad). The PANAS-C uses a Likert-type scale of five

points (1 = very slightly or not at all; 5 = extremely). The original version of the PANAS,

formed of 20 items and addressed to adults, was created by Watson et al. (1988).

Afterwards, Lauren et al. (1999) created the 27-items version addressed to adolescents.

The short version scale addressed to children, for its part, has shown appropriated rates of

internal consistency: .86 for the positive affect and .82 for the negative affect (Ebesutani et

al., 2012). In the current survey, the coefficients of internal consistency (Cronbach’s alpha)

were .76 for the negative affect and .75 for the positive affect.

7.2.3.4. Optimism and Pessimism. Youth Life Orientation Test

Optimism and pessimism were evaluated with the Youth Life Orientation Test

(YLOT; Ey et al., 2005; adapted by the research group). This test was proposed by Ey et

al. (2005) because of the incompatibilities of the Life Orientation Test (Scheier y Carver,

1985) to be used with children and adolescents. The YLOT is formed of 16 items with a

Likert-type scale of four points (1 = true for me; 4 = not true for me). It is addressed to

children and adolescents from 8 to 16 years old and it has the aim of assessing positive

expectations (optimism) and negative expectations (pessimism). From optimism, the

established targets are perceived as attainable targets, whereas pessimism perceives the

targets as impossible facts or to be reached with difficulty. According to the results

obtained by Ey et al. (2005), the scores of internal consistency were .79 for optimism, .78

for pessimism and .83 for the total score. The YLOT also revealed a positive and moderate

relation between optimism and the total score and scores that assess expectations and self-

efficacy. On the contrary, the pessimism scale from the YLOT negatively related with

these measures. In this work, the coefficients of internal consistency (Cronbach’s alpha)

were .79 for optimism and .78 for pessimism.

7.2.4. Statistical analyses

To examine the proposed factor model for the SRAS-R-C, a confirmatory factor

analysis (CFA) was conducted using the statistic AMOS 20 program and the maximum

likelihood estimation method (ML). Following the recommendations of Finney &

DiStefano (2006), the assumptions of normality and the univariate analysis, with particular


329

emphasis on the asymmetric and kurtosis values and the residual scatter plots, were

analysed before using the CFAs. The next goodness-of-fit indices were calculated: the 2

statistic, the comparative fit index (CFI), the Tucker-Lewis index (TLI), the normed fit

index (NFI), the goodness-of-fit index (GFI), the adjusted goodness-of-fit index (AGFI)

and the root mean square error of approximation (RMSEA).

The correlations between the different factors of the SRAS-R-C were obtained by

the Pearson product-moment correlation coefficient, and of each item with the respective

score of the subscale and the total score using a classical item analysis. For this, the

asymmetry (A), the kurtosis (K), the item-scale correlation (RIS), the corrected item-scale

correlation (RISc) the item-test correlation (RIT), the corrected item-test correlation (RITc),

the mean (M) and the standard deviation (SD) were calculated from each of the items of the

questionnaire, as well as Cronbach’s alpha if the item was erased. With regard to the

internal consistency of the scores of the SRAS-R-C, it is important to say that it was

calculated with Cronbach’s alpha coefficients.

The correlations between school refusal and academic self-attributions, affect and

optimism/pessimism were analysed with the Pearson product-moment correlation

coefficient. The gender differences and the differences among academic years were

obtained with analysis of variance (ANOVA). Due to the high size of the sample, Cohen’s

d (1998) was included.

The differences in each of the analysed predictive variables (academic self-

attributions, affect and optimism/pessimism) between students with high and low scores of

school refusal were obtained with Student’s t-test, including Cohen’s d. The predictive

capacity of academic self-attributions, affect and optimism/pessimism about school refusal

was analysed with logistic regressions, following the forward stepwise process based on

Wald’s statistic. The possibility of appearance of an event was evaluated with the odd ratio

(OR) statistic. The quality and the adjustment of the proposed models were evaluated with

the following indicators: Nagelkerke’s R2 and the percentage of cases correctly classified

by the model or diagnostic efficiency. The statistical analyses were performed with the

SPSS 20 program.


330

7.3. Results

7.3.1. Construct validity: confirmatory factorial analysis

Nine alternative factor models were analysed, among them the proposal of this

research, (Haight et al., 2011; Kearney, 2002a; Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Richards, &

Hadwin, 2011; Seçer, 2014), testing two different models from the results of Kearney

(2002a) and Lyon (2010). Table 1 offers the connection between items and each factor

according to the different models.

Table 102

Included items in each of the models

Model F1 (items) FII (items) FIII (items) FIV (items)

Kearney (2002a) 4 Factors 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 18, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12, 16, 20, 24

Kearney (2002a) 3 Factors 2, 5, 6, 10, 13, 14, 17, 18, 21, 22 1,3,7, 9, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12, 16, 20, 24

Kearney (2006a) 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12, 16

Lyon (2010) 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 18, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12

Lyon (2010*) 1, 5, 9, 13, 17*, 21 2, 6, 10, 14, 18*, 22 3, 7, 11, 15, 19, 23 4, 8, 12

Richards & Hadwin (2011) 1, 9, 13, 14, 21 2, 5, 6, 10 3, 11, 15

Haight et al. (2011) 1, 5, 9, 13, 17, 21 2, 6, 10, 14, 18, 22 3, 7, 11, 15, 23 4, 8, 12, 16, 24

Seçer (2014) 1, 5, 9, 13, 21 2, 6, 10, 14, 22 3, 7, 11, 15, 23 8, 12, 16, 24

Proposed model 1, 5, 9, 13, 21 2, 6, 10, 14, 22 3, 7, 11, 15, 23 4, 8, 12

Note: * Correlated items

The obtained findings support the four-factor structure of the scale, being the model

of 18 items, proposed by the research group, the model with the best adjustment. Taking

into consideration the theoretical contents and the modified indices proposed by the

programme, items 16, 17, 18, 19, 20 and 24 were omitted, obtaining appropriated internal

consistency values for each of the four factors: .70, .79, .87 and .72 respectively, and .81

for the total score. The test-retest reliability for a period of 15 days was .74, .75, .72 and

.70, in order for each of the four factors, and .84 for the total score. Regarding the

correlations between the four factors of the SRAS-R-C, it is important to establish that they

were significant and with high-magnitude between the first two factors (.53), whereas they

were moderated between the first and third factor (.34) and the second and third factor

(.37). The fourth factor significantly related with the third factor but with a low-magnitude


331

(.21). In this line, the results show that it is no correlation between the first two factors and

the fourth.

The SRAS-R-C presents evidence of convergent validity with the Sydney

Attribution Scale (SAS), the Positive and Negative Affect Schedule (PANAS-C) and the

Youth Life Orientation Test (YLOT) obtaining positive and significant correlations,

generally, between the academic self-attributions to failure due to internal causes such as

lack of ability and effort, the negative affect and the pessimism, and the first three factors


Table 103

Indices of goodness-of-fit of the statistic models for the factors of the SRAS-R-C

Model 2 d.f. p

2/g.l. RMSEA GFI AGFI NFI TLI CFI AIC

Kearney

(2002a) 4F 1575.373 246 .000 6.40 .07 .88 .85 .73 .74 .76 1683.37

Kearney

(2002a) 3F 1960.875 249 .000 7.88 .08 .86 .83 .67 .67 .70 2062,88

Kearney (2006a) 1161.564 203 .000 5.72 .06 .91 .88 .78 .78 .81 1261.56

Lyon (2010*) 684.217 182 .000 3.75 .05 .94 .92 .86 .87 .89 782.21

Lyon (2010) 888.031 183 .000 4.85 .06 .92 .90 .85 .85 .85 984.03

Richards &

Hadwin (2011) 237.66 51 .000 4.66 .06 .93 .92 .89 .88 .89 291.66

Haight et al.

(2011) 1300.383 203 .000 6.40 .07 .89 .86 .75 .75 .78 1400.38

Seçer (2014) 661.962 146 .000 4.53 .05 .94 .92 .86 .87 .89 749.96

Proposed model 472.841 131 .000 3.60 .04 .95 .94 .90 .91 .92 552.84

Note: 2= chi-square, d.f..= Degrees of freedom, p= probability, RMSEA= root mean square error of

approximation, GFI= goodness-of-fit index, AGFI= adjusted goodness-of-fit index, NFI= normed fit index,

TLI= Tucker-Lewis index, CFI= comparative fit index, AIC: Akaike’s information criterion.


332

Figure 35. Structural equation modelling for the proposed model of the SRAS-R-C

7.3.2. School refusal: gender differences and differences among academic years

In respect of gender differences, no significant differences were found in school

refusal for Factor I and Factor II of the SRAS-R-C, whereas boys obtained higher scores

than girls in Factor III, Factor IV and the total score. Concerning differences among

academic years, the third and fourth grade students of primary education were the age

group with the highest scores in school refusal. It is also important to highlight that the

third grade of primary education obtained the highest rating for Factor III.

7.3.3. School refusal and academic self-attributions: mean difference and logistic

regression models

Students with high scores in school refusal for Factor I, II, III and total score

presented higher rates in self-attributions to failure due to internal causes such as lack of

ability and effort. On the other hand, it is important to point out that the academic self-

attributions to failure associated to lack of ability and effort acted as positive and

significant predictors of high scores of school refusal for Factor I, II, III and total score of

the scale, whereas they also acted as negative and significant predictors for Factor IV.


333

7.3.4. School refusal and affect: mean difference and logistic regression models


presented higher rates in negative affect. On the contrary, students with high rates in school

refusal for the Factor IV reported higher scores in positive affect. On the other hand, with

reference to the predictive capacity, the results indicated that negative affect acted as a

positive and significant predictor of high rates in school refusal for the first three factors

and the total score of the SRAS-R-C, whereas positive affect acted as a positive and

significant predictor of high scores in school refusal for the fourth factor of the scale.

7.3.5. School refusal and optimism/pessimism: mean difference and logistic regression

models


presented higher scores in pessimism, whereas students with high rates in the fourth factor

presented higher scores in optimism. Finally, it is important to highlight that pessimism

acted as a positive and significant predictor of high rates in school refusal for the first three

factors and the total score of the SRAS-R-C. By contrast, optimism acted as a positive and

significant predictor of high scores in school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C,

and pessimism acted as a negative and significant predictor for the same factor.

7.4. Discussion

7.4.1. Discussion: main psychometric analysis

The following is a discussion of the obtained results according to the proposed hypotheses

and the scientific referents.

Multidimensionality of the SRAS-R-C

The reported results by the confirmatory factor analyses supported, mainly, the four

factor structure of the SRAS-R-C, coinciding with previous researches (Haight et al., 2011;

Kearney, 2006a; Lyon, 2010; Seçer, 2014) and confirming the hypothesis 1.1. These


334

results reaffirmed the four factor model and acted against studies that proposed a three

factor structure (Kearney, 2002a; Richards & Hadwin, 2011). The model composed of 18

items and four factors, proposed by the current research, was the model with best

adjustment of the SRAS-R-C with very acceptable values according to the goodness-of-fit

indices established by Hu & Bentler (1999). In this model, items 16, 17, 18, 19, 20 and 24

were omitted, resultant proposal concerning to the modified proposed indices by the

programme and to the theoretical contents. In this way, the hypothesis 1.2 is confirmed,

affirming that the four factor model has a better adjustment after omitting the indicated

items.

Finally, the obtained coefficients of internal consistency confirm the hypothesis

2.1, in which it was expected to obtain appropriated indices of internal consistency,

goodness-of-fit and temporal stability for the four factors of the SRAS-R-C and the total

score. Acceptable values, attending to the proposed classification by George & Mallery

(2003), were obtained for each of the four factors, being these results better than the results

obtained by the latest validations (Haight et al., 2011; Seçer, 2014).

Correlation between factors of the SRAS-R-C

With regard to the correlations between the four factors of the SRAS-R-C, they

were significant and of high magnitude between the first two factors (.53), whereas they

were moderate between the first and third factor (.34) and between the second and third

factor (.37). The fourth factor significantly correlated with the third factor with a low

magnitude (.21). These findings are in line with the proposals of Kearney & Silverman

(1993) and Higa et al. (2002), results that support the ideas from the hypothesis 3.1, in

which it was expected a high correlation to exist between the first two factors and a lower

correlation between the last two factors, and the hypothesis 3.2 because the first three

factors correlated with each other and the fourth factor did not correlate with the first two.

Convergent validity of the SRAS-R-C

The found correlations between the SRAS-R-C and the other used instruments of

this investigation (SAS, PANAS-C and YLOT) support the construct validity of the SRAS-


335

R-C because they significantly correlate in the expected direction, in concern with the

evaluated sub-factors.

According to the attributional style to the academic failure, the two proposed

hypotheses are confirmed because a positive correlation was obtained when attaching the

failure to the lack of ability and effort with the first three factors and the total score of the

SRAS-R-C, supporting the hypothesis 4.1, whereas they were negative for the fourth

factor of the SRAS-R-C, coherently with the hypothesis 4.2. In relation to the attributions

to success, students with a tendency to explain their positive results with internal causes

only correlated negatively and significantly with the second factor of the SRAS-R-C.

These results partially support the hypothesis 4.3. On the other hand, no significant

correlations appeared between the fourth factor of the SRAS-R-C and the attributions to

success. So the hypothesis 4.4 is rejected. Taking into consideration the fact that the first

three factors of the SRAS-R-C base their negative to attend to the school in some

anxiogenic symptoms, it is important to point out the coincidence with the identified

relationship between a negative attributional style due to internal causes and its connection

with anxiety (Garber, Weiss, & Shanley, 1993; Gregory & Eley, 2005). In concern to the

attributions to success, no conclusive results have been reached because the second factor

was the only significant. Nevertheless, this result could be justified by the prevalence, in

students that refuse the school, of experiencing more situations of academic failure than

situations of success, given the relation between the school refusal and the low academic

performance or the academic failure (Barry, Chaney, & Chaney, 2010; Chand & Kumar,

2014; Yayaha et al., 2010).

Regarding the correlations between the SRAS-R-C and the PANAS-C, the

hypothesis 4.5 expected that the positive affect dimension negatively and significantly

correlated with the first three factors and the total score of the SRAS-R-C. The obtained

results supported this hypothesis, except for the third factor because it did not correlate

with the rest. In respect to the negative affect, the hypothesis 4.6 was fulfilled because

negative affect positively and significantly correlated with the first three factors and the

total score of the SRAS-R-C. The results supported the hypothesis 4.7 due to the fact that

the positive affect positively and significantly correlated with the fourth factor. However,

the hypothesis 4.8 was rejected because the negative affect did not correlate significantly


336

with the fourth factor. Despite the fact that the SRAS-R-C did not evaluate specific

psychological variables as anxiety or depression, negative affect has been associated to

feelings as sadness, fear, guiltiness and anger (Ebesutani et al., 2012; Pires et al., 2013); or

anxiety and depression (Chorpita & Daleiden, 2002; Robles & Páez, 2003; Tellegen, 1985;

Watson, Clark, & Carey, 1988), being numerous researches that have obtained positive

correlations between these variables and the first three factors of the SRAS-R-C (Higa et

al., 2002; Kearney & Silverman, 1993). For this reason, according to the previous research

and attending the tripartite model of anxiety and depression about affect (Joiner,

Catanzaro, & Laurant, 1996; Joiner, Catanzaro, Laurant, Sandín, & Blalock, 1996; Sandín

et al., 1999) it was expected to obtain positive correlations between these factors of the

SRAS-R-C and the negative affect. Regarding the studies that have evaluated the

correlation between these two variables, the reported results of Sanmartín (2014) are in

consonance with the results of the current manuscript, and they also coincide with the

results of Higa et al. (2002), despite the fact that they analysed the affect through the

AFARS (Chorpita et al., 2000).

Concerning the found correlations between the SRAS-R-C and the YLOT, the

results supported all the proposed hypotheses, except one of them which was partially

approved. It is the case of the hypothesis 4.9 in which it was expected that the optimism

dimension negatively and significantly correlated with the first three factors of the SRAS-

R-C and the total score. This statement was fulfilled with the first two factors, whereas the

rest did not significantly correlate. Notwithstanding, the pessimism dimension positively

and significantly correlated with the total score and the first three factors of the SRAS-R-C

supporting the hypothesis 4.10. Regarding the fourth factor of the SRAS-R-C, optimism

positively and significantly correlated with this dimension (hypothesis 4.11). In the same

line, the hypothesis 4.12 was confirmed because pessimism negatively and significantly

correlated with the fourth factor. The obtained results are supported by the study of

Gisbert-Ferrandis et al. (2013), which specifically evaluated the correlations between these

variables. In their study, pessimism positively and significantly correlated with the first

three factors of the SRAS-R-C, whereas the fourth factor positively and significantly

correlated with optimism. These results coincide with the results of the current research.


337

7.4.2. Discussion: analysis of gender differences and analysis of differences among

academic years

Gender differences in the scores of the SRAS-R-C

According to the hypothesis 5.1, no gender differences in school refusal were

expected to exist in the first three factors of the SRAS-R-C and the total score. However,

the obtained results partially corroborated the proposed hypothesis because only the first

and the second factor of the SRAS-R-C accomplished it. These findings coincide with

different researches that advised about the possibility of lack of gender differences in

school refusal (Bragado, 2006; Fremont, 2003; Guare & Cooper, 2003; Haight et al., 2011;

Heyne & King, 2004; Kearney & Albano, 2004; Kearney, Cook, & Chapman, 2007;

Wijetunge & Lakmini, 2011). However, this hypothesis did not get accomplished for

Factor III, IV and the total score of the scale, in which only a small percentage of boys

scored higher than girls. Concerning the gender differences in variables linked to the

school refusal, as anxiety, fears and school phobia, the performed theoretical revision

pointed out controversies (Hale et al., 2013; Pérez-Campos & Felipe-Castaño, 2013).

Regarding the theoretical referents, boys were not expected to obtain higher scores than

girls in Factor III since numerous studies affirm that girls show higher frequencies of

difficulties after their parental separation or the loss of their loved ones than boys

(Birmaher et al., 1997; Burnham, 2005; Granell de Aldaz et al., 1984; Méndez et al., 1996;

Muris, 2002; Tejero, 2006; Valiente et al., 2002). Notwithstanding, the findings of the

current research could be affected by the personal characteristics and the context of the

participants. For instance, the correct development of the emotional bond depends on the

subject’s relations with their loved ones and their environment (Chamorro, 2012).

With regard to the fourth factor, males obtained higher scores than females, fact

that coincides with the hypothesis 5.2 and supports previous works (Sälzer, Trautwein,

Lüdtke, & Stamm, 2012). The fourth factor has been related to school absenteeism and

presents a higher connection with school dropouts (Teasley, 2004), which is a more

common problem in men than in women (Kearney, 2008; Kearney & Spear, 2014).


338

Differences in the scores of the SRAS-R-C among academic years

The found differences among academic years supported the hypothesis 6.1 which

expected that students from third grade of primary education will present higher levels of

school refusal for the third factor of the SRAS-R-C in comparison with the rest of the

students. This result is justified by the positive correlation between this factor and the

separation anxiety disorder that has been discovered in different studies (Kearney, 2002a;

Kearney & Silverman, 1993; Higa et al., 2002), this disorder being more common during

the childhood (Pérez-Campos & Felipe-Castaño, 2013) and whose symptoms decrease

with age (Orgilés et al., 2011; Orgilés, Méndez et al., 2012). On the other hand, Kearney &

Albano (2004) found that the subjects that justified their school refusal using the Factor III

were younger than the subjects that based their refusal using the second and the third

factor.

On the contrary, the obtained results did not support the hypothesis 6.2 that

expected that students from sixth grade of primary education would present higher levels

of school refusal for the total score of the SRAS-R-C in comparison with the rest of the

students, since this stage is considered a transition from Primary Education to Secondary

Education (Kearney, 2007; Kearney & Albano, 2007a; Kearney & Albano, 2007b;

Kearney, LaSota, Lemos-Miller, & Vecchio, 2007; Pina et al., 2009). The results of the

current study establish that the highest school refusal scores were for the third and fourth

grade students of primary education. These results coincide with the work of Kearney &

Beasley (1994), who discovered higher school refusal scores for children from seven to

nine years old. From these results it has been proved that there is no specific moment to

develop the school refusal behaviour, being a problem that can appear at any time of

schooling. It is important to highlight that nowadays there is an efficient coordination

between primary and secondary schools to avoid the associated negative emotions of this

change (Isorna, Navia, & Felpeto, 2013; Ruiz, Castro, & León, 2010). On the contrary, the

second stage of primary education is a period where exigency increases and a diagnostic

assessment is performed at the end of third grade (Organic Law 8/2013, of the ninth of

December to improve the quality). This kind of evaluations provokes pressure in children

and teachers, who show an excessive concern about the results of the assessments.


339

The knowledge of the interactions effects of gender and academic years allow an

exhaustive analysis to perform with the aim of valuing the existing differences between the

levels of school refusal and the different groups of students. For this variable, the results

supported the hypothesis 6.3 which raised the lack of significant interaction effects

between academic year and gender.

7.4.3. Discussion: mean differences and predictive studies

School refusal and academic self-attributions

Concerning the found mean differences between students with high scores and

students with low scores in school refusal from the attributional model, the hypothesis 7.1

is confirmed, in which it was expected that subjects with high scores in school refusal

would ascribe their failures more to internal causes, such as ability and effort, for the total

score and the first three factors of the SRAS-R-C than their peers with low scores in school

refusal. These results coincide with the reported findings in a Chilean sample of Lagos-San

Martín, García-Fernández et al. (2014) and Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al. (2014).

However, no significant differences were found between the students with high scores for

the fourth factor and attributions to failure due to external causes, being rejected the

hypothesis 7.2. This hypothesis was based on the obtained results of Lagos-San Martín,

García-Fernández et al. (2014) and Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al. (2014).

According to the situations of academic success, the found differences were only

superior in students with low scores in school refusal for the second factor of the SRAS-R-

C, being partially confirmed the hypothesis 7.3. Moreover, the hypothesis 7.4 was

rejected because there were no significant differences between the academic areas and the

attributions to success associated to the fourth factor of the scale. These findings do not

coincide with the reported discoveries of the Chilean sample in which the first three factors

correlated with subjects with low indices in school refusal, and the fourth factor correlated

with students with high indices in school refusal for the attributions to success due to

ability and superiors in low school refusal for the attributions due to external causes

(Lagos-San Martín, García-Fernández et al., 2014; Lagos-San Martín, Gómez-Núñez et al.,


340

2014). These results could be justified by the influence that generates the completion of the

scale in different countries and in different age groups.

With regard to the predictive results, the hypothesis 7.5 expected that self-

attributions of failure due to internal causes in verbal, mathematics and general areas

would act as positive and significant predictors of high levels of school refusal for the total

score and the first three factors of the SRAS-R-C. The obtained results confirmed the

hypothesis, except for the third factor of the scale which did not result significant. On the

contrary, the fourth factor acted as a predictor of the self-attributions of failure due to

internal causes in a negative and significant way, as the hypothesis 7.6 affirmed.

Regarding the predictive capacity of the self-attributions associated to success, it

was expected that they would act as negative and significant predictors of high levels of

school refusal for the total score and the first three factors of the SRAS-R-C, as the

hypothesis 7.7 affirmed. The obtained results did not confirm the hypothesis, since only

the first and second factor of the SRAS-R-C in the mathematics area and the second factor

in general attribution followed the hypothetical proposal. On the other hand, it was

expected that self-attributions to success would act as positive and significant predictors of

high levels of school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C, as the hypothesis 7.8

affirmed. This statement was partially completed, being only significant the self-

attributions to success due to capacity in the mathematics and the general areas.

The self-attributions to failure due to internal causes were unfavourable because

their advances were not assigned to their abilities, affecting as well their academic

performance (Moreano, 2005). The self-attributions to success are more favourable when

their result is associated with ability and effort (Weiner, 1986, 2004). However, this

condition is not appropriated to the self-attributions to success for the first two factors of

the SRAS-R-C in mathematics, and for the second factor of the scale in the general

attributions. For this reason, it is important to value its negative incidence among the

academic performance and students’ self-confidence (Del Valle, 2013). To sum up, the

results of this discussion show that students with high scores in school refusal for the first

three factors and the total score of the SRAS-R-C have more probability of using the lack


341

of ability and the lack of effort to justify their failures, showing a more non-adaptive

attributional pattern than their peers for the fourth factor of the SRAS-R-C.

School refusal and affect

Results confirmed the hypothesis 8.1 which proposed that subjects with high

scores in school refusal would present higher scores in negative affect for the total score

and the first three factors of the SRAS-R-C. On the other hand, students with high scores in

school refusal showed higher scores in positive affect for the fourth factor of the SRAS-R-

C, confirming the hypothesis 8.2. Despite not finding previous researches that analyse the

mean differences for these variables, the obtained results are coherent when establishing

the causes for not attending school. Consequently, subjects with high scores in factors of

the SRAS-R-C based on anxiogenic symptoms (Factor I, II, III and total score) show

higher levels of negative affect, in contrast to the findings for the fourth factor.

Regarding the predictive results, the hypothesis 8.3 is confirmed because negative

affect acted as a positive and significant predictor of high levels of school refusal for the

total score and the first three factors of the SRAS-R-C. Additionally, the hypothesis 8.4

was also confirmed in which positive affect acted as a negative and significant predictor of

high levels of school refusal for the same factors, except for Factor III because the results

were not significant. With regard to Factor IV of the SRAS-R-C, the obtained results

confirmed the hypothesis 8.5, in which positive affect would act as a positive and

significant predictor of high levels of school refusal, whereas the relation between the

fourth factor and negative affect as a negative predictor was no significant, so the

hypothesis 8.6 was rejected.

When incorporating all the variables to the integrated model, the found results

totally support the hypothesis 8.3 and the hypothesis 8.5. Lavigne, Hofman, Ring, Ryder,

& Woodward (2013) advert of the influence that the everyday experiences have on

people’s well-being, being the affect one of the clues to understand the everyday events.

Researchers affirm that high levels of negative emotions are identified in people with

limited educational background and dissatisfied basic needs (Moriondo et al., 2011;

Seligman, 2003). Following this assumption, it is essential to analyse the non-favourable


342

influence that negative affect can produce in school refusal. This discovery expands the

knowledge in this area, which has not been researched before.

In brief, the results show that affect is a predictive variable of the school refusal,

and it will change depending on the cause that justifies the school refusal behaviour. For

this reason, the probability of presenting high levels of school refusal for the first three

factors of the SRAS-R-C and the total score will be higher as the scores of negative affect

increase, whereas the positive affect will be the predictor of the fourth factor.

School refusal and optimism/pessimism

The mean differences results supported the hypothesis 9.1, in which subjects with

high scores in school refusal would present higher scores in pessimism for the total score

and the first three factors of the SRAS-R-C. Conversely, students with high scores in

school refusal showed higher scores in optimism for the fourth factor of the SRAS-R-C,

results that confirmed the hypothesis 9.2. These discoveries reveal that students who base

their non-attendance to school on the first three factors and the total score of the SRAS-R-

C present higher levels of negative emotions, such as pessimism, than students who base

their school refusal on the fourth factor.

According to the results about the predictive capacity of pessimism, this acted as a

positive and significant predictor of high levels of school refusal for the total score and the

first three factors of the SRAS-R-C, confirming the hypothesis 9.3. However, the

prediction of these factors was not negative and significant from optimism for all the

dimensions, as the hypothesis 9.4 proposed. Only the first and the second factor of the

SRAS-R-C supported this hypothesis, since for the third factor and the total score the

optimism acted as a positive and significant predictor. With regard to the fourth factor,

both hypotheses were confirmed. On the one hand, optimism acted as a positive and

significant predictor of high levels of school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C

(the hypothesis 9.5). On the other hand, pessimism acted as a negative and significant

predictor, as the hypothesis 9.6 affirmed.


343

Considering the obtained results when incorporating all the variables to the logistic

regression models, the results completely support the hypotheses 9.3, 9.5 and 9.6. The

capacity of optimism to act as a positive predictor of the school refusal for the fourth factor

could justify in absence of a relationship between this causal and explicative factor of the

school refusal and other internal problems, such as anxiety, fears or depressions (Egger et

al., 2003; Maynard et al., 2012). On the contrary, from Kearney’s functional model (2008)

the first two factors of the SRAS-R-C are the most related dimensions with social anxiety,

fears or anxiety (Kearney, 2002a; Kearney & Silverman, 1993; Higa et al. 2002). In this

way, it is reasonable to understand why these two factors have obtained the most non-

favourable results in their predictive relation with pessimism.

Pessimism is associated to a high risk of presenting depressive symptoms, low

academic performance, resignation and physical health problems (Seligman, 1999). As a

result, it is important to enhance an optimistic explicative style due to the huge positive

benefits associated, such as success expectations, higher persistence and encouragement

(Carver, Scheier, & Segerstrom, 2010) and its influence to reduce depressive symptoms

(Sánchez & Méndez, 2009).

7.5. Conclusions

7.5.1. Conclusions: main psychometric analysis

The obtained conclusions are exposed following the order of the hypotheses and the

discussion.

Multidimensionality of the SRAS-R-C and reliability

1. The Spanish version of the SRAS-R-C presents a multifactorial structure of four factors:

I. To Avoid School Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative Affectivity;

II. To Escape from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School; III. To Pursue

Attention from Significant Others; IV. To Pursue Tangible Reinforcement Outside the

School Setting.


344

2. The proposed model obtains the best goodness-of-fit indices with the four factor

structure and omitting the next items: 16, 17, 18, 19, 20 and 24.

3. The SRAS-R-C presents appropriated indices of internal consistency and temporal

reliability for the four factors of the SRAS-R-C and for the total score of the test.

Correlation between factors

4. The Factor I, Avoidance of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General

Negative Affectivity, and the Factor II, Escape from Aversive Social and/or Evaluative

Situations at School showed positive correlations and of a high magnitude.

5. The Factor III, Pursuing Attention from Significant Others, and the Factor IV, Pursuing

Tangible Reinforcement Outside the School Setting, showed positive correlations and of a

low magnitude.

6. The Factor I, Avoidance of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General

Negative Affectivity, and the Factor II, Escape from Aversive Social and/or Evaluative

Situations at School, showed correlations of a moderated magnitude with the Factor III,

Pursuing Attention from Significant Others.

Convergent validity of the SRAS-R-C

7. Academic self-attributions to failure associated to the lack of ability and effort showed

positive and significant correlations with factors: I. Avoidance of School Related Stimuli

that Provoke a Sense of General Negative Affectivity, II. Escape from Aversive Social

and/or Evaluative Situations at School, III. Pursuing Attention from Significant Others,


8. Academic self-attributions to failure associated to the lack of ability and effort showed

negative and significant correlations with factor IV, Pursuing Tangible Reinforcement

Outside the School Setting, of the SRAS-R-C.


345

9. Negative affect showed a positive and significant correlation with Factors: I. Avoidance

of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative Affectivity, II. Escape

from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School, III. Pursuing Attention from

Significant Others, and the total score of the SRAS-R-C.

10. Positive affect showed a positive and significant correlation with Factor IV, Pursuing

Tangible Reinforcement Outside the School Setting, of the SRAS-R-C.

11. Optimism showed a positive and significant correlation with Factor IV, Pursuing


12. Pessimism showed a negative and significant correlation with Factor IV, Pursuing


13. Pessimism showed a positive and significant correlation with Factors: I. Avoidance of

School Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative Affectivity, II. Escape

from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School, III. Pursuing Attention from

Significant Others, and the total score of the SRAS-R-C.

14. The appropriated internal consistency and construct validity of the SRAS-R-C

confirmed its right use to detect school refusal.

7.5.2. Conclusions: analysis of gender differences and analysis of differences among

academic years

15. No gender differences were found in the factor I. Avoidance of School Related Stimuli

that Provoke a Sense of General Negative Affectivity, and in the Factor II. Escape from

Aversive Social and/or Evaluative Situations at School.

16. Boys showed higher school refusal indices than girls in the Factor III, Pursuing

Attention from Significant Others, and the total score of the SRAS-R-C, the Factor IV,

Pursuing Tangible Reinforcement Outside the School Setting, and the total score of the

SRAS-R-C.


346

Differences in the SRAS-R-C among academic years

17. The third grade of primary education obtained the highest scores in the Factor III,

Pursuing Attention from Significant Others.

18. The scores in school refusal are higher during the second stage of primary education

than during the third stage of primary education.

7.5.3. Conclusions: mean differences and predictive studies

School refusal and academic self-attributions

19. Students with high scores in school refusal for the Factor I, Avoidance of School

Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative Affectivity, the Factor II, Escape

from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School, Factor III, Pursuing Attention

from Significant Others and the total score of the SRAS-R-C presented higher scores in

attributions to failure due to internal causes, such as the ability or the effort.

20. The academic self-attributions to failure associated to the lack of ability and effort

acted as a positive and significant predictor of high rates in school refusal for factors: I.

Avoidance of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General Negative Affectivity,

II. Escape from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School, III. Pursuing

Attention from Significant Others, and the total score of the SRAS-R-C.

21. The academic self-attributions to failure due to internal causes acted as negative and

significant predictors of high rates in school refusal for the Factor IV, Pursuing Tangible

Reinforcement Outside the School Setting, of the SRAS-R-C.

School refusal and positive and negative affect



from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School, factor III, Pursuing Attention


347


negative affect.

23. Students with high scores in school refusal for the Factor IV, Pursuing Tangible

Reinforcement Outside the School Setting, significantly presented higher rates in positive

affect.

24. Negative affect acted as a positive and significant predictor of high rates of school

refusal for factors: I. Avoidance of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General

Negative Affectivity, II. Escape from Aversive Social and/or Evaluative Situations at

School, III. Pursuing Attention from Significant Others, and the total score of the SRAS-R-

C.

25. Positive affect acted as a negative and significant predictor of high rates of school

refusal for factors: I. Avoidance of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General


School and the total score of the SRAS-R-C.

26. Positive affect acted as a positive and significant predictor of high scores in school

refusal for the Factor IV, Pursuing Tangible Reinforcement Outside the School Setting.

School refusal and optimism/pessimism



from Aversive Social and/or Evaluative Situations at School, Factor III, Pursuing Attention


pessimism.

28. Students with high scores in school refusal for the Factor IV, Pursuing Tangible

Reinforcement Outside the School Setting, significantly presented higher rates in positive

optimism.


348

29. Pessimism acted as a positive and significant predictor of high rates of school refusal

for factors: I. Avoidance of School Related Stimuli that Provoke a Sense of General


School, III. Pursuing Attention from Significant Others, and the total score of the SRAS-R-

C.

30. Optimism acted as a positive and significant predictor of high scores in school refusal

for the Factor IV, Pursuing Tangible Reinforcement Outside the School Setting.

31. Pessimism acted as a negative and significant predictor of high scores in school refusal

for the Factor IV, Pursuing Tangible Reinforcement Outside the School Setting.

7.6. Limitations and practical implications

Concerning the limitations and the future research lines, the cross-design of this

manuscript makes it difficult to establish inferential causes between the revised constructs.

Future researches should analyse the influence relations between school refusal and

psycho-educational and emotional variables revised from a longitudinal approach that

would allow establishing more accurate and conclusive data. The longitudinal approaches

that analyse how school refusal behaviour changes over time are insufficient in current

research (Kearney, 2008), it does not exist previous studies that follow this line. Works of

the monitoring over time that assess related constructs, such as school absenteeism

(Attwood, & Croll, 2015; Dembo et al., 2013), are the only studies that exist but they are

not focused on evaluating the school refusal behaviour from its holistic vision.

In addition, the limitation of using a single test to assess each variable (SRAS-R-C,

SAS, PANAS-C and YLOT) should be improved by implementing other evaluation

methods, such as an interview or an observation. Not only could the future research use the

information from the student, but it also could use the perception of parents and teachers.

Also, as a future research line, it could be interesting to evaluate the school refusal in other

educational stages and other sociocultural environments.


349

On the other hand, because of the insufficient studies that have revised the relation

between school refusal and the selected variables by this study, it has been difficult to

contrast the obtained results. Consequently, it could be necessary to extend the

investigation not only to the analysed variables of this thesis, but also other variables that

have shown relation with the school refusal, such as externalising behavioural problems,

personality, health, sleep problems and academic performance.

Finally, it is important to point out that future works should consider personal

variables (learning difficulties, repetition of grades, academic performance and the number

of absences) and environmental variables (class atmosphere, the relation between the

students and between the teacher, the motivational levels, the relation with the families or

the parental education style), which have not been evaluated in this document and they are

interesting to this area. With regard to the intervention, it is important to design

intervention strategies in future researches to solve this problem from the initial educative

stages.

Despite the exposed limitations, this research offers the validation of an instrument

that specifically assesses the school refusal in the Spanish language. Additionally,

according to the obtained results, the prevention of the school refusal should be addressed

to males and females and should be started in primary education. Moreover, it is important

to develop more adaptive attributional styles and to strengthen the emotional development.

In conclusion, this study tries to provoke a reflexion about the negative influence

that the school refusal behaviour causes in the personal, academic and social development

of the affected students. In this line, it is also important to think about the factors that can

influence the development of the school refusal, which is closely connected with high

levels of academic failure and early dropouts from school in Spain. Without doubt, school

refusal is one of the great challenges that the Spanish education system has to face.

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