Utilización conjunta del análisis de regresión y de la medida funcional para poner a prueba modelos de combinación de predictores de las actitudes negativas hacia las mujeres

El estudio demuestra que utilizando dos técnicas que no son frecuentemente empleadas juntas--análisis de regresión y medida funcional--resulta posible poner a prueba de forma rigurosa modelos hipotéticos de combinación de factores a partir de datos procedentes de cuestionarios habituales con varios ítems. Los datos utilizados para ilustrar esa posibilidad fueron tomadas de un encuesta realizada en Turquía (N = 3,235) sobre la actitud de los estudiantes hacia las mujeres. Dado que el cuestionario utilizado inclúyala 12 tipos de predictores de esas actitudes (ej., edad, lugar de residencia, nivel de colectivismo-individualismo), un análisis de regresión paso a paso fue aplicado de manera a seleccionar un conjunto reducido de predictores independientes. Tres de los 12 explicaban la mayor parte de la varianza: sexo (el factor Biológico), nivel de conservatismo político en la zona de residencia (el factor Lugar), y la puntuación personal en la escala de individualismo vertical (el factor Cultura). Luego, las escalas continuas de colectivismo y de conservatismo fueron categorizadas en tres niveles. Tres cuadros factoriales fueron creados--uno por cada nivel de conservatismo--con la actitud negativa hacia las mujeres en el eje vertical, el nivel de colectivismo vertical en el eje horizontal y el sexo en las curvas. La divergencia sistemática hacia la derecha de las curvas, observa en cada de los tres cuadros, soporta un modelo de combinación de los predictores de tipo multiplicativo tratándose del factor sexo y del factor cultura. Como consecuencia, el modelo de combinación de los tres factores retenido fue: Actitud negativa hacia las mujeres = (Sexo x Cultura) + Lugar. Palabras clave análisis de regresión; medida funcional; actitudes hacia las mujeres; colectivismo; conservatismo. The present study was aimed at showing that by conjointly using two techniques that are rarely used in combination--regression analysis and functional measurement, it may be possible to rigorously tests models of combination of factors using data obtained in traditional multi-item/ multi-scale surveys. The data used for this demonstration were taken from a large survey (N = 3,235) of Turkish students' attitude to women (ATW). As it included 12 types of predictors (e.g., age, geographic location, score on collectivism scales), stepwise regression analysis was firstly used to select a subset of predictors. Three of them explained the major part of variance: biological gender (sex), level