rechazo escolar en educación primaria y su relación con ...a toda mi familia, por inculcar en mí...
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RECHAZO ESCOLAR EN EDUCACIÓN PRIMARIA Y SU RELACIÓN CON VARIABLES PSICOEDUCATIVAS
Carolina Gonzálvez Maciá
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.
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
Resumen del capítulo 4 ...................................................................................... 167
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
5.7.1.3. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y
bajo rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .............................. 192
5.7.1.4. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el
alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ............................... 193
5.7.1.5. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y
bajo rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ............................. 196
5.7.1.6. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el
alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C .............................. 197
5.7.1.7. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y
bajo rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ............................. 198
5.7.1.8. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el
alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C .............................. 200
5.7.1.9. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y
bajo rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C .................. 202
5.7.1.10. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el
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
5.7.1.13. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del
alto y bajo rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .................... 209
5.7.1.14. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre
el alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ........................... 211
5.7.1.15. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del
alto y bajo rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ................... 213
5.7.1.16. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre
el alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C .......................... 215
5.7.1.17. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del
alto y bajo rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ................... 217
5.7.1.18. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre
el alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C .......................... 218
5.7.1.19. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del
alto y bajo rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ........ 220
5.7.1.20. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre
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
5.7.1.23. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y
bajo rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .............................. 228
Índice
5.7.1.24. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el
alto rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ............................... 230
5.7.1.25. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y
bajo rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ............................. 232
5.7.1.26. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el
alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C .............................. 234
5.7.1.27. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y
bajo rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ............................. 236
5.7.1.28. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el
alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C .............................. 237
5.7.1.29. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y
bajo rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C .................. 239
5.7.1.30. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el
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
5.7.2.3. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para
el Factor II de la SRAS-R-C ......................................................................... 246
5.7.2.4. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el
Factor II de la SRAS-R-C ............................................................................. 247
5.7.2.5. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para
el Factor III de la SRAS-R-C ........................................................................ 249
5.7.2.6. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el
Factor III de la SRAS-R-C ............................................................................ 250
5.7.2.7. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para
el Factor IV de la SRAS-R-C ........................................................................ 251
5.7.2.8. Capacidad predictiva del afecto sobre el alto rechazo escolar para el
Factor IV de la SRAS-R-C ............................................................................ 252
5.7.2.9. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para
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
5.7.3.3. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo
rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ...................................... 260
5.7.3.4. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C .................................................... 261
5.7.3.5. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo
rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ..................................... 263
Índice
17
5.7.3.6. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C................................................... 264
5.7.3.7. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo
rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ..................................... 265
5.7.3.8. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ................................................... 266
5.7.3.9. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo
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
Resumen del capítulo 6 ...................................................................................... 307
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
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
escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Lenguaje ....................................................................................................................... 191
Tabla 25. Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. ........................... 192
Tabla 26. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Lenguaje. ...................................................................................................................... 194
Tabla 27. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Lenguaje ....................................................................................................................... 195
Tabla 28. Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ........................... 196
Tabla 29. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Lenguaje ....................................................................................................................... 198
Tabla 30. Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C. .......................... 199
Tabla 31. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Lenguaje. ...................................................................................................................... 201
Tabla 32. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Lenguaje ....................................................................................................................... 201
Tabla 33. Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ................ 202
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................................................................................................................... 204
Índice tablas
23
Tabla 35. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
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
Tabla 37. 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
Matemáticas. ................................................................................................................. 208
Tabla 38. 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
Matemáticas .................................................................................................................. 209
Tabla 39. Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y
bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. .................. 210
Tabla 40. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Matemáticas. ................................................................................................................. 212
Tabla 41. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Matemáticas. ................................................................................................................. 213
Tabla 42. Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y
bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C. ................. 214
Tabla 43. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Matemáticas. ................................................................................................................. 216
Tabla 44. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Matemáticas. ................................................................................................................. 216
Tabla 45. Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y
bajas puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ................. 217
Tabla 46. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Matemáticas. ................................................................................................................. 219
Tabla 47. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en
Matemáticas. ................................................................................................................. 220
Índice tablas
Tabla 48. Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y
bajas puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ....... 221
Tabla 49. 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 Matemáticas. ............................................................................................................ 223
Tabla 50. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
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
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C.............................. 225
Tabla 52. 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
generales. ...................................................................................................................... 227
Tabla 53. 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
generales. ...................................................................................................................... 228
Tabla 54. Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. ........................... 229
Tabla 55. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales
generales. ...................................................................................................................... 231
Tabla 56. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales
generales. ...................................................................................................................... 232
Tabla 57. Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas
puntaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C. ............................ 233
Tabla 58. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales
generales. ...................................................................................................................... 235
Tabla 59. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales
generales. ...................................................................................................................... 235
Tabla 60. Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas
puntaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C. ............................ 236
Índice tablas
25
Tabla 61. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV en función de las atribuciones causales
generales……………………………………………………………………….……...238
Tabla 62. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables atribuciones
generales ....................................................................................................................... 239
Tabla 63. Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C. ............... 240
Tabla 64. 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
generales. ...................................................................................................................... 242
Tabla 65. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales
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
Tabla 67. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto................... 245
Tabla 68. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto................... 246
Tabla 69. Diferencias en afecto para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en
rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C. ...................................................... 247
Tabla 70. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ................ 248
Tabla 71. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
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
Tabla 73. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ............... 251
Tabla 74. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
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
Tabla 76. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto ................ 253
Tabla 77. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto. ............... 254
Tabla 78. Diferencias en afecto para estudiantes con altas y bajas puntuaciones en
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
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor I de la SRAS-R-C.............................. 258
Tabla 82. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor I de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo. .................................................................................................................... 259
Tabla 83. 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 variables de optimismo y
pesimismo ..................................................................................................................... 260
Tabla 84. Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C ............................ 260
Tabla 85. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo. .................................................................................................................... 262
Tabla 86. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo ..................................................................................................................... 262
Tabla 87. Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ........................... 263
Tabla 88. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo ..................................................................................................................... 264
Índice tablas
27
Tabla 89. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo ..................................................................................................................... 265
Tabla 90. Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ........................... 266
Tabla 91. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo ..................................................................................................................... 267
Tabla 92. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y
pesimismo ..................................................................................................................... 268
Tabla 93. Diferencias en optimismo/pesimismo en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C ................ 268
Tabla 94. Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo
escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de
optimismo y pesimismo. ............................................................................................... 270
Tabla 95. Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo
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
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
Figura 11. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II. ......................................... 193
Figura 12. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III. ........................................ 197
Figura 13. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV. ........................................ 200
Figura 14. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
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
Figura 16. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en
Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II. ............... 211
Figura 17. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en
Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III. .............. 215
Figura 18. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en
Matemáticas en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV. ............. 218
Figura 19. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en
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
Figura 21. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II. ......................................... 230
Figura 22. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III. ........................................ 234
Figura 23. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV. ........................................ 237
Figura 24. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C... 240
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
Figura 26. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto
rechazo escolar en el Factor II de la SRAS-R-C. ......................................................... 247
Figura 27. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto
rechazo escolar en el Factor III de la SRAS-R-C. ........................................................ 250
Figura 28. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto
rechazo escolar en el Factor IV de la SRAS-R-C ......................................................... 252
Figura 29. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto
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
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............... 261
Figura 32. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C ............. 263
Figura 33. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C ............. 266
Figura 34. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C... 269
Figure 35. Structural equation modelling for the proposed model of the SRAS-R-C.. 332
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,
Introducción general
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
Introducción general
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.
Introducción general
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.
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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,
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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).
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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).
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo 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.
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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
Conceptualización y epidemiología del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
71
Introducción al capítulo 2
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
Evaluación del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
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
---
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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*
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
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).
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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)
Evaluación del rechazo escolar
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,
Evaluación del rechazo escolar
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:
Evaluación del rechazo escolar
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
Evaluación del rechazo escolar
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.
Evaluación del rechazo escolar
100
Resumen del capítulo 2
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;
Evaluación del rechazo escolar
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
105
Introducción al capítulo 3
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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,
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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).
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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).
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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).
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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).
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
131
Resumen del capítulo 3
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,
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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).
Variables relacionadas con el rechazo escolar y tratamiento
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.
Objetivos, hipótesis y método
139
Introducción al capítulo 4
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
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
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
puntuación total de la SRAS-R-C.
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
puntuación total de la SRAS-R-C.
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.
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
significativamente con la puntuación total y los tres primeros factores de la SRAS-
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
significativamente con el cuarto factor de la SRAS-R-C.
Objetivos, hipótesis y método
147
Optimismo/pesimismo
Hipótesis 4.9. La dimensión de optimismo se relacione negativa y
significativamente con la puntuación total y los tres primeros factores de la SRAS-
R-C.
Hipótesis 4.10. La dimensión de pesimismo se relacione positiva y
significativamente con la puntuación total y los tres primeros factores de la SRAS-
R-C.
Hipótesis 4.11. La dimensión de optimismo se relacione positiva y
significativamente con el cuarto factor de la SRAS-R-C.
Hipótesis 4.12. La dimensión de pesimismo se relacione negativa y
significativamente con el cuarto factor de la SRAS-R-C.
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.
Objetivos, hipótesis y método
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:
Objetivos, hipótesis y método
149
Atribuciones al fracaso académico
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.
Hipótesis 7.2. Se espera que los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar
atribuyan sus fracasos a causas externas para el cuarto factor de la SRAS-R-C,
más que sus iguales con bajas puntuaciones en rechazo.
Atribuciones al éxito académico
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.
Hipótesis 7.4. Se espera que los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar
atribuyan sus éxitos a causas internas para el cuarto factor de la SRAS-R-C, más
que sus iguales con bajas puntuaciones en rechazo.
Atribuciones al fracaso académico
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.
Atribuciones al éxito académico
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
Objetivos, hipótesis y método
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
puntuación total de la SRAS-R-C.
Hipótesis 8.2. Los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar presenten
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
altos niveles de rechazo escolar para los tres primeros factores y la puntuación
total de la SRAS-R-C.
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.
Objetivos, hipótesis y método
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:
Hipótesis 9.1. Los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar presenten
mayores puntuaciones en pesimismo para los tres primeros factores y la
puntuación total de la SRAS-R-C.
Hipótesis 9.2. Los sujetos con altas puntuaciones en rechazo escolar presenten
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
altos niveles de rechazo escolar para los tres primeros factores y la puntuación
total de la SRAS-R-C.
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.
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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
Objetivos, hipótesis y método
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).
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
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)
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
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.
Objetivos, hipótesis y método
167
Resumen del capítulo 4
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
Objetivos, hipótesis y método
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.
Resultados
171
Introducción al capítulo 5
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
2 ¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela
porque te resulta difícil hablar con los otros
chicos(as) en la escuela?
.45 1.14 .63 .43 .46 .40 .77
6 ¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela
porque te da vergüenza estar delante de otras
personas en la escuela?
.41 1.06 .63 .45 .38 .32 .77
10 ¿Cuántas veces tratas de no ir a la escuela
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.
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
** = 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
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
5.7.1.3. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y bajo
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
Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II 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 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
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.
Figura 11. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II
** = p <.001; * = p <.05
5.7.1.4. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el alto rechazo
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.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 60.9% de los
casos (χ2 = 6.48; p = <.05) para la variable Atribución de los Éxitos en Lenguaje a Causas
Externas; de un 65.3% de los casos (χ2 = 17.86; p = <.05) correspondiente a la variable de
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor II 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: 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
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%.
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor II 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%
Clasificados
correctamente: 65.3% 17.86 .09
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
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
196
5.7.1.5. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y bajo
rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C
La tabla 28 presenta 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 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
Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III 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 .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 -
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.
Resultados
197
Figura 12. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III
* = p <.05
5.7.1.6. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el alto rechazo
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor III 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%
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
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%.
5.7.1.7. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y bajo
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.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las
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
Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje 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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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 -
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.
Resultados
200
Figura 13. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV
* = p <.05
5.7.1.8. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el alto rechazo
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor IV 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%
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 =
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%.
El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor IV 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%
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
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
202
5.7.1.9. Diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en función del alto y bajo
rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
La tabla 33 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 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
Diferencias de estilo atribucional en Lenguaje en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total 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 .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
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
Resultados
203
Figura 14. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Lenguaje en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
* = p <.05
5.7.1.10. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Lenguaje sobre el alto rechazo
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
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 60.7% de los
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.
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 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
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
Modelo de regresión logística 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
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 65% 10.81 .06
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
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%.
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
La tabla 36 recoge las medias y diferencias estadísticamente significativas halladas
en función del estilo atribucional en Matemáticas 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
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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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
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
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 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 37 recoge las variables explicativas que
han resultado estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar en
el Factor I.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 61.3% de los
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
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 Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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%.
El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor I de la SRAS-R-C en función de atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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%.
5.7.1.13. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del alto y bajo
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
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 o Situaciones de Evaluación.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las
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
Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II 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
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
Figura 16. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas
en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II
** = p <.001; * = p <.05
5.7.1.14. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre el alto
rechazo escolar para el Factor II de la SRAS-R-C
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
dicotomizó considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y
altas puntuaciones un centil superior a 75. La tabla 40 recoge las variables explicativas que
han resultado estadísticamente significativas para la predicción de alto rechazo escolar en
el Factor II.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 60.1% de los
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.
Las OR fueron superiores a 1 para los modelos de Atribución del Fracaso en
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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%.
La tabla 41 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 64.9 % 24.65 .12
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%.
5.7.1.15. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del alto y bajo
rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C.
La tabla 42 presenta las medias y diferencias estadísticamente significativas
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 diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas tan sólo para
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
Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III 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
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 -
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
215
Figura 17. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas
en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III
* = p <.05
5.7.1.16. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre el alto
rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C
Los datos han permitido crear dos modelos de regresión logística que permiten
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 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.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 58.3% de los
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.
Las OR fueron superiores a 1 para los modelos de Atribución del Fracaso en
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
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%.
El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 59.9% 6.95 .04
MFEs .32 .12 6.68 .010 1.38 1.08-1.76
Constante -.21 .24 .77 .380 .81
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%.
Resultados
217
5.7.1.17. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del alto y bajo
rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C
La tabla 45 ofrece las medias y diferencias estadísticamente significativas obtenidas
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.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las
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
Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas 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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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 -
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
218
Figura 18. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas
en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV
** = p <.001; * = p <.05
5.7.1.18. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre el alto
rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C
A partir de los datos 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 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
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 46
recoge las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la
predicción de alto rechazo escolar en el Factor IV.
Resultados
219
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 61.6% de los
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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 =
Probabilidad; OR = Odd ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.
La tabla 47 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las
variables atribucionales en el área de Matemáticas en conjunto. Los resultados muestran
que la proporción de casos clasificados correctamente es del 60.8% (χ2 = 15.13; p = <.05).
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 60.8% 15.13 .08
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
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%.
5.7.1.19. Diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas en función del alto y bajo
rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
La tabla 48 presenta las medias y diferencias estadísticamente significativas
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
Diferencias de estilo atribucional en Matemáticas en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total 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
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 =
Matemáticas Éxito Externas; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso
Esfuerzo; MFEx = Matemáticas Fracaso Externas.
Resultados
222
Figura 19. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional en Matemáticas
en estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
** = p <.001; * = p <.05
5.7.1.20. Capacidad predictiva de las autoatribuciones en Matemáticas sobre el alto
rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
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.
Los valores de la odd ratio (OR) fueron superiores a 1 para los modelos de
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para la
puntuación total en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
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 50 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las
variables atribucionales en el área de Matemáticas en conjunto. Los resultados muestran
que la proporción de casos clasificados correctamente es del 64.5% (χ2 = 18.54; p = <.05).
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
la puntuación total en función de las atribuciones causales en Matemáticas
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 64.5 % 18.54 .10
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
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%.
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
La tabla 51 ofrece las medias y diferencias estadísticamente significativas halladas
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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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
Figura 20. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
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
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
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 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.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 61.3% de los
casos (χ2 = 15.37; p = <.05) para la variable Atribución de los Éxitos en general a Causas
Externas; de un 68.3% de los casos (χ2 = 54.30; p = <.05) correspondiente a la variable de
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
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 generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
correctamente: 68.3%
54.30
.22
.49
.07
42.06
<.001
1.65
1.42-1.19
Constante -.84 .21 15.59 <.001 .43
FEs Clasificados
correctamente: 70.3%
46.01
.19
.44
.07
38.32
<.001
1.56
1.35-1.80
Constante -1.11 .26 18.06 <.001 .33
FEx Clasificados
correctamente: 67.7%
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%.
El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables
atribucionales en general en conjunto se expresa en la tabla 53. Los resultados muestran
que la proporción de casos clasificados correctamente es del 69.3% (χ2 = 59.02; p = <.05).
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
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 generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 69.3% 59.02 .24
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
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%.
5.7.1.23. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y bajo rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C
La tabla 54 muestra las medias y diferencias estadísticamente significativas
obtenidas en base al estilo atribucional general 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 o Situaciones de Evaluación.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las
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
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor II 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
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
Figura 21. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor II
** = p <.001
5.7.1.24. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el alto rechazo
escolar para el Factor II de la SRAS-R-C
A partir de los resultados obtenidos son tres 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 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.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 65.9% de los
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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 =
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 56 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor II de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 66.1%
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 =
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%.
5.7.1.25. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y bajo rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C
La tabla 57 presenta las medias y diferencias estadísticamente significativas
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
Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para el Factor III 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
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 -
Nota: EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx = Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad;
FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas.
Resultados
234
Figura 22. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III
* = p <.05
5.7.1.26. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el alto rechazo
escolar para el Factor III de la SRAS-R-C
A partir de los datos 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 III de la SRAS-R-C (Búsqueda de la Atención de otras Personas
Significativas) 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 58 recoge las
variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la predicción
de alto rechazo escolar en el Factor III.
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 58.3% de los
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
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%.
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor III de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 58.3% 6.52 .03
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
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
236
5.7.1.27. Diferencias en el estilo atribucional general en función del alto y bajo rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C
La tabla 60 ofrece las medias y diferencias estadísticamente significativas obtenidas
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.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas para las
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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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
Figura 23. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV
* = p <.05
5.7.1.28. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el alto rechazo
escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C
A partir de los datos se han podido crear tres modelos de regresión logística que
permiten 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 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 61
recoge las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la
predicción de alto rechazo escolar en el Factor IV.
Resultados
238
Los modelos propuestos permiten hacer una estimación correcta del 59.6% de los
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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 =
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
239
La tabla 62 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 65.9% 16.56 .09
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
ratio; I.C. = Intervalo de confianza al 95%.
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
La tabla 63 ofrece las medias y diferencias estadísticamente significativas halladas
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
Diferencias de estilo atribucional general en estudiantes con altas y bajas
puntuaciones en rechazo escolar para la puntuación total 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
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
Nota: EC = Éxito Capacidad; EEs = Éxito Esfuerzo; EEx = Éxito Externas; FC = Fracaso Capacidad;
FEs = Fracaso Esfuerzo; FEx = Fracaso Externas.
Resultados
241
Figura 24. Diagrama de barras de las diferencias en el estilo atribucional general en
estudiantes con bajo/alto rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
** = p <.001; * = p <.05
5.7.1.30. Capacidad predictiva de las autoatribuciones generales sobre el alto rechazo
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
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 62.4% de los
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
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 generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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 =
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%.
El modelo de regresión logística resultante tras incluir todas las variables
atribucionales generales en conjunto se presenta en la tabla 65. Los resultados muestran
que la proporción de casos clasificados correctamente es del 58.3% (χ2 = 16.59; p = <.05).
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las atribuciones causales generales
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 58.3% 16.59 .09
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
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%.
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
La tabla 66 muestra las medias y diferencias estadísticamente significativas
obtenidas en base a la afectividad positiva y negativa en 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 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
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
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
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 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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
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 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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor I de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 72.3% 98.28 .26
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
Nota: A.: afecto; 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%.
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.
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 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
escolar para el Factor II 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
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.
Figura 26. Diagrama de barras de las diferencias en afecto entre estudiantes con bajo/alto
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
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 segundo factor de la SRAS-R-C en
función del afecto.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos
propuestos permiten hacer una estimación correcta del 65.2% de los casos (χ2 = 35.54; p =
<.05) para la dimensión Afecto Positivo; y de un 68.4% de los casos (χ2 = 61.89; p = <.05)
Resultados
248
correspondiente al factor Afecto Negativo. La R2 Nagelkerke osciló entre .11 (Afecto
Positivo) y .19 (Afecto Negativo).
La Tabla 70 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .85 (Afecto Positivo) y
1.28 (Afecto Negativo). Estos resultados indican que la probabilidad de presentar alto
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
A. positivo Clasificados
correctamente: 65.2% 35.54 .11 -.15 .02 30.55 <.001 .85 .81-.90
Constante 3.50 .59 35.05 <.001 33.38
A. negativo Clasificados
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
Nota: A.: afecto; 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 71 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 69.6% (χ2 = 75.79; p = <.05). El establecimiento del
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
puntuaciones en rechazo escolar es 1.23 veces mayor por cada punto que se incrementa la
puntuación en Afecto Negativo, mientras que resultó .89 veces menor por cada punto que
aumenta la puntuación en Afecto Positivo.
Resultados
249
Tabla 71
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor II de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 69.6% 75.79 .23
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
Nota: A.: afecto; 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%.
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
escolar para el Factor III 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
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
Figura 27. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto
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
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 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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
A. negativo Clasificados
correctamente: 57% 14.54 .05 .10 .02 13.33 <.001 1.11 1.05-1.17
Constante -1.05 .26 16.14 <.001 .34
Nota: A.: afecto; 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 74 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 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
variable afecto. Para ello, el valor de la OR reveló que la probabilidad de presentar altas
puntuaciones en rechazo escolar es 1.11 veces mayor por cada punto que se incrementa la
puntuación en Afecto Negativo.
Tabla 74
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor III de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 57% 14.54 .05
A. negativo .10 .02 13.33 <.001 1.11 1.05-1.17
Constante -1.05 .26 16.14 <.001 .34
Nota: A.: afecto; 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%.
5.7.2.7. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para el Factor IV
de la SRAS-R-C
La tabla 75 muestra las medias y diferencias estadísticamente significativas
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
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas tan sólo para
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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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
Figura 28. Diagrama de barras de las diferencias de afecto en estudiantes con bajo/alto
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
Las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la
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
considerando bajas puntuaciones en rechazo escolar un centil inferior a 25 y altas
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.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir del modelo propuesto
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
A. positivo Clasificados
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
Nota: A.: afecto; 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 77 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 59.5% (χ2 = 20.16; p = <.05). El establecimiento del
modelo permite pronosticar el alto rechazo escolar en base al Factor IV 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 1.11 veces mayor por cada punto que se incrementa la
puntuación en Afecto Positivo.
Resultados
254
Tabla 77
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor IV de la SRAS-R-C en función de la variable afecto
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 59.5% 20.16 .06
A. positivo .11 .02 18.66 <.001 1.11 1.06-1.17
Constante -2.22 .51 18.93 <.001 .10
Nota: A.: afecto; 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%.
5.7.2.9. Diferencias en afecto en función del alto y bajo rechazo escolar para la
puntuación total de la SRAS-R-C
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 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
para la puntuación total 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
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
Figura 29. Diagrama de barras de las diferencias en afecto entre estudiantes con bajo/alto
rechazo escolar para la puntuación total de la SRAS-R-C
** = 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
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 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.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos
propuestos permiten hacer una estimación correcta del 58.1% de los casos (χ2 = 10.03; p =
Resultados
256
<.05) para la dimensión Afecto Positivo; y de un 64.3% de los casos (χ2 = 48.12; p = <.05)
correspondiente al factor Afecto Negativo. La R2 Nagelkerke osciló entre .03 (Afecto
positivo) y .15 (Afecto Negativo).
La tabla 79 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .92 (Afecto Positivo) y
1.23 (Afecto Negativo). Estos resultados indican que la probabilidad de presentar alto
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
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
A. positivo Clasificados
correctamente: 58.1% 10.03 .03 -.07 .02 9.73 .002 .92 .88-.97
Constante 1.38 .49 7.89 .005 3.99
A. negativo Clasificados
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
Nota: A.: afecto; 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 80 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 67.1% (χ2 = 48.12; p = <.05). El establecimiento del
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
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 67.1% 48.12 .15
A. negativo .20 .03 36.88 <.001 1.23 1.15-1.32
Constante -1.90 .30 38.99 <.001 .14
Nota: A.: afecto; 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%.
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
La tabla 81 muestra las medias y diferencias estadísticamente significativas
obtenidas para la variable Optimismo/Pesimismo en 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 ambas
dimensiones. Por un lado, los estudiantes con bajos niveles de rechazo escolar obtuvieron
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
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
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
Las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la
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.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos
propuestos permiten hacer una estimación correcta del 61.1% de los casos (χ2 = 24.20; p =
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor I de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
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
Nota: A.: afecto; 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 83 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir las dos
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
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 variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 66.4% 69.85 .13
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
Nota: A.: afecto; 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%.
5.7.3.3. Diferencias en optimismo/pesimismo 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 Optimismo y Pesimismo se presentan en la tabla 84.
Los resultados señalan que ambas dimensiones revelan diferencias significativas.
Concretamente, los estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron
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
rechazo escolar para el Factor II 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
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
5.7.3.4. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo escolar para
el Factor II 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 rechazo escolar para el Factor II en función de las dimensiones
Optimismo y Pesimismo. 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 para el segundo
factor quedan recopiladas en la tabla 85.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos
propuestos permiten hacer una estimación correcta del 66.5% de los casos (χ2 = 14.07; p =
<.05) para la dimensión Optimismo; y de un 65.6% de los casos (χ2 = 61.71; p = <.05)
correspondiente al factor Pesimismo. La R2 Nagelkerke fue de .03 (Optimismo) y .12
(Pesimismo).
La tabla 85 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron .89 (Optimismo) y 1.20
(Pesimismo). Estos resultados indican que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Optimismo Clasificados
correctamente: 66.5% 14.07 .03 -.11 .03 13.05 <.001 .89 .84-.95
Constante 1.90 .46 16.43 <.001 6.69
Pesimismo Clasificados
correctamente: 65.6% 61.71 .12 .18 .02 52.12 <.001 1.20 1.14-1.26
Constante -.61 .14 19.27 <.001 .53
Nota: A.: afecto; 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 86 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir las dos
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor II de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 65.6% 61.71 .12
Pesimismo .18 .02 52.12 <.001 1.20 1.14-1.26
Constante -.61 .14 19.27 <.001 .53
Nota: A.: afecto; 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
263
5.7.3.5. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo rechazo escolar
para el Factor III de la SRAS-R-C
La tabla 87 muestra las medias y diferencias estadísticamente significativas
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.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas tan sólo para
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
rechazo escolar para el Factor III 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
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
Figura 32. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en estudiantes
con bajo/alto rechazo escolar para el Factor III de la SRAS-R-C
* = p <.05
Resultados
264
5.7.3.6. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo escolar para
el Factor III de la SRAS-R-C
Las variables explicativas que han resultado estadísticamente significativas para la
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.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir del modelo propuesto
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Pesimismo Clasificados
correctamente: 55.8% 11.23 .02 .07 .02 10.85 .001 1.07 1.03-1.12
Constante -.32 .13 6.12 .013 .72
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%.
La tabla 89 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir las dos
dimensiones, Optimismo y Pesimismo, en conjunto. Los resultados muestran que la
proporción de casos clasificados correctamente es del 58.9% (χ2 = 18.43; p = <.05). El
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor III de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 58.9% 18.43 .04
Pesimismo .09 .02 15.87 <.001 1.10 1.05-1.15
Constante -1.74 .55 9.87 .002 .17
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%.
5.7.3.7. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo rechazo escolar
para el Factor IV de la SRAS-R-C
Las medias y diferencias entre estudiantes con altas y bajas puntuaciones en
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.
Concretamente, los estudiantes con bajas puntuaciones en rechazo escolar obtuvieron
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
Diferencias en optimismo/ pesimismo 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
Significación estadística y
magnitud diferencias
F p M DE M DE t g.l. p d
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
Figura 33. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en estudiantes
con bajo/alto rechazo escolar para el Factor IV de la SRAS-R-C
** = p <.001
5.7.3.8. Capacidad predictiva del optimismo/pesimismo sobre el alto rechazo escolar para
el Factor IV 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 rechazo escolar para el Factor IV en función de las dimensiones
Optimismo y Pesimismo. 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 para el cuarto
factor quedan recopiladas en la tabla 91.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos
propuestos permiten hacer una estimación correcta del 60.7% de los casos (χ2 = 36.49; p =
<.05) para la dimensión Optimismo; y de un 59.7% de los casos (χ2 = 25.64; p = <.05)
Resultados
267
correspondiente al factor Pesimismo. La R2 Nagelkerke fue de .07 (Optimismo) y .05
(Pesimismo).
La tabla 91 ofrece los valores de las OR, los cuales fueron 1.20 (Optimismo) y .89
(Pesimismo). Estos resultados indican que la probabilidad de presentar alto rechazo escolar
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para el
Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Optimismo Clasificados
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
Pesimismo Clasificados
correctamente: 59.7% 25.64 .05 -.11 .02 24.28 <.001 .89 .85-.93
Constante .79 .13 32.36 <.001 2.20
Nota: A.: afecto; 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 92 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir las dos
dimensiones, Optimismo y Pesimismo, en conjunto. Los resultados muestran que la
proporción de casos clasificados correctamente es del 60.9% (χ2 = 45.70; p = <.05). El
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
el Factor IV de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 60.9% 45.70 .09
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
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%.
5.7.3.9. Diferencias en optimismo/pesimismo en función del alto y bajo rechazo escolar
para la puntuación total de la SRAS-R-C
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.
Las diferencias halladas entre los dos grupos resultaron significativas tan sólo para
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
Diferencias en optimismo/ pesimismo en estudiantes con altas y bajas puntuaciones en
rechazo escolar para la puntuación total 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
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
Figura 34. Diagrama de barras de las diferencias en optimismo y pesimismo en estudiantes
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
para la puntuación total de la SRAS-R-C
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
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 rechazo escolar
total en función del Pesimismo.
La proporción de casos clasificados correctamente a partir de los modelos
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
Regresión logística binaria para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para la
puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Pesimismo Clasificados
correctamente: 59.6% 32.16 .07 .12 .02 29.29 <.001 1.13 1.08-1.19
Constante -.58 .14 16.70 <.001 .55
Nota: A.: afecto; 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 95 presenta el modelo de regresión logística resultante tras incluir las dos
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
Modelo de regresión logística para la probabilidad de presentar alto rechazo escolar para
la puntuación total de la SRAS-R-C en función de las variables de optimismo y pesimismo
Variable χ2 R
2 B E.T. Wald p OR I.C. 95%
Clasificados
correctamente: 60.8% 37.25 .08
Pesimismo .15 .02 32.80 <.001 1.16 1.10-1.22
Constante -1.82 .57 10.00 .002 .16
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%.
Resultados
271
Resumen del capítulo 5
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.
Discusión y conclusiones
277
Introducción al capítulo 6
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
Discusión y conclusiones
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),
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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.
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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).
Discusión y conclusiones
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-
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo
MEC - - - - - - X - -
MEES - - - - - - - - - -
MEEX X - - - - - - - -
MFC X X X X X
MFES X X X - - X
MFEX X X - - - - X
Discusión y conclusiones
290
Atribuciones
generales
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
EC - - - - - - X - -
EEs - - - - - - - - - -
EEx X - - - - - - - -
FC X X X X X
FEs X X X X X
FEx X X - - - - X
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; MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx =
Matemáticas Éxito Externas; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso
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
Discusión y conclusiones
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
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; MEC = Matemáticas Éxito Capacidad; MEEs = Matemáticas Éxito Esfuerzo; MEEx =
Matemáticas Éxito Externas; MFC = Matemáticas Fracaso Capacidad; MFEs = Matemáticas Fracaso
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.
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo
Afecto positivo X X - - X X
Afecto negativo X X X - - X
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.
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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
Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo Alto Bajo
Optimismo X X - - X - -
Pesimismo X X X X X
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.
Discusión y conclusiones
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*
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.
6.2. 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.
Discusión y conclusiones
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
total de la SRAS-R-C.
Discusión y conclusiones
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.
Discusión y conclusiones
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.
Discusión y conclusiones
300
6.2.3.2. Rechazo escolar y afecto positivo/negativo
22. 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, III, Comportamiento para
Captar la Atención de otras Personas Significativas, y la puntuación total de la SRAS-R-C
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
27. 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, III, Comportamiento para
Discusión y conclusiones
301
Captar la Atención de otras Personas Significativas, y la puntuación total de la SRAS-R-C
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
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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.
Discusión y conclusiones
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).
Discusión y conclusiones
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
Discusión y conclusiones
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.
Discusión y conclusiones
307
Resumen del capítulo 6
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
Discusión y conclusiones
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.
Discusión y conclusiones
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.
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).
Dissertation summary in Engligh language
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;
Dissertation thesis in English language
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:
Dissertation summary in Engligh language
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.
Dissertation thesis in English language
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.
Objective 6. To analyse the predictive capacity and the relationship between school
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
factors and the total score of the SRAS-R-C.
Objective 7. To analyse the predictive capacity and the relationship between school
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
and the total score of the SRAS-R-C.
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.
Dissertation summary in Engligh language
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.
Dissertation thesis in English language
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
fourth factor of the SRAS-R-C.
Hypothesis 4.12. The pessimism dimension will negatively and significantly relate to the
fourth factor of the SRAS-R-C.
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
factors and the total score of the SRAS-R-C.
Hypothesis 5.2. Boys will show more school refusal than girls in the fourth factor of the
SRAS-R-C.
Dissertation summary in Engligh language
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.
Self-attributions to academic failure
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.
Hypothesis 7.2. It is expected that subjects with high scores in school refusal will ascribe
more their failures to external causes for the fourth factor of the SRAS-R-C than their
peers with low scores in school refusal.
Self-attributions to academic success
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.
Hypothesis 7.4. It is expected that subjects with high scores in school refusal will ascribe
their success more to internal causes for the fourth factor of the SRAS-R-C than their peers
with low scores in school refusal.
Self-attributions to academic failure
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.
Dissertation thesis in English language
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.
Self-attributions to academic success
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
high levels of school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C.
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.
Dissertation summary in Engligh language
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
high levels of school refusal for the fourth factor of the SRAS-R-C.
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).
Dissertation thesis in English language
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
Dissertation summary in Engligh language
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
Dissertation thesis in English language
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
Dissertation summary in Engligh language
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.
Dissertation thesis in English language
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
Dissertation summary in Engligh language
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
and the total score of the SRAS-R-C.
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.
Dissertation thesis in English language
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.
Dissertation summary in Engligh language
333
7.3.4. School refusal and affect: 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 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
Students with high scores in school refusal for Factor I, II, III and total score
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
Dissertation thesis in English language
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-
Dissertation summary in Engligh language
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
Dissertation thesis in English language
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.
Dissertation summary in Engligh language
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).
Dissertation thesis in English language
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.
Dissertation summary in Engligh language
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.,
Dissertation thesis in English language
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
Dissertation summary in Engligh language
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
Dissertation thesis in English language
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.
Dissertation summary in Engligh language
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.
Dissertation thesis in English language
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,
and the total score of the SRAS-R-C.
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.
Dissertation summary in Engligh language
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
Tangible Reinforcement Outside the School Setting, of the SRAS-R-C.
12. Pessimism showed a negative and significant correlation with Factor IV, Pursuing
Tangible Reinforcement Outside the School Setting, of the SRAS-R-C.
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.
Dissertation thesis in English language
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
22. 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
Dissertation summary in Engligh language
347
from Significant Others and the total score of the SRAS-R-C presented higher scores in
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
Negative Affectivity, II. Escape from Aversive Social and/or Evaluative Situations at
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
27. 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
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.
Dissertation thesis in English language
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
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.
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.
Dissertation summary in Engligh language
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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