inputs para el sistema escolar y condicionantes
para los procesos educativos que se desarrollan
en él. En la Figura 3.2 se presentan los factores
relativos al alumno y su familia, ordenados por
el valor de su correlación 32 estadística con los
resultados en lectura.
Factores del alumno y de la familia
Tanto los factores personales del alumno (tales
como edad, sexo...) como los de su entorno
familiar representan influencias exteriores al
centro docente y deben ser considerados como
p Figura 3.2
Factores del alumno y la familia y su correlación con el rendimiento en lectura
-0,6 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
Correlación
Índice socio-económico y cultural (ISEC) 0,454
Índice de aprecio por la lectura 0,375
Índice de comunicación cultural con los padres 0,345
Índice de diversidad de lecturas 0,271
Minutos de lectura voluntaria al día 0,198
Ser alumna 0,148
Índice de comunicación social con los padres 0,135
Estructura familiar 0,110
Meses de edad a partir de 15 años justos 0,074
Lengua hablada en casa -0,023
Origen extranjero -0,085
Absentismo en las dos últimas semanas -0,149
Número de cursos repetidos -0,571
hermanos. Todos ellos han sido reagrupados
en el índice socio-económico y cultural (ISEC) y,
como se ha podido observar en la Figura 3.2,
éste manifiesta una considerable asociación
con el rendimiento en lectura, lo que simplifi-
ca hasta cierto punto el análisis.
A continuación se explorará por separa-
do cada uno de estos factores.
Puede echarse en falta la presencia de
otros factores clásicos que tradicionalmente
están asociados al rendimiento escolar, tales
como estudios de los padres, nivel profesional
de los mismos, participación en actividades
culturales, recursos de interés educativo pues-
tos a disposición del alumno en el entorno
familiar, riqueza de la familia o número de
32
Debe tenerse en cuenta que una correlación es un indicador estadístico de valor asociativo y no causal. Esto es, una alta correla
ción entre dos variables (por ejemplo, ISEC y rendimiento en lectura) muestra que ambas medidas están estadísticamente aso-
ciadas, y cuando una de ellas varía también lo hace en una cierta proporción la otra. Si la correlación es positiva, ambas variables
varían en la misma dirección (ambas aumentan o disminuyen conjuntamente) mientras que si la correlación es negativa la varia-
ción se establece en sentido inverso y cuando una aumenta la otra disminuye. Pero en ningún caso puede interpretarse automá-
ticamente correlación como causalidad. El descubrimiento de una asociación entre variables, aunque correcta desde el punto de
vista del cálculo, puede ser fortuita desde el punto de vista de la realidad. Por ejemplo, en la base de datos españoles de PISA apa-
rece una correlación negativa apreciable (-0,32) entre los minutos que dura una clase de lengua y el orden alfabético de las comu-
nidades autónomas. Pero no es verosímil que las comunidades autónomas hagan depender la duración de las clases de su deno-
minación oficial. Por ello, conviene no confundir asociación con explicación. Como mucho, puede considerarse que la asociación
es una condición necesaria, pero no suficiente, para la explicación.
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