El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado

doi:10.5477/cis/reis.184.137 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado Time Is so Important that We Know How to Measure It: A Reflection for Alonso-Carmona and Martín-Criado Ildefonso Marqués Perales y Manuel Herrera-Usagre Palabras clave Desigualdad de oportunidades educativas • Modelos de interacción • Modelos lineales generalizados • Relación familia-escuela • Sociología cuantitativa Resumen El estudio del tiempo y la respuesta de los individuos ante cambios contextuales constituye un aspecto crucial en ciencias sociales, particularmente en el análisis de las desigualdades educativas y la implicación parental durante las etapas iniciales de la escolarización. El presente comentario tiene como objetivo contrastar ciertas conclusiones esgrimidas por Alonso-Carmona y Martín-Criado (2022) en su examen crítico de los modelos lineales generales aplicados a datos de encuestas, y en particular sobre el impacto de las prácticas y expectativas parentales en la educación filial. Siguiendo la crítica iniciada por Andrew Abbott (2001), abordaremos minuciosamente cada uno de sus postulados críticos relacionados con los modelos lineales generalizados, y examinaremos el modelo alternativo propuesto por Alonso-Carmona y Martín-Criado, el enfoque procesual y relacional, en base a las conclusiones a las que llegan. Key words Inequality of Educational Opportunities • Interaction Models • Generalized Linear Models • Family-school Relationships • Quantitative Sociology Abstract The study of time and the response of individuals to contextual changes are crucial aspects in the social sciences, especially when analyzing educational inequalities and parental involvement during early stages of schooling. This work contrasts certain conclusions made by Alonso-Carmona and Martín-Criado (2022) in their critical examination of the general linear models applied to survey data, especially regarding the impact of parental practices and expectations on children’s education. In response to the critique made by Andrew Abbott (2001), a detailed examination is offered of the critical postulates related to generalized linear models, while also examining the alternative model proposed by Alonso-Carmona and Martín-Criado: the processual and relational approach, based on the conclusions reached. Cómo citar Marqués Perales, Ildefonso; Herrera-Usagre, Manuel (2023). «El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado». Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 184: 137-146. (doi: 10.5477/cis/reis.184.137) La versión en inglés de esta nota de investigación puede consultarse en http://reis.cis.es Ildefonso Marqués Perales: Universidad de Sevilla | [email protected] Manuel Herrera-Usagre: Universidad de Sevilla | [email protected] Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 138 El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado IntroduccIón Carlos Alonso-Carmona y Enrique Martín- Criado son dos figuras destacadas de la sociología de la educación en nuestro país, especialmente el último de ellos. Sus trabajos, principalmente de carácter cualitativo, son leídos con gran atención. Estos autores han publicado recientemente en esta misma revista un artículo denominado «Analizar sociológicamente la implicación escolar parental: el tiempo importa» (2022). Este artículo se basa en una crítica al «modelo general lineal», como lo denominan los autores, siguiendo la crítica del sociólogo norteamericano Andrew Abbott (2001). Básicamente, este autor considera que los modelos de regresión y correlación son inadecuados para el estudio de la realidad social. Este modelo lineal se caracterizaría por las siguientes tres particularidades: flujo causal monótono, ausencia de efectos de secuencia y significado independiente del contexto. Estas limitaciones metodológicas dan una imagen empobrecida de la acción social y, además, producen malinterpretaciones. En concreto, a la hora de estudiar la involucración parental en interacción con el origen social, y su impacto en los resultados educativos a largo del tiempo, algunos de estos estudios basados en el «modelo general lineal», acaban respaldando una teoría culturalista sobre las desigualdades educativas: «las clases populares valorarían menos la escuela» (Alonso-Carmona y Martín-Criado, 2022: 4). Los autores proponen, en su sustitución, el modelo procesual y relacional. Esta nota de investigación se crea con el propósito de contrastar algunas de las conclusiones de su artículo, principalmente, el hecho de que el modelo lineal generalizado presenta limitaciones significativas para analizar la realidad social, en general, y, sobre el efecto de las prácticas y expectativas parentales en los resultados escolares, en particular. La crítica fundamental que puede realizarse deriva de la concepción estrecha (en lo tocante a las variables independientes) y desactualizada (en lo tocante a las variables dependientes) que tienen estos autores sobre el modelo lineal generalizado (o MGL como lo denominan). Estrecha porque su concepción se ciñe a una descripción incompleta del MGL. Desactualizada porque no consideran sus extensiones. Claro está que se pueden realizar objeciones al modelo MGL. La más acertada es antigua y divertida. François Simiand (1873-1935) señalaba que este método llevaba a comparar el comportamiento de un reno en el Sahara con el de un camello en el Polo Norte. En efecto, el modelo lineal puede llevar a de-socializar los individuos (Bericat, 2020) haciendo comparaciones imposibles, especialmente, cuando las variables son muchas y los casos pocos. Hay que ser consciente de esta limitación que en gran medida es de naturaleza demográfica, y, en la medida de lo posible, sortearla, por ejemplo —sin extendernos mucho en este punto pues no es el tema que nos toca— empleando pesos poblacionales. No obstante, antes de adentrarnos más en la temática, diremos solo tres cosas de carácter general. En primer lugar, es incorrecto afirmar que los Modelos Lineales Generalizados (MLG de aquí en adelante) no contemplen la naturaleza interactiva de la realidad social. Solo basta con multiplicar dos variables independientes (o tres si se quiere) para introducir una interacción en una regresión. A partir de ahí, las causas dejan de ser aditivas para decir algo más que la suma de sus partes. De hecho, la introducción de términos interactivos es tan antigua como la propia regresión. Como ya le sucedió a su autor de referencia, Andrew Abbott, Alonso-Carmona y Martín-Criado ignoran esta propiedad. Ross Stolzenberg, en su crítica al libro Time Matters de Abott (2001), lo explica con una claridad meridiana: Ildefonso Marqués Perales y Manuel Herrera-Usagre 139 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 El modelo lineal no requiere relaciones lineales entre las variables; el modelo lineal es necesariamente lineal en sus parámetros (una cuestión totalmente técnica), pero el modelo lineal no requiere que las variables independientes tengan efectos lineales o incluso aditivos (2003: 423). En la gran familia de los MLG nada nos impide formular todo tipo de relaciones no lineales (exponencial, cuadrática, logarítmica o, incluso, polinómica) que pueden hacer que, en un momento dado, una variable deje de tener efecto, lo vuelva a tener más tarde, o bien que, al interaccionar con otra variable (por ejemplo, clase social e inteligencia, o clase social y origen étnico), el efecto se multiplique dejando de ser lineal. Afirmar, por tanto, que «la causa actúa constantemente» y de manera monótona, es decir, lineal (Alonso-Carmona y Martín-Criado, 2022: 4) es, cuanto menos, impreciso. En segundo lugar, su visión está desactualizada porque las nuevas aplicaciones del modelo lineal son capaces de extender los resultados a modelos que no son estrictamente lineales. El avance en el análisis con variables dependientes discretas extiende el uso de la regresión lineal a contextos ordinales y discretos (logit, el probit y el tobit)1. Como se sabe, estos se conocen con el nombre de modelos lineales generalizados y probablemente sean de los MLG con mayor uso hoy en día en ciencias sociales2. En tercer lugar, debe- 1 Esto es así independientemente de que el modelo de probabilidad lineal esté siendo en gran medida recuperado en la última década, principalmente, por sus menores asunciones. 2 Existen, además, algunos problemas que los autores presentan y que nosotros no acabamos de ver. Sin entrar en mucho detalle, los autores afirman «el software estadístico rutiniza el MGL al incorporarlo en las operaciones más extendidas, permitiendo que se aplique de forma casi automática con una formación rápida y estandarizada. Desde entonces, el MGL se reproduce sin esfuerzo, incorporado en programas académicos y software» (Alonso-Carmona y Martín-Criado, 2022: 6). No es del todo cierto que se apliquen «sin esfuerzo». Los modelos de análisis multivariantes requieren de gran pericia y multitud de horas de trabajo para aplimos entender los modelos MLG no como modelos que buscan «la variable que explica» sino como el intento de explicar fenómenos macrosociales específicos desde iniciativas de acción a nivel micro que están condicionadas, que no causadas, por situaciones macrosociales más generales (Goldthorpe, 2021). Esta es una lección fundamental. En ciencias sociales, a veces se cae en la tentación de creer que gran parte de los modelos estadísticos multivariantes son modelos causales. Los modelos MLG no tienen porqué ser aplicados desde modelos de dependencia causal o modelos recursivos. También existen modelos no recursivos que contemplan el empleo de técnicas de interdependencia entre variables donde su relación no es de variables dependientes-independientes estrictamente. Pueden tener relaciones recíprocas, tal y como parecen proponer Alonso-Carmona y Martín-Criado con su modelo procesual. De hecho, algunas de las referencias utilizadas ya proponen un MLG no recursivo para explicar cómo las expectativas se van ajustando en función del desempeño de los estudiantes, especialmente durante la etapa secundaria, utilizando modelos de ecuaciones estructurales (McNeal, 2012; Goldenberg etal., 2001). Una vez que se certifica que una regularidad estadística posee el rigor suficiente, la causa de su existencia debe hallarse en las mentes de los sujetos, ya sea a nivel intencional o sub-intencional (Gambetta, 1998). Son estos, y solo estos, los que generan los procesos, las propensiones (Popper, 1996) que mantienen vivas las asociaciones entre variables, y que no son más que características de esos mismos sujetos. carlos con rigor. Si bien es cierto que el aumento de su accesibilidad puede generar aplicaciones incorrectas (cosa que también le pueden ocurrir a los software cualitativos), «las habilidades del trabajador o trabajadora no debieran ser confundidas con la precisión y poder de sus herramientas» (Stolzenberg, 2003: 424). Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 140 El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado Esta es la única causación sociológica posible. Nada que ver con la causación del mundo físico. Por ello, nada impide que la asociación estadística entre dos variables obedezca a mecanismos causales plurales. La edad puede estar asociada al hecho de ir a la discoteca, lo que es una regularidad estadística, pero un conjunto de jóvenes puede estar inclinado a entrar en ella por su amor a la danza, su necesidad de comunicarse y divertirse, o por su voluntad de dejar atrás su soltería (incluso, dependiendo de la época, el mismo individuo puede optar por una o por otra o, si se quiere, por un conjunto de ellas). Todos estos últimos son mecanismos hipotéticos —tanto para la sociología basada en encuestas como también la basada en entrevistas cualitativas— y es a ellos donde hay que acudir para explicar las asociaciones estadísticas. Por cierto, estos mecanismos podrían ser descritos por la aproximación cualitativa, pero no inferidos. Esta tarea le tocaría de nuevo a los métodos cuantitativos, más concretamente, a aquellas técnicas experimentales o pseudoexperimentales. Los grandes estadísticos de la historia contemporánea (Galton, Pearson, Yule) fueron claros a este respecto: el análisis estadístico no conlleva obligatoriamente causación3. A este respecto, es fundamental señalar la importancia de los MLG en su versión multivariable pues con ella podemos hacer —por medio de los controles y de las mediaciones— que nuestros análisis puedan ser, al menos, lo más robustos posibles en sus inferencias. Y no es cosa menor. Es precisamente esta confusión la que conduce a considerar que el MLG hubiera sido ajeno a 3 Algún autor considera que es posible alcanzar a nivel macro la causación. Pearl (2009) proporciona estrategias valiosas para, si no alcanzarla, al menos, estar más cerca de ella. No obstante, este tipo de causación no debe confundirse con los microfundamentos o, dicho, de otro modo, con los motivos que se dan los individuos para optar por un curso de acción u otro. los objetivos propuestos por los padres de la sociología, como hacen los autores del artículo que bosquejamos (Alonso-Carmona y Martín-Criado, 2022: 5). Los Manuscritos Matemáticos de Karl Marx (1983) constituyen un intento de entender el cálculo infinitesimal. Todavía sin comprender este último en demasía, ya advertía de los beneficios que podía aportar para el estudio de las series históricas. Extraigamos otro ejemplo de la vida de Max Weber. Durante el desarrollo de uno de sus primeros análisis empíricos con datos de encuesta, en la Asociación para el Análisis Socio-Político (Verein für Sozialpolitik), este se lamentaba de su falta de conocimientos en el análisis estadístico al no poder testar adecuadamente sus hipótesis con datos de terratenientes y notables alemanes del este de Prusia (Lazarsfeld y Oberschall, 1965). Sin duda, esos infructuosos intentos desvelaron una forma de pensar que operaba claramente en «términos multivariables» (Goldthorpe, 2021; Schad, 2019). En suma, la falta de uso de los MLG de los padres de la sociología no se debió a su rechazo sino más bien a su ignorancia (justificada claro está por el débil desarrollo del aprendizaje de las ciencias puras)4. El análisis cuantitativo del flujo causal monótono Nos dicen los autores que el flujo causal monótono consiste en considerar que la causalidad va de lo grande a lo pequeño, que la causa actúa constantemente y que las causas y efectos fluctúan en el mismo periodo. Existen innumerables técnicas que permiten abordar el orden de aparición de las variables, incluso dentro del modelo lineal más clásico. Por ejemplo, la «causa» puede tener 4 Marx no conocía los desarrollos de Cauchy que suprimió los infinitesimales para cambiarlos por la teoría de límites contemporánea y, hasta donde sabemos, Weber tampoco conocía los desarrollos que Quetelet, Galton y Pearson impulsaron en el análisis multivariable. Ildefonso Marqués Perales y Manuel Herrera-Usagre 141 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 diferentes momentos de afectación sobre el efecto y esto podría controlarse mediante modelos anidados, análisis multinivel o, simplemente, considerar diferentes periodos en un análisis longitudinal donde los coeficientes podrían tener diferente valor. Igualmente, podríamos considerar que la manera en la que las causas afectan a los efectos puedan darse a corto, medio o largo plazo. Para ello deberíamos poder contar con bases de datos longitudinales para poder así observar cómo fluctuaciones de la variable «causa» (que podría ser independiente, endógena o exógena, según el modelo) fluctúe durante un periodo corto y tenga efectos sobre la variación en la variable efecto en un periodo más largo. Por otro lado, el orden de aparición de las variables puede ser abordado por varios medios. Los modelos loglineales jerárquicos pueden ser aquí nombrados por ser especialmente recomendados al pertenecer a la familia de los modelos de interdependencia y estar diseñados para el análisis del cambio en las variables discretas. Los estudios sobre el voto en los que se comienza con un sencillo modelo formado por pocas variables (edad, sexo) a las que se les va sumando un conjunto de ellas (educación, raza, clase, estatus, procedencia geográfica) comprobando cuáles tienen capacidad explicativa y cuáles no, es un ejemplo a este respecto (Heath, Evans y Payne, 1995; Oesch y Rennwald, 2018). Estos modelos, en su versión condicional (no dependencia), también permiten que se jerarquice la aparición de las variables en el tiempo (Vermunt, 1996). Pasemos a esta última versión pues es la que los autores del artículo parecen haber pasado por alto. El análIsIs cuantItatIvo dE los EvEntos No hace falta desplegar modernas técnicas estadísticas para abordar de forma cuantitativa la sucesión de eventos a lo largo del tiempo. El uso de probabilidades condicionales P(A|B) ya lo permite. De hecho, la familia de modelos dinámicos ha tenido por objeto el uso del tiempo. Pongamos el ejemplo de las cadenas del matemático ruso Andrey Markov (1856- 1922). Estas permiten introducir el pasado en las acciones futuras. La dependencia de camino es perfectamente abordable; dos muestras pueden hacerse diferentes en función de la aparición de un fenómeno. En el caso del efecto de los estilos parentales en los rendimientos escolares, hubiera bastado con realizar una serie de cadenas que estudiaran las expectativas en dos muestras diferenciadas: aquellas que han obtenido malas notas y aquellas que no. Así se puede comprobar cómo una vez que aparece el fracaso, se modifican las expectativas de los padres y, a su vez, cómo estas influyen en el rendimiento escolar cambiando, quizá, su rumbo. Un ejemplo, los autores critican el trabajo de McNeal (2012) que trata de responder a la pregunta de si la involucración parental es causa o efecto de los resultados escolares (reactive hypothesis) con datos de una encuesta panel longitudinal con jóvenes de entre13 y 17 años. Valoran que estudios como el de McNeal no consideren que «los comportamientos parentales [en un primer momento del tiempo] pueden ser efecto de la interacción de acciones parentales y filiales anteriores» y que «sus interpretaciones descartan así toda dinámica de feedback y efectos de secuencia» (Alonso-Carmona y Martín-Criado, 2022: 7-8). De hecho, esto sí se tiene en cuenta en el estudio cuando el autor aplica una técnica conocida como cross-lagged regression analysis, un modelo de ecuaciones estructurales que da cuenta de la interrelación de dos o más variables a lo largo del tiempo. En su estudio, McNeal considera que las estrategias de involucración que tienen los padres con sus hijos e hijas son resultados de otras anteriores, así como de los resultados educativos obtenidos, medi- Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 142 El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado dos a través de sus calificaciones en ciencias (una variable de resultados) y a través de su asistencia a clase (una variable más actitudinal). El estudio controla, además, otros aspectos que también podrían afectar a esta relación: género, raza/etnia y estatus socioeconómico. Estas son las consideradas como covariables del modelo o variables de control. Así, utilizando únicamente las variables incluidas, podrían detectarse la propensión a la existencia de aquellas tres situaciones o tipos de familias según su entramado procesual y relacional que describen Alonso-Carmona y Martín-Criado (2022: 9) e incluso muchos otros entramados. No obstante, otra cuestión es si el autor, McNeal, considera el estatus socioeconómico (SES) como una hipótesis relevante en su análisis. Al incluirlo como covariable exógena, el autor omite esta cuestión de su análisis dejando el SES en la media y, por tanto, controlando este factor en la corroboración de su hipótesis. Probablemente, desvincular a los jóvenes de un elemento fundamental de su «red concreta e influyente de lazos de interdependencia» en los que ha crecido, el estatus socioeconómico de su familia, supone una pérdida enorme de información sociológica (Lahire, 2007: 30) pero es una decisión de carácter teórico, no debido a la naturaleza de la técnica que utiliza. Una vez más, no debemos confundir las habilidades del trabajador con la precisión de sus herramientas (Stolzenberg, 2003). Aquellas y aquellos que estudiamos las desigualdades de oportunidades educativas sabemos de la importancia del origen social y cómo este comienza a dejar su huella en etapas anteriores a la secundaria. De hecho, McNeal aboga por estudiar las raíces de las desigualdades educativas en periodos escolares anteriores a los que él estudia (McNeal, 2012: 88). Por otro lado, el autor no descarta «toda dinámica de feedback y efectos de secuencia». El estudio de McNeal se propone contrastar la «hipótesis reactiva», por la cual los padres se involucran más en la educación de sus hijos cuando estos empiezan a fallar, y concluye que esta hipótesis no se sostiene con sus datos e, incluso, en algunas etapas, podrían tener una «asociación negativa», pero no siempre. El autor también afirma que la involucración, especialmente en las primeras etapas, tiene efectos en el aumento de la asistencia a clase y las notas en ciencias (McNeal, 2012: 88). Los mecanismos causales de esta variedad de asociaciones positivas y negativas son los que trata de hipotetizar en su discusión, y en donde señala la gran variedad de estrategias de involucración que utilizan los padres. El estatus socioeconómico, por ejemplo, así como algunos rasgos propios de la etapa adolescente, podrían ser la explicación a esa gran variedad de efectos que la involucración parental tiene a lo largo del tiempo. Estas diferentes asociaciones, además, no contradicen las conclusiones a las que llegan Alonso-Carmona y Martín-Criado en su estudio cualitativo. «Cuando los alumnos empiezan a sufrir académicamente o empiezan a no asistir a clase, los padres, de media, tienden a des-involucrarse con los hijos» (McNeal, 2012: 86); algo que los propios autores describen en su estudio entre las familias de origen social humilde que denominan de tipo 1 (Alonso-Carmona y Martín-Criado, 2022: 10-11). En definitiva, si McNeal no llega a las mismas conclusiones que Alonso-Carmona y Martín-Criado, no es porque use modelos lineares con sus datos, sino porque, en su perspectiva teórica, no incluye el estatus socioeconómico como un factor clave que explique las diferencias en los efectos de la involucración parental y su interrelación con el resto de factores (actitudes del estudiante y los resultados obtenidos). Para ello hubiese necesitado algo más que avanzadas técnicas de análisis multivariable. El principal problema del estudio del tiempo en la sociología de la educación no Ildefonso Marqués Perales y Manuel Herrera-Usagre 143 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 se debe a la capacidad de las técnicas sino, como en otros campos, a la falta de medios económicos para llevar a cabo encuestas adecuadas. El sesgo que crea el tamaño menguante de las muestras en las sucesivas transiciones educativas es un claro ejemplo de ello, pero incluso con estas limitaciones existen abordajes como la corrección por variables instrumentales de Heckman (1997). Por esta corrección, que corregía el sesgo de representatividad de las encuestas, el economista norteamericano fue galardonado con el premio Nobel. No obstante, quizá la técnica más adecuada para introducir las secuencias de acontecimientos sea la historia de eventos. Esta técnica nos permite observar la forma en que las variables independientes se van modificando en el tiempo (Bernardi, 2006). Con ella podemos construir la trayectoria laboral y/o educativa de un individuo. Según los autores, los modelos lineales no podrían llegar a estas conclusiones porque ignoran las «dinámicas de feedback y de causación acumulativa» (2022: 12), lo cual no es del todo cierto puesto que tanto los modelos de ecuaciones estructurales, como el que hemos visto anteriormente, no contemplan variables dependientes e independientes sino variables observables o latentes exógenas (que solo pueden afectar en una dirección) o endógenas (que pueden afectar, ser afectadas por otras variables o afectarse mutuamente) (Marcoulides, Foldnes y Grømneberg, 2019). Esta distinción es clave para entender modelos complejos donde no solo existen variables independientes y dependientes (Alonso-Carmona, 2020: 208) sino entramados de relaciones. El análIsIs cuantItatIvo dE los Entramados Si por entramados los autores entienden al conjunto de relaciones donde «las acciones de los sujetos modifican los entornos que a su vez modifican a los sujetos» (Martín-Criado, 2014: 89), debemos de tener en cuenta que existen algunos entornos que pueden verse afectados por las acciones de los sujetos (por ejemplo, las actitudes de los padres) y otros que no. Otra manera, puede ser la de entender por entramados factores aleatorios que influyen de igual modo a diferentes conjuntos de sujetos. Los modelos anidados multinivel ubican el peso de las variables explicativas en función de un entramado de carácter superior y que es poco permeable a la modificación por parte de los sujetos (colegio, escuela, aula). Pero si se quieren construir entramados diferenciados de variables sin asumir relaciones causales, hubiera bastado con modelos latentes que a su vez pueden ser introducidos en modelos lineales de regresión. En realidad, aquí las posibilidades son infinitas. Los modelos procesuales y de entramado No obstante, incluso si negamos todo lo dicho anteriormente, una forma alternativa de evaluar y establecer un dictamen sobre el modelo procesual y de entramado que los autores reclaman sería valorarlo en función de los resultados (Erikson y Goldthorpe, 1992). Si sus resultados fueran enormemente válidos, potencialmente fiables y originales, quizá su crítica, aunque basada en principios incompletos y desactualizados, tendría una justificación parcial. Lo que ellos defienden se basa fundamentalmente en las evidencias recogidas en la tesis doctoral de Alonso-Carmona utilizando 30entrevistas y estudios etnográficos en escuelas con 18 familias de diferente origen social (Alonso-Carmona, 2020). En el trabajo que nos ocupa, los autores señalan tres tipos diferentes de «entramados familiares» caracterizados por diferentes relaciones paterno-filiales en su relación con la escuela. El primero de los entramados fa- Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 144 El tiempo importa tanto que sabemos cómo medirlo: un comentario a Alonso-Carmona y Martín-Criado miliares (tipo3) queda definido por hijos e hijas que presentan pocos conflictos en la escuela, cuya comunicación con los padres es fluida y cuyas expectativas se mantienen altas. La implicación paterna (deberes, reuniones con el profesorado, etc.) es escasa por innecesaria. En este grupo, formado por más de la mitad de su muestra (10), los orígenes sociales son variados pero los perfiles de estatus social «medio-bajo» son los más numerosos. Este grupo podría ser considerado el grupo en el que el talento, la motivación personal y las capacidades individuales han conseguido superar las eventuales barreras sociales y todo ello sin demasiada intervención paterna. Los tipos1 y 2 están formados por familias con hijos e hijas con rendimientos escolares medios y bajos pero cuyos orígenes sociales, así como los recursos, expectativas y decisiones tomadas, son muy diversos. Los autores describen, con una destacable capacidad de síntesis narrativa, cómo, tras los primeros fracasos académicos en la Educación Secundaria Obligatoria (ESO), las familias de estatus social bajo encuentran enormes dificultades para mantener las altas expectativas del inicio ante los fracasos y actitud de sus hijos e hijas, así como la frustración que les genera la percepción de falta de compromiso que tiene el profesorado sobre ellos (tipo1). El tipo2, en cambio, lo componen familias de un estatus social medio-alto y sus respuestas ante ciertas conductas desviadas y fracasos iniciales de sus vástagos les hacen desplegar una ingente cantidad de estrategias adaptativas y de control gracias a sus diferentes capitales (culturales y económicos), mejorando la comunicación con la escuela, re-encauzando la carrera académica de sus hijos e hijas y consiguiendo un mayor éxito que las familias del tipo1. Entendemos que estos son los resultados a los que se arriba siguiendo el modelo procesual. Como se aprecia, estos no contradicen aquellos otros obtenidos por la teoría de la acción racional derivados de los trabajos en los campos de movilidad social y estratificación (Boudon, 1974; Breen y Goldthorpe, 1997; Holm y Jæer, 2013). Sin embargo, los autores indican con claridad que el modelo procesual permite captar las estrategias de las diferentes familias y su adaptación a los diferentes resultados escolares. Tratan de describir los mecanismos que operan tras las regularidades poblacionales que no son asidas por el MLG. Sin embargo, esto no es del todo así. Sus conclusiones ya han sido repetidamente contrastadas por la sociología de la educación que acude a todo tipo de modelos lineales generales con datos de encuesta. La ilustración más clara al respecto la constituye la obra de Raymond Boudon. A igual habilidad, el origen social sigue condicionando las decisiones que toman los individuos y sus familias. Los modelos lineales generales nos han venido ofreciendo esquemas que dan cuenta de la gran variabilidad del comportamiento humano, en el que los jóvenes con buenos rendimientos de familias humildes, y, posiblemente, con un gran talento natural, consiguen superar las dificultades y llegar a la universidad, al mismo tiempo que ofrece, por un lado, datos cuantificables y medibles en el tiempo a través de las grandes regularidades poblacionales que supone la persistencia de las desigualdades de oportunidades educativas y, por otro lado, cómo diferentes situaciones a lo largo del tiempo pueden torcer las expectativas en estudiantes de estatus bajo pero no afectar, o afectar en menor grado, a estudiantes de origen social alto. Sí que es cierto, sin embargo, que el arduo trabajo etnográfico y cualitativo con las familias puede dar pistas sobre los mecanismos que operan tras estas regularidades poblacionales pero, dada las limitadas unidades de la muestra, no pueden ofrecer una imagen representativa de cómo la continua interacción entre las desigualdades en los Ildefonso Marqués Perales y Manuel Herrera-Usagre 145 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, Octubre - Diciembre 2023, pp.137-146 recursos de las diferentes familias y las actitudes de padres, profesorado y estudiantes, pueden afectar a las expectativas y resultados escolares y viceversa. conclusIón La sociología cualitativa ocupa un espacio fundamental en la sociología. Su labor debe complementarse y enriquecerse con la labor de la sociología cuantitativa. Lo mismo le sucede a esta última. No es posible construir una tipología para realizar entrevistas si no se conocen la distribución de los grupos poblacionales que se quieren estudiar. Si los mecanismos que se describen se asocian a grupos extremadamente minoritarios en términos poblacionales, salvo en contadas ocasiones, estos no despertarán mucho interés. Por poner un solo ejemplo, para la sociología en España goza de mayor interés estudiar las actitudes ante la escuela de los inmigrantes magrebíes que las actitudes de los inmigrantes procedentes de Bután. Los mecanismos (o procesos) están también irremediablemente vinculados a las regularidades que fundan. Asimismo, una investigación cuantitativa debe recurrir a la cualitativa para tener una idea de cuáles son los hipotéticos mecanismos causales que provocan las regularidades poblacionales, así como los significados sociales que los sujetos otorgan a sus propias acciones. Pensar que la causa queda explicada una vez que las asociaciones estadísticas han sido desprovistas de toda influencia exógena — la sociología de las variables— es, a nuestro juicio, un error. Pensar que la naturaleza de una técnica de análisis estadístico ignora de manera sistemática las dinámicas de feedback entre las expectativas familiares y los rendimientos filiales, también. Por pocos camellos que haya en el Polo y pocos renos que haya en el Sáhara, plantear, a estas alturas, una enmienda a la totalidad de la sociología cuantitativa que emplea modelos lineales generales supone desperdiciar una herramienta valiosísima y quizá irremplazable, en el análisis de la realidad social. BIBlIografía Abbott, Andrew (2001). Time Matters: On Theory and Method. Chicago, Illinois: University of Chicago Press. Alonso-Carmona, Carlos (2020). Estrategias de «implicación parental» en lo escolar. Determinantes y transformaciones. Martín Criado, Enrique (dir.), Sevilla: Universidad Pablo de Olavide. [Tesis doctoral]. Alonso-Carmona, Carlos y Martín-Criado, Enrique (2022). «Analizar sociológicamente la implicación escolar parental: “el tiempo importa”»/«Sociological Analysis of Parental Involvement in Schooling: “Time Matters”». Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 179: 3-20. doi:10.5477/cis/ reis.179.3 Bericat, Eduardo (2020). «¿Son las personas mayores tan felices como las jóvenes? Limitaciones metodológicas de los análisis de regresión». Empiria. Revista de Metodología de Ciencias Sociales, 47: 153-183. doi:10.5944/empiria.47.2020.27428 Bernardi, Fabrizio (2006). Análisis de la historia de acontecimientos. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. Boudon, Raymond (1974). Education, Opportunity, and Social Inequality: Changing Prospects in Western Society. New York: Wiley. Breen, Richard y Goldthorpe, John H. (1997). «Explaining Educational Differentials: Towards a Formal Rational Action Theory». Rationality and Society, 9(3): 275-305. doi:10.1177/104346397009003002 Erikson, Robert y Goldthorpe, John H. (1992). The Constant Flux: A Study of Class Mobility in Industrial Societies. Oxford: Oxford University Press. Gambetta, Diego (1998). Concatenations of Mechanisms. En: P. Hedström y R. 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The author also affirms that, especially in early phases, this involvement may have effects on the improvement in class attendance and grades in science classes (McNeal, 2012: 88). In his discussion, he considers hypotheses on causal mechanisms for this type of positive and negative associations, mentioning the great variety of involvement strategies used by parents. For example, socioeconomic status and certain traits of the adolescence phase may explain the wide variety of effects of parental involvement over time. Furthermore, these distinct associations do not contradict the conclusions reached by Alonso-Carmona and Martín-Criado in their qualitative study. “When students begin to suffer academically or begin to skip classes, on average, parents tend to become less involved with their children” (McNeal, 2012: 86). This is discussed by the authors in their study of families from more humble origins, referred as Type 1 families (Alonso-Carmona and Martín Criado, 2022: 10-11). Indeed, if McNeal did not reach the same conclusions as Alonso-Carmona and Martín-Criado, it is not because he used linear models for his data, but rather, because his theoretical perspective failed to include socioeconomic status as a key factor. This explains the differences in effects of parental involvement and its interaction with the other factors (student attitudes and results obtained). To do so, more advanced techniques of multivariable analysis would be necessary. The main problem of the study of time in educational sociology is not due to the capacity of the techniques, but rather, as occurs in other fields, is the lack of economic means to conduct the appropriate surveys. The bias leading to diminishing sample sizes in successive educational transitions is a clear example of this. But despite these limitations, approaches exist such as correction using Heckman’s instrumental variables (1997). For this correction, which addresses the bias of representativeness in surveys, the North American economist was awarded a Nobel Prize. However, the event history is most likely the most appropriate technique for introducing sequences of events. This technique allows us to observe how the independent variables are modified over time (Bernardi, 2006). In this way, we can build an individual’s work and education history. According to the authors, these conclusions cannot be reached using linear models since they ignore the “dynamics of feedback and cumulative causation” (2022: 12). This is not fully the case, given that structural equation models, as mentioned previously, do not consider dependent and independent variables but rather, exogenous observable or latent ones (which only affect in one direction) or endogenous ones (which may affect, be affected by other variables or be mutually affected) (Marcoulides etal., 2019). This distinction is key to the understanding of complex models in which not only are there independent and dependent variables (Alonso-Carmona, 2020: 208), but also relationship networks. The quanTiTaTive analysis ofneTworks By networks, the authors refer to a set of relations whereby “the actions of subjects modify the environments which, at the same time, modify the subjects” (Martín-Criado, 2014: 89). Therefore, certain environments exist which may be affected by the actions Ildefonso Marqués Perales and Manuel Herrera-Usagre 143 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, October - December 2023, pp.137-146 of the subjects (for example, parent attitudes) while others are not. Networks are also considered to be the random factors influencing distinct sets of subjects in the same way. Multi-level nested models situate the weight of the explanatory variables in function of a larger network that is not very permeable to modification by subjects (school, classrooms, etc.). But when creating differentiated networks of variables without assuming causal relations, it would be sufficient to use latent models that can be introduced in linear regression models. In fact, the possibilities here appear to be endless. Process and network models However, even if we negate all of the above, an alternative way of evaluating and establishing an opinion on the process and network model demanded by the authors would be to value it according to results attained (Erikson and Goldthorpe, 1992). If the results are highly valid, potentially reliable and original, the criticism, although based on incomplete and outdated principles, may be justified in part. This is a defense of the evidence collected in large part in the doctoral thesis of Alonso-Carmona, relying on 30 interviews and ethnographic studies in schools with 18families from distinct social origins (Alonso- Carmona, 2020). In the work at hand, the authors mention three different types of “family networks” characterized by distinct paternal-child relationships with relation to the school. The first of the family networks (Type3) is defined by children having few conflicts in the school setting, having fluid communication with their parents and whose expectations remain high. Paternal involvement (homework, meetings with teachers, etc.) is limited due to a lack of need. In this group, made up of over half of the sample (10), social origins are varied, but the profiles of “average-low” social status are the most numerous. This group could be considered the one in which talent, personal motivation and individual capacities have overcome potential social barriers, without paternal intervention. Types1 and 2 are made up of families with children displaying average and low educational performance, whose social origins and resources, expectations and decisions made, are all highly diverse. The authors describe, with a noteworthy control of narrative synthesis, how, following the initial academic failure in compulsory secondary education, the families having a low social status faced huge difficulties in maintaining high expectations that they had prior to the failures and attitudes of their children, as well as the frustration generated by the perceived lack of commitment of teachers towards the children (Type1). The Type2 network, on the other hand, consisted of families of a middle-high social status and their responses in the face of certain negative behavior and initial failure of their children led to the initiation of a large amount of adaptive and control strategies, thanks to their distinct capital (cultural and economic), improving their communication with the school, re-channeling their children’s academic trajectory and managing to achieve better success than the Type 1 families. We understand that these are the results reached from the use of the process model. It is evident that they do not contradict those obtained from the rational action theory derived from the works in the fields of social mobility and stratification (Boudon 1974; Breen and Goldthorpe 1997; Holm and Jæer, 2013). However, the authors clearly indicate that the process model permits the capture of strategies used by different families and their adaptation to different educational results. They attempt to describe the mechanisms operating based on demographic regularities that are not considered by the GLM. However, this is not always the case. Their conclusions have been contrasted on repeated occasions by educational sociologists who consider all Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, October - December 2023, pp.137-146 144 Time Is so Important that We Know How to Measure It types of general linear models with survey data. The clearest illustration of this comes is the work of Raymond Boudon. Like skill, social origin conditions the decisions made by individuals and their families. General linear models offer frameworks that include a wide variability of human behavior, making it possible for youth with good performance who come from humble families —and possibly having considerable natural talent— to be capable of overcoming barriers and ultimately, go to college. At the same time, these models also offer quantifiable and measurable (over time) data based on the considerable demographic regularities leading to ongoing inequalities in educational opportunities. On the other hand, they may also reveal how, over time, distinct situations may distort the expectations of students from low social backgrounds, while not affecting (or have a lower impact on) students from higher social origins. While it is the case that the extensive ethnographic and qualitative works on families may provide information on the mechanisms operating behind these demographic regularities, given the limited sample units, they do not offer a representative image of how the ongoing interaction between inequalities in resources of different families and attitudes of parents, teachers and students, may affect educational expectations and results, and vice versa. conclusIon Qualitative sociology holds a fundamental place in the sociology field. It should complement and enrich quantitative sociology works. The same is the case for the latter. It is not possible to construct a typology for conducting interviews without first knowing the demographic groups that we wish to study. If the described mechanisms are associated with extreme minority groups, in demographic terms, they will be of little interest. For example, Spanish sociology is much more interested in examining the educational attitudes of northern African immigrants, as compared to the attitudes of immigrants from Bhutan. The mechanisms or processes are also highly linked to the regularities upon which they are based. Likewise, a quantitative study should consider qualitative information to understand which causal mechanism hypotheses lead to demographic regularities and the social meanings granted by the subjects to their actions. We believe that it is erroneous to believe that cause is explained once the statistical associations have been deprived of all exogenous influence —the sociology of variables—. Believing that the nature of a statistical analysis technique systematically ignores the feedback dynamics between family expectations and child performance is also an error. It is not easy to find camels in the North Pole and few reindeer wander the Sahara. However, disregarding all the quantitative sociology works that rely on general linear models would suggest discarding a valuable and perhaps irreplaceable tool in the analysis of social reality. bIblIography Abbott, Andrew (2001). Time Matters: On Theory and Method. Chicago, Illinois: University of Chicago Press. Alonso-Carmona, Carlos (2020). Estrategias de “implicación parental” en lo escolar. Determinantes y transformaciones. Martín-Criado, Enrique (dir.), Sevilla: Universidad Pablo de Olavide. [Doctoral Thesis]. Alonso-Carmona, Carlos and Martín-Criado, Enrique (2022). “Sociological Analysis of Parental Involvement in Schooling: 'Time Matters'” / “Analizar sociológicamente la implicación escolar parental: ‘el tiempo importa’ ”. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 179: 3-20. doi:10.5477/cis/ reis.179.3 Bericat, Eduardo (2020). “¿Son las personas mayores tan felices como las jóvenes? Limitaciones metodológicas de los análisis de regresión”. Empiria. Revista de metodología de ciencias sociales, 47: 153-83. doi:10.5944/empiria.47.2020.27428 Ildefonso Marqués Perales and Manuel Herrera-Usagre 145 Reis. Rev.Esp.Investig.Sociol. ISSN-L: 0210-5233. N.º 184, October - December 2023, pp.137-146 Bernardi, Fabrizio (2006). Análisis de la historia de acontecimientos. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. Boudon, Raymond (1974). Education, Opportunity, and Social Inequality: Changing Prospects in Western Society. New York: Wiley. Breen, Richard and Goldthorpe, John H. 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