Estratificación socioeconómica: Un enfoque individual para una población de usuarios del transporte urbano en Chiclayo
DOI:
https://doi.org/10.62776/rse.v2i1.47Palabras clave:
Usuario del transporte urbano, análisis factorial exploratorio (AFE), MEE-BC, fiabilidad, nivel socioeconómico individualResumen
Hasta ahora, no se ha investigado sobre la estratificación socioeconómica individual en el contexto del transporte urbano de la ciudad de Chiclayo, en Perú. Por lo tanto, este trabajo se centró en desarrollar una medida de ello para una población específica de usuarios del transporte en esta urbe, empleando parte de la información que facilitaron en 2019 al haber respondido un cuestionario socioeconómico de diseño propio. Tanto en el pilotaje como en la etapa oficial, se evaluó la validez y fiabilidad de siete indicadores clave previamente escogidos, pero solo oficialmente se logró su validación confirmatoria, mediante un modelado de ecuaciones estructurales basado en covarianzas (MEE-BC). Concluida esta evaluación, se calcularon dos índices socioeconómicos: uno tipificando las puntuaciones estimadas de dicho MEE-BC y otro estandarizando la suma de puntajes de los anteriores reactivos, por cuya sencillez y eficiencia se eligió y clasificó en cinco niveles socioeconómicos (al aplicar los quintiles de sus valores únicos). Los resultados definitivos revelaron que un 37.3% de los usuarios analizados pertenecía a un estrato ba/jo superior, seguido por aquellos situados en los segmentos medio (27.9%), alto (14.1%), bajo inferior (14.1%) y marginal (6.5%). No obstante, algunos en esta última categoría habrían estado integrando familias mejor posicionadas, y viceversa para una parte de quienes individualmente eran de una clase alta. De ahí que, aplicar un enfoque individual de estratificación socioeconómica, como el de este estudio, podría permitir la identificación de intervenciones más efectivas, contribuyendo así al desarrollo de la infraestructura y movilidad urbana en la región Lambayeque.
Citas
Acevedo-Garcia, D. y Lochner, K. A. (2003). Residential segregation and health. En Kawachi, I. y Berkman, L. F. (Eds.), Neighbourhoods and health (1.a ed., pp. 265-287). New York. Oxford Academic. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195138382.003.0012
Ariza, M. y Solís, P. (2009). Dinámica socioeconómica y segregación espacial en tres áreas metropolitanas de México, 1990 y 2000. Estudios Sociológicos, 27(79), 171-209. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id= 59 820689006
Artola, M. F. y Blumenthal, I. R. (2015). Construcción de un índice del nivel socioeconómico del hogar urbano en la República Argentina mediante el análisis de correspondencia múltiple y escalamiento óptimo. Revista Argentina de Estadística Aplicada (RAESTA). https://untref.edu.ar/raesta/n2_art2.php
Avvisati, F. (2020). The measure of socio-economic status in PISA: a review and some suggested improvements. Large-Scale Assessments in Education, 8(1), 1-37. https://doi.org/10.1186/s40536-020-00086-x
Asociación Peruana de Empresas de Inteligencia de Mercados (APEIM, 2017). Niveles Socioeconómicos 2017 (Sede web, pp. 1-60). Lima: APEIM. http://apeim.com.pe/wp-content/uploads/2022/08/APEIM-NSE-2017-1.pdf
Asociación Peruana de Empresas de Inteligencia de Mercados (APEIM, 2018). Niveles Socioeconómicos 2018 (Sede web, pp. 1-74). Lima: APEIM. http://apeim.com.pe/wp-content/uploads/2022/08/APEIM-NSE-2018.pdf
Asociación Peruana de Empresas de Inteligencia de Mercados (APEIM, 2019). Niveles Socioeconómicos 2019 (Sede web, pp. 1-24). Lima: APEIM. http://apeim.com.pe/wp-content/uploads/2022/08/NSE-2019-Web-Apeim-2.pdf
Azócar, G., Henríquez, C., Valenzuela, C. y Romero, H. (2008). Tendencias sociodemográficas y segregación socioespacial en Los Ángeles, Chile. Revista de geografía Norte Grande, (41), 103-128. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-34022008000300006
Badullahewage, B. P. P. y Badullahewage, S. U. (2021). Wage Difference Between Formal Sector and Informal Sector Jobs; With Special Reference to the Labour Market in Sri Lanka. International Journal of Innovation and Economic Development, 7(3), 7-17. https://doi.org/10.18775/ijied.1849-7551-7020.2015.73.2001
Baharum, H., Ismail, A., Awang, Z., McKenna, L., Ibrahim, R., Mohamed, Z., y Hassan, N. H. (2023). Validating an Instrument for Measuring Newly Graduated Nurses’ Adaptation. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(4), 2860. https://doi.org/10.3390/ijerph20042860
Bandalos, D. L. y Finney, S. J. (2019). Factor Analysis: Exploratory and Confirmatory. En G.
R. Hancock y R. O. Mueller (Eds.), The Reviewer’s Guide to Quantitative Methods in the Social Sciences (pp. 98-122). New York. Editorial: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315755649-8
Batista-Foguet, J. M., Coenders, G. y Alonso, J. (2004). Análisis factorial confirmatorio. Su utilidad en la validación de cuestionarios relacionados con la salud. Medicina Clínica, 122(S1), 21-27. https://www.elsevier.es/es-revista-medicina-clinica-2-pdf-13057542
Becker, G. S. (1964). Human capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education (1.a ed., pp. 1-187). New York: National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/books/beck-5
Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107(2), 238-246. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238
Berkman, L. y Macintyre, S. (1997) The measurement of social class in health studies: old measures and new formulations. En Kogevinas, M., Pearce, N., Susser, M. y Boffetta, P. (Eds.), Social Inequalities and Cancer (1.a ed., pp. 51-64). IARC scientific publications. https://publications.iarc.fr/_publications/media/download/3569/ef5ece16d22f088affabfbbacbfd496c923d141a.pdf
Berkowitz, R., Moore, H., Astor, R. A. y Benbenishty, R. (2016). A Research Synthesis of the Associations Between Socioeconomic Background, Inequality, School Climate, and Academic Achievement. Review of Educational Research, 87(2), 425-469. https://doi.org/10.3102/0034654316669821
Bora, N., Chang, Y. H. y Maheswaran, R. (2014). Mobility Patterns and User Dynamics in Racially Segregated Geographies of US Cities. En Kennedy, W. G., Agarwal, N. y Yang, S. J. (Eds.), Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling and Prediction. SBP 2014. Lecture Notes in Computer Science (vol. 8393, pp. 11-18). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-05579-4_2
Boterman, W. R. y Musterd, S. (2016). Cocooning urban life: Exposure to diversity in neighbourhoods, workplaces and transport. Cities, 59, 139-147. http://doi.org/10.1016/j.cities.2015.10.018
Bourdieu P. (1986). The forms of capital. En Richardson, J. G. (Ed.), Handbook of theory and research for the sociology of education (pp. 241-258). New York: Greenwood Press. https://home.iitk.ac.in/~amman/soc748/bourdieu_forms_of_capital.pdf
Bollen, K. A. (1989). Structural Equations with Latent Variables. John Wiley & Sons, Inc. https://doi.org/10.1002/9781118619179
Bradley, R. H. y Corwyn, R. F. (2002). Socioeconomic Status and Child Development. Annual Review of Psychology, 53(1), 371-399. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.53.100901.135233
Braveman, P. A., Cubbin, C., Egerter, S., Chideya, S., Marchi, K. S., Metzler, M. y Posner, S. (2005). Socioeconomic Status in Health Research: One Size Does Not Fit All. JAMA,
(22), 2879-2888. https://doi.org/10.1001/jama.294.22.2879
Browne, M. W. y Cudeck, R. (1992). Alternative Ways of Assessing Model Fit. Sociological Methods & Research, 21(2), 230-258. https://doi.org/10.1177/0049124192021002005
Browning, C. R., Calder, C. A., Krivo, L. J., Smith, A. L. y Boettner, B. (2017). Socioeconomic Segregation of Activity Spaces in Urban Neighborhoods: Does Shared Residence Mean Shared Routines? RSF: The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences, 3(2), 210-231. https://doi.org/10.7758/rsf.2017.3.2.09
Calmet, D. y Capurro, J. M. (2011). El tiempo es dinero: Cálculo del valor social del tiempo en Lima Metropolitana para usuarios de transporte urbano. Revista Estudios Económicos, 20, 73-86. https://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Revista-Estudios-Economicos/20/ree-20-calmet-capurro.pdf
Campoverde, M. (2024). La Influencia del Entorno Socioeconómico en el Rendimiento Académico. Dominio De Las Ciencias, 10(2), 1488-1498. https://doi.org/10.23857/dc.v10i2.3889
Cao, M., Zhang, Y., Zhang, Y., Li, S. y Hickman, R. (2019). Using different approaches to evaluate individual social equity in transport. En Hickman, R., Mella Lira, B., Givoni, M. y Geurs, K. (Eds.), A Companion to Transport, Space and Equity, Edward Elgar Publishing (pp. 209-228). https://doi.org/10.4337/978178 8119825.00024
Caro, D. (2002). Estimación del nivel socioeconómico de las familias: Propuesta metodológica para la Evaluación Nacional de Rendimiento del 2001. https://www.researchgate.net/publication/293817504_Estimacion_del_nivel_socioeconomico_de_las_familias_Propuesta_metodologica_para_la_Evaluacion_Nacional_de_Rendimiento_del_2001
Caro, D. y Cortés, D. (2012). Measuring family socioeconomic status: An illustration using data from PIRLS 2006. En von D., M y Hastedt, D. (Eds.), IERI Monograph Series: Issues and Methodologies in Large-Scale Assessments (Vol. 5, pp. 9-33). https://ierinstitute.org/fileadmin/Documents/IERI_Monograph/Volume_5/IERI_Monograph_Volume_05.pdf
Caro, D., McDonald, J. T. y Willms, J. D. (2009). Socio-economic status and academic achievement trajectories from childhood to adolescence. Canadian Journal of Education, 32(3), 558-590. https://eric.ed.gov/?id=E J859263
Chapin, F. S. (1928). A quantitative scale for rating the home and social environment of middle class families in an urban community: a first approximation to the measurement of socio-economic status. Journal of Educational Psychology, 19(2), 99-111. https://doi.org/10.1037/h0074500
Cheung, G. W. y Wang, C. (2017). Current approaches for assessing convergent and discriminant validity with SEM: issues and solutions. En Academy of management proceedings (vol. 2017, No. 1, p. 12706). Briarcliff Manor, NY 10510: Academy of Management. https://doi.org/10.5465/ambpp.2017.12706abstract
Çiftçi, Ş. K. y Cin, F. M. (2017). The effect of socioeconomic status on students’ achievement. En E. Karadağ (Ed.), The factors effecting student achievement (pp. 171-181). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/ 978-3-319-56083-0_10
Coleman, J. S. (1988). Social Capital in the Creation of Human Capital. American Journal of Sociology, 94, S95-S120. https://doi.org/10.1086/228943
Cowan, C. D., Hauser, R. M., Kominski, R. A., Levin, H. M., Lucas, S. R., Morgan, S. L., Spencer, M. B. y Chapman, C. (2012). Improving the measurement of socioeconomic status for the National Assessment of Educational Progress: A theoretical foundation. Recommendations to the National Center for Education Statistics. National Center for Education Statistics (NCSE). Institute of Education Sciences (IES), Washington, D.C. https://nces.ed.gov/nationsreportcard/pdf/researchcenter/Socioeconomic_ Factors.pdf.
Cuellar, E. J., Guerrero, S. y López, D. (2016). Propuesta para la construcción de un índice socioeconómico para los estudiantes que presentan las pruebas Saber Pro. Comunicaciones en Estadística, 9(1), 93-106. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7396912
Desu, S (2015). Untangling the effects of residential segregation on individual mobility [Tesis doctoral, Massachusetts Institute of Technology]. MIT Digital Repository. http://hdl.handle.net/1721.1/106957
Dickinson, E. R. y Adelson, J. L. (2014). Exploring the Limitations of Measures of Students’ Socioeconomic Status (SES). Practical Assessment, Research & Evaluation, 19(1), 1-14. http://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1031260.pdf
Diemer, M. A., Mistry, R. S., Wadsworth, M. E., López, I. y Reimers, F. (2012). Best Practices in Conceptualizing and Measuring Social Class in Psychological Research. Analyses of Social Issues and Public Policy, 13(1), 77-113. https://doi.org/10.1111/asap.12001
Dong, X., Morales, A.J., Jahani, E., Moro, E., Lepri, B., Bozkaya, B., Sarraute, C., Bar-Yam, Y. y Pentland, A. (2020). Segregated interactions in urban and online space. EPJ Data Science, 9(20), 1-22. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-020-00238-7
Ensminger, M. E., Forrest, C. B., Riley, A. W., Kang, M., Green, B. F., Starfield, B. y Ryan, S. A. (2000). The Validity of Measures of Socioeconomic Status of Adolescents. Journal of Adolescent Research, 15(3), 392-419. https://doi.org/10.1177/0743558400153005
Ensminger, M. E. y Fothergill, K. E. (2014). A decade of measuring SES: What it tells us and where to go from here. En Socioeconomic Status, Parenting, and Child Development (pp. 13-27). Taylor and Francis. https://doi.org/10.4324/9781410607027-9
Entwisle, D. R. y Astone, N. M. (1994). Some Practical Guidelines for Measuring Youth’s Race/Ethnicity and Socioeconomic Status. Child Development, 65(6), 1521-1540. https://doi.org/10.2307/1131278
Erdem, C. y Kaya, M. (2021). Socioeconomic status and wellbeing as predictors of students’ academic achievement: evidence from a developing country. Journal of Psychologists and Counsellors in Schools, 1-19. https://doi.org/10.1017/jgc.2021.10
Feres, J. C. y Mancero, X. (2001). El método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) y sus aplicaciones en América Latina. Serie: Estudios estadísticos. CEPAL, Santiago de Chile, Chile. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/da8d48c5-0807-4bd1-b330-c0a9e1566e02/content
Ferrando, P. J. y Anguiano-Carrasco, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del Psicólogo, 31(1), 18-33. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441003
Ferrão, M. (2009). Sensibilidad de las especificaciones de los modelos de valor añadido: Midiendo el estatus socioeconómico. Revista de educación, 348, 137-152. https://redined.educacion.gob.es/xmlui/bitstream/handle/11162/72342/00820093000018.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal or Marketing Research, 18(1), 39-50.
https://doi.org/10.2307/3151312
Fotso, J.-C. y Kuate-Defo, B. (2005). Measuring Socioeconomic Status in Health Research in Developing Countries: Should We Be Focusing on Households, Communities or Both? Social Indicators Research, 72(2), 189-237. https://doi.org/10.1007/s11205-004-5579-8
Fujihara, S. (2020). Socio-Economic Standing and Social Status in Contemporary Japan: Scale Constructions and Their Applications. European Sociological Review, 36(4), 548-561. https://doi.org/10.1093/esr/jcaa010
Gagné, T. y Ghenadenik, A. E. (2017). Rethinking the relationship between socioeconomic status and health: Challenging how socioeconomic status is currently used in health inequality research. Scandinavian Journal of Public Health, 46(1), 53-56. https://doi.org/10.1177/1403494817744987
Garrett, M. y Taylor, B. (1999). Reconsidering Social Equity in Public Transit. Berkeley Planning Journal, 13(1), 6-27. https://doi.org/10.5070/bp313113028
George, D. y Mallery, P. (2010). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference, 17.0 update (10.a ed.). Allyn y Bacon. https://lib.ugent.be/catalog/rug01:001424067
Gill, J. (2011). Medición del nivel socioeconómico familiar en el alumnado de Educación Primaria. Revista de Educación, 362, 298-322. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2011-362-162
Gobierno Provincial de Chiclayo (GPCH, 2003). Ordenanza Municipal No 021-A-2003 GPCH. Municipalidad Provincial de Chiclayo (MPCH). https://www.munichiclayo.gob.pe/index.php?cp=2175&tipo=mpu&op=2
Gottfried, A. W. (1985). Measures of Socioeconomic Status in Child Development Research: Data and Recommendations. Merrill-Palmer Quarterly, 31(1), 85-92. http://www.jstor.org/stable/23086136
Hadiuzzman, M., Das, T., Hasnat, M. M., Hossain, S. y Rafee Musabbir, S. (2017). Structural equation modeling of user satisfaction of bus transit service quality based on stated preferences and latent variables. Transportation Planning and Technology, 40(3), 257-277. https://doi.org/10.1080/03081060.2017.1283155
Haer, J. L. (1957). Predictive Utility of Five Indices of Social Stratification. American Sociological Review, 22(5), 541-546. https://doi.org/10.2307/2089478
Haretche, C. (2011). Elaboración de un Índice de Estatus Socioeconómico aplicando el modelo de Rasch en muestras representativas de escuelas en tres regiones de América Latina. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos (México), 41(3-4), 15-43. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=27022351002
Haug, M. R. (1977). Measurement in Social Stratification. Annual Review of Sociology, 3(1), 51-77. http://www.jstor.org/stable/2945930
Hauser, R. M. (1994). Measuring Socioeconomic Status in Studies of Child Development. Child Development, 65(6), 1541-1545. https://doi.org/10.2307/1131279
Herrero, J. (2010). El Análisis Factorial Confirmatorio en el estudio de la Estructura y Estabilidad de los Instrumentos de Evaluación: Un ejemplo con el Cuestionario de Autoestima CA-14. Psychosocial Intervention, 19(3), 289-300. https://doi.org/10.5093/in2010v19n3a9
Hilman, R. M., Iñiguez, G. y Karsai, M. (2022). Socioeconomic biases in urban mixing patterns
of US metropolitan areas. EPJ data science, 11(1), 1-32. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-022-00341-x
Iceland, J., Weinberg, D. H. y Steinmetz, E. (2002). Racial and ethnic residential segregation in the United States 1980-2000 (vol. 8, No. 3). U. S. Census Bureau, Washington, D. C. 20233-8500. https://corpora.tika.apache.org/base/docs/govdocs1/207/207896.pdf
Incio, D. E. (2014). Evaluación del congestionamiento vehicular en la ciudad de Chiclayo y propuestas de mejora [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo]. Repositorio Institucional UNPRG. https://hdl.handle.net/20.500.12893/414
Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2018). Censos Nacionales 2017: Resultados Definitivos del departamento de Lambayeque. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1560/
Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI, 2019). Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) sobre condiciones de vida y pobreza, enero-diciembre de 2019: Metodología actualizada [Base de datos]. https://proyectos.inei.gob.pe/microdatos/
Kaiser, H. F. (1970). A second generation little jiffy. Psychometrika, 35(4), 401-415. https://doi.org/10.1007/BF02291817
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4.a ed.). New York: Guilford Press. https://dl.icdst.org/pdfs/files4/befc0f8521c770249dd18726a917cf90.pdf
Korous, K. M., Bradley, R. H., Luthar, S. S., Li, L., Levy, R., Cahill, K. M. y Rogers, C. R. (2022). Socioeconomic status and depressive symptoms: An individual-participant data meta-analysis on range restriction and measurement in the United States. Journal of affective disorders, 314, 50-58. https://doi.org/10.1016/j.jad.2022.06.090
Lavado, P., Yamada, G. y Martínez, J. (2014). ¿Una promesa incumplida? La calidad de la educación superior universitaria y el subempleo profesional en el Perú. Documento de trabajo 2014-021. Banco Central de Reserva del Perú, 1-72. https://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Documentos-de-Trabajo/2014/documento-de-trabajo-21-2014.pdf
Lee, S. Y. y Jennrich, R. I. (1979). A study of algorithms for covariance structure analysis with specific comparisons using factor analysis. Psychometrika, 44(1), 99-113. https://doi.org/10.1007/BF02293789
León, J. y Collahua, Y. (2016). El efecto del nivel socioeconómico en el rendimiento de los estudiantes peruanos: un balance de los últimos 15 años. En Cueto, S. (Ed.), Investigación para el desarrollo en el Perú: Once balances (vol. 1, pp. 109-162). Lima: Grupo de Análisis para el Desarrollo (GRADE). https://www.grade.org.pe/wp-content/uploads/nserendimiento_JL_35.pdf
Liao, Y., Gil, J., Yeh, S., Pereira, R. H. y Alessandretti, L. (2024). Socio-spatial segregation and human mobility: A review of empirical evidence. arXiv preprint arXiv:2403.06641. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.06641
Liu, J., Peng, P., Zhao, B. y Luo, L. (2022). Socioeconomic Status and Academic Achievement in Primary and Secondary Education: a Meta-analytic Review. Educational Psychology Review, 34(4), 2867-2896. https://doi.org/10.1007/s10648-022-09689-y
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A. y Tomás-Marco, I. (2014). El
análisis factorial exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
Long, K. y Renbarger, R. (2023). Persistence of Poverty: How Measures of Socioeconomic Status Have Changed Over Time. Educational Researcher, 52(3), 144-154. https://doi.org/10.3102/0013189X221141409
López, M. C., Loaiza, A. G. y Henostroza, F. (2022). Efectos del nivel socioeconómico sobre el rendimiento académico en primaria: Una revisión sistemática sobre el rol mediador de las funciones ejecutivas. Revista de Investigación en Psicología, 25(2), 141-160. http://dx.doi.org/10.15381/rinvp.v25i2.22883
López-Aguado, M. y Gutiérrez-Provecho, L. (2019). Cómo realizar e interpretar un análisis factorial exploratorio utilizando SPSS. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 12(2), 1-14. http://doi.org/10.1344/reire2019.12.227057
Malecki, C. K. y Demaray, M. K. (2006). Social support as a buffer in the relationship between socioeconomic status and academic performance. School Psychology Quarterly, 21(4), 375-395. https://doi.org/10.1037/h0084129
Manayay, D. T. (2020). El empleo informal en el Perú: Una breve caracterización 2007-2018. Pensamiento Crítico, 25(1), 51-75. http://dx.doi.org/10.15381/pc.v25i1.18477
Marston, S. A. (2000). The social construction of scale. Progress in Human Geography, 24(2), 219-242. https://doi.org/10.1191/030913200674086272
Marx K. y Engels F. (1964). The communist manifesto. New York: Simon y Schuster.
May, H. (2006). A Multilevel Bayesian Item Response Theory Method for Scaling Socioeconomic Status in International Studies of Education. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 31(1), 63-79. https://doi.org/10.3102/10769986031001063
McLeod, J. D. y Nonnemaker, J. M. (1999). Social Stratification and Inequality. En C. S. Aneshensel y J. C. Phelan (Eds.), Handbook of the Sociology of Mental Health (pp. 321-344). Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/0-387-36223-1_16
McPherson, M., Smith-Lovin, L. y Cook, J. M. (2001). Birds of a Feather: Homophily in Social Networks. Annual Review of Sociology, 27(1), 415-444. http://doi.org/10.1146/annurev.soc.27.1.415
Ministerio de Educación. (MINEDU, 2018). Desafíos en la medición y el análisis del estatus socioeconómico de los estudiantes peruanos (1.a ed.). Lima: Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes. Perú. https://hdl.handle.net/20.500.12799/5862
Ministerio del Trabajo y Promoción de Empleo (MTPE, 2020). Reporte del empleo formal en la región Lambayeque a diciembre 2020 (Sede web, pp. 1-6). Dirección de Supervisión y Evaluación de la Dirección General de Políticas para la Promoción de la Formalización Laboral e Inspección del Trabajo. Lima, Perú: MTPE. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/1744028/14.%20Lambayeque.pdf
Morales, A. J., Dong, X., Bar-Yam, Y. y Pentland, A. (2019). Segregation and polarization in urban areas. Royal Society Open Science, 6(10), 1-15, 190573. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.190573
Morales, K., Flores, M. S. y Salazar Méndez, Y. S. (2021). Analysis of Principal Nonlinear Components for the Construction of a Socioeconomic Stratification Index in Ecuador. Revista Desarrollo y Sociedad, (88), 43-82. https://doi.org/10.13043/DYS.88.2
Moro, E., Calacci, D., Dong, X. y Pentland, A. (2021). Mobility patterns are associated with experienced income segregation in large US cities. Nature Communications, 12(1), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24899-8
Mueller, C. W. y Parcel, T. L. (1981). Measures of Socioeconomic Status: Alternatives and Recommendations. Child Development, 52(1), 13-30. https://doi.org/10.2307/1129211
Muthén, B. y Kaplan, D. (1985). A comparison of some methodologies for the factor analysis of non-normal Likert variables. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38(2), 171-189. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1985.tb00832.x
Muthén, B. y Kaplan, D. (1992). A comparison of some methodologies for the factor analysis of non-normal Likert variables: A note on the size of the model. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 45(1), 19-30. https://doi.org/10.1111/j.2044-8317.1992.tb00975.x
Naushad, R. B. (2022). Differential effects of socio-economic status and family environment of adolescents on their emotional intelligence, academic stress and academic achievement. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, (17), 101-120. https://doi.org/10.46661/ijeri.5148
Netto, V. M., Soares, M. P. y Paschoalino, R. (2015). Segregated Networks in the City. International Journal of Urban and Regional Research, 39(6), 1084-1102. https://doi.org/10.1111/1468-2427.12346
Oakes, J. M. y Rossi, P. H. (2003). The measurement of SES in health research: current practice and steps toward a new approach. Social Science & Medicine, 56(4), 769-784. https://doi.org/10.1016/s0277-9536(02)000 73-4
Okoye, N. S. y Okecha, R. E. (2008). The Interaction of Logical Reasoning Ability and Socio-Economic Status on Achievement in Genetics among Secondary School Students in Nigeria. College Student Journal, 42(2), 617-624. https://eric.ed.gov/?id=EJ816956
Paasi, A. (2004). Place and region: looking through the prism of scale. Progress in Human Geography, 28(4), 536-546. https://doi.org/10.1191/0309132504ph502pr
Parsons, T. (1940). An analytical approach to the theory of social stratification. American Journal of Sociology, 45(6), 841-862. https://doi.org/10.1086/218489
Peña, D. (2013). Análisis de datos multivariantes (2.a ed.). McGraw-Hill/Interamericana de España, S. L. https://elibro.net/es/ereader/bibsipan/50267
Raudenbush, S. W. y Willms, J. D. (1995). The Estimation of School Effects. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 20(4), 307-335. https://doi.org/10.3102/10769986020004307
Raykov, T. y Marcoulides, G. A. (2006). A First Course in Structural Equation Modeling (2.a ed.). Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Publishers. https://api.pageplace.de/preview/DT0400.9781135600761_A23805293/preview-9781135600761_A23805293.pdf
Rodríguez, L. J., Maza, O. M., Macías, J. C. y Ortiz, D. A. (2020). Analysis of inequality via social stratification. Entreciencias: Diálogos en la Sociedad del Conocimiento, 8(22). https://doi.org/10.22201/enesl.2007806 4e.2020.2276859e22.76859
Rodríguez, S. y Cabrera-Barona, P. (2024). Segregación espacial y condiciones sociodemográficas de la población de Quito, Ecuador. EURE (Santiago), 50(150), 1-18.
http://dx.doi.org/10.7764/eure.50.150.05
Rodríguez, V. y Espinoza, B. (2015). Generación de un índice socioeconómico para los productores de plátano de la reserva indígena Rey Curré. Revista e-Agronegocios, 1(2), 1-17. https://revistas.tec.ac.cr/index.php/eagronegocios/article/view/3662/3284
Rumberger, R. W. y Palardy, G. J. (2005). Does segregation still matter? The impact of student composition on academic achievement in high school. Teachers college record, 107(9), 1999-2045. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2005.00583.x
Santoso, R. P., Sahadewo, G. A., Sugiyanto, C. y Setiastuti, S. U. (2022). Informal and Formal Wage Differences Based on Cohorts in Indonesia. Economies, 10(12), 317, 1-13. https://doi.org/10.3390/economies10120317
Siesquén Díaz, J. K. y Cabrejos Moreno, L. S. (2024). Tráfico interprovincial y el costo de oportunidad al transportarse por la avenida Francisco Bolognesi en Chiclayo durante el 2019 [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo]. Repositorio Institucional UNPRG. https://hdl.handle.net/20.500.12893/12428
Sirin, S. R. (2005). Socioeconomic Status and Academic Achievement: A Meta-Analytic Review of Research. Review of Educational Research, 75(3), 417-453. https://doi.org/10.3102/00346543075003417
Srivastava, R. (2019). Emerging Dynamics of Labour Market Inequality in India: Migration, Informality, Segmentation and Social Discrimination. The Indian Journal of Labour Economics, 62, 147-171. https://doi.org/10.1007/s41027-019-00178-5
Taeuber, K. E. y Taeuber, A. F. (2008). Residential segregation and neighborhood change. Transaction Publishers, London.
Tang, Y. (2017). Social Class Index: A New Measurement for Gender Social Stratification. Sociology and Anthropology, 5(5), 388-398. https://doi.org/10.13189/sa.2017.050502
Toma, J. y Rubio, J. L. (2017). Estadística aplicada: Primera parte (2.a ed.). Universidad del Pacífico, Centro de Investigación.
van Ewijk, R. y Sleegers, P. (2010). The effect of peer socioeconomic status on student achievement: A meta-analysis. Educational Research Review, 5(2), 134-150. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2010.02.001
Velez, E., Schiefelbein, E. y Valenzuela, J. (1994). Factores que Afectan el Rendimiento Académico en la Educación Primaria: Revisión de la Literatura de América Latina y El Caribe. https://repositorio.minedu.gob.pe/handle/20.500.12799/4317
Vera, O. E. y Vera, F. M. (2013). Evaluación del nivel socioeconómico: Presentación de una escala adaptada en una población de Lambayeque. Revista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo, 6(1), 41-45. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4262712
Villatoro, P. (Comp.). (2017). Indicadores no monetarios de pobreza: avances y desafíos para su medición. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), División de Estadísticas. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/3694ebea-6a10-4db6-8fe3-d69e2914b5df/content
Wang, Q., Phillips, N. E., Small, M. L. y Sampson, R. J. (2018). Urban mobility and neighborhood isolation in America’s 50 largest cities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(30), 7735-7740. http://doi.org/10.1073/pnas.1802537115
Ware, J. K. (2017). Property Value as a Proxy of Socioeconomic Status in Education. Education and Urban Society, 51(1), 99-119. https://doi.org/10.1177/0013124517714850
Weber M. (1946). Class, Status, Party. En H. H. Gerth y C. W. Mills (Eds.), From Max Weber: Essays in sociology (pp. 180-195). New York: Oxford University Press. (Original work published 1920). http://www.soc.duke.edu/~jmoody77/TheoryNotes/Weber_CSP.htm
Weiser, D. A. y Riggio, H. R. (2010). Family background and academic achievement: Does self-efficacy mediate outcomes? Social Psychology of Education, 13(3), 367-383. https://doi.org/10.1007/s11218-010-9115-1
White, K. R. (1982). The Relation Between Socioeconomic Status and Academic Achievement. Psychological Bulletin, 91(3), 461-481. https://doi.org/10.1037/0033-2909.91.3.461
Wicki, B. (2022). The main task of urban public health: narrowing the health gap between the poor and the rich. International Journal of Public Health, 67: 1605084. https://doi.org/10.3389/ijph.2022.1605084
Willms, J. D. (2002). Standards of Care: Investments to Improve Children’s Education Outcomes in Latin America. En M. E. Young (Ed.), From Early Child Development to Human Development: Investing in Our Children’s Future. Part II: Measuring the Early Opportunity Gap (cap. 4, pp. 81-122). Washington, D. C.: The World Bank. https://documents1.worldbank.org/curated/en/247161468336079362/pdf/239490PUB0Repl0top0150500same0info0.pdf
Wulandari, R. D., Susilo, S. y Satria, D. (2018). Income Inequality between Formal-Informal Employees Based on Education Group. Economics and Finance in Indonesia, 64(1), 25-42. https://typeset.io/pdf/income-inequality-between-formal-informal-employees-based-on-4nw6aswou8.pdf
Yamada, G., Lavado, P. y Oviedo, N. (2017). Rendimiento laboral de la educación superior: evidencia a partir de Ponte en Carrera. En Yamada, G. y Lavado, P. (Eds.), Educación superior y empleo en el Perú: Una brecha persistente (1.a ed., pp. 37-70). Universidad del Pacífico.
Yip, N. M., Forrest, R. y Xian, S. (2016). Exploring segregation and mobilities: Application of an activity tracking app on mobile phone. Cities, 59, 156-163. http://dx.doi.org/10.1016/j.cities.2016.02.003
Zhou, X., y Wodtke, G. T. (2019). Income Stratification among Occupational Classes in the United States. Social Forces, 97(3), 945-972. https://doi.org/10.1093/sf/soy074