Abstract
Socioeconomic status and social class are measured with a wide and complex range of indicators with little attention paid to the impact these choices may have on empirical findings. This research tests whether different socioeconomic indicators consistently predict motivational differences in the same sample. Two studies were conducted in the United Kingdom. The first study (N = 430) examined the relationship between income, employment, education and personal values. The study found inconsistent relationships between different socioeconomic indicators and value preferences. A similar pattern of inconsistent relationships between socioeconomic status indicators and measures of self-mastery, and personal values, was found in the second study (N = 959). The only universal finding across all socioeconomic indicators in both studies was the null relationship with self-transcendence value preferences. These results indicate that we need to be more cautious in framing socioeconomic status as a construct and more rigorous in assessing differences observed across social classes.
People in lower social classes face perceptions of poor motivation (Gavin, 2021) which often mask broader systemic injustice and discrimination (Rickett et al., 2022). Individual differences research across the socioeconomic spectrum can be used to support and bolster these deficit depictions of people in lower social classes (reviewed in Frankenhuis & Nettle, 2020), particularly when considering cultural and motivational differences (Adams et al., 2019). Studies have shown that motivational constructs can vary depending on the operationalization of socioeconomic status (Schwartz, 2007; Sheehy-Skeffington & Rea, 2017). These findings highlight a general weakness in the study of economic inequality, whereby researchers generalize findings from a range of disparate socioeconomic indicators to represent entire social classes (Antonoplis, 2023).
While the concepts of social class and socioeconomic status provide labels for social inequality observable in everyday life, they are formulated and operationalized through a diverse range of socioeconomic indicators. This makes parity and consistency of findings difficult to achieve. For example, a recent systematic review found that there were 147 different operationalizations of socioeconomic status across 152 papers (Antonoplis, 2023), with the most common being either single or combined measures of education, occupational status and income. They further found that the authors of the reviewed papers consistently generalize findings beyond the parameters of what was actually measured, considering their findings to represent the universal lives and experiences across social classes. Another study, which attempted to replicate findings from 20 studies on scarcity, led the authors to conclude that although poverty is ‘an enduring societal problem … behavioral scientists have not fully identified the underlying psychology’ (O’Donnell et al., 2021, p. 3).
The difficulty for those studying the psychology of social class, and poverty more generally, is that although there are observable disparities across society, it is difficult to identify a single unifying variable that characterizes this phenomenon. Scientists are left to rely on correlates of inequality without fully understanding which socioeconomic indicators are more meaningful to include in models. This uncertainty likely explains the wide variation in methodological approaches. The present research argues that it is important to ascertain whether differences are consistently found across socioeconomic indicators before generalizing psychological differences across social classes. By considering the relationship and variation of specific socioeconomic indicators to psychological constructs, we may more critically engage with our findings and develop a more nuanced understanding of how dimensions related to living in poverty influence one’s psychology. The present research thus considers the differential impact of socioeconomic status indicators on the motivational constructs of values and self-mastery.
Values
Values represent desirable goals that serve as guiding principles in a person’s life (Sagiv et al., 2017). They stably influence behaviour regardless of situational contexts (Sagiv & Roccas, 2021). Values are genetically (Uzefovsky et al., 2016) and socially transmitted by parents (Schönpflug, 2001) and develop in early childhood (Döring et al., 2015). Once priorities of one’s values are formed, they are relatively stable throughout one’s adult life (Schuster et al., 2019). They underpin social norms (Kooiman & Jentoft, 2009) and can produce social advantage, with majority groups more likely to support those they perceive to prioritize similar values (Wetherell et al., 2015) and more likely to be intolerant towards those they perceive to prioritize different values (reviewed in Brandt et al., 2016).
The Schwartz (1992) value theory is arguably the most comprehensive and validated value theory to date (Sagiv et al., 2017). Schwartz postulates that values form a continuum of related motivations, consisting of 10 universal values arranged in a circumplex structure where adjacent values stem from compatible motivations, e.g., benevolence and universalism, and opposing values stem from conflicting motivations, e.g., power and universalism. Schwartz defines each of the 10 values in terms of the universal goals that they express. The values are further grouped into four higher-order classifications which express two pairs of conflicting motivations, as illustrated in Figure 1. The first contrasts self-transcendence values (universalism and benevolence), which emphasize concern for others’ well-being and the environment, with self-enhancement values (achievement and power), which emphasize enhancing self-interests, even at the expense of others. The second opposition contrasts conservation values (conformity, tradition, security), which emphasize self-restriction, preservation of traditional practices and protection of stability, with openness to change values (self-direction and stimulation), which emphasize independent thought and action and favour change. Openness-to-change and self-enhancement values are clustered as representing personal interests, whereas conservation and self-transcendence values are clustered as representing social interests. The structure of values (Schwartz, 1992).
The literature on values and socioeconomic indicators is relatively sparse. Early literature examining value priorities across social classes (Kohn & Schooler, 1969) found that fathers with higher paternal occupational prestige and educational attainment placed greater importance on the development of self-enhancement values and lower importance on the development of conformity values in their children. The same value preferences were found in a study of parents in France conducted 45 years later (Tazouti & Jarlégan, 2014), which measured socioeconomic status as an aggregate of maternal and paternal education and size of home. These findings lend support to theories that people from higher social classes are more independent and economically motivated (Carey & Markus, 2017), favouring personally oriented values over socially oriented values. Theorists argue that divergent normative behaviours associated with these value orientations contribute to recursive cycles of poverty (Stephens et al., 2014), whereby people in lower social classes are less likely to express the self-promoting and competitive behaviour that is rewarded by people with institutional power.
However, when individual indicators of socioeconomic status are considered in relation to one’s own general value preferences, the relationship of socially and personally focused values to socioeconomic status is less consistent. A study that analysed data from 20 countries in the European Social Survey (ESS) showed that both higher household income and years in formal education are associated with a greater preference for openness-to-change values and a lower preference for conservation values (Schwartz, 2007). The same study did not find a clear relationship between self-transcendence values and income or education. As self-transcendence values are focused on the concern for the well-being of others (Schwartz, 1992), one might expect these to be higher in those that are more socially focused. Similarly, while the study found that higher household income was associated with people holding higher self-enhancement value preferences, spending more years in education was only associated with holding higher achievement value preferences.
A later study conducted in Russia (Poluektova et al., 2022) also found that higher levels of education and income were associated with higher preference for openness-to-change values, but unlike the ESS data (Schwartz, 2007), education and income were not associated with conservation value preferences. Similarly to the study on the ESS data, there were also inconsistencies found in the relationships between different socioeconomic indicators and self-enhancement values. The Russian study found that high childhood subjective socioeconomic status was associated with higher preference for self-enhancement value preferences but adult subjective socioeconomic status, measured with the McArthur ladder, showed no relationship to self-enhancement value preferences. The absence of association between subjective socioeconomic status and self-enhancement value preferences was also found in a sample from Spain (Sánchez-Rodríguez et al., 2022).
It may be that the inconsistencies in the literature can be accounted for by the inconsistent measurement of socioeconomic status. For example, education and household income in the ESS study are both measured continuously (Schwartz, 2007), whereas in the Russian study they are ordinally coded categorical variables that are analysed continuously (Poluektova et al., 2022). The Russian study also asks participants to declare their ‘income from all sources’, which makes it unclear whether participants were providing their personal or household income. An absence of comparative studies in the same cultural context means that differences between studies may be attributable to cultural variation in values (Schwartz, 2004), rather than solely due to variation in socioeconomic measurement.
Self-mastery
Self-mastery is the extent to which a person perceives their life chances as being under their own control, in contrast to being fatalistically ruled by an external entity (Pearlin & Schooler, 1978). The construct of self-mastery is similar to that of generalized self-efficacy, as both reflect the perceptions of one’s efforts as efficacious and are seen as an outcome of effective coping with life stress (Bandura, 1977; Pearlin & Schooler, 1978). Learned helplessness theory (Frankel & Snyder, 1978), which proposes that those who consistently fail will withdraw effort to maintain self-esteem, may fuel the notion that perceiving one’s efforts as inefficacious is a reflection of poor coping. The extrinsic attribution of control is argued to be an adaptation to life stress among the lower social classes (Manstead, 2018). Some propose that the reduced perception of one’s ability to have a meaningful impact on life outcomes may lead people to withdraw effort (Ajzen, 1991), ultimately perpetuating the experience of failure.
People in lower social classes consistently evaluate their potential to impact their lives as lower than those in higher social classes (reviewed in Sheehy-Skeffington & Rea, 2017). Measures of self-mastery and self-efficacy are widely applied as explanatory factors for health (Lim et al., 2022), education (Thiem & Dasgupta, 2022) and employment (Van Hoye et al., 2019) disparities across the socioeconomic spectrum. It is essential that as we interrogate the relationship between perceptions of one’s efforts as efficacious and social inequality, we not only recognize that it takes a disproportionate amount of effort for individuals lower in socioeconomic status to achieve the same ends as people with more resources (De France et al., 2022), but are also more cautious about broadly applying findings.
The present research
The present research aims to illustrate a fundamental issue with current conceptions of socioeconomic status differences. Two studies will test the variability in the relationship between socioeconomic status indicators and psychological outcomes associated with motivation. The first study will evaluate the value priorities of the same sample of individuals on a range of socioeconomic status indicators. If the established approach of generalizing across socioeconomic status indicators (Antonoplis, 2023) is valid, then differences in values priorities should be consistent across measures. The second study will aim to repeat this methodology and broaden the consideration of motivation, by testing differences of socioeconomic status predictors on both values and self-mastery. Ethical approval for the studies was granted by the UCL (Study 1) and Royal Holloway (Study 2) Research Ethics Committees.
Study 1
The first study tested whether participants’ personal values preferences would differ if socioeconomic status was measured as employment, income or educational status. Personal values were chosen as they motivate behaviour, are culturally transmissible and are influenced to a large extent by circumstances in one’s childhood. If people of higher social status place more emphasis on independence and personal interests, they should show consistently higher preference for the personally focused value dimensions of self-enhancement and openness to change on all socioeconomic indicators. If people of lower social status are more interdependent and socially focused, they should show consistently higher preference for socially focused value dimensions of self-transcendence and conservation on all socioeconomic indicators.
Methodology
Participants
Participants (N = 430) were recruited from the United Kingdom via the online platform Prolific. Those who failed to complete the study (n = 15) and failed two or more attention checks (n = 2) were excluded from the study. Although the study expressly recruited participants from within the UK to avoid cultural confounds in the data (Schwartz & Bardi, 2001), one participant who wrote that they completed the study in Beijing was removed. The final sample consisted of 412 participants (male = 130, female = 281, other gender = 1) aged between 19 and 87 years old (M = 40, SD = 12.30).
Measures and procedure
Participants were recruited via an online advertisement posted on Prolific Academic asking people to complete a measure of personal values. In addition to the values measure, participants completed demographic indicators, including age, gender, education, occupation and income. All participants were paid £8/hr for their time.
Values
Participants completed the 57-item Revised Portrait Values Questionnaire (PVQ-RR; Schwartz et al., 2012). Each item contains a statement that reflects the desired outcomes related to a particular value. The respondent is asked to reflect on the importance of these statements to a gender-matched person and then rate how similar the person is to them. The version participants were provided with was based on pronoun preferences disclosed in a question preceding the PVQ-RR. The original PVQ-RR questionnaire is gender-matched with the participant but only provides male and female versions. This study adds a gender-neutral version using the pronouns ‘they’/‘them’/‘their’. This adaptation is more inclusive by accommodating non-binary individuals (Matsuno & Budge, 2017). For example, self-enhancement values are measured by statements such as ‘It is important to him/her/them to be the one who tells others what to do’, whereas self-transcendence values are measure by statements such as ‘It is important to him/her/them that the weak and vulnerable in society be protected’. Participants then rated how similar the person described in the statement was to themselves on a six-point Likert scale ranging from 1 (‘not like me at all’) to 6 (‘very much like me’). Values were computed as the mean importance rating of the value items that represent each value type. Scores for each respondent were mean-centred in order to control for response bias and provide an understanding of a value’s importance relative to other value priorities (Borg & Bardi, 2016). Questionnaire items were coded (Schwartz, 2016) to the higher-order values of self-enhancement (α = .86), openness to change (α = .88), self-transcendence (α = .87) and conservation (α = .87).
Socioeconomic indicators
The measures for socioeconomic status were based on those indicators most widely used in the psychological literature (reviewed in Sheehy-Skeffington & Rea, 2017) and formatted to align with the United Kingdom Office for National Statistics measures for socio-economic classification (NS-SEC; Office for National Statistics [ONS], 2021).
Education
Participants were asked to indicate how many years they had spent completing formal education. Participants were instructed to include primary school in their calculation, with education to the completion of A-levels representing 13 years. Participants spent an average of 15.73 years (SD = 3.23) in education.
Occupation
Occupation was examined at three levels. The first was employment status, which compares people in employment (n = 320) to those without employment (n = 92). The second was managerial responsibility, comparing employed people with managerial responsibility (n = 140) to those without managerial responsibility (n = 180). The third level considered the number of subordinates managers had responsibility for (M = 8.21; SD = 23.14). Teachers were instructed not to include students as subordinates (ONS, 2021).
Income
People were also asked to report their annual personal (M = 23,367.91; SD = 19,097.72) and household income (M = 47,546.29; SD = 29,082) in GBP.
Analysis
The four higher-order value preferences were tested for differences across the key indicators of socioeconomic status: education (years in formal education), occupation (employment status, managerial status and number of reports) and income (personal and household). Socioeconomic status indicators were the independent variables and the higher-order values were the dependent variables. As age and gender both influence value preferences (Schwartz, 2005; Schwartz & Rubel, 2005), they were first checked as potential covariates across the independent variable. Two-tailed Pearson correlations tested the relationship between age and value preferences. Chi-square tested the association between gender and value preference differences. To reduce the risk of type 1 errors, p-values for all twenty-four analyses examining the relationship between socioeconomic status indicators and values were adjusted for false discovery rate (FDR), in accordance with the guidelines outlined by Benjamini and Hochberg (1995).
Results
Values and education
Age and gender were not significantly associated with the number of years a person had spent in formal education, so these were not included as covariates within the analysis. The number of years a person had spent in education was not associated with self-transcendence, openness-to-change or self-enhancement value preferences. People who had spent more years in education placed marginally lower priority on conservation values (r (412) = −.129, p = .054).
Values and occupation
There were no significant gender differences in employment status, although of those who were employed, there were significantly fewer women in positions with managerial responsibility (X 2 (1, 319) = 8.66, p = .003) than men. Of those who were in managerial positions, there were no significant differences in gender of the number of subordinates for whom participants were responsible. Unemployed people were typically older (t (116.03) = 4.56, p < .001, d = 0.59, 95% CI: [4.470, 11.345]). There were no differences in age between those occupying managerial positions and those who did not. Age was not associated with the number of subordinates for whom participants had responsibility
Employment status
A MANCOVA assessed the differences in the four higher-order values between those who were employed and those who were unemployed. Employment status was the independent variable, the values were the dependent variable, and age was included as a covariate. While employed and unemployed people differed significantly across their value preferences, V = .029, F(4, 406) = 3.039, p = .017, η2 p = .029, post hoc ANCOVAs revealed that the groups only differed in self-enhancement value preferences. Specifically, people without employment held lower preference for self-enhancement values than those in employment, F(1, 409) = 11.228, p = .002, η2 p = .027.
Managerial status
A MANCOVA assessed the differences in the four higher-order values between employees in managerial positions and employees without managerial responsibility. Managerial status was the independent variable, the values were the dependent variable, and gender was included as a covariate. Managers and non-managers differed significantly across their value preferences, V = .033, F(4, 313) = 2.679, p = .032, η2 p = .033). Post hoc ANCOVAs showed that managers had a higher preference for self-enhancement values than employees, F(1, 316) = 7.347, p = .056, η2 p = .023. Prior to the FDR correction, managers showed lower preference for conservation values than employees (p = .031); however, this finding was no longer significant following the FDR adjustment (p = .149).
Number of subordinates
To examine the relationship between the number of subordinates and value preferences, a two-tailed Pearson correlation was run. The number of subordinates a manager had responsibility for was not associated with value preferences. People with a larger number of subordinates placed greater priority on openness-to-change values prior to the FDR correction (p = .05); however, this was no longer significant following the FDR adjustment (p = .20).
Values and income
Men and women did not differ in their household income, but women did report significantly lower levels of personal annual income than men (t (227.39) = 4.90, p < .001, d = 0.53, 95% CI: [6,005.03, 14,093.48]). Age was not associated with personal income, but older participants did have marginally lower annual household income than younger participants (r (412) = −.096, p = .051). To examine the relationship between income and value preferences, two-tailed partial correlations were run looking at the association between personal income and value preferences, controlling for the effects of gender. People with higher levels of personal income put greater priority on self-enhancement values (r (408) = .167, p = .012) than those with lower personal income. A two-tailed partial correlation testing the relationship between household income and value preferences controlling for the effects of age showed that household income did not have a relationship with value priorities.
Discussion
This study tested whether values would differ consistently using different socioeconomic indicators from the same sample. The patterns across the socioeconomic indicators were inconsistent, except for the absence of relationship between socioeconomic indicators and self-transcendence value preferences. This study found that there were no differences in self-transcendence value preferences across all socioeconomic status indicators, even prior to FDR corrections being applied. The study did find that people who were employed, those with higher personal income and those with managerial responsibility had greater preference for self-enhancement values. Household income, which is arguably a better indicator for socioeconomic status than personal income, was not associated with preferences in values.
It could prove that the reason the groups did not differ consistently across values is because they were all largely from the same social class. It may also prove that people with similar types of value preferences sign up to be online survey takers. While there were measures of relative socioeconomic status within the sample, it was unclear how representative the sample was of the lower social classes. A second study with more diverse sampling methodology was therefore necessary to test whether the inconsistencies would replicate.
Study 2
The second study tested whether inconsistencies in value preferences across socioeconomic indicators would replicate in another sample from the same country. To ensure that the sample in the second study represented people from lower social classes, half of the participants were actively recruited from locations such as food banks. Self-mastery (Pearlin & Schooler, 1978) was also included to test whether potential inconsistencies in socioeconomic indicators are specific to value preferences or would apply to other motivational constructs.
Methodology
The data were obtained as part of a larger dataset which examined differences in values, self-mastery, social support, interpersonal trust and well-being between people experiencing homelessness and other groups within the United Kingdom (Rea, 2019). The recruitment procedure, details of participant recruitment numbers by centre, respective participant payments and data-cleansing procedure are fully reported and can be reviewed in Rea (2023).
Participants
A total of 959 participants (male = 575, female = 368, unreported = 16) aged between 16 and 77 years old (M = 35.10, SD = 12.37) from across the United Kingdom were included in the study. Half the sample (n = 475) were recruited in person from locations providing services to economically vulnerable people, such as food banks and shelters.
Measures
Participants completed a questionnaire pack either in person or online, which included measures of values (PVQ21; Schwartz, 2003), self-mastery (Pearlin & Schooler, 1978) and demographics including age, gender, employment, housing and education. Consistent with previous literature (reviewed in Sheehy-Skeffington & Rea, 2017), housing status, educational attainment and employment status were used as socioeconomic status indicators.
Values
Participants completed the 21-item Portrait Value Questionnaire (PVQ21; Schwartz, 2003). Each questionnaire item contains related statements that reflect the desired outcomes of one of the 10 universal values identified by Schwartz (1992). The items were modified from their original third-person to first-person statement format in order to reduce the cognitive demand of the questionnaire. For example, ‘I think it is important that every person in the world be treated equally. I believe everyone should have equal opportunities in life’. measured universalism values. Respondents then rated how closely each statement reflected participants’ views on a six-point Likert scale with responses ranging from 1 (‘not like me at all’) to 6 (‘exactly like me’). Values were computed as the mean importance rating of the value items that represent each value type. Scores for each respondent were mean-centred in order to control for response bias and provide an understanding of a value’s importance relative to other value priorities (Borg & Bardi, 2016). The higher-order values of self-enhancement (α = .71), openness to change (α = .64), self-transcendence (α = .69) and conservation (α = .76) were used for analyses. The Cronbach’s alpha values are within the range found when testing the scale across several nations (Vecchione et al., 2015).
Self-mastery
Participants’ self-mastery (α = .80) was measured after the value questionnaires to avoid priming participants for potentially related values such as self-direction or power values. The Pearlin Self-mastery scale (Pearlin & Schooler, 1978) was used. The scale was chosen as it has been widely applied across nations and cultures (Lim et al., 2022). It also has shown a very strong association with the education and income indicators of socioeconomic status (Pearlin & Schooler, 1978). There are seven items in the scale containing both positive (Items 4 and 6) and negative statements related to self-mastery, e.g., ‘I have little control over the things that happen to me’. Response options ranged from 1 (‘strongly agree’) to 4 (‘strongly disagree’). The positively worded items were reverse-coded, with higher scores indicating higher levels of mastery.
Socioeconomic indicators
Socioeconomic status measures included housing status, education, employment status and economic activity.
Housing status
Being homeless and living in council accommodation are indicative of low socioeconomic status (Blundell et al., 1988). Housing status was measured using a six-option checkbox where participants could indicate their housing status as Homeless (Night shelter, Hostel, Public Place), Supported Accommodation (Long term accommodation for homeless people), Staying with friends or relatives, Staying in your own Council Property, Privately rented or owned accommodation or Other. Respondents who indicated that they were experiencing homelessness were allocated to the ‘homeless’ group, people who indicated that they were living in a council property were allocated to the ‘social housing’ group, and people who said they were living in privately rented accommodation were allocated to the ‘private housing’ group.
Education
Participants were asked to select their highest level of earned or currently enrolled educational attainment. Educational categories were reduced from 10 categories to three to provide informative results without creating overly complex analysis (Connelly et al., 2016). Responses were grouped into three categories including ‘no schooling or incomplete schooling’ (no schooling; some high school, no diploma), ‘high school education’ (high school/HED; some college, no degree) and ‘higher education’ (technical/trade/vocational training; bachelor’s degree; master’s degree; professional degree; doctorate degree).
Employment status
Participants were asked to select their employment status from the following options: unemployed, volunteering, unpaid employment, part-time paid employment, full-time paid employment, self-employed, student, retiree and other. The categories were not mutually exclusive as people may meet several of the criteria, such as being in full-time employment and volunteering, or being retired and working in part-time paid employment. To avoid potential overlap between groups, participants who said that they were in full-time paid employment were categorized as ‘employed’ and those who said that they were unemployed were categorized as ‘unemployed’.
Economic activity
Given that there are many responses that were excluded in the employment status category, responses were also grouped according to economic activity. People that indicated that they were unemployed, retirees or students were categorized as ‘economically inactive’. Those that said that they were employed on a full-time, part-time or self-employed basis were categorized as ‘economically active’.
Results
Analysis
Age and gender were included as covariates in analysis where they varied significantly on the independent variable. Pearson’s Chi-square was conducted to test whether men and women were equally represented across the socioeconomic status indicators. While genders were equally represented in employment, there were significant differences between the genders in housing status (χ2 (2, 479) = 52.78, p < .001), education (χ2 (2, 577) = 18.59, p < .001) and economic activity (χ2 (1, 852) = 4.09, p = .043). ANOVAs were conducted to test whether the average age of participants varied between the groups within each of the socioeconomic indicators. There were no age differences across groups according to education, employment or economic activity. There were, however, significant differences in age based on housing status, F(2, 205) = 3.495, p = .032, η2 p = .033. FDR corrections (Benjamini & Hochberg, 1995) were applied across the 20 p-values generated from mean comparisons of values and self-mastery by individual socioeconomic indicators within the dataset.
Values
MANOVAs and MANCOVAs were run to assess potential differences in values across socioeconomic indicators, with the tests being clustered according to covariates indicated by differences in the independent variable. A MANOVA was conducted with employment as the independent variable and the four higher-order values as the dependent variables. People in full-time employment had different value priorities to people who were unemployed, V = .036, F(4, 637) = 5.913, p < .001, η2 p = .036. Post hoc ANOVAs showed that people in full-time employment had a higher preference for self-enhancement values, F(1, 640) = 6.840, p = .036, η2 p = .011, and lower preference for conservation values, F(1, 640) = 14.378, p < .001, η2 p = .015, than people who were unemployed.
A MANCOVA was run with education and economic activity as the independent variables, the four higher-order values as the dependent variables and gender as the covariate. The results showed that the groups did not differ broadly across values. While post hoc ANCOVAs showed that economically active people had higher preference for self-enhancement values (p = .025), this finding was no longer significant following the FDR adjustment (p = .083). Values did not differ by educational attainment.
A MANCOVA with housing status as the independent variable, higher-order values as the dependent variable and age and gender as the covariates showed that people with different types of housing had significantly different value preferences, V = .075, F(8, 920) = 4.500, p < .001, η2 p = .038, and that this was driven by differences in openness to change, F(2, 463) = 5.536, p = .020, η2 p = .023, and self-enhancement value preferences, F(2, 463) = 7.172, p < .001, η2 p = .030. It is noteworthy that there were no value differences between people living in privately rented accommodation compared with people living in social housing. The effects were driven by people experiencing homelessness having higher preference for openness to change values compared with people living in social housing (95% CI [0.070, 0.463], p = .004). People experiencing homelessness also had lower preference for self-enhancement value preferences than people living in privately rented accommodation (95% CI [−0.576, −0.129], p < .001).
Self-mastery
People in full-time employment reported a greater sense of self-mastery compared to those without employment (t (583) = 4.926, p < .001, d = 4.34, 95% CI [0.250, 0.587]). People with different levels of educational attainment did not differ in their levels of self-mastery controlling for the effects of gender. Self-mastery also did not differ between the economically active compared with the economically inactive controlling for the effects of gender. An ANCOVA comparing for the effects of age and gender showed that people living in different types of housing also did not differ in their sense of self-mastery.
Discussion
This study aimed to test whether values and self-mastery would differ consistently using different socioeconomic indicators from the same sample. The results showed that socioeconomic indicators do not universally predict value preferences or one’s sense of self-mastery. Furthermore, the findings highlight that caution should be applied in generalizing findings from one socioeconomic status indicator to all people in the lower social classes.
General discussion
The differential impact of socioeconomic status indicators on the motivational constructs of values and self-mastery was tested in two samples recruited from the United Kingdom. The present research demonstrates that we need to be both more cautious and precise about our framing of socioeconomic status as a construct. Despite the variation in effects between the measures within studies, there was demonstrable consistency in the findings of the first and second studies. Self-transcendence value preferences did not vary across any of the indicators of socioeconomic status in both studies. Self-enhancement values were also more important to people who were employed compared with those who were unemployed in both studies. If the study was selectively reporting statistically significant results (Franco et al., 2014), the differences in self-enhancement value preferences may be used to support theories that people of higher social class are more personally focused and people of lower social class are more socially focused (Carey & Markus, 2017). However, when one considers that there was no relationship between any of the socioeconomic indicators and self-transcendence value preferences, it may be more beneficial to consider that findings appear to only link socioeconomic indicators of personal economic activity to self-enhancement values. Indeed, household income, which is arguably a better indicator of current socioeconomic status compared with personal income, had no relationship to value preferences. Similarly, educational attainment, which is a well-established indicator of social class, was also not related to self-enhancement values.
It may thus prove that having a lower preference for self-enhancement values is not characteristic of the lower social classes generally, but rather that those who place greater priority on dominance, resource acquisition and prestige are more likely to pursue employment that is highly paid and involves managerial responsibility. Indeed, longitudinal evidence shows that an individual’s value preferences often determine a range of employment, education and career choices (Bardi et al., 2014). For example, prospective university students with higher self-enhancement value preferences self-selected into business courses over psychology courses. The same study (Bardi et al., 2014) found that students across disciplines that experienced an increase in self-enhancement value preferences during their studies planned to pursue a career with managerial responsibility, or high income, at the end of their studies. In this context, framing motivational differences associated with income or education as characteristic of a particular social class is reductive, and risks erroneously individualizing structural inequalities.
Previous literature has found that people with lower socioeconomic status report consistently lower self-efficacy or personal mastery across a wide range of studies (reviewed in Sheehy-Skeffington & Rea, 2017). Lower self-efficacy is presumed to indicate that people may not perceive themselves to be able to succeed and therefore do not try (Ajzen, 1991). The present research found inconsistent results when comparing self-mastery between the same sample on different measures of socioeconomic status, with employment status being the only socioeconomic status indicator associated with self-mastery. Other research which assessed the differential influence of socioeconomic indicators on self-efficacy in Russians also found that indicators were not universally associated with self-efficacy (Poluektova et al., 2022). These findings further highlight that one should critically interrogate the relationship of specific socioeconomic indicators to motivational constructs prior to generalizing these across social classes.
One of the criticisms of individual differences research on social inequality more generally is that it can pathologize and further marginalize the lower social classes (Byrd, 2019). While it is important to understand how life in poverty may shape individual decision-making, politicians and the public tend to hold salient narratives of intrinsic personal and cultural deficits as explanatory factors for inequality and overlook systemic injustice (Roschelle & Kaufman, 2004; Wilson, 2009). It is likely that motivational explanations for recursive cycles of poverty, whether adaptive or otherwise, have been accepted (Gavin, 2021) because people are broadly constructed as agentic operators in a meritocratic system (Adams et al., 2019). Meritocracy assumes that if individuals are sufficiently motivated and hardworking, nothing is beyond their reach. In people’s defence of meritocracy, we underestimate prejudice (Barreto & Ellemers, 2015) and legitimize social and income inequality (Batruch et al., 2022). Indeed, it is people in positions of high power, and with more resources, who are likely to have self-serving attributions and distorted perceptions of fairness (Lois & Riedl, 2022). These distorted perceptions can have far-reaching detrimental consequences for those without institutional power.
In recognition of the interaction between structural inequalities and psychological factors, psychologists in the United Kingdom have called on the government to make social class a protected characteristic under the UK Equality Act 2010 (Rickett et al., 2022). Psychologists need to continue to address systemic injustice, and also critically appraise the ways in which our discipline embeds and bolsters these biases (Adams et al., 2019). As we endeavour to understand the impact of social inequality, it is important that we do not take a reductionist or overly general approach to categorizing the lower social classes. Future researchers should give deeper consideration to the socioeconomic indicators that may most meaningfully address their research questions. By taking a more nuanced approach to socioeconomic status, we will be better placed to understand the intersectionality and impact of social inequality.
El impacto diferencial de los indicadores del nivel socioeconómico en los valores y el autodominio
Las personas de las clases bajas se enfrentan a una percepción de falta de motivación (Gavin, 2021) que suele enmascarar cuestiones más amplias de injusticia y discriminación sistémicas (Rickett et al., 2022). La investigación sobre las diferencias individuales dentro del espectro socioeconómico puede servir para fomentar y respaldar esta percepción deficitaria de las personas de las clases bajas (revisado en Frankenhuis & Nettle, 2020), especialmente cuando se tienen en cuenta las diferencias culturales y motivacionales (Adams et al., 2019). Diversos estudios muestran que los constructos motivacionales pueden variar en función de la operacionalización del nivel socioeconómico (Schwartz, 2007; Sheehy-Skeffington & Rea, 2017). Estos resultados ponen de relieve una debilidad general en el estudio de la desigualdad económica, puesto que los investigadores suelen generalizar a partir de un amplio rango de indicadores socioeconómicos para representar a las diversas clases sociales en su totalidad (Antonoplis, 2023).
Si bien conceptos como clase social o nivel socioeconómico (NSE) facilitan etiquetas para señalar la desigualdad social observable en la vida cotidiana, estos se formulan y operacionalizan a través de un amplio abanico de indicadores socioeconómicos, lo que dificulta la paridad y la consistencia de los resultados. Por ejemplo, una revisión sistemática de la literatura identificó 147 operacionalizaciones distintas del nivel socioeconómico en 152 artículos (Antonoplis, 2023) y las más comúnmente utilizadas eran medidas individuales o combinadas del nivel de estudios, la situación laboral y el nivel de ingresos. También se identificó que los autores de los artículos revisados generalizaban constantemente los resultados más allá de los parámetros de lo que se estaba midiendo, considerando que sus resultados representaban vidas y experiencias universales, aplicables en todas las clases sociales. Otro estudio que se trataba de replicar los resultados de 20 estudios sobre la precariedad llevó a los autores a concluir que, pese a que la pobreza es ‘un problema social persistente … los estudiosos de la conducta no han logrado identificar la psicología subyacente’ (O’Donnell et al., 2021, p. 3).
La dificultad que afrontan los investigadores de la psicología de las clases sociales, y más ampliamente de la pobreza es que, aunque en la sociedad existen diferencias observables, es difícil identificar una única variable unificadora característica de este fenómeno. Los investigadores se ven obligados a hacer uso de factores correlacionados con la desigualdad sin comprender totalmente qué indicadores socioeconómicos son más significativos para formar parte de los modelos. Es probable que esta incertidumbre explique la gran variación observada en los enfoques metodológicos. Nuestra investigación propone que es importante comprobar si estas diferencias son coherentes en todos los indicadores socioeconómicos antes de generalizar las diferencias psicológicas a todas las clases sociales. Teniendo en cuenta la relación y la variación de determinados indicadores socioeconómicos con los constructos psicológicos, podremos aplicar nuestros resultados de forma más crítica y desarrollar un conocimiento más matizado de la influencia que ciertas dimensiones relacionadas con la pobreza ejercen en la psicología de la persona. Por tanto, esta investigación considera el impacto diferencial de los indicadores del nivel socioeconómico en los constructos motivacionales de los valores y el autodominio.
Valores
Los valores representan objetivos deseables que actúan a modo de principios guía en la vida de la persona (Sagiv et al., 2017). Los valores influyen en el comportamiento con independencia de los contextos situacionales (Sagiv & Roccas, 2021). Los valores se transmiten genética (Uzefovsky et al., 2016) y socialmente (Schönpflug, 2001) de padres a hijos y se desarrollan en la infancia temprana (Döring et al., 2015). Una vez formadas las prioridades de cada uno, estas permanecen relativamente estables durante la vida adulta (Schuster et al., 2019). Los valores fundamentan las normas sociales (Kooiman & Jentoft, 2009) y pueden facilitar ventajas sociales, puesto que los grupos mayoritarios son más tendentes a apoyar a aquellas personas que priorizan valores similares (Wetherell et al., 2015) y a ser intolerantes de aquellas personas que priorizan valores distintos (revisado en Brandt et al., 2016).
En la actualidad, la teoría de los valores de Schwartz (1992) se considera la más exhaustiva y validada (Sagiv et al., 2017). Schwartz postula que los valores forman un continuo de motivaciones relacionadas, compuesto por 10 valores universales dispuestos en una estructura circunfleja en la que los valores adyacentes surgen de motivaciones compatibles (e.g., benevolencia y universalismo) y los valores opuestos surgen de motivaciones opuestas (e.g., poder y universalismo). Schwartz define cada uno de esos 10 valores en términos de los objetivos universales que expresan. Estos valores se agrupan en cuatro categorías de orden superior, que expresan dos pares de motivaciones opuestas, como se ilustra en la Figura 1. La primera contrasta valores de autotranscendencia (universalismo y benevolencia), que enfatizan la preocupación por el bienestar de los demás y por el entorno, con valores de automejora (logros y poder), que ponen de relieve los intereses propios, incluso a expensas de los demás. La segunda oposición contrasta valores de conservación (conformidad, tradición y seguridad), que resaltan la autolimitación y la protección de las prácticas tradicionales y de la estabilidad, con valores de apertura al cambio, que favorecen el cambio. En conjunto, los valores de apertura al cambio y de automejora representan los intereses personales, mientras que los valores de conservación y de autotranscendencia se agrupan como representantes de los intereses sociales. La estructura de los valores (Schwartz, 1992).
La literatura sobre valores e indicadores socioeconómicos es relativamente escasa. Algunos estudios iniciales que analizaron las prioridades de valores en las diversas clases sociales (Kohn & Schooler, 1969) hallaron que padres y madres con alto nivel de prestigio laboral y logros académicos concedían más importancia al desarrollo de valores de conformidad en sus hijos. En un estudio realizado 45 años después (Tazouti & Jarlégan, 2014) se observaron las mismas preferencias de valores en una muestra de progenitores franceses en la que se midió el nivel socioeconómico como la suma del nivel de estudios de ambos progenitores y el tamaño de la vivienda familiar. Estos resultados respaldan las teorías que estipulan que las personas de clase social alta se muestran más independientes y económicamente motivados (Carey & Markus, 2017) y tienden a priorizar valores orientados al individuo por encima de los valores orientados a la sociedad. Los teóricos sugieren que las conductas normativas divergentes asociadas con estas orientaciones de valor contribuyen a crear ciclos iterativos de pobreza (Stephens et al., 2014), mientras que las personas de las clases sociales inferiores son menos tendentes a expresar conductas de autopromoción y competitivas que las personas con poder institucional suelen recompensar.
Sin embargo, cuando los indicadores individuales del nivel socioeconómico se interpretan en relación con las propias preferencias generales de valores, la relación entre los valores orientados a la persona y a la sociedad y el nivel socioeconómico es menos coherente. Un estudio en el que se analizaron datos de 20 países provenientes de la Encuesta Social Europea (ESS) reveló que tanto el nivel alto de ingresos familiares como los años de educación formal están vinculados con una mayor preferencia por valores de apertura al cambio y menor preferencia por valores de conservación (Schwartz, 2007). En este mismo estudio no se identificó una relación clara entre los valores de autotranscendencia y el nivel de ingresos o el nivel educativo. Puesto que los valores de autotranscendencia se centran en la preocupación por el bienestar de los demás (Schwartz, 1992), podría esperarse que estos valores fuesen más elevados en las personas más centradas en la sociedad. Asimismo, mientras que en este estudio se observó que un nivel de ingresos más elevado estaba relacionado con mayor preferencia hacia valores de automejora, un mayor nivel de estudios (más años de educación formal) únicamente se relacionaba con mayor preferencia por valores orientados a los logros.
En un estudio posterior realizado en Rusia (Poluektova et al., 2022), también se observó que los niveles altos de educación y de ingresos familiares estaban relacionados con mayor preferencia por valores de apertura al cambio, pero a diferencia de los datos de la ESS (Schwartz, 2007), el nivel de estudios y el nivel de ingresos no estaban relacionados con la preferencia por valores de conservación. Como en el caso del estudio con los datos de la ESS, también se observaron incongruencias en las relaciones entre distintos indicadores socioeconómicos y los valores de automejora. En el estudio ruso se halló que un alto nivel socioeconómico subjetivo en la infancia estaba relacionado con mayor preferencia por valores de automejora, pero en la edad adulta, este mismo nivel alto, medido a través de la Escala de McArthur, no reveló ninguna relación con la preferencia por los valores de automejora. También se comprobó la ausencia de vínculos entre el nivel socioeconómico subjetivo y la preferencia por valores de automejora en una muestra española (Sánchez-Rodríguez et al., 2022).
Las inconsistencias identificadas en la literatura podrían explicarse por las incoherencias en la medida del nivel socioeconómico. Por ejemplo, en la ESS, tanto el nivel educativo como el nivel de ingresos se midieron de forma continua (Schwartz, 2007), mientras que en el estudio ruso, se codificaron como variables categóricas ordinarias, analizadas de forma continua (Poluektova et al., 2022). En este último, los participantes tenían que declarar los ‘ingresos de cualquier fuente’, lo que no deja claro si indicaron sus ingresos personales o los ingresos familiares totales. La ausencia de estudios comparativos en un mismo contexto cultural significa que las diferencias entre diversos estudios podrían deberse a la variación cultural en los valores (Schwartz, 2004) y no ser atribuibles únicamente a las distintas medidas socioeconómicas.
Autodominio
Por autodominio se entiende el grado en que la persona percibe poseer el control de sus propias opciones de vida, en contraste con el gobierno fatalista de una entidad externa (Pearlin & Schooler, 1978). La teoría de la indefensión aprendida (Frankel & Snyder, 1978), según la cual aquellos que se enfrentan constantemente al fracaso, cesarán sus esfuerzos para mantener su autoestima, podría alimentar la noción de que percibir los esfuerzos propios como ineficaces es un reflejo de una gestión deficiente. Se argumenta que la atribución extrínseca de control es una adaptación al estrés vital entre las clases inferiores (Manstead, 2018). Algunos autores proponen que la percepción de tener una capacidad limitada para influir de forma significativa en ciertas circunstancias de la vida podría llevar a las personas a cesar sus esfuerzos (Ajzen, 1991), perpetuando así su experiencia de fracaso.
Las personas de clase social baja evalúan constantemente sus posibilidades de ejercer un impacto en su propia vida como inferiores a las de las personas de clase alta (revisado en Sheehy-Skeffington & Rea, 2017). Las medidas de autodominio y autoeficacia han sido ampliamente utilizadas como factores explicativos de las diferencias de salud (Lim et al., 2022), educativas (Thiem & Dasgupta, 2022) y laborales (Van Hoye et al., 2019) dentro del espectro socioeconómico. Es importante que, al tiempo que cuestionamos la relación entre la eficacia percibida de los esfuerzos propios y la desigualdad social, no sólo reconozcamos que, para alcanzar un mismo objetivo, las personas de bajo nivel socioeconómico han de realizar un esfuerzo desproporcionado en comparación con otras personas con más recursos (De France et al., 2022), sino que además seamos más cautos sobre la aplicación generalizada de los resultados.
La presente investigación
Nuestra investigación pretende ilustrar un aspecto fundamental en torno a la concepción actual de las diferencias de nivel socioeconómico. En dos estudios distintos se prueba la variabilidad en la relación entre indicadores de nivel socioeconómico y los resultados psicológicos vinculados con la motivación. El primer estudio evaluará las prioridades de valores de una misma muestra de participantes en relación con diversos indicadores del nivel socioeconómico. Si el enfoque consolidado de generalización para todos los indicadores de NSE es válido (Antonoplis, 2023), las diferencias en esas prioridades deberían ser coherentes en todas las medidas. En el segundo estudio trataremos de repetir esta metodología y ampliar la consideración de la motivación de las clases sociales bajas analizando las diferencias entre distintos predictores del NSE y tanto los valores como del autodominio. Los estudios recibieron la aprobación ética de los respectivos comités de ética de la investigación de las universidades británicas UCL (Estudio 1) y Royal Holloway (Estudio 2).
Estudio 1
En el primer estudio se pretendía probar si las preferencias en valores personales de los participantes diferirían al medir el NSE mediante el nivel de empleo, el nivel de ingresos o el nivel educativo. Se incluyeron los valores personales porque motivan el comportamiento, son culturalmente transmisibles y están influido en gran medida por las circunstancias de la infancia de la persona. Si las personas de alto NSE enfatizan en mayor grado la independencia y los intereses personales, estas deberían mostrar mayor preferencia por aspectos de valores con una orientación personal hacia la automejora y la apertura al cambio en todos los indicadores socioeconómicos. Si las personas de NSE bajo son más interdependientes y más orientadas a la sociedad, estas deberían mostrar mayor preferencia por aquellas dimensiones de los valores centradas en la sociedad, como la autotranscendencia y la conservación en todos los indicadores socioeconómicos.
Metodología
Participantes
Los participantes (N = 430) fueron reclutados en el Reino Unido a través de la plataforma Prolific. Aquellos que no completaron el estudio (n = 15) y los que fallaron dos o más test de atención (n = 2) fueron excluidos del estudio. Aunque el estudio reclutó expresamente participantes del Reino Unido para evitar la posible confusión cultural en los datos (Schwartz & Bardi, 2001), se omitió un participante que afirmó haber completado el estudio en Beijing. La muestra final estuvo formada por 412 participantes (varones = 130, mujeres = 281, otros = 1), de entre 19 y 87 años (M = 40, DT = 12.30).
Medidas y procedimiento
Los participantes fueron reclutados a través de un anuncio publicado en la plataforma Prolific en el que se les pedía completar un cuestionario sobre sus valores personales. Además de responder a las medidas sobre valores, los participantes completaron indicadores demográficos tales como edad, sexo, educación, ocupación e ingresos. Todos los participantes recibieron 8 libras esterlinas por cada hora de su tiempo.
Valores
Los participantes completaron el cuestionario PVQRR (Revised Portrait Values Questionnaire; Schwartz et al., 2012). Cada ítem incluye un enunciado que refleja los resultados deseados en relación con un valor determinado. El participante tenía que reflexionar sobre la importancia de esos enunciados para una persona de su mismo sexo y valorar en qué grado se identificaba con ellos. El cuestionario original está adaptado al género, pero únicamente presenta versiones para las opciones hombre/mujer. La versión presentada a los participantes estaba basada en las preferencias de pronombres identificadas en una pregunta previa al PVQRR. Este estudio incluye una versión neutra del mismo, utilizando los pronombres ingleses they/them/their que son invariables y podrían equivaler al desdoblamiento o al uso de ‘e’, x o @ en español. Esa adaptación es más inclusiva y se adapta mejor a las personas no binarias (Matsuno & Budge, 2017). Por ejemplo, los valores de automejora se miden mediante enunciados tales como: ‘Para él/ella/ele es importante ser la persona que diga a los demás lo que tienen que hacer’, mientras que los valores de autotranscendencia se miden a través de enunciados como: ‘Para él/ella/ele, es importante que se proteja a los miembros más débiles de la sociedad’. Después, los participantes valoraron el grado de semejanza entre ellos y la persona descrita en el enunciado, sobre una escala Likert de seis puntos, de 1 (‘ningún parecido’) a 6 (‘mucho parecido’). Los valores se operativizaron como la puntuación media de los ítems que representaban a cada tipo de valor. Las puntuaciones de cada participante se centraron en un valor medio para controlar el sesgo de respuesta y obtener información sobre la importancia relativa de un valor respecto a otros valores prioritarios (Borg & Bardi, 2016). Los ítems de los cuestionarios fueron codificados (Schwartz, 2016) en torno a los valores superiores de automejora (α = .86), apretura al cambio (α = .88), autotranscendencia (α = .87) y conservación (α = .87).
Indicadores socioeconómicos
Las medidas del NSE se basaron en los indicadores más utilizados en la investigación psicológica (revisados en Sheehy-Skeffington & Rea, 2017) modificados para adaptarlos a la clasificación del NSE utilizada por la Oficina Nacional de Estadística del Reino unido (NS-SEC; ONS, 2021).
Educación
Los participantes tenían que indicar cuántos años habían recibido educación formal. Se les indicó que incluyesen la educación primaria en sus cálculos, con un total de 13 años si habían completado la etapa preuniversitaria. La duración media de la educación de los participantes fue de 15.73 (DT = 3.23).
Ocupación
La ocupación de los participantes se categorizó en tres niveles. El primero correspondía a su situación laboral, bien con empleo activo (n = 320) o desempleados (n = 92). El segundo nivel era la responsabilidad de gestión, distinguiendo entre los participantes que tenían responsabilidades de gestión (n = 140) de aquellos que no la tenían (n = 180). El tercer y último nivel registró el número de subordinados que tenían a su cargo los participantes con responsabilidad de gestión (M = 8.21; DT = 23.14). A los docentes se les advirtió que no incluyesen a sus alumnos como subordinados (ONS, 2021).
Ingresos
Los participantes tenían que indicar tanto sus ingresos anuales personales (M = 23,367.91; DT = 19,097.72) como sus ingresos familiares (M = 47,546.29; DT = 29,082) en libras esterlinas (GBP).
Análisis
Se exploraron los cuatro valores de orden superior para identificar diferencias entre los distintos indicadores del NSE, la educación (en años de educación formal), la ocupación (situación laboral, puesto directivo y número de subordinados) y los ingresos (personales y familiares). Los indicadores del NSE constituyeron las variables independientes, mientras que los valores de orden superior constituyeron las variables dependientes. Dado que tanto la edad como el sexo influyen en las preferencias de valores (Schwartz, 2005; Schwartz & Rubel, 2005), ambos se probaron primero como posibles covariables de la variable independiente (NSE). A continuación se calcularon las correlaciones de Pearson para probar la relación entre edad y preferencia de valores. Mediante la prueba de Chi cuadrado se analizó la relación entre el sexo y las diferencias en las preferencias de valores. Para reducir el riesgo de errores de tipo 1, se calculó la tasa de descubrimientos falsos (FDR) y se ajustaron los valores p en los 24 análisis realizados para explorar la relación entre indicadores del NSE y valores, siguiendo las indicaciones de Benjamini y Hochberg (1995).
Resultados
Valores y educación
La edad y el sexo no guardaban una relación significativa con el número de años de educación formal del participante, por lo que no se incluyeron como covariables en los análisis. El número de años de educación formal no guardaba relación con la preferencia por valores de autotranscendencia, apertura al cambio o automejora. Los participantes que habían invertido más años en su educación formal concedían una prioridad marginalmente inferior a los valores de conservación (r (412) = −.129, p = .054).
Valores y ocupación
No se identificaron diferencias significativas en la ocupación en función del sexo, aunque entre los participantes con empleo activo, las mujeres con cargos de responsabilidad eran significativamente menos (X 2 (1, 319) = 8.66, p = .003) que los hombres. Sin embargo, entre los participantes con puestos de responsabilidad, no se observaron diferencias en función del sexo respecto al número de subordinados a su cargo. Los participantes en situación de desempleo eran típicamente de mayor edad (t (116.03) = 4.56, p < .001, d = 0.59, 95% CI: [4.470, 11.345]). Tampoco se observaron diferencias significativas en función de la edad entre los participantes con cargos de responsabilidad y los que no. La edad tampoco guardaba relación con el número de subordinados a cargo de los participantes en puestos de responsabilidad.
Situación laboral
Se llevó a cabo un MANCOVA para evaluar las diferencias en los cuatro valores de orden superior entre los participantes con empleo activo y los desempleados. La situación laboral era la variable independiente, los valores eran la variable dependiente y se incluyó la edad como covariable. Pese a que se observaron diferencias significativas entre empleados y desempleados en sus preferencias de valores, V = .029, F(4, 406) = 3.039, p = .017, η2 p = .029, los ANCOVA post hoc revelaron que los grupos solo diferían en las preferencias de valores de automejora. En particular, los desempleados mostraron menos preferencia por valores de automejora que los que tenían empleo activo, F(1, 409) = 11.228, p = .002, η2 p = .027.
Estatus laboral (responsabilidad)
Mediante un MANCOVA se evaluaron las distintas preferencias por los cuatro valores entre los participantes con cargos directivos o de responsabilidad y los que no. El estatus laboral (responsabilidad o no) era la variable independiente, los valores eran la variable dependiente y se incluyó el sexo como covariable. Se observaron diferencias significativas entre ambos respecto a sus preferencias de valores, V = .033, F(4, 313) = 2.679, p = .032, η2 p = .033). Los ANCOVA post hoc revelaron que los participantes con cargos de responsabilidad mostraban mayor preferencia por los valores de automejora que los empleados sin responsabilidad, F(1, 316) = 7.347, p = .056, η2 p = .023. Antes de la corrección FDR, los primeros mostraban menor preferencia por valores de conservación que lo segundos (p = .031); sin embargo, tras la corrección FDR (p = .149), estas diferencias dejaron de ser significativas.
Número de subordinados
Para analizar la relación entre el número de subordinados y las preferencias de valores, se calcularon correlaciones de Pearson bidireccionales. El número de subordinados a cargo no estaba relacionado con las preferencias de valores. Los participantes con un número elevado de subordinados concedían mayor prioridad a los valores de apertura al cambio antes de efectuar los ajustes FDR (p = .05), sin embargo, tras el ajuste, esta diferencia dejó de ser significativa (p = .20).
Valores y nivel de ingresos
No se observaron diferencias en función del sexo en los ingresos familiares totales de los participantes, pero las mujeres indicaron un nivel de ingresos personales significativamente inferior al de los hombres (t (227.39) = 4.90, p < .001, d = 0.53, 95% IC: [6,005.03, 14,093.48]). La edad no estaba relacionada significativamente con el nivel de ingresos personales, pero los participantes de mayor edad indicaron ingresos anuales familiares marginalmente inferiores a los de participantes más jóvenes (r (412) = −.096, p = .051).
Para analizar la relación entre los ingresos personales y las preferencias de valores, se calcularon correlaciones bidireccionales parciales, controlando el efecto del sexo. Las personas con un alto nivel de ingresos personales concedieron mayor prioridad a los valores de automejora (r (408) = .167, p = .012) que los que tenían ingresos personales más bajos. La correlación parcial bidireccional entre los ingresos familiares y los valores de preferencia, controlando los efectos de la edad, revelaron que los ingresos familiares no guardaban una relación significativa con las preferencias de valores.
Discusión
En este estudio se exploró si los valores diferían significativamente en función de determinados indicadores socioeconómicos de la muestra. Los patrones observados con los distintos indicadores fueron inconsistentes, excepto la ausencia de relación entre los indicadores socioeconómicos y las preferencias por los valores de autotranscendencia. En el estudio no se observaron diferencias en la preferencia por valores de autotranscendencia en los distintos indicadores de NSE, incluso antes de aplicar las correcciones FDR. Sin embargo, se comprobó que los participantes con empleo activo, aquellos con mayor nivel de ingresos personales y los que ocupaban cargos de responsabilidad mostraron mayor preferencia por valores de automejora. Los ingresos familiares, que suelen considerarse mejor indicador del NSE de las personas que los ingresos personales, no se correlacionaron significativamente con las preferencias de valores.
Estos resultados podrían indicar que la razón por la que los distintos grupos no diferían de forma consistente entre los distintos valores es que, en líneas generales, todos pertenecían a la misma clase social. También podrían probar que las personas con tipos de preferencias de valores similares se muestran predispuestos a participar en encuestas en línea. Si bien se incluyeron medidas relativas del nivel socioeconómico en la muestra, no está claro hasta qué punto la muestra era representativa de las clases sociales más bajas. Por tanto, fue necesario realizar un segundo estudio en el que se aplicó una metodología de muestreo mucho más diversa para comprobar si se repetían las inconsistencias halladas.
Estudio 2
En el segundo estudio se probó si se repetían las inconsistencias halladas en las preferencias de valores entre los indicadores socioeconómicos en otra muestra del mismo país. Para garantizar que la muestra del segundo estudio era representativa de las personas de clases sociales inferiores, la mitad de los participantes se reclutaron activamente en lugares como bancos de alimentos. También se incluyó el autodominio (Pearlin & Schooler, 1978) para probar si las inconsistencias en los indicadores socioeconómicos son específicas de las preferencias de valores o también son aplicables a otros constructos motivacionales.
Metodología
Los datos obtenidos formaban parte de una base de datos más amplia en la que se analizaron las diferencias en valores, autodominio, apoyo social, confianza interpersonal y bienestar entre personas sin hogar y otros grupos dentro del Reino Unido (Rea, 2019). En Rea (2023) se detalla el procedimiento de reclutamiento, las cifras de participantes reclutados en cada centro, los pagos a los participantes y el procedimiento de depuración de datos.
Participantes
La muestra del estudio estaba formada por 959 participantes del Reino Unido (575 hombres, 368 mujeres, 16 no indicaron el sexo) de entre 16 y 77 años (M = 35.10, DT = 12.37). La mitad de la muestra (n = 475) fueron reclutados presencialmente en lugares de apoyo a las personas económicamente vulnerables, como bancos de alimentos o albergues.
Medidas
Los participantes completaron una serie de cuestionarios de forma presencial o en línea, que incluían medidas de valores (PVQ21; Schwartz, 2003), autodominio (Pearlin & Schooler, 1978) y datos demográficos como edad, sexo, empleo, vivienda y educación. En coherencia con la literatura previa (revisado en Sheehy-Skeffington & Rea, 2017), las condiciones de vivienda, los logros académicos y la situación de empleo se utilizaron como indicadores del nivel socioeconómico (NSE).
Valores
Los participantes completaron los 21 ítems del cuestionario PVQ21 (Schwartz, 2003). Cada ítem contiene enunciados relacionados que reflejan los resultados deseados en relación con uno de los 10 valores universales identificados por Schwartz (1992). Los ítems fueron adaptados de su formato original en tercera persona a enunciados en primera persona para reducir la carga cognitiva del cuestionario. Por ejemplo, el ítem ‘Creo que es importante que todas las personas del mundo sean tratadas de forma igualitaria. Creo que todo el mundo debe tener igualdad de oportunidades en la vida’, medía valores de universalismo. Después, los participantes valoraron el grado en que cada enunciado reflejaba sus opiniones, sobre una escala Likert de seis puntos, con respuestas entre 1 (‘en absoluto’) y 6 (‘exactamente’). Los valores se computaron como el valor medio de la importancia concedida al valor para controlar el sesgo de respuesta y ofrecer información de la importancia relativa de los ítems que representaban a cada tipo de valor. Las puntuaciones de cada participante se centraron en una media para controlar el sesgo de respuesta y facilitar información sobre la importancia del valor respecto a otras prioridades de valor (Borg & Bardi, 2016). En los análisis se incluyeron los siguientes valores de orden superior: automejora (α = .71), apertura al cambio (α = .64), autotranscendencia (α = .69) y conservación (α = .76). Estos valores del alfa de Cronbach se encuentran en el rango de los obtenidos al aplicar la escala en diversos países (Vecchione et al., 2015).
Autodominio
El autodominio de los participantes (α = .80) se midió después del cuestionario de valores para evitar posibles influencias de valores relacionados como autodirección o valores de poder. Para ello, se utilizó la Escala de autodominio de Pearlin (Pearlin & Schooler, 1978). Se seleccionó esta escala porque había sido ampliamente utilizada en diversos países y culturas (Lim et al., 2022). También ha mostrado una estrecha relación con los indicadores del NSE nivel educativo y nivel de ingresos (Pearlin & Schooler, 1978). La escala contiene siete ítems formados por enunciados tanto positivos (ítems 4 y 6) como negativos relacionados con el autodominio, e.g.,: ‘Tengo poco control sobre las cosas que me ocurren’. Las opciones de respuesta iban de 1 (‘totalmente de acuerdo’) a 4 (‘totalmente en desacuerdo’). Los ítems positivos recibieron una codificación inversa, por lo que las puntuaciones más elevadas indicaban niveles más altos de dominio.
Indicadores socioeconómicos
Las medidas del NSE incluían condiciones de vivienda, educación, situación de empleo y actividad económica.
Condiciones de vivienda
Carecer de un hogar o vivir en una vivienda estatal (o de alquiler social) son indicadores de un NSE bajo (Blundell et al., 1988). Las condiciones de vivienda de los participantes se midieron utilizando seis opciones entre las que estos tenían que indicar la que mejor describía su situación de vivienda: Sin hogar (albergue social, hostal u otro local público), Alojamiento de apoyo (Alojamiento a largo plazo para personas sin hogar), Con amigos o familia, Vivienda con alquiler social, Vivienda con alquiler privado o en propiedad y Otros. Los participantes que indicaron no disponer de vivienda de ningún tipo (sin hogar) fueron asignados al grupo ‘Sin hogar’; los que indicaron vivir en una vivienda del estado o de alquiler social, fueron asignados al grupo ‘Vivienda social’ y los que vivían en una casa alquilada en el sector privado fueron asignados al grupo ‘Vivienda particular’.
Educación
Los participantes tenían que indicar el nivel más alto de educación completado o que estaban realizando en el momento de la encuesta. Las categorías educativas se redujeron de 10 a tres para facilitar información sin crear un exceso de complejidad en los análisis (Connelly et al., 2016). Las respuestas se agruparon en tres categorías: ‘educación básica incompleta’ (sin educación formal o con alguna educación pero sin certificado de educación primaria o secundaria), ‘educación secundaria’ (ESO/bachillerato, algún curso de educación superior sin completar un grado universitario) y ‘educación superior’ (formación técnica/profesional o vocacional; grado o máster universitario, diploma/título profesional, doctorado).
Situación laboral
Los participantes tenían que seleccionar su situación laboral entre las siguientes opciones: desempleo, voluntariado, empleo no retribuido, empleo retribuido a tiempo parcial, empleo retribuido a tiempo completo, trabajo autónomo, estudiante, jubilado/a, otros. Las categorías no eran mutuamente excluyentes, puesto que algunas personas podían cumplir diversos criterios, como estar en empleo retribuido a tiempo parcial y realizar actividades de voluntariado, o estar jubilado y realizar un trabajo retribuido a tiempo parcial. Para evitar el posible solapamiento entre los grupos, los participantes que indicaron contar con un empleo retribuido a tiempo completo se clasificaron como ‘empleados’ y quienes indicaron estar en situación de desempleo se clasificaron como ‘desempleados’.
Actividad económica
Puesto que muchas respuestas en la categoría de situación laboral fueron excluidas, las respuestas también se agruparon en función de la actividad económica. Las personas que indicaron estar en situación de desempleo, jubilados o estudiantes se categorizaron como ‘económicamente inactivos’. Las personas que indicaron tener un empleo retribuido a tiempo completo, a tiempo parcial o ser autónomos, se categorizaron como ‘económicamente activos’.
Resultados
Análisis
Se incluyeron la edad y el sexo como covariables en los análisis donde estas revelaron una variación significativa en la variable independiente. Se llevó a cabo la prueba Chi cuadrado de Pearson para probar si hombres y mujeres estaban representados equilibradamente en todos los indicadores del NSE. Aunque ambos sexos estaban representados adecuadamente en la situación laboral, se observaron diferencias significativas en las condiciones de vivienda en función del sexo (χ2 (2, 479) = 52.78, p < .001), la educación (χ2 (2, 577) = 18.59, p < .001) y la actividad económica (χ2 (1, 852) = 4.09, p = .043). Se llevaron a cabo diversos ANOVA para probar si la media de edad de los participantes variaba en los distintos grupos en función de los indicadores socioeconómicos. No se observaron diferencias significativas entre los grupos en función del nivel educativo, situación laboral o actividad económica. Sin embargo, había diferencias significativas en la edad en función de la situación de vivienda, F(2, 205) = 3.495, p = .032, η2 p = .033. Se realizaron ajustes FDR (Benjamini & Hochberg, 1995) en los 20 valores p generados por las comparaciones de los valores medios y del autodominio en función de los indicadores socioeconómicos en el conjunto de datos.
Valores
Se realizaron análisis MANOVA y MANCOVA para evaluar las posibles diferencias de valores en los distintos indicadores del NSE y se agruparon las pruebas en función de las covariables indicadas por las diferencias en la variable independiente. Se llevó a cabo un MANOVA con la situación laboral como variable independiente y los cuatro valores de orden superior como variables dependientes. Las personas con empleo retribuido a tiempo completo indicaron prioridades de valores distintas a las personas desempleadas, V = .036, F(4, 637) = 5.913, p < .001, η2 p = .036. Los ANOVA post hoc revelaron que las personas con empleo retribuido a tiempo completo mostraban mayor preferencia por valores de automejora, F(1, 640) = 6.840, p = .036, η2 p = .011, y menor preferencia por valores de conservación, F(1, 640) = 14.378, p < .001, η2 p = .015, que las personas desempleadas.
A continuación se llevó a cabo un MANCOVA con la educación y la actividad económica como variables independientes, los cuatro valores de orden superior y las variables dependientes y el sexo del participante como covariables. Los resultados no revelaron diferencias significativas de valores entre los grupos. Los ANCOVA revelaron que las personas económicamente activas tenían mayor preferencia por los valores de automejora (p = .025), pero esta diferencia no fue significativa tras los ajustes FDR (p = .083). No se observaron diferencias de valores en función del nivel educativo.
Un MANCOVA con la situación de vivienda como variable independiente, los valores de orden superior como variable dependientes y la edad y el sexo como covariables reveló que las personas con distintos tipos de vivienda tenían preferencias de valores significativamente distintas, V = .075, F(8, 920) = 4.500, p < .001, η2 p = .038, y que estaban orientadas a los valores de apertura al cambio (F(2, 463) = 5.536, p = .020, η2 p = .023 y de automejora F(2, 463) = 7.172, p < .001, η2 p = .030. Cabe destacar que no se identificaron diferencias de valores entre las personas con viviendas de alquiler en el sector privado y las que vivían en una vivienda social o de alquiler social. Los efectos provenían de las personas sin hogar, que mostraron mayor preferencia por valores de apertura al cambio que las personas en viviendas sociales (95% CI [0.070, 0.463], p = .004). Las personas sin hogar también mostraron menor preferencia por los valores de automejora que las que vivían en alojamientos de alquiler privado (95% CI [−0.576, −0.129], p < .001).
Autodominio
Las personas con empleo a tiempo completo mostraron mayor nivel de autodominio que las personas en desempleo (t (583) = 4.926, p < .001, d = 4.34, 95% CI [0.250, 0.587]). La diferencias de nivel educativo no implicaron diferencias en los niveles de autodominio tras controlar los efectos del sexo. El autodominio tampoco difirió entre las personas económicamente activas y las inactivas tras controlar los efectos del sexo. Un ANCOVA en el que se compararon los efectos del sexo y la edad reveló que las personas en distintas condiciones de vivienda tampoco diferían en sus niveles de autodominio percibido.
Discusión
El objetivo de este estudio era comprobar si los valores y el autodominio diferirían de forma coherente teniendo en cuenta distintos indicadores socioeconómicos de una misma muestra. Los resultados revelan que estos indicadores no predicen universalmente las preferencias de valores o el nivel de autodominio percibido. Además, los resultados ponen de relieve que hay que ser cautos a la hora de generalizar resultados de un indicador del NSE a todas las personas de niveles socioeconómicos inferiores.
Discusión general
Se analizó el impacto diferencial de los indicadores del NSE en los constructos motivacionales de valores y autodominio en dos muestras distintas reclutadas en el Reino Unido. Esta investigación demuestra la necesidad de ser cautos y precisos a la hora de utilizar el nivel socioeconómico como constructo. Pese a la variación de sus efectos entre las medidas objeto de estudio, los resultados de ambos estudios son coherentes. Las preferencias del valor de autotranscendencia no variaron en ninguno de los indicadores del NSE en ambos estudios. Los valores de automejora también eran más importantes para las personas empleadas que para las desempleadas en ambos estudios. Pese a que el estudio señaló algunos resultados seleccionados estadísticamente significativos (Franco et al., 2014), las diferencias en las preferencias de valores de automejora podrían esgrimirse para respaldar las teorías que defienden que las personas de las clases acomodadas están más orientadas en el individuo y las de las clases inferiores están más centradas en la sociedad (Carey & Markus, 2017). Sin embargo, teniendo en cuenta que no había relación entre ninguno de los indicadores socioeconómicos y las preferencias por valores de autotranscendencia, podría ser más beneficioso considerar que los resultados parecen vincular únicamente los indicadores socioeconómicos de la actividad económica personal con los valores de automejora. De hecho, los ingresos familiares, que podrían considerarse el mejor indicador del nivel socioeconómico comparado con los ingresos personales, no guardan relación con las preferencias de valores. De igual modo, el nivel de estudios, que constituye un indicador sólido de la clase social, tampoco estaba vinculado con los valores de automejora.
Por tanto, es posible que un bajo nivel de preferencia por valores de automejora no sea característico de las clases sociales bajas en general, sino que las personas que prioricen el dominio, la adquisición de recursos y el prestigio estén más predispuestas a buscar ocupaciones con mayor retribución y mayor responsabilidad de gestión. De hecho, la evidencia longitudinal muestra que las preferencias de valores de una persona suelen motivar un determinado rango de empleo, educación y opciones profesionales (Bardi et al., 2014). Por ejemplo, estudiantes universitarios potenciales con alta preferencia de valores de automejora se auto seleccionan hacia los grados de estudios empresariales en detrimento de los de psicología. Ese mismo estudio (Bardi et al., 2014) reveló que los estudiantes de diversas disciplinas que experimentaban un incremento en sus preferencias de valores de automejora durante sus estudios planeaban proseguir una carrera profesional con responsabilidad de gestión, o alto nivel de ingresos, al acabar sus estudios. En este contexto, interpretar las diferencias motivacionales relacionadas con los ingresos o la educación como características de una clase social concreta es reduccionista y puede provocar la individualización errónea de desigualdades estructurales.
La investigación previa demuestra que las personas con bajo nivel socioeconómico perciben consistentemente niveles bajos de autoeficacia o dominio personal en un amplio rango de estudios (revisados en Sheehy-Skeffington & Rea, 2017). Se cree que un nivel bajo de autoeficacia podría indicar que la persona no se percibe capaz de lograr sus objetivos y, por tanto, no lo intenta (Ajzen, 1991). Nuestra investigación revela resultados inconsistentes en la comparación del autodominio en una misma muestra en función de distintas medidas del NSE, entre las que el empleo es el único indicador del NSE vinculado al autodominio. Otras investigaciones que evaluaron la influencia diferencial de los indicadores del NSE en la autoeficacia de una muestra de ciudadanos rusos también hallaron que los indicadores no estaban universalmente relacionados con la autoeficacia (Poluektova et al., 2022). Estos resultados subrayan aún más la necesidad de cuestionar críticamente la relación de los distintos indicadores del NSE con los constructos motivacionales antes de generalizarlos para todas las clases sociales.
Una de las críticas de la investigación sobre las diferencias individuales en la desigualdad social general es que esta puede contribuir a una mayor patologización y marginalización de las clases sociales más bajas (Byrd, 2019). Si bien es importante comprender cómo la pobreza puede influir en la toma de decisiones de las personas, los políticos y el público en general tienden a mantener narrativas prominentes sobre déficits personales y culturales intrínsecos como factor explicativo de la desigualdad y tienden a pasar por alto la injusticia sistémica (Roschelle & Kaufman, 2004; Wilson, 2009). Es probable que las explicaciones motivacionales de los ciclos recurrentes de pobreza, tanto adaptativos como de otro tipo, se acepten (Gavin, 2021) porque las personas están constituidas en líneas generales como operadores agentivos en un sistema meritocrático (Adams et al., 2019). La meritocracia asume que si los individuos tienen la motivación y dedicación suficientes, nada queda fuera de su alcance. En la defensa de la meritocracia, se subestima el prejuicio (Barreto & Ellemers, 2015) y se legitima la desigualdad social y de ingresos (Batruch et al., 2022). De hecho, son las precisamente personas en posiciones de poder, y con más recursos, quienes tienden a mostrar atribuciones egoístas percepciones distorsionadas de la justicia (Lois & Riedl, 2022). Estas percepciones distorsionadas pueden tener consecuencias perjudiciales de largo alcance para las personas sin poder institucional.
En reconocimiento de la interacción entre desigualdades estructurales y factores psicológicos, los psicólogos del Reino Unido han hecho un llamamiento al gobierno para que la clase social sea una característica protegida bajo la Ley de igualdad británica de 2010 (UK Equality Act 2010; Rickett et al., 2022). Los psicólogos deben seguir abordando la injusticia sistémica y, al mismo tiempo, deben seguir valorando críticamente las formas en que nuestra disciplina se incorpora y reafirma estos sesgos (Adams et al., 2019). Al tiempo que nos esforzamos por comprender el impacto de la desigualdad social, es importante que no adoptemos un enfoque reduccionista o demasiado general de la categorización de las clases sociales menos acomodadas. Futuras investigaciones deberán dedicar mayor atención a aquellos indicadores socioeconómicos que aborden de forma más significativa sus preguntas de investigación. Adoptando un enfoque más matizado sobre el nivel socioeconómico, estaremos en mejor situación de comprender la interseccionalidad y el impacto de la desigualdad social.
Footnotes
The author would like to acknowledge and thank Professor Anat Bardi for comments on an earlier version of this work. The author would also like to thank the reviewers and editors of this special issue, and in particular Dr Lusine Grigoryan, for their helpful feedback and guidance. / La autora quiere agradecer a Professor Anat Bardi sus comentarios a una versión anterior de este trabajo. También transmite su agradecimiento a los revisores y editores de este número especial, en particular a Dr Lusine Grigoryan, por sus comentarios y su orientación.
No potential conflict of interest was reported by the author. / La autora no ha referido ningún potencial conflicto de interés en relación con este artículo.
The anonymised data that support the findings of this study are available from the corresponding author, Dr Jessica Rea, upon request. / Los datos anonimizados en los que se apoyan los resultados de este estudio están disponibles previa solicitud a la autora, Dr. Jessica Rea.
