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sábado, 30 de marzo de 2019

Los efectos causales de la ausencia del padre

Sábado, 30 de Marzo, 2019

Revisión de 47 estudios internacionales sobre los efectos de la ausencia del padre en el desarrollo socio-emocional de los menores que prueba que la privación deliberada de la figura del padre tiene consecuencias más devastadoras. (1)

Comparados los efectos negativos de la muerte de un padre respecto a la privación de la figura paterna en familias divorciadas, los menores privados de la figura paterna obtienen puntuaciones más bajas que los menores cuyo padre ha fallecido. (2)

Encontramos evidencia sólida de que la ausencia del padre afecta negativamente el desarrollo socioemocional de los niños, particularmente al aumentar el comportamiento externo (agresividad, rabia, problemas de conducta y antisociales). (3)

Estos efectos pueden ser más pronunciados si la ausencia del padre ocurre durante la primera infancia, y puede ser más pronunciada para los niños que para las niñas. Existe evidencia más débil de en la capacidad cognitiva de los niños. (4)

Los efectos en el desarrollo socioemocional persisten en la adolescencia, por lo que encontramos pruebas sólidas de que la ausencia del padre aumenta el comportamiento de riesgo de los adolescentes, con mayor riesgo de tabaquismo, alcoholismo o embarazo no deseado. (5)

La evidencia de un efecto en la capacidad cognitiva del adolescente continúa siendo más débil, pero encontramos efectos negativos fuertes y consistentes de la ausencia del padre en el rendimiento escolar y en ela cceso a la universidad. (6)

La base de investigación que examina los efectos a largo plazo de la ausencia del padre en los resultados en adultos es considerablemente menor, pero también existe evidencia sólida de un efecto causal en la salud mental del adulto. (7)

Los daños psicológicos de la ausencia del padre durante la infancia persisten durante toda la vida del menor. La evidencia de que la ausencia del padre afecta los resultados económicos o familiares de los adultos es mucho más débil. (8)

Los menores que crecen privados de la figura paterna tienen más problemas de encontrar un empleo en la edad adulta, acceden a puestos laborales de menor estatus, con menores ingresos. (9)

Los menores que crecen en familias divorciadas, especialmente privados de sus padres, tienen más dificultad para establecer relaciones sentimentales estables llegados a la edad adulta, con menores tasas de matrimonio y mayores de divorcio. (10)

Comparados los efectos negativos de la muerte de un padre respecto a la privación de la figura paterna en familias divorciadas, los menores privados de la figura paterna obtienen puntuaciones más bajas que los menores cuyo padre ha fallecido. (11)


- LA JUSTICIA, LA PADRECTOMIA Y LA GENERACIÓN DE HIJOS HUÉRFANOS DE PADRES VIVOS


Fuente:
Entre Los Dos
‏@hijos_rehenes
Los efectos causales de la ausencia del padre
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3904543/


 . Manuscrito del autor; Disponible en PMC 2014 el 1 de julio.
Publicado en forma final editada como:
PMCID: PMC3904543
NIHMSID: NIHMS547588
PMID: 24489431

Los efectos causales de la ausencia del padre


Resumen

La literatura sobre la ausencia del padre es frecuentemente criticada por su uso de datos y métodos de corte transversal que no tienen en cuenta el posible sesgo variable omitido y la causalidad inversa. Revisamos los estudios que han respondido a esta crítica empleando una variedad de diseños de investigación innovadores para identificar el efecto causal de la ausencia del padre, incluidos los estudios que utilizan modelos de variables dependientes retrasadas, modelos de curva de crecimiento, modelos de efectos fijos individuales, modelos de efectos fijos de hermanos, experimentos naturales , y los modelos de coincidencia de puntuación de la propensión. Nuestra evaluación es que los estudios que utilizan diseños más rigurosos continúan encontrando efectos negativos de la ausencia del padre en el bienestar de la descendencia, aunque la magnitud de estos efectos es menor que la que se encuentra utilizando los diseños tradicionales de corte transversal.


INTRODUCCIÓN

Una larga tradición de investigación sociológica ha examinado los efectos del divorcio y la ausencia del padre en el bienestar económico y socioemocional de la descendencia a lo largo del curso de vida 1 En general, este trabajo ha documentado una asociación negativa entre vivir aparte de un padre biológico y múltiples dominios de bienestar de los hijos, incluida la educación, la salud mental, las relaciones familiares y los resultados del mercado laboral. Estos hallazgos son de interés para los sociólogos familiares y demógrafos familiares debido a lo que nos cuentan sobre las estructuras familiares y los procesos familiares; También son de interés para los estudiosos sobre desigualdad y movilidad debido a lo que nos cuentan sobre la transmisión intergeneracional de desventajas.
La literatura sobre la ausencia del padre ha sido criticada por su uso de datos y métodos de corte transversal
que no tienen en cuenta la causalidad inversa, el sesgo variable omitido o la heterogeneidad en el tiempo y los subgrupos. De hecho, algunos investigadores han argumentado que la asociación negativa entre la ausencia del padre y el bienestar del niño se debe enteramente a estos factores. Esta crítica está bien fundada porque la interrupción de la familia no es un evento aleatorio y porque las características que causan la ausencia del padre probablemente afecten el bienestar del niño a través de otras vías. De manera similar, las expectativas de los padres sobre cómo responderán sus hijos a la ausencia del padre pueden afectar su decisión de terminar su relación. Finalmente, hay una buena evidencia de que los efectos de la ausencia del padre se manifiestan con el tiempo y difieren entre los subgrupos. A menos que estos factores sean tomados en cuenta,
Los investigadores han respondido a las inquietudes sobre el sesgo variable omitido y la causalidad inversa empleando una variedad de diseños de investigación innovadores para identificar el efecto causal de la ausencia del padre, incluidos los diseños que usan datos longitudinales para examinar el bienestar del niño antes y después de que los padres se separen, diseños que comparan hermanos que difieren en su exposición a la separación, diseños que usan experimentos naturales o variables instrumentales para identificar fuentes exógenas de variación en la ausencia del padre, y diseños que usan técnicas de comparación que comparan familias que son muy similares, excepto la ausencia del padre. En este artículo, revisamos los estudios que utilizan uno o más de estos diseños. Nos limitamos a los artículos que se han publicado en revistas académicas revisadas por pares, pero no imponemos restricciones con respecto a la fecha de publicación (tenga en cuenta que pocos artículos se publicaron antes del 2000) o con respecto a la afiliación disciplinaria de la revista. Aunque la mayoría de los artículos utilizan datos de los Estados Unidos, también incluimos trabajos basados ​​en datos de Gran Bretaña, Canadá, Sudáfrica, Alemania, Suecia, Australia, Indonesia y Noruega. Usando estas reglas de inclusión, identificamos 47 artículos que hacen uso de uno o más de estos métodos de inferencia causal para examinar los efectos de la ausencia del padre en los resultados en uno de los cuatro dominios: logro educativo, salud mental, formación y estabilidad de relaciones y trabajo fuerza de exito También incluimos trabajos basados ​​en datos de Gran Bretaña, Canadá, Sudáfrica, Alemania, Suecia, Australia, Indonesia y Noruega. Usando estas reglas de inclusión, identificamos 47 artículos que hacen uso de uno o más de estos métodos de inferencia causal para examinar los efectos de la ausencia del padre en los resultados en uno de los cuatro dominios: logro educativo, salud mental, formación y estabilidad de relaciones y trabajo fuerza de exito También incluimos trabajos basados ​​en datos de Gran Bretaña, Canadá, Sudáfrica, Alemania, Suecia, Australia, Indonesia y Noruega. Usando estas reglas de inclusión, identificamos 47 artículos que hacen uso de uno o más de estos métodos de inferencia causal para examinar los efectos de la ausencia del padre en los resultados en uno de los cuatro dominios: logro educativo, salud mental, formación y estabilidad de relaciones y trabajo fuerza de exito
En la siguiente sección, titulada "Estrategias para estimar los efectos causales con datos observacionales", describimos estas estrategias, sus fortalezas y debilidades, y cómo se han aplicado al estudio de la ausencia del padre. En la sección titulada "Evidencia del efecto causal de la estructura familiar en los resultados del niño", examinamos los hallazgos de estos estudios en cada uno de los cuatro dominios de bienestar. Nuestro objetivo es ver si, en general, estos estudios cuentan una historia coherente sobre los efectos causales de la ausencia del padre y si esta historia varía entre los diferentes dominios y los métodos particulares de inferencia causal que se emplean dentro de cada dominio. También notamos donde la base de evidencia es grande y donde es delgada. Concluimos sugiriendo vías prometedoras para futuras investigaciones.

ESTRATEGIAS PARA ESTIMAR EFECTOS CAUSALES CON DATOS OBSERVACIONALES

La identificación de los efectos causales con los datos observacionales es un esfuerzo desafiante por varias razones, incluida la amenaza de un sesgo variable omitido, el hecho de que múltiples efectos causales, ya menudo recíprocos, están en juego, el hecho de que la condición de tratamiento causal (como como divorcio) puede desarrollarse durante un período de tiempo o puede haber múltiples condiciones de tratamiento, y el hecho de que los efectos del tratamiento pueden cambiar con el tiempo y entre los subgrupos. Los enfoques tradicionales para estimar el efecto de la ausencia del padre en el bienestar de la descendencia se han basado principalmente en los mínimos cuadrados ordinarios (OLS) o en los modelos de regresión logística que tratan el bienestar de la descendencia como una función de la ausencia del padre más un conjunto de variables de control. Estos modelos son atractivos porque los requisitos de datos son mínimos (se pueden estimar con datos de corte transversal) y porque pueden adaptarse a especificaciones complejas del efecto de ausencia del padre, como las diferencias en el momento de la ausencia del padre (infancia temprana versus adolescencia). las diferencias en los arreglos de vida después de la separación (ya sea que la madre viva sola o se vuelva a casar) y las diferencias por género, raza y clase social. Los estudios basados ​​en estos modelos por lo general encuentran que los divorcios que se producen durante la primera infancia y la adolescencia se asocian con peores resultados que los que se producen durante la infancia media, que el nuevo matrimonio tiene efectos mixtos en los resultados infantiles y que los niños responden de manera más negativa que las niñas para resultados como problemas de comportamiento (ver, por ejemplo, y diferencias por género, raza y clase social. Los estudios basados ​​en estos modelos por lo general encuentran que los divorcios que se producen durante la primera infancia y la adolescencia se asocian con peores resultados que los que se producen durante la infancia media, que el nuevo matrimonio tiene efectos mixtos en los resultados infantiles y que los niños responden de manera más negativa que las niñas para resultados como problemas de comportamiento (ver, por ejemplo, y diferencias por género, raza y clase social. Los estudios basados ​​en estos modelos por lo general encuentran que los divorcios que se producen durante la primera infancia y la adolescencia se asocian con peores resultados que los que se producen durante la infancia media, que el nuevo matrimonio tiene efectos mixtos en los resultados infantiles y que los niños responden de manera más negativa que las niñas para resultados como problemas de comportamiento (ver, por ejemplo, ,  ).
La interpretación de estos coeficientes OLS como efectos causales requiere que el investigador suponga que el coeficiente de ausencia del padre no está correlacionado con el término de error en la ecuación de regresión. Este supuesto se violará si una tercera variable (omitida) influye tanto en la ausencia del padre como en el bienestar del niño o si el bienestar del niño tiene un efecto causal en la ausencia del padre que no se explica en el modelo. Hay buenas razones para creer que estos dos factores podrían estar en juego y, por lo tanto, la suposición podría no ser válida.
Hasta fines de la década de 1990, los investigadores que estaban interesados ​​en estimar el efecto de la ausencia del padre en el bienestar del niño generalmente intentaron mejorar la estimación de los efectos causales agregando más y más variables de control a sus modelos OLS, incluidas las medidas de recursos familiares ingresos, educación de los padres y edad), así como las medidas de las relaciones de los padres (por ejemplo, el conflicto) y la salud mental (por ejemplo, la depresión). Desafortunadamente, el control de múltiples características de fondo no elimina la posibilidad de que una variable no medida esté causando la estructura familiar y el bienestar del niño. Tampoco aborda el hecho de que existen múltiples vías causales en el trabajo, con las características de los niños y las relaciones de los padres que se influyen recíprocamente entre sí. Agregar variables de control al modelo también puede crear nuevos problemas si las variables de control son endógenas a la ausencia del padre. (Ver para una discusión más detallada de los modelos transversales.)

Modelo variable dependiente retrasado

Un segundo enfoque para estimar el efecto causal de la ausencia del padre es el modelo de variable dependiente retrasada (LDV), que utiliza el modelo estándar OLS descrito anteriormente, pero agrega un control para el bienestar del niño antes del divorcio o la separación de los padres. Este enfoque requiere datos longitudinales que miden el bienestar del niño en dos puntos en el tiempo: una observación antes y una después de la separación. El supuesto detrás de esta estrategia es que la medida de separación previa de los controles de bienestar del niño para las variables no medidas que afectan la separación de los padres, así como el bienestar futuro del niño.
Aunque este enfoque intenta reducir el sesgo variable omitido, también tiene varias limitaciones. Primero, el modelo es limitado con respecto a la ventana de tiempo cuando se pueden examinar los efectos de ausencia del padre. Específicamente, el modelo no puede examinar el efecto de las ausencias que ocurren antes de la primera medida de bienestar del niño, lo que significa que los modelos de LDV no se pueden usar para estimar el efecto de un nacimiento no marital o cualquier estructura familiar en la que el niño ha vivido desde su nacimiento. . En segundo lugar, si el bienestar previo a la separación se mide con un error, la variable no controlará completamente las variables omitidas. En tercer lugar, las medidas de bienestar retrasadas no controlan las circunstancias que cambian entre los dos puntos en el tiempo y pueden influir tanto en la separación como en el bienestar, como la pérdida de trabajo de los padres. Otro desafío para los estudios de LDV es que el divorcio / separación es un proceso que comienza varios años antes de que el divorcio / separación sea definitivo. En este caso, la medida previa al divorcio del bienestar del niño puede estar recogiendo parte del efecto del divorcio, lo que lleva a una subestimación del efecto negativo del divorcio. Alternativamente, la respuesta inmediata de los niños al divorcio puede ser más negativa que su respuesta a largo plazo, lo que lleva a una sobrestimación del efecto negativo del divorcio. Ambas limitaciones resaltan el hecho de que el enfoque LDV es muy sensible al momento en que se mide el bienestar del niño antes y después del divorcio. Además, muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver la medida previa al divorcio del bienestar del niño puede estar recogiendo parte del efecto del divorcio, lo que lleva a subestimar el efecto negativo del divorcio. Alternativamente, la respuesta inmediata de los niños al divorcio puede ser más negativa que su respuesta a largo plazo, lo que lleva a una sobrestimación del efecto negativo del divorcio. Ambas limitaciones resaltan el hecho de que el enfoque LDV es muy sensible al momento en que se mide el bienestar del niño antes y después del divorcio. Además, muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver la medida previa al divorcio del bienestar del niño puede estar recogiendo parte del efecto del divorcio, lo que lleva a subestimar el efecto negativo del divorcio. Alternativamente, la respuesta inmediata de los niños al divorcio puede ser más negativa que su respuesta a largo plazo, lo que lleva a una sobrestimación del efecto negativo del divorcio. Ambas limitaciones resaltan el hecho de que el enfoque LDV es muy sensible al momento en que se mide el bienestar del niño antes y después del divorcio. Además, muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver la respuesta inmediata de los niños al divorcio puede ser más negativa que su respuesta a largo plazo, lo que lleva a una sobrestimación del efecto negativo del divorcio. Ambas limitaciones resaltan el hecho de que el enfoque LDV es muy sensible al momento en que se mide el bienestar del niño antes y después del divorcio. Además, muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver la respuesta inmediata de los niños al divorcio puede ser más negativa que su respuesta a largo plazo, lo que lleva a una sobrestimación del efecto negativo del divorcio. Ambas limitaciones resaltan el hecho de que el enfoque LDV es muy sensible al momento en que se mide el bienestar del niño antes y después del divorcio. Además, muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver muchos de los resultados que más nos interesan ocurren solo una vez (por ejemplo, graduación de escuela secundaria, maternidad temprana) y la estrategia de LDV no es apropiada para estos resultados. (Ver para una discusión técnica más detallada del enfoque de LDV en el estudio de las transiciones familiares.)
Estas ventajas y limitaciones son evidentes en Estudio clásico que emplea este método. Basándose en datos longitudinales de Gran Bretaña y los Estados Unidos, los autores estimaron cómo la disolución de las familias que estaban intactas en la encuesta inicial (de 7 años en Gran Bretaña y de 7 a 11 años en los Estados Unidos) afectó los problemas de comportamiento de los niños, así como sus calificaciones en los exámenes de lectura y matemáticas en el seguimiento (11 años en Gran Bretaña y 11–16 en los Estados Unidos). En los modelos de regresión OLS con controles, los autores encontraron que el divorcio aumentó los problemas de conducta y redujo los puntajes de las pruebas cognitivas para niños en Gran Bretaña y para niños en los Estados Unidos. Sin embargo, estas relaciones fueron sustancialmente atenuadas para los niños y algo atenuadas para las niñas una vez que los autores ajustaron los resultados de los niños y el conflicto de los padres medidos en la entrevista inicial antes del divorcio. Al utilizar datos que contenían mediciones repetidas del mismo resultado, estos investigadores argumentan que pudieron reducir el sesgo de las variables omitidas y obtener estimaciones más precisas del efecto casual de la disolución familiar. Sin embargo, este enfoque también limitó la validez externa del estudio, ya que los investigadores solo pudieron examinar las separaciones que ocurrieron después de los 7 años, cuando se recolectaron las primeras mediciones del bienestar infantil.

Modelo de curva de crecimiento

Una tercera estrategia para estimar los efectos causales cuando los investigadores miden el bienestar de los niños en más de dos puntos en el tiempo es el modelo de curva de crecimiento (MCG). Este enfoque permite a los investigadores estimar dos parámetros para el efecto de la ausencia del padre en el bienestar del niño: uno que mide la diferencia en el bienestar inicial entre los niños que experimentan diferentes patrones familiares en el futuro, y otro que mide la diferencia en la tasa de Crecimiento (o disminución) del bienestar entre estos grupos de niños. Los investigadores típicamente han atribuido la diferencia en el bienestar inicial a los factores que afectan la selección en la ausencia del padre y la diferencia en el crecimiento en el bienestar al efecto causal de la ausencia del padre. El GCM es extremadamente flexible con respecto a su capacidad para especificar los efectos de ausencia del padre y, por lo tanto, es adecuado para descubrir cómo se desarrollan los efectos a lo largo del tiempo o entre los subgrupos. Por ejemplo, el modelo puede estimar los efectos específicos de la edad, si los efectos persisten o se disipan con el tiempo y si interactúan con otras características como el género o la raza / etnia. El modelo también le permite al investigador realizar una prueba de placebo para determinar si la ausencia del padre en el momento 2 afecta el bienestar del niño antes del divorcio (tiempo 1). Si el divorcio futuro afecta el bienestar previo al divorcio, este hallazgo sugeriría que una variable no medida está causando el divorcio y los resultados deficientes del niño. y si interactúan con otras características como el género o la raza / etnia. El modelo también le permite al investigador realizar una prueba de placebo para determinar si la ausencia del padre en el momento 2 afecta el bienestar del niño antes del divorcio (tiempo 1). Si el divorcio futuro afecta el bienestar previo al divorcio, este hallazgo sugeriría que una variable no medida está causando el divorcio y los resultados deficientes del niño. y si interactúan con otras características como el género o la raza / etnia. El modelo también le permite al investigador realizar una prueba de placebo para determinar si la ausencia del padre en el momento 2 afecta el bienestar del niño antes del divorcio (tiempo 1). Si el divorcio futuro afecta el bienestar previo al divorcio, este hallazgo sugeriría que una variable no medida está causando el divorcio y los resultados deficientes del niño.
El GCM también tiene limitaciones. Primero, requiere un mínimo de tres observaciones de bienestar para cada individuo en la muestra. En segundo lugar, como sucedió con el modelo LDV, puede examinar el efecto de los divorcios que ocurren solo dentro de una ventana de tiempo particular, después de la primera y antes de la última medida del bienestar del niño. Además, al igual que el modelo OLS, el GCM no elimina la posibilidad de que las variables no medidas estén causando diferencias tanto en los patrones familiares como en las trayectorias de bienestar infantil, incluido el crecimiento o la disminución del bienestar. Por ejemplo, una variable no medida que causa la brecha inicial en el bienestar también podría estar causando la diferencia en las tasas de crecimiento. Tenemos más confianza en los resultados de los GCM si no muestran diferencias significativas en las intercepciones previas al divorcio, pero sí diferencias significativas en las tasas de crecimiento. También tenemos más confianza en los estudios que incluyen placebo o pruebas de falsificación, como el uso de diferencias en el divorcio futuro para predecir las diferencias iniciales en el bienestar. Si la posterior interrupción familiar se asocia significativamente con diferencias en el bienestar previo al divorcio (la intercepción), este hallazgo indicaría la presencia de sesgo de selección. [Ver para una discusión técnica más detallada de GCM y  para una discusión más detallada de los supuestos y las compensaciones entre los diversos enfoques para modelar datos de panel.]
El análisis de los datos del Suplemento maternoinfantil de la Encuesta Nacional Longitudinal de Jóvenes 1979 (NLSY79) es ilustrativo de este enfoque. Estos autores utilizaron GCM para examinar la relación entre la proporción de tiempo que los niños pasaron en diferentes estructuras familiares entre los 6 y 12 años y los puntajes en la prueba de capacidad cognitiva de Peabody Individual Achievement Test (PIAT) y el Índice de problemas de comportamiento. Se enfocaron en varios tipos de familias: familias de padres biológicos intactos (casados ​​o convivientes), familias de padres sociales (casados ​​o convivientes) y familias monoparentales. No encontraron diferencias en el bienestar inicial de los niños en estas diferentes estructuras familiares, lo que sugiere que los controles para los factores observables habían abordado con éxito los problemas de selección. A diferencia de, encontraron diferencias importantes en las trayectorias de bienestar de los niños, y el tiempo dedicado a las familias biológicas intactas dio lugar a trayectorias más favorables que el tiempo empleado en otros tipos de familias. La combinación de diferencias insignificantes en las interceptaciones y diferencias significativas en las pendientes aumenta nuestra confianza en estos resultados. Sin embargo, sigue siendo posible que las características no observadas que variaron en el tiempo condujeran tanto el tiempo empleado en diferentes estructuras familiares como los cambios en el comportamiento y los logros del niño.

Modelo de efectos fijos individuales

Una cuarta estrategia para estimar los efectos causales es el modelo de efectos fijos individuales (IFE), en el que los efectos fijos específicos de los niños eliminan todas las diferencias de tiempo constante entre los niños. Este modelo es similar al LDV y GCM en que usa datos longitudinales con medidas repetidas de la estructura familiar y el bienestar del niño. Es diferente en que en lugar de incluir el bienestar previo a la separación como una variable de control, estima los efectos de la ausencia del padre utilizando solo las asociaciones entre los cambios en la estructura familiar dentro del niño y los cambios en el bienestar dentro del niño, más otras Covariables exógenas (y un término de error). El modelo IFE es equivalente a incluir un indicador de variable ficticia diferente para cada niño, que absorbe todas las diferencias no observadas y de tiempo constante entre los niños, o para diferenciar los promedios dentro del niño de cada variable dependiente e independiente. En ambas de estas especificaciones, solo se utiliza la variación dentro del niño para estimar los efectos de la ausencia del padre. La ventaja de este modelo es que las variables no medidas en el término de error que no cambian con el tiempo se eliminan del análisis y, por lo tanto, no sesgan el coeficiente de ausencia del padre. (Ver para una discusión de modelos de efectos fijos.)
El modelo IFE también tiene limitaciones. Al igual que con los LDV y GCM, los modelos IFE no se pueden estimar para los resultados que se producen solo una vez, como la graduación de la escuela secundaria o el parto en la adolescencia, o para los resultados que se pueden medir solo en la edad adulta, como los ingresos. Además, al igual que con los LDV y los GCM, el modelo IFE no controla los factores de confusión no observados que cambian con el tiempo e influyen conjuntamente en el cambio en la presencia del padre y en el bienestar del niño. En tercer lugar, dado que el modelo proporciona una estimación del efecto de un cambio en la experiencia de un niño de la ausencia del padre (pasar de una familia con dos padres a una madre soltera o viceversa), no proporciona una estimación del efecto de la vida en una familia monoparental estable o una familia biparental estable. A diferencia de los otros enfoques, el modelo IFE estima el efecto de la ausencia del padre comparando las experiencias antes y después de solo los niños dentro del grupo de tratamiento, en lugar de comparar a los niños en los grupos de tratamiento y control. Finalmente, y quizás lo más importante, el modelo IFE es muy sensible al error de medición porque las estimaciones del efecto de un cambio en la ausencia del padre dependen en gran medida de los cambios dentro del individuo.
Una buena ilustración del enfoque de IFE es un estudio de Usando datos de las primeras cuatro oleadas del Estudio de Familias Frágiles, los autores examinaron el vínculo entre dos medidas de preparación escolar (capacidad verbal y problemas de comportamiento a los 5 años) y la exposición de los niños a la inestabilidad familiar, incluidas las entradas y salidas de el dueño de casa. Usando un modelo OLS, encontraron que el número de transiciones de asociación estaba asociado con una menor capacidad verbal, un comportamiento más externo y más problemas de atención, pero no un comportamiento más interno. Estas relaciones se mantuvieron tanto para las transiciones corasidenciales como para las citas y fueron más pronunciadas para los niños que para las niñas. Para abordar los problemas potenciales de sesgo variable omitido, los autores estimaron un modelo de efectos fijos y encontraron que las transiciones residenciales, pero no las transiciones de fecha, reducción de la capacidad verbal entre todos los niños y aumento de los problemas de conducta entre los niños. El hecho de que las estimaciones de IFE coincidieran con las estimaciones de OLS aumenta nuestra confianza en los resultados de OLS.

Modelo de efectos fijos para hermanos

Una quinta estrategia para tratar con el sesgo variable omitido es el modelo de efectos fijos hermanos (SFE). Este modelo es similar al modelo anterior en el sentido de que las variables no medidas a nivel familiar que son fijas (es decir, no varían entre los miembros de la familia) se diferencian fuera de la ecuación y no sesgan las estimaciones de la ausencia del padre. En este caso, el grupo es la familia en lugar del individuo, y la diferencia que se está comparando es la diferencia entre hermanos con diferentes experiencias familiares en lugar del cambio en la exposición individual a diferentes experiencias familiares. La literatura sobre la ausencia del padre contiene dos tipos de modelos de SFE. Un enfoque compara a los hermanos biológicos que experimentan la ausencia del padre en diferentes edades. En este caso, La estimación del efecto causal de la ausencia del padre se basa en la diferencia en la duración de la exposición de los hermanos. Por ejemplo, un hermano que tiene 5 años de edad en el momento de un divorcio o separación experimentará 12 años de ausencia del padre a los 17 años, mientras que un hermano que tenga 10 años de edad cuando se produzca la separación experimentará 7 años de ausencia del padre a los 17 años. En algunos casos, los niños pueden abandonar el hogar antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se los trata como si no estuvieran expuestos. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio. Por ejemplo, un hermano que tiene 5 años de edad en el momento de un divorcio o separación experimentará 12 años de ausencia del padre a los 17 años, mientras que un hermano que tenga 10 años de edad cuando se produzca la separación experimentará 7 años de ausencia del padre a los 17 años. En algunos casos, los niños pueden abandonar el hogar antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se los trata como si no estuvieran expuestos. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio. Por ejemplo, un hermano que tiene 5 años de edad en el momento de un divorcio o separación experimentará 12 años de ausencia del padre a los 17 años, mientras que un hermano que tenga 10 años de edad cuando se produzca la separación experimentará 7 años de ausencia del padre a los 17 años. En algunos casos, los niños pueden abandonar el hogar antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se los trata como si no estuvieran expuestos. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio. un hermano que tiene 5 años al momento de divorciarse o separarse experimentará 12 años de ausencia del padre a los 17 años, mientras que un hermano que tenga 10 años cuando se produzca la separación experimentará 7 años de ausencia del padre a los 17 años. En algunos casos Los niños pueden salir de sus hogares antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se les considera que no tienen exposición. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio. un hermano que tiene 5 años al momento de divorciarse o separarse experimentará 12 años de ausencia del padre a los 17 años, mientras que un hermano que tenga 10 años cuando se produzca la separación experimentará 7 años de ausencia del padre a los 17 años. En algunos casos Los niños pueden salir de sus hogares antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se les considera que no tienen exposición. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio. los niños pueden abandonar el hogar antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se los trata como si no estuvieran expuestos. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio. los niños pueden abandonar el hogar antes del divorcio de sus padres, en cuyo caso se los trata como si no estuvieran expuestos. Un segundo enfoque compara a la mitad de los hermanos en la misma familia, donde un hermano vive con dos padres biológicos y el otro vive con un padre biológico y un padrastro o padre social. Ambas estrategias eliminan todas las variables no medidas a nivel familiar que difieren entre las familias y podrían sesgar la estimación del efecto del divorcio.
Ambos enfoques también tienen limitaciones. El primer enfoque supone que el efecto del divorcio no varía según la edad o el temperamento del niño y que hay un efecto dosis-respuesta de la ausencia del padre con más años de ausencia que conduce a resultados proporcionalmente peores, mientras que el segundo enfoque supone que Los beneficios de la presencia tanto de una madre como de un padre biológico son similares para los niños que viven con y sin hermanastros. Con respecto al primer supuesto, como se señaló anteriormente, tanto la teoría como la evidencia empírica sugieren que, al menos para algunos resultados, los divorcios que se producen en la primera infancia y la adolescencia tienen más efectos negativos en los resultados infantiles que los divorcios que ocurren en la infancia media ( ). Además, si los hermanos difieren en su capacidad para hacer frente al divorcio, y si los padres toman en cuenta esta diferencia al tomar la decisión sobre cuándo divorciarse, este enfoque llevará a subestimar el efecto de un cambio en la estructura familiar.
La principal limitación del segundo enfoque es que asume que los beneficios de vivir con dos padres biológicos son similares para los niños que viven en familias combinadas y los niños que viven en familias tradicionales con dos padres. Con respecto a este supuesto, existe buena evidencia de que las familias con padrastros son menos cooperativas que las familias con dos padres estables, lo que significa que es probable que vivir en una familia mixta reduzca el bienestar de todos los niños en el hogar (  ). Una limitación final del modelo SFE es que las estimaciones no pueden generalizarse a las familias con un solo hijo. 2
Los modelos de efectos fijos dentro de la familia se emplean en el  de los datos de niños de 5 a 10 años entrevistados de 1986 a 1994 para los niños del estudio NLSY79. Gennetian examinó cómo los niños de familias con dos padres biológicos, las familias con padrastros y las familias de madres solteras obtuvieron el examen cognitivo PIAT, así como los niños que viven con hermanastros o con medio hermanos en comparación con los que solo tienen hermanos completos. En comparaciones simples, los datos revelaron una desventaja significativa en los puntajes de PIAT para niños en familias monoparentales, familias de padrastros y familias combinadas en comparación con aquellos en familias con dos padres biológicos. luego se aprovecharon los datos, que incluían mediciones repetidas a lo largo del tiempo de la composición familiar y los resultados para todos los hijos de la madre, para estimar modelos con efectos fijos de madre e hijo. Estos análisis encontraron muy poca evidencia de que los niños que vivían en familias monoparentales, padrastros o mixtos estuvieran en desventaja en los puntajes PIAT en relación con los niños en familias no mixtas de padres biológicos, aunque sí indicaron el número de años en una familia de madres solteras tuvo un pequeño efecto negativo en las puntuaciones del PIAT.
Finalmente, Gennetian probó la lógica del enfoque entre hermanos comparando el bienestar de los medios hermanos, uno de los cuales vivía con ambos padres biológicos y el otro vivía con un padre biológico y un padrastro. Los análisis mostraron el efecto negativo esperado en los puntajes PIAT para los niños que viven con padrastros, y esta relación sigue siendo negativa (pero disminuye en tamaño y pierde importancia) en modelos con efectos fijos de madre e hijo. Es importante destacar que estos análisis también revelaron un efecto negativo de la presencia de un medio hermano en el niño que vivía con dos padres biológicos.

Experimentos naturales y variables instrumentales

Una sexta estrategia es utilizar un experimento natural para estimar el efecto del divorcio en el bienestar del niño. La lógica detrás de esta estrategia es encontrar un evento o condición que predice fuertemente la ausencia del padre pero que por lo demás no tiene relación con el resultado de interés de la descendencia. El experimento natural puede ser una variable de nivel individual o una medida de nivel agregado.
Varios estudios utilizan la muerte de los padres como un experimento natural, que generalmente compara los resultados de los niños cuyos padres se divorciaron de los que murieron. El supuesto detrás de esta estrategia es que experimentar la muerte de los padres es un evento aleatorio y, por lo tanto, puede usarse para obtener una estimación imparcial del efecto de la ausencia del padre. En tales análisis, una relación negativa significativa entre los resultados del niño y la muerte y el divorcio de los padres se toma como evidencia de la relación causal del divorcio en el bienestar del niño, particularmente si los coeficientes de divorcio y muerte no son estadísticamente diferentes. 3Un desafío importante para estos estudios es que la muerte de los padres rara vez es aleatoria; lo que sea que esté causando la muerte también puede estar causando el resultado del niño. Las muertes violentas y relacionadas con accidentes, por ejemplo, son selectivas de las personas que se involucran en conductas de riesgo; de manera similar, muchas muertes relacionadas con la enfermedad están correlacionadas con estilos de vida que afectan los resultados de los niños, como fumar. Los hijos de padres fallecidos también son tratados de manera muy diferente a los hijos de padres divorciados, no solo por sus sistemas de apoyo informales sino también por el gobierno.
Otros estudios utilizan experimentos naturales para estimar modelos de variables instrumentales (IV). Esta estrategia implica un procedimiento de dos pasos. En el primer paso, el investigador utiliza el experimento natural para obtener una medida de ausencia de padre (PFA) predicha para cada individuo. Luego, en el segundo paso, PFA se sustituye por el divorcio real en un modelo que predice el bienestar de la descendencia. Debido a que la PFA se basa completamente en las variables observadas, el coeficiente de esta variable no se puede correlacionar con las variables no medidas, lo que elimina la amenaza de sesgo de la variable omitida. Sin embargo, para que esta estrategia funcione, el investigador debe hacer una serie de suposiciones sólidas. Primero, él o ella debe encontrar una variable (o instrumento) que sea un fuerte predictor de divorcio o separación pero que no esté correlacionado con el resultado de interés, excepto por sus efectos sobre la ausencia o el divorcio del padre. El segundo supuesto se viola a menudo [por ejemplo, vea para una discusión de por qué las políticas estatales no son aleatorias con respecto al bienestar del niño]. Una tercera limitación del modelo IV es que requiere una muestra grande. Debido a que la PFA se basa en la ausencia pronosticada en lugar de en la ausencia real, se mide con una gran cantidad de errores, lo que resulta en grandes errores estándar en la ecuación del bienestar infantil y dificulta la interpretación de resultados que no son estadísticamente significativos. Finalmente, el modelo IV requiere un instrumento diferente para cada variable independiente, lo que limita la capacidad del investigador para especificar diferentes tipos de ausencia del padre.
Un buen ejemplo del enfoque del experimento natural / IV y sus limitaciones es Análisis del efecto de los cambios en las leyes de divorcio sobre el divorcio y los resultados de los hijos. Combinando los datos sobre las diferencias estatales en las leyes de divorcio con la información de los Censos de los Estados Unidos de 1960 a 1990, Gruber encontró un efecto positivo significativo de la presencia de leyes de divorcio unilaterales, que facilitan el divorcio, sobre la posibilidad de divorciarse. Esta parte del análisis cumplió con el primer requisito para el modelo IV; Es decir, que el instrumento esté fuertemente asociado con el divorcio. Luego, estimó el efecto de vivir en un estado (al menos durante una parte de la infancia) donde el divorcio unilateral estaba disponible en una serie de resultados adultos. Estos análisis mostraron que las leyes unilaterales de divorcio estaban asociadas con el matrimonio precoz y más divorcios, menos educación, menores ingresos familiares y mayores tasas de suicidio. Adicionalmente, Las mujeres tan expuestas parecían tener un menor vínculo laboral y menores ingresos. Para distinguir el efecto de las leyes de divorcio de otras políticas estatales, Gruber investigó las asociaciones entre la presencia de leyes de divorcio unilaterales y los cambios en la generosidad del bienestar y el gasto en educación durante este mismo período de tiempo, sin encontrar asociaciones que sugieran sesgos. Sin embargo, encontró que sus resultados fueron impulsados ​​en gran parte por factores en el trabajo en California durante este período.
Lo más importante es que Gruber concluyó que las leyes de divorcio no pasaron el segundo requisito del modelo IV; es decir, que afectan el bienestar del niño solo a través de su efecto en el divorcio de los padres. En cambio, argumentó que las leyes de divorcio pueden afectar el bienestar de los niños al alterar las decisiones sobre quién se casa y al alterar el equilibrio de poder entre las parejas casadas. El análisis de Gruber destaca la dificultad de encontrar un experimento natural que realmente satisfaga ambas suposiciones del modelo IV.

Puntaje de propensión

Una estrategia final utilizada en la literatura para obtener estimaciones del efecto causal del divorcio es el emparejamiento de puntaje de propensión (PSM). Basado en la lógica del diseño experimental, este enfoque intenta construir grupos de tratamiento y control que sean similares en todos los aspectos, excepto la condición de tratamiento, que en esta literatura es la ausencia del padre. La estrategia comienza estimando la probabilidad de ausencia paterna para cada niño en función de la cantidad de covariables que se pueda observar en los datos, y luego utiliza esta probabilidad predicha para unir a las familias de modo que sean similares entre sí en todos los aspectos, excepto la ausencia del padre.
Este enfoque tiene varias ventajas sobre el modelo OLS. Primero, los investigadores pueden excluir a las familias que no tienen una buena compatibilidad (es decir, una propensión similar al divorcio), por lo que estamos más seguros de que nuestras estimaciones se basan en la comparación de "manzanas con manzanas". En segundo lugar, los análisis de PSM son más flexibles que OLS porque no imponen una forma funcional particular sobre cómo las variables de control están asociadas con el divorcio. La estimación de PSM también es más eficiente que OLS porque usa una sola variable (probabilidad de divorcio predicha) que combina la información predictiva relevante de todos los posibles factores de confusión observados. Finalmente, puede adaptarse al hecho de que los efectos del divorcio pueden diferir entre los niños al estimar los efectos separados para los niños en familias con una propensión baja y alta al divorcio. ,  ).
El enfoque de PSM también tiene limitaciones. Primero, el modelo es menos flexible que el modelo OLS en términos del número y la complejidad de las estructuras familiares que se pueden comparar en una sola ecuación. En segundo lugar, el enfoque no controla las variables no medidas, aunque es posible realizar análisis de sensibilidad para abordar la influencia potencial de dichas variables. Por esta razón, el enfoque es menos satisfactorio que los modelos IV para hacer inferencias causales. Finalmente, la estrategia se basa en gran medida en la capacidad del investigador para encontrar coincidencias adecuadas. Si no hay una superposición suficiente en el tipo de personas que se divorcian y en el tipo de personas que siguen casadas de manera estable, el enfoque no funcionará. De manera similar, al limitar la muestra a los casos con una coincidencia, el investigador también reduce el tamaño de la muestra y, lo que es más importante, ,  , y  , para una discusión técnica más extensa sobre la lógica y los supuestos de las técnicas de emparejamiento].
El trabajo de  sirve como un ejemplo útil del uso de modelos PSM en el estudio de los efectos del divorcio. Basándose en los datos de Add Health, los autores primero estimaron regresiones simples OLS de la relación entre la disolución de una relación matrimonial o de cohabitación entre las ondas I y II y el nivel de matemáticas de los adolescentes, el cambio en el GPA y el cambio en la proporción de cursos fallidos entre las dos olas. Estos modelos revelaron una relación negativa significativa entre la disolución y las medidas de GPA y el fracaso del curso, pero no tienen vínculos con los cursos de matemáticas, después de controlar una gran cantidad de variables potencialmente confusas.
A continuación, los autores calcularon una propensión a experimentar la disolución en función de la raza, educación, ingresos, trabajo, edad y experiencia de los padres, religiosidad y edad, género y número de hermanos en salud y adolescentes, y luego utilizaron esto predijo la propensión a llevar a cabo la coincidencia del vecino más cercano con el reemplazo y la coincidencia del kernel. Independientemente del método de emparejamiento, las estimaciones de los modelos PSM concuerdan muy bien con las de las regresiones OLS simples. Al igual que en esos modelos, hubo relaciones negativas significativas entre la disolución y el GPA y las relaciones positivas con el fracaso del curso, y las estimaciones puntuales fueron de una magnitud muy similar en todos los modelos.
El estudio tuvo algunas limitaciones únicas y algunas generales. Debido a las limitaciones de los datos, los autores no pudieron separar las disoluciones derivadas del divorcio de aquellas atribuibles a otras causas, como la muerte de los padres. De manera más general, debido a que el emparejamiento se limita a las características observables, los autores podrían calcular únicamente las propensiones de disolución basadas en las características observables. Para evaluar la sensibilidad de sus resultados al sesgo variable omitido, los autores realizaron una simulación y descubrieron que un factor de confusión no observado que está moderadamente asociado con la disolución y los resultados ( r <0,1) podrían sesgar sus hallazgos.

EVIDENCIA PARA EL EFECTO CAUSAL DE LA ESTRUCTURA FAMILIAR SOBRE LOS RESULTADOS DE LOS NIÑOS

En esta sección, evaluamos la evidencia de un efecto causal de la ausencia del padre en diferentes dominios de bienestar de los hijos. Los estudios empíricos han utilizado múltiples estrategias para identificar los efectos causales y cada uno tiene fortalezas y debilidades únicas, como identificamos en la sección anterior, pero confiamos más en la presencia de efectos causales si identificamos resultados consistentes a través de múltiples métodos. Muchos de los artículos que examinamos utilizaron más de una estrategia analítica y / o resultados examinados en más de un dominio. En consecuencia, nuestra unidad de análisis es cada modelo separado informado en un artículo, en lugar del artículo en sí. Por ejemplo, en lugar de discutir un artículo que incluye análisis de las calificaciones de las pruebas y la autoestima de SFE y LDV como una sola entidad, lo discutimos como cuatro casos separados. La virtud de este enfoque es que nos permite discernir patrones con mayor claridad en los estudios que utilizan estrategias analíticas similares y en estudios que examinan resultados similares. El inconveniente es que algunos artículos contribuyen con muchos casos y otros solo uno. En consecuencia, si hay fuertes efectos de autor, para artículos que contribuyen con muchos casos, entonces nuestra comprensión de los resultados producidos por una estrategia analítica dada o para un dominio dado podría verse sesgada. Notamos cuando esto ocurre en nuestras discusiones a continuación. entonces nuestra comprensión de los resultados producidos por una estrategia analítica dada o para un dominio dado podría verse sesgada. Notamos cuando esto ocurre en nuestras discusiones a continuación. entonces nuestra comprensión de los resultados producidos por una estrategia analítica dada o para un dominio dado podría verse sesgada. Notamos cuando esto ocurre en nuestras discusiones a continuación.
Los estudios en este campo midieron la ausencia del padre de varias maneras, que el lector debe tener en cuenta al interpretar y comparar los resultados entre los estudios. Algunos estudios compararon a los hijos de padres divorciados con los hijos de padres casados ​​de manera estable; otros compararon a los niños cuyos padres se casaron después del nacimiento de sus hijos con los padres que nunca se casaron; otros simplemente compararon a las familias de dos progenitores y monoparentales (independientemente de si los primeros eran biológicos o padrastros y los segundos eran solteros por divorcio o por un nacimiento no marital). Más recientemente, los investigadores han empezado a usar categorías aún más matizadas para medir la estructura familiar, incluidas las familias biológicas de padres casados, las familias de padres biológicos que cohabitan, las familias de padrastros casados, las familias de padrastros que cohabitan, y padres solteros por divorcio y nacimiento no marital, lo que refleja la creciente diversidad de formas familiares en la sociedad. Otros estudios analizan la cantidad de transiciones de la estructura familiar que experimenta el niño como una medida de la inestabilidad familiar. No identificamos ningún estudio que utilizara métodos causales para estudiar los efectos de las uniones entre personas del mismo sexo.
Finalmente, incluimos estudios de ausencia de padres que utilizan datos de una variedad de muestras internacionales. Sin embargo, debemos tener en cuenta que lo que significa residir en un hogar ausente del padre varía mucho a nivel nacional. Los niños cuyos padres no están casados ​​enfrentan niveles de apoyo gubernamental e institucional muy diferentes y perspectivas desiguales para vivir en una familia estable de dos padres en diferentes países. De hecho, tanto las uniones matrimoniales como las no matrimoniales en los Estados Unidos son considerablemente menos estables que en cualquier otra nación industrializada (  ).

Educación

Comenzamos nuestra revisión de los resultados empíricos al observar estudios que intentaron estimar el efecto causal del divorcio en el éxito escolar. Distinguimos entre los estudios que observaron los puntajes de los niños en las pruebas; estudios que analizaron el logro educativo; y estudios que analizaron las actitudes, el compromiso y el desempeño escolar de los niños.

Resultados de las pruebas

Identificamos 31 análisis que examinaron la relación entre la ausencia del padre y los puntajes de las pruebas, incluidas las pruebas de habilidad verbal, matemática y general. Los artículos que contienen estos análisis se enumeran y se describen brevemente en la primera sección de la Tabla 1 . Prácticamente todos los análisis de puntaje de prueba utilizaron muestras basadas en EE. UU. (Solo  utilizaron datos internacionales). Aunque el panorama general para los puntajes de las pruebas fue mixto, con 14 que encontraron efectos significativos y 17 que no encontraron efecto, hubo patrones por metodología. 4Primero, los efectos significativos fueron más probables en los análisis que utilizan GCM. De los estudios de GCM que encontraron diferencias significativas en las pendientes entre los hijos de familias divorciadas e intactas, casi la mitad no encontraron diferencias significativas en las intercepciones previas al divorcio, lo que hizo que sus resultados significativos fueran más convincentes. Un estudio de GCM (  ) realizó una prueba de falsificación y no encontró pruebas de que el divorcio posterior predijera las interceptaciones, lo que descarta la amenaza de sesgo de selección.

tabla 1

Estudios de los efectos de la ausencia del padre en la educación.
ReferenciaResultados aTipo de 
análisis b
Tipos de familia comparadosFuentes de datos cEdad en que se 
observaron losresultados
País de los 
datos
Resultados de las pruebas
Capacidad matemática (N), capacidad de lectura (N)Curvas de crecimiento, IFE.Casado versus divorciado, soltero versus casadoNLSY79 CNLSY794-15 en 1986--2000Estados Unidos
Capacidad matemática (N), capacidad de lectura (N)IFESoltero versus casado versus comenzó a cohabitarEstudio de tres ciudades10--16 en 1999-2001Estados Unidos
Capacidad de lectura (N), capacidad de matemáticas (Y)LDVDivorciado versus casadoNCDS NSC11 años en 1969Gran bretaña, estados unidos de américa
Capacidad de lectura (Y para LDV, N para IFE)LDV, IFENúmero de transiciones dentro / fuera de las relacionesFFCWS3--5 en 2001--2005Estados Unidos
Capacidad de lectura (N)IFEDos bio, madre soltera, escalonada, o multigeneracional.CCDP2--5 en 1990--1996Estados Unidos
Capacidad matemática (Y), capacidad de lectura (Y)SFEBio versus padrastroPSID6--12 en 1997Estados Unidos
Capacidad matemática (Y), capacidad de lectura (Y)Curvas de crecimientoDos bio, madre soltera o pasoCNLSY795--12 en 1986--2002Estados Unidos
Capacidad de lectura (N)LDVTwo bio parents versus disruptedNLSY79Average age 5--8 in 1986--1988USA
Math ability (Y), reading ability (N), science ability (N), and social studies ability (N)LDVTwo bio parents versus disruptedNELS15--18 in 1990--1992USA
Math ability (Y for never married, N for divorced), reading ability (Y)Growth curvesRepartnering after divorce or nonmarital birthCNLSY795--18 in 1986--1996USA
Math ability (Y), reading ability (Y), educational aspirations (N), school engagement (N)LDVTwo bio versus divorcedNELS15--18 in 1990--1992USA
Math ability (Y), reading ability (Y), science ability (Y), social studies ability (Y), educational aspirations (Y)Growth curvesTwo bio versus divorcedNELS13--18 in 1988--1992USA
Educational attainment
Educational attainment (Y)Natural experiment: parental deathDivorced versus widowedGSS18+ in 1972--1996USA
Björklund & Sundström (2006)Educational attainment (N)SFETwo bio parents (including cohabiting) versus notNational Registry33--48 in 1996Sweden
Educational attainment (N)SFETwo bio parents (including cohabiting) versus notNLSY79 PSID RegistryNLSY ages 24- -34 in 1994, PSID ages 23--33 in 1993, Sweden 26--36 in 1996USA, Sweden
Educational attainment, school performance (N for father death, Y for mother death)Natural experiment: parental deathParental death versus no deathDSA Survey and South African Census6--16 in 2003--2004South Africa
Educational attainment (Y)TwinsDivorced versus married (MZ versus DZ twins)Australian National Twin Registry14--39 in 1992--1993Australia
Educational attainment (Y for disruption age 0-- 5, N for disruption age 6+)SFETwo bio parents (including cohabiting) versus notBHPS18--29 in 1999Great Britain
Educational attainment (Y for disruption < age 11, N for disruption age 11+)SFETwo bio parent versus notBHPS18--29 in 1999Great Britain
educational attainment (N)Other: IV (incarceration rates)Married versus never-married mothersDecennial Census15--17 in 1970--2000USA
Educational attainment (N), school performance (N)SFE, Propensity score, natural experiment: divorce law, natural experiment: parental deathTwo bio parents versus not, exposed to reformed divorce law versus not, parental death versus divorce versus marriedGerman Socio- Economic PanelAge 14 in 1984--2005Germany
Educational attainment (Y)SFETwo bio nonblended family versus single-mother, step, or blended familyNLSY79 CNLSY795--10 in 1986--1994USA
Educational attainment (Y)Propensity scoreParental death versus no deathSusenas6--20 in 1994--1996Indonesia
Educational attainment (N), math ability (N), reading ability (N)SFETwo bio parent versus stepparentPSID5--15 in 1994USA
Educational attainment (Y)Natural experiment: divorce lawExposed to reformed divorce law versus notDecennial Census20--50 in 1960, 1970, 1980, or 1990 CensusUSA
Educational attainment (N), AFQT test (N)Natural experiment: parental deathParental death versus divorce versus marriedNLSY7922--36 in 1993USA
Educational attainment (Y)Other: latent variable, nonparametric c modelsTwo bio parents versus notNLSY79Age 20 in 1979--1985USA
Educational attainment (Y)SFETwo bio parents versus single parentNLSY7927--35 in 1992USA
Educational attainment (N)Natural experiment: parental deathParental death versus divorce versus marriedNorwegian Population registers16--29 in 2003Norway
Attitudes, performance, and engagement
Aspiraciones educativas (N), compromiso escolar (Y), rendimiento escolar (N)LDVDos padres biológicos (incluyendo cohabitar) versus noHS&B16--19 en 1980--1982Estados Unidos
Compromiso escolar (N)LDVDos padres biológicos (incluida la convivencia), madres solteras, familias casadas casadas, familias coadyuvantes que cohabitanAñadir salud12-20 en 1994--1996Estados Unidos
Compromiso escolar (N), rendimiento escolar (Y para el GPA, N para un grado repetido)SFEDos padres biológicos versus padrastrosAñadir salud12--18 en 1994Estados Unidos
Rendimiento escolar (Y para GPA, Y para cursos reprobados, N para cursos de matemáticas completados)Puntaje de propensiónDos padres biológicos versus padres solterosAñadir salud12-20 en 1994--1996Estados Unidos
En contraste con los análisis basados ​​en el diseño de GCM, los análisis IFE y SFE rara vez encontraron efectos significativos de la estructura familiar en los puntajes de las pruebas de los niños. En general, los errores estándar tendieron a ser más grandes en los análisis IFE y SFE que en los análisis OLS, pero en prácticamente todos estos análisis, los coeficientes de efectos fijos se redujeron notablemente en tamaño en relación con los coeficientes OLS, lo que sugiere que la falta de resultados significativos fue no simplemente debido a errores estándar más grandes.
Sin embargo, varios factores pueden haber limitado la generalización de los modelos de efectos fijos. Primero, todos estos análisis provinieron de comparaciones de hermanos en familias combinadas. Los padres en familias mixtas diferían de aquellos en familias casadas tradicionales porque al menos uno de los padres tenía hijos de una relación anterior, lo que limita la validez externa de estos resultados. En segundo lugar, la categoría de ausencia del padre incluía a los hijos de padres divorciados, así como a los de madres que nunca se habían casado, mientras que la categoría de padre presente incluía tanto a los niños cuyas madres estaban casadas al nacer como a las madres que se habían casado después del nacimiento del niño. Podríamos esperar que el beneficio de mudarse de un hogar monoparental a un hogar de padres casados ​​sea menor que el beneficio de nacer en una familia casada estable.
Aunque hubo patrones claros en los análisis de efectos fijos y GCM, los estudios de LDV fueron mixtos: la mitad encontró los efectos y la mitad no. A veces los resultados no fueron robustos incluso dentro del mismo papel. Por ejemplo, tanto  y  encontraron efectos significativos para los puntajes de matemáticas pero no para los puntajes de lectura. utilizando los mismos datos que Sanz-de-Galdeano y Vuri (el Estudio Longitudinal de Educación Nacional), encontró efectos positivos tanto para las pruebas de matemáticas como de lectura.

Logro educativo

Hay evidencia más fuerte de un efecto causal de la ausencia del padre en el logro educativo, particularmente para la graduación de la escuela secundaria. De nueve estudios que examinaron la graduación de la escuela secundaria con múltiples metodologías, solo uno encontró efectos nulos, y este estudio utilizó datos alemanes para comparar hermanos en familias combinadas. También hubo pruebas sólidas de efectos cuando el logro se midió por años de escolaridad. Nuevamente, los únicos estudios que no encontraron efecto de la ausencia del padre fueron aquellos que usaron muestras internacionales o compararon hermanos en familias mezcladas. Finalmente, hubo pruebas débiles de los efectos sobre la asistencia a la universidad y la graduación, con solo uno de cuatro estudios que encontró resultados significativos. En conjunto, la evidencia de un efecto de la ausencia del padre en el logro educativo, en particular la graduación de la escuela secundaria, es sólida en estudios que utilizan muestras de EE. UU.
¿Cómo podría uno explicar la base de evidencia más sólida y consistente para los efectos de la ausencia del padre en el logro educativo en relación con la capacidad cognitiva? Una explicación es que el error de medición en los puntajes de las pruebas es el culpable de los hallazgos débiles y, a veces, inconsistentes en ese dominio. Otra explicación es que los métodos involucrados en la medición de logros (modelos de hermanos y experimentos naturales) no controlan tan rigurosamente los factores de confusión no observados como los estudios de medidas repetidas (GCM, LDV, IFE) de la capacidad cognitiva.
La falta de fuertes efectos en los puntajes de las pruebas también es consistente con los hallazgos en la literatura de educación temprana que sugieren que las calificaciones de las pruebas cognitivas son más difíciles de cambiar que las habilidades y conductas no cognitivas (consulte, por ejemplo, HighScope Perry Preschool Project;  ). Dado que el logro educativo se basa en una combinación de capacidad cognitiva y habilidades de comportamiento (que están influenciadas por la estructura familiar, como se describe a continuación), tiene sentido que encontremos evidencia sólida de los efectos en la probabilidad de graduarse de la escuela secundaria pero no en la prueba puntuaciones.

Actitudes, desempeño y compromiso.

Un número menor de análisis (10) examinó el efecto de la ausencia del padre en el rendimiento escolar de los niños, incluido el GPA, el trabajo de curso y la ubicación en la pista. De estos análisis, cuatro no encontraron un efecto significativo en la ubicación de la pista utilizando datos alemanes y múltiples metodologías (  ). Tres análisis provinieron de un estudio realizado en Estados Unidos por  que encontraron efectos para el GPA y los cursos fallaron, pero no para una tercera medida, algo inusual: años de cursos de matemáticas completados. Es difícil sacar conclusiones acerca de los efectos de la estructura familiar en el rendimiento escolar en estas muestras y medidas dispares.
Finalmente, siete estudios examinaron el efecto de la ausencia del padre en el compromiso educativo y las aspiraciones entre los adolescentes en los Estados Unidos. Cinco de los siete análisis no encontraron ningún efecto en estas medidas no cognitivas. Por ejemplo, un estudio (  ) encontró efectos positivos en las aspiraciones, pero los otros dos no encontraron ningún efecto. De manera similar, un estudio (  ) encontró efectos positivos en el compromiso escolar, pero los otros tres no encontraron ningún efecto. Los últimos hallazgos sugieren que las aspiraciones y orientaciones educativas hacia la escolarización pueden formarse a edades más tempranas, y ninguno de estos análisis examinó las aspiraciones entre los niños menores de 12 años.

Salud mental

Después de la educación, el segundo resultado más común examinado en la literatura es la salud mental, que se mide como el desarrollo socioemocional cuando los encuestados son niños y adolescentes. La salud mental y el desarrollo socioemocional están estrechamente relacionados con lo que los científicos sociales denominan habilidades no cognitivas o habilidades blandas para distinguirlas de las habilidades cognitivas, como las pruebas de matemáticas y lectura. Las investigaciones recientes muestran que las habilidades socioemocionales desempeñan un papel importante en los resultados de los adultos, no solo para influir en la salud mental, sino también para influir en el logro educativo, la formación y las relaciones familiares y el éxito en el mercado laboral (  ).

Salud mental del adulto

Se identificaron seis estudios que examinaron la asociación entre el divorcio de los padres y la salud mental de los adultos (consulte la Tabla 2 ). Tres de estos estudios se basaron en los datos del Reino Unido y DOS se basaron en los datos de los EE. UU. Todas las estrategias empíricas que analizamos en la sección anterior se utilizaron para estimar los efectos del divorcio y la ausencia del padre en la salud mental de los adultos. Los hallazgos fueron bastante sólidos, ya que cuatro de los seis análisis mostraron un efecto negativo del divorcio de los padres en la salud mental de los adultos. Además, uno de los dos hallazgos nulos (  ) fue anulado en un artículo posterior por los mismos autores que distinguieron entre la exposición temprana y posterior al divorcio (  ).

Tabla 2

Estudios de los efectos de la ausencia del padre en la salud mental.
ReferenciaResultados aTipo de 
análisis b
Tipos de familia comparadosFuentes de datos cEdad en que se 
observaron losresultados
País de los 
datos
Salud mental del adulto
Salud mental del adulto (Y)Puntaje de propensiónDivorciado versus casadoMIOLC, 1980–199719+ en 1997 (edad mediana 27)Estados Unidos
Salud mental del adulto (Y)Experimento natural: muerte parental.Divorciado versus viudoGSS18+ en 1972--1996Estados Unidos
Problemas emocionales (Y para curvas de crecimiento, N para efectos fijos)Curvas de crecimiento, IFE.Divorciado versus casadoNCDS7 años en 1972 a 33 años en 1998Gran Bretaña
Dificultades emocionales (N), problemas de alcohol (Y)GemelosDivorciado versus casado (MZ versus gemelos DZ)Registro de virginia16--79 (IQR 30 40 años)Estados Unidos
Trastorno psicológico (N), tabaquismo (Y)SFETwo bio parents (including cohabiting) versus notBHPS18--29 in 1999Great Britain
Psychological distress (Y for early disruptions) and smoking (Y)SFETwo bio parent versus notBHPS18--29 in 1999Great Britain
Social-emotional problems
Antisocial behavior (Y)LDVTwo bio married, two bio blended, two bio cohabiting, step married, step cohabiting, single parent, otherNLSY9713--18 in 1997--1998USA
Behavior problems index (N)Growth curves, IFEMarried versus divorced, single versus got marriedNLSY79 CNLSY794--15 in 1986--2000USA
Externalizing behaviors (N), internalizing behavior (N)IFESingle versus got married versus started cohabitingThree-city study10--16 in 1999--2001USA
Self-control (N)Propensity scoreTwo bio parents versus notFFCWSAge 3 in 2001--2003USA
Delinquency (Y for stable single versus stable two parent)LDVTwo bio parents (including cohabiting), single-mother, married stepfamily, cohabiting stepfamilyAdd Health12--20 in 1994--1996USA
Externalizing behaviors (Y), peer competency (Y), peer loneliness (Y)LDVNine family types (bio/step, cohabiting/married/single), number of family structure changesNICHD SECCYD6--11 in 1998--2003USA
Externalizing problem behaviors (Y for girls)LDV, IFEDivorced versus marriedNCDS NSCAge 11 in 1969Great Britain, USA
Externalizing behaviors and attention problems (Y for boys)LDV, IFENumber of transitions into/out of relationshipsFFCWS3--5 in 2001--2005USA
Behavioral problems (Y), internalizing behaviors (Y), drug and alcohol use (Y)TwinsDivorced versus married (MZ versus DZ twins)Australian National Twin Registry14--39 in 1992--1993Australia
Internalizing behaviors (Y), age at first drug use (Y)TwinsDivorced versus married (MZ versus DZ twins)Australian National Twin Registry14--39 in 1992--1993Australia
Delinquent behavior (N), popularity (N), psychological distress (N), drug use (N)SFETwo bio parent versus stepparentAdd Health12--18 in 1994USA
Externalizing behaviors (N), internalizing behaviors (N), adaptive social behavior inventory (N)IFETwo bio, single-mother, step, or multigenerationalCCDP2--5 in 1990--1996USA
Externalizing behavior (N) and internalizing behaviors (N)SFETwo bio parents versus notNLSY79 CNLSY796--14 during 1986--1996USA
Misbehavior (Y)IFETwo bio parents, single parent, step, unstable cohabitingNSFH6--17 in 1987--1994USA
Externalizing behavior (N) and internalizing behaviors (Y)SFEBio versus step fatherPSID6--12 in 1997USA
Hyperactivity (Y) and attention problems (Y)Growth curvesTwo bio, single-mother, step, or divorcedCanadian NLSY0--11 in 1994 through 6--17 in 2000Canada
Behavior problems index (Y)Growth curvesTwo bio, single-mother, or stepCNLSY795--12 in 1986--2002USA
Behavior problems index (Y for boys)LDVTwo bio parents versus disruptedCNLSY79Average age 5--8 in 1986--1988USA
Behavior problems index (Y)LDVTwo bio parents versus disruptedNLSY794--17 in 1986--1994USA
Delinquency (Y for remarried)Growth curvesTwo bio parents versus divorced versus remarriedMontreal Longitudinal Study11--15 in 1989--1993Canada
Antisocial behavior (N), anxiety/depression (Y)Growth curvesDivorced versus marriedCNLSY794--11 in 1994--1998Canada
Problemas de conducta (Y), autoestima (N), locus de control (Y), abuso de sustancias (mixto)LDVDos bio contra divorciadosNELS15--18 en 1990--1992Estados Unidos
Autoestima (Y) y locus de control (Y)Curvas de crecimientoDos bio contra divorciadosNELS13--18 en 1988--1992Estados Unidos

Problemas socioemocionales

Los problemas socioemocionales en la infancia generalmente se miden utilizando la Lista de verificación de comportamiento infantil (CBCL) (  ), que incluye comportamientos como la agresión, la atención, la ansiedad y la depresión. Algunos investigadores usan la escala completa de CBCL, mientras que otros usan subescalas que distinguen entre el comportamiento de externalización (agresión y atención) y el comportamiento de internalización (ansiedad y depresión).
Para los adolescentes, los investigadores a menudo usan una escala de delincuencia o una medida de comportamiento antisocial, que se superpone con algunos de los elementos en la escala de externalización. Algunos de los estudios que examinamos analizaron otros resultados psicológicos, como el locus de control y la autoestima, y ​​varios estudios analizaron el uso / abuso de sustancias.
Identificamos 27 análisis separados que examinaron la asociación entre el divorcio de los padres y algún tipo de comportamiento externo o delincuencia. Estos análisis se basaron en datos de cuatro países: Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Australia. De estos, 19 análisis encontraron un efecto positivo significativo del divorcio o la ausencia del padre en la conducta problemática para al menos un grupo de comparación, mientras que 8 no encontraron asociación significativa. Los hallazgos variaron dramáticamente según el método, con el enfoque de LDV que produjo los resultados más significativos y los dos enfoques de efectos fijos que produjeron el menor número de hallazgos significativos. Dos análisis encontraron efectos en niños pero no en niñas (  ,  ), y un análisis encontró efectos en niñas pero no en niños ( ).
De los análisis que informaron hallazgos nulos, varios tenían características que podrían explicar la falta de hallazgos significativos. Una combinación de padres que conviven con padres casados ​​(  ), que probablemente debilitó el efecto de la ausencia del padre en los resultados infantiles, ya que investigaciones anteriores muestran que las interrupciones de las uniones que cohabitan son menos perjudiciales para los niños que las interrupciones de las uniones matrimoniales (  ) . Un segundo control para el ingreso familiar, que es en parte endógeno al divorcio (  ). Y un tercero usó una pequeña muestra escolar (  ).
Seis análisis examinaron el comportamiento de internalización en los niños, incluidos los estudios que midieron la soledad y la dificultad para hacer amigos. Tres de estos análisis informaron efectos significativos de la ausencia del padre, mientras que los otros tres no informaron efectos. Como sucedió con los análisis de externalización, los análisis de internalización se basaron en múltiples estrategias. Además, como antes, los análisis que informaron efectos nulos tenían características que podrían explicar su falta de hallazgos sólidos. Dos de los análisis que usaron modelos de IFE se basaron en muestras de bajos ingresos (  ,  ) y un tercer estudio controlado por ingresos ( ). Además, el análisis de Bachman comparó a las madres solteras que se casaron con las que permanecieron solteras. Finalmente, cinco análisis analizaron la baja autoestima y el bajo autocontrol, que a veces se tratan como marcadores de depresión o sufrimiento psicológico. Los hallazgos de estos estudios fueron mixtos.

Uso de sustancias

Se identificaron seis análisis que examinaron el consumo de sustancias, medidos como el consumo de cigarrillos y el uso de drogas y alcohol. La evidencia de este conjunto de resultados fue muy sólida, ya que solo un análisis informó un efecto nulo (  ). Además, los hallazgos fueron consistentes en múltiples estrategias, incluidos los modelos de SFE, que a menudo no mostraron efectos para otros resultados.

Mano de obra

Encontramos solo unos pocos análisis que examinaron el efecto de la ausencia del padre en los resultados de la fuerza laboral de los niños en la edad adulta (ver Tabla 3 ). En parte, esto se debe a que los ingresos, el empleo y el recibo de asistencia social en la edad adulta no se prestan para el análisis mediante IFE, GCM o LDV, que requieren observaciones antes y después del divorcio. De hecho, todos los análisis de este dominio de resultados utilizaron modelos de SFE o experimentos naturales.

Tabla 3

Estudios de los efectos de la ausencia del padre en la fuerza laboral.
ReferenciaResultados aTipo de 
análisis b
Tipos de familia comparadosFuentes de datoscEdad en que se 
observaron losresultados
País de los 
datos
Empleo
Estatus ocupacional (Y para familias con padrastros, N para madre soltera)Experimento natural: muerte parental.Divorciado versus viudoGSS18+ en 1972--1996Estados Unidos
Empleo (Y para hombres, N para mujeres), ingresos familiares (Y para hombres, N para mujeres), ingresos (N), seguro de desempleo (N), asistencia de ingresos (Y)Experimento natural: muerte parental.Muerte paterna versus divorcio versus casadoRegistros de impuestos25--32 en 1995Canadá
Ni trabajo ni en la escuela (Y para la edad de interrupción 0--5, N para la edad de interrupción 6+)SFEDos padres biológicos (incluida la cohabitación) versus noBHPS18-29 en 1999Gran Bretaña
Ni trabajar ni en la escuela (S para interrupción <11 años, N para interrupción 11+)SFEDos padres biológicos versus noBHPS18-29 en 1999Gran Bretaña
Empleado (Y para mujeres, N para hombres), ganancias (Y para mujeres, N para hombres), ingreso per cápita (Y), pobreza (N)Experimento natural: ley de divorcio.Expuesto a la ley de divorcio reformada versus noCenso decenal20--50 en 1960, 1970, 1980 o censo de 1990Estados Unidos
Ingresos / ganancias
Ingresos (N)SFEDos padres biológicos (incluida la cohabitación) versus noRegistro PSID NLSY79NLSY de 24 a 34 años en 1994, PSID de 23 a 33 años en 1993, Suecia 26 a 36 en 1996Estados Unidos, Suecia
Salarios (n)Experimento natural: muerte parental.Muerte paterna versus divorcio versus casadoNLSY7922--36 en 1993Estados Unidos
Sin embargo, en muchos otros aspectos, existe una comparabilidad limitada entre los estudios. Aunque varios estudios utilizaron datos de los Estados Unidos (  ,  ,  ,  ), muchos de estos análisis se derivaron de estimaciones basadas en datos británicos o canadienses. Además, los estudios de  y  , que contribuyeron con 9 de los 14 análisis, difirieron en las edades y los períodos examinados; Gruber utilizó datos de un período de tiempo más largo (1960–1990), una gama más amplia de edades (20--50), y por lo tanto un conjunto mucho mayor de cohortes (nacimientos 1910--1970) que : edades 25--32 y nacimientos 1963--1972. Los análisis restantes, con la excepción de  ,  con  en la medida en que utilizaron datos de mediados a finales de los años noventa y se centraron en los encuestados entre los 20 y los 30 años.
Los hallazgos de los efectos de la ausencia del padre fueron, sin embargo, consistentes. Tanto  , que utiliza los cambios en las leyes estatales de EE. UU. Para permitir el divorcio unilateral, como  , que utilizan la muerte de los padres en Canadá, encontraron que el divorcio estaba asociado con niveles más bajos de empleo. Sin embargo, los estudios no estuvieron de acuerdo acerca de para quién eran más pronunciados estos efectos, con  análisis de  que sugieren que las hembras divorciadas tenían menos probabilidades de trabajar y  encontró que los niños varones expuestos a la pérdida parental tenían una menor participación en la fuerza laboral . Del mismo modo, utilizando modelos SFE con datos británicos, Ermisch y coautores (  , ) encontraron evidencia de niveles más altos de inactividad en la fuerza laboral entre quienes experimentaron el divorcio en la primera infancia.  observaron el estatus ocupacional de los adultos en lugar de simplemente el estatus de empleo,  encontraron que, aunque los niños que crecen en hogares con madres divorciadas se desempeñan peor que los que crecen en hogares con dos padres estables, no existe una desventaja significativa en su crecimiento. Hogares de madres viudas. Sin embargo, estos investigadores descubrieron que los niños que crecen en hogares con padrastros están en desventaja, independientemente de que la ausencia del padre se deba a un divorcio o viudez.
Los resultados de los análisis del efecto del divorcio en los ingresos y ganancias fueron menos consistentes que los resultados para el empleo. Nuevamente,  y  contribuyeron con la mayoría de los análisis para estos resultados, con Gruber encontrando evidencia de efectos negativos del divorcio en el ingreso per cápita y en los ingresos de las mujeres (pero no en la pobreza), y Corak encontrando efectos negativos del divorcio en el ingreso familiar de los hombres (pero los impactos mínimos en los ingresos). El resultado de Corak es consistente con los análisis de quienes, utilizando la muerte de los padres como un experimento natural, no encontraron efecto de la ausencia del padre en los salarios y de  quienes, utilizando modelos SFE con datos de EE. UU. Y Suecia, no encontraron efectos en las ganancias.  También investigó cómo se relacionaba el divorcio con el recibo de seguro de desempleo y asistencia de ingresos en Canadá, encontrando una mayor probabilidad de recibir asistencia de ingresos pero no asistencia de desempleo.

Formación familiar y estabilidad

Al igual que la base de evidencia para los resultados de la fuerza laboral, hay relativamente poca investigación sobre cómo la estructura familiar afecta los patrones de la formación de la familia y la estabilidad de las relaciones de la propia descendencia. La falta de investigación en este dominio es algo sorprendente, dado que estos resultados están estrechamente relacionados con el efecto causal en consideración. La escasez de estudios puede deberse a que estos resultados no se prestan a los análisis de LDV, GCM o IFE.

Matrimonio y divorcio

Prácticamente todo lo que sabemos sobre los efectos de la ausencia del padre en el matrimonio y el divorcio proviene de solo tres estudios (ver Tabla 4 ), todos los cuales utilizaron un diseño de experimento natural, siendo la variable experimental la muerte de los padres (  ,  ) o cambios en las leyes de divorcio ( ). Los tres estudios examinaron el matrimonio como un resultado, pero llegaron a conclusiones diferentes. Lang & Zagorsky descubrieron que la muerte y el divorcio de los padres reducían la probabilidad de que los hijos se casaran, pero no encontraron ningún efecto en las hijas. Utilizando la muerte de los padres como un experimento natural, Corak no encontró evidencia de un efecto causal de la ausencia del padre en el matrimonio de hijos o hijas. Finalmente, utilizando las leyes de divorcio como un experimento natural, Gruber descubrió que crecer bajo las nuevas y relajadas leyes de divorcio en realidad aumentaba la probabilidad de matrimonio para los jóvenes. La evidencia de un efecto de la ausencia del padre en la estabilidad marital fue más consistente, ya que tanto Corak como Gruber encontraron evidencia de un efecto positivo en la separación pero no en el divorcio.

Tabla 4

Estudios de los efectos de la ausencia del padre en la formación y estabilidad familiar.
ReferenciaResultados aTipo de 
análisis b
Tipos de familia comparadosFuentes de datoscEdad en que se 
observaron losresultados
País de los 
datos
Matrimonio y divorcio
Matrimonio (N), divorcio (N) y separación (Y para mujeres, N para hombres)Experimento natural: muerte parental.Muerte paterna versus divorcio versus casadoRegistros de impuestos25--32 en 1995Canadá
Matrimonio (Y), divorcio (N) y separación (Y).Experimento natural: ley de divorcio.Expuesto a la ley de divorcio reformada versus noCenso decenal20--50 en 1960, 1970, 1980 o censo de 1990Estados Unidos
Matrimonio (Y para hombres, N para mujeres)Experimento natural: muerte parental.Muerte paterna versus divorcio versus casadoNLSY7922--36 en 1993Estados Unidos
Parto
Maternidad temprana (Y para la edad de interrupción 0--5, N para la edad de interrupción 6+)SFEDos padres biológicos (incluida la cohabitación) versus noBHPS18-29 en 1999Gran Bretaña
Maternidad temprana (S para interrupción <11 años, N para interrupción a partir de 11 años)SFEDos padres biológicos versus noBHPS18-29 en 1999Gran Bretaña
a Abreviaturas del resultado: N, no se encontró ningún efecto; Y, efecto encontrado.
b Tipo de abreviaturas de análisis: IFE, efectos fijos individuales; IV, variable instrumental; LDV, variable dependiente rezagada; SFE, efectos fijos hermanos.
doAbreviaturas de las fuentes de datos: Add Health, National Longitudinal Study of Adolescent Health; BHPS, encuesta británica sobre el grupo de hogares (1991-1999); CCDP, Proyecto de Desarrollo Infantil Integral; CNLSY79, Niños de la Encuesta Longitudinal Nacional de Juventud 1979; DSA, área de vigilancia demográfica; FFCWS, Estudio de bienestar infantil de familias frágiles; GSS, Encuesta Social General; HS&B, High School & Beyond; MIOLC, Curso de Inestabilidad Marital Sobre la Vida; NCDS NSC, Estudio Nacional de Desarrollo Infantil / Encuesta Nacional de Niños; NELS, Estudio Longitudinal Educativo Nacional; NICHD SECCYD, Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano, Estudio de Atención Infantil Temprana y Desarrollo Juvenil; NLSY79, Encuesta Nacional Longitudinal de Juventud 1979; NLSY97, Encuesta Nacional Longitudinal de la Juventud 1997; NSFH, Encuesta Nacional de Familias y Hogares; PSID,

Maternidad precoz

Sólo identificamos dos análisis que examinaron el efecto de la ausencia del padre en la maternidad temprana (  ,  ). Estos análisis fueron realizados por el mismo equipo de investigación, utilizaron el mismo modelo de SFE y utilizaron los mismos datos: los datos de la encuesta británica de hogares en Gran Bretaña. Ambos análisis encontraron una asociación positiva entre la ausencia de los padres y la maternidad temprana, y el divorcio en la primera infancia tiene un efecto más fuerte que el divorcio en la infancia media.

CONCLUSIONES

El conocimiento sobre los efectos causales de la ausencia del padre en el bienestar del niño ha aumentado durante los primeros años del siglo veintiuno a medida que los investigadores han adoptado cada vez más enfoques metodológicos innovadores para aislar los efectos causales. Revisamos 47 artículos de este tipo y encontramos que, en general, los artículos que adoptan uno de los enfoques más rigurosos para manejar los problemas de sesgo variable omitido y causalidad inversa continúan documentando los efectos negativos de la ausencia del padre en el bienestar del niño, aunque estos efectos Son más fuertes durante ciertas etapas del curso de la vida y para ciertos resultados.
Encontramos pruebas sólidas de que la ausencia del padre afecta negativamente el desarrollo socioemocional de los niños, particularmente al aumentar el comportamiento externo. Estos efectos pueden ser más pronunciados si la ausencia del padre ocurre durante la primera infancia que durante la infancia media, y puede ser más pronunciada para los niños que para las niñas. Existe evidencia más débil de un efecto de la ausencia del padre en la capacidad cognitiva de los niños.
Los efectos en el desarrollo socioemocional persisten en la adolescencia, por lo que encontramos pruebas sólidas de que la ausencia del padre aumenta la conducta de riesgo de los adolescentes, como fumar o tener hijos en forma temprana. La evidencia de un efecto en la capacidad cognitiva del adolescente continúa siendo más débil, pero encontramos efectos negativos fuertes y consistentes de la ausencia del padre en la graduación de la escuela secundaria. El último hallazgo sugiere que los efectos en el logro educativo operan al aumentar las conductas problemáticas en lugar de perjudicar la capacidad cognitiva.
La base de investigación que examina los efectos a largo plazo de la ausencia del padre en los resultados en adultos es considerablemente menor, pero aquí también vemos la evidencia más sólida de un efecto causal en la salud mental del adulto, lo que sugiere que los daños psicológicos de la ausencia del padre durante la infancia persisten durante todo el año. curso de vida. La evidencia de que la ausencia del padre afecta los resultados económicos o familiares de los adultos es mucho más débil. Un puñado de estudios encuentra efectos negativos en el empleo en la edad adulta, pero hay poca evidencia consistente de efectos negativos en el matrimonio o el divorcio, en los ingresos o ganancias, o en la educación universitaria.
A pesar de la sólida evidencia de que la ausencia del padre afecta los resultados socioemocionales a lo largo del curso de la vida, estos estudios también muestran claramente un papel para la selección en la relación entre la estructura familiar y los resultados del niño. En general, las estimaciones de los modelos IFE, SFE y PSM son más pequeñas que las de los modelos convencionales que no controlan el sesgo de selección. De manera similar, los estudios que comparan la muerte y el divorcio de los padres a menudo encuentran que incluso si ambos tienen efectos significativos en el bienestar, las estimaciones del efecto del divorcio son mayores que las de la muerte de los padres, que también pueden leerse como evidencia de una selección parcial.

Las virtudes y limitaciones de las estrategias analíticas clave

Aunque estamos más seguros de que existen efectos causales si los resultados son robustos en múltiples enfoques metodológicos, es comprensible que tal robustez sea difícil de alcanzar, dada la amplia gama de estrategias para abordar el sesgo. También es cierto que cada una de estas estrategias tiene importantes limitaciones y ventajas. Si bien los diseños GCM, LDV y PSM permiten una amplia validez externa, estos enfoques hacen menos para ajustar las variables omitidas que los modelos IFE y SFE. Sin embargo, tales modelos de efectos fijos requieren que uno asuma que los padres biológicos en familias combinadas son como los padres en familias no integradas y que la edad en que los niños experimentan la ausencia del padre no afecta su respuesta. En general,
En muchos sentidos, la estrategia del experimento natural es atractiva porque aborda las preocupaciones sobre el sesgo variable omitido y la causalidad inversa. En la práctica, sin embargo, estos modelos son difíciles de implementar. Los enfoques que utilizan la muerte de los padres deben hacer suposiciones acerca de la exogeneidad de la muerte de los padres y la comparabilidad de las experiencias de ausencia del padre debido a la muerte y el divorcio. De manera similar, los enfoques que utilizan instrumentos como los cambios en la ley de divorcio y las tasas de encarcelamiento deben demostrar convincentemente que tales políticas y prácticas afectan los resultados de los niños solo a través de sus efectos en la estructura familiar.
Algunos de estos enfoques metodológicos son más adecuados para examinar un conjunto de resultados en lugar de otros. Por ejemplo, los diseños de GCM, LDV e IFE no se prestan a la investigación de los efectos de la ausencia del padre en los resultados de adultos. En contraste, aunque los experimentos naturales y los modelos PSM se pueden usar para examinar una gama más amplia de resultados, son mucho menos flexibles en la forma en que se puede medir la ausencia del padre, generalmente utilizando medidas dicotómicas de ausencia en lugar de las medidas categóricas más detalladas del tipo de familia o Medidas que buscan captar el grado de inestabilidad que experimentan los niños.
Debido a estas diferencias por método en los dominios que se examinan y las definiciones de estructura familiar que se usan, es difícil discernir si algunos métodos parecen más aptos que otros para encontrar evidencia a favor o en contra del efecto de la ausencia del padre en los hijos. Pero nuestra impresión es que los diseños LDV y GCM tienden a encontrar pruebas más sólidas de los efectos de la ausencia del padre en la educación y, en particular, la salud socioemocional que los otros diseños. La evidencia sobre los efectos de la ausencia del padre es más variada en los estudios que utilizan IFE y SFE. La cantidad relativamente pequeña de papeles que utilizan diseños de PSM también arrojan un veredicto dividido. Entre los estudios que utilizan experimentos naturales, hay evidencia de los efectos negativos de la ausencia del padre debido a los cambios en las leyes de divorcio, evidencia débil cuando se utiliza la encarcelación como instrumento,

Áreas para futuras investigaciones

Al analizar los estudios, es evidente que la ausencia del padre puede afectar el bienestar del niño en todo el curso de la vida. Pero, dentro de un estudio, rara vez se intenta comprender cómo se relacionan entre sí estos diferentes tipos de resultados. Por ejemplo, los estudios estiman por separado el efecto de la ausencia del padre en la conducta de externalización, la finalización de la escuela secundaria y el empleo, y de estos análisis podemos decir que la interrupción de la familia parece tener efectos en cada resultado. Pero también es plausible que el efecto de la ausencia del padre en la finalización de la escuela secundaria funcione a través de un efecto en el comportamiento de externalización o que el efecto en el empleo sea atribuible al efecto en la finalización de la escuela secundaria. Dicho de otra manera, los artículos revisados ​​aquí hacen un buen trabajo al tratar de estimar los efectos causales de la ausencia del padre en resultados particulares, pero no nos dicen mucho sobre por qué o cómo se producen estos efectos. Esta omisión refleja una tensión fundamental, que se extiende más allá de nuestro tema sustantivo particular, entre el objetivo de estimar los efectos causales y el objetivo de comprender los mecanismos y procesos que subyacen a los resultados a largo plazo ( ).
Pocos de los estudios revisados ​​aquí investigan si los efectos de la ausencia del padre varían según la edad del niño, pero aquellos que sí encuentran diferencias importantes, con efectos concentrados entre los niños que experimentaron trastornos familiares en la primera infancia (  ,  ) . Los nuevos desarrollos en los campos de la neurociencia y la epigenética están expandiendo rápidamente nuestra comprensión de cómo las experiencias de la primera infancia, incluidas las experiencias en el útero, tienen consecuencias biológicas, y los sociólogos se beneficiarían de una mejor comprensión de estas dinámicas en relación con una amplia gama de posibles resultados. , especialmente la salud en la edad adulta (  , ). Del mismo modo, aunque se ha prestado cierta atención a cómo los niños y las niñas pueden responder de manera diferente a la ausencia del padre, los investigadores deben seguir atentos a estas interacciones por género.
Encontramos sorprendentemente poco trabajo en las interacciones entre la ausencia del padre y la raza o clase. Dado que los niños afroamericanos y de bajos ingresos experimentan niveles más altos de ausencia del padre que sus homólogos blancos y de clase media, una respuesta diferencial a la ausencia podría servir para mitigar o exacerbar las desigualdades en los resultados de la niñez y los adultos. Más trabajo, particularmente utilizando los métodos de inferencia causal discutidos aquí, queda por hacer sobre este tema. También sugerimos que se necesita más investigación para comprender si los efectos de la ausencia del padre en el bienestar del niño pueden haber cambiado con el tiempo. Podríamos esperar que si el estigma ha disminuido, ya que la ausencia del padre se ha vuelto más común, los efectos negativos pueden haber disminuido. Alternativamente,
Finalmente, la investigación emergente sobre la complejidad familiar muestra que los niños criados aparte de sus padres biológicos se crían en una multitud de formas familiares: familias de madres solteras, familias de padres cohabitantes, familias de padrastros, familias mixtas, familias multigeneracionales, muchas de ellas que a menudo son muy inestables (  ,  , ). De hecho, los hogares de madres solteras estables son bastante raros, al menos entre los niños nacidos de padres no casados, lo que significa que las familias complejas e inestables pueden ser las contrafactuales más comunes para la familia casada de dos padres biológicos. Por lo tanto, los estudios del impacto causal de la ausencia del padre no deben tratar la ausencia del padre como una condición estática, sino que deben distinguir entre el efecto de un cambio en la estructura familiar y el efecto de la estructura familiar en sí.

EXPRESIONES DE GRATITUD

El soporte para S. McLanahan fue proporcionado por NICHD a través de subvenciones R01HD36916, R01HD39135 y R01HD40421. L. Tach agradece el apoyo del Programa de Becas de Salud y Sociedad de la Fundación Robert Wood Johnson. D. Schneider recibió apoyo de la Universidad de Princeton y del Programa de Investigación de Políticas de Salud de Robert Wood Johnson Foundation Scholars. Agradecemos a Anne Case, Andrew Cherlin, Stephen Morgan y David Ribar por sus comentarios.

Notas al pie

1 Usamos el término "ausencia del padre" para referirnos a los niños que viven separados de su padre biológico debido al divorcio, la separación de una unión que cohabita o el nacimiento no civil. Utilizamos los términos “divorcio” y “separación” para hablar sobre el cambio en la coincidencia de los niños con sus padres biológicos.
2 Los niños de estudios gemelos son una variación del modelo SFE. Estos estudios, iniciados por  ,  ), comparan la descendencia de gemelos idénticos (MZ), gemelos fraternos (DZ) y hermanos regulares en los casos en que un hermano o gemelo se divorcia y el otro no. Estos análisis controlan las diferencias familiares que son comunes a ambos hermanos; sin embargo, no controlan las diferencias entre hermanos que llevan a un hermano a divorciarse ya otro a estar casado de manera estable. Los estudios de gemelos van un paso más allá, al comparar a los gemelos MZ (que comparten información genética idéntica) y a los gemelos DZ (que tienen la mitad de sus genes idénticos), lo que permite a los investigadores determinar el papel de la genética para explicar el efecto del divorcio.
3 Solo incluimos estudios sobre el efecto de la muerte de los padres en los resultados del niño si el autor utiliza uno de los métodos causales que se describen a continuación o utiliza explícitamente la muerte como un experimento natural para el divorcio u otros tipos de ausencia del padre.
4 La imagen permanece mezclada incluso dentro de determinados tipos de pruebas (matemáticas, lectura / capacidad verbal o capacidad general). La mayoría de los estudios utilizaron las pruebas de PPVT o PIAT de Matemáticas y Lectura.
DECLARACIÓN DE DIVULGACIÓN
Los autores no tienen conocimiento de ninguna afiliación, membresía, financiamiento o tenencias financieras que puedan percibirse como que afectan la objetividad de esta revisión.

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