En México todos somos morenos: determinantes individuales y contextuales que inciden en el reconocimiento de la discriminación por tono de piel
Fecha de publicación
2023Author
Chico Valdez, Ilse Mariel
Formato
application/PDF
URL del recurso
http://hdl.handle.net/11651/5675Idioma
spa
Acceso
Acceso abierto
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Metadata
Show full item recordAbstract
La presente investigación busca identificar qué determinantes individuales, familiares y estatales influyen en la probabilidad de percibir discriminación por tono de piel a través de estimaciones logit y LASSO con datos proporcionados por la Encuesta Nacional sobre Discriminación (INEGI, 2022b) y el Censo de Población y Vivienda (INEGI, 2022a). Los resultados sugieren que los individuos que se auto perciben con un tono medio u obscuro o se identifican como afrodescendientes o indígenas tienen una mayor probabilidad de percibir discriminación. Asimismo, ser una persona abierta a la diversidad y estar en tornos familiares más igualitarias en cuanto a género permiten al individuo validar y reconocer experiencias potencialmente negativas, por lo que los individuos las reportan más. Respecto al contexto estatal, vivir en regiones con un mayor nivel medio de prejuicios provoca una disminución en la probabilidad de percibir discriminación, debido a la normalización de creencias respecto a grupos vulnerados históricamente y, por consiguiente, a la normalización de la discriminación. En cambio, vivir en regiones más grandes, más diversas en raza y etnia, con minorías ocupando una mayor proporción de la población, específicamente afrodescendientes y blancos, genera un mayor antagonismo entre los individuos, por lo que, la percepción de discriminación aumenta. Por lo tanto, el contexto es esencial en el análisis.
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Derechos
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Grado
Licenciatura en Economía
Tipo
Tesis de licenciatura
Asesor
Dr. Rubén Irvin Rojas Valdés
Cita
Chico Valdez, Ilse Mariel. "En México todos somos morenos: determinantes individuales y contextuales que inciden en el reconocimiento de la discriminación por tono de piel". Tesis de licenciatura. Centro de Investigación y Docencia Económicas, 2023. http://hdl.handle.net/11651/5675Materia
Racism -- Mexico -- Statistical methods.
Discrimination -- Mexico -- Statistical methods.
Mexico -- Race relations -- Statistical methods.