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Guayana Moderna Nº 11.
Año 202
ISSN: 2343-5658
Análisis Factorial Exploratorio en la satisfacción de Pacientes de un centro de salud. Caso
de Estudio Ambulatorio Roberto De Santis. Ciudad Guayana
Exploratory Factor Analysis in the satisfaction of patients in a health center. Outpatient
Case Study Roberto De Santis. Guayana city
Fecha recepción: 30-03-2022 Loer J. Sánchez Navarro
Fecha aprobación: 30-06-2022 Universidad Católica Andrés Bello Guayana
losanche@ucab.edu.ve
Resumen
El trabajo presenta el estudio de las dimensiones de la variable satisfacción de pacientes en un
centro de salud que presta servicio a precios accesibles a las comunidades más necesitadas.
Específicamente, la investigación tiene por objetivo presentar una aplicación del análisis factorial
exploratorio para determinar las dimensiones de la satisfacción del usuario en el Centro de salud
Ambulatorio Roberto De Santis. El análisis factorial es una técnica de la estadística multivariable
cuyo propósito principal es definir la estructura subyacente en una matriz de datos. Los resultados
de la aplicación en esta técnica muestra que las dimensiones latentes encontradas fueron seis
componentes, Atención del médico, Atención del personal que labora en el centro, Equipos
materiales y Estructura física, Aspectos heterogéneos, Planificación y Organización y por último
Justicia y respeto hacia el usuario. Finalmente se logró reducir de 22 variables de satisfacción
originales a solo 6 factores o dimensiones.
Palabras claves: Análisis Factorial, Componentes principales, Satisfacción de usuarios, Servicios
de salud
Abstract
The work presents the study of the dimensions of the patient satisfaction variable in a health center
that provides service at affordable prices to the most needy communities. Specifically, the research
aims to present an application of exploratory factor analysis to determine the dimensions of user
satisfaction at the Roberto De Santis Ambulatory Health Center. Factor analysis is a multivariate
statistical technique whose main purpose is to define the underlying structure in a data matrix. The
results of the application in this technique show that the latent dimensions found were six
components, Physician care, Care of the personnel that works in the center, Material equipment
and Physical structure, Heterogeneous aspects, Planning and Organization and finally Justice and
respect towards the user. Finally, it was possible to reduce the original 22 satisfaction variables to
only 6 factors or dimensions.
Keywords: Factor Analysis, Principal Components, User Satisfaction, Health Services
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ISSN: 2343-5658
Introducción.
El tema de medición de calidad de servicio en los centros de salud ha sido estudiado por
más de 50 años, sin embargo, su definición, interpretación y evaluación sigue siendo compleja
debido a los múltiples factores involucrados en su constructo y variación de servicios por cada
centro. Para muchos autores la medición de la calidad de servicio es de carácter multidimensional,
aunque sin consenso respecto a las dimensiones que deben ser parte del constructo. (Alvarado &
Vera, 1996). A nivel mundial se han creado investigaciones sobre la satisfacción del usuario en el
área comercial creándose varias dimensiones dependiendo del tipo de empresa y servicio que
prestan. “Los niveles de Satisfacción de usuarios en atenciones ambulatorias se encuentran entre
un 60% y 70%, observándose especificidades en función del público estudiado, servicio del centro
ambulatorio, motivo de consulta y método utilizado.” (Seclen, 2005, p.147). Existen varias formas
de medir la satisfacción en pacientes que asisten a un centro de salud, sin embargo la mayoría de
las investigaciones se basan en un enfoque multidimensional que incluye varios factores como:
Entrega de información, accesibilidad, burocracia, humanización, atención a problemas
psicosociales. (Alvarado & Vera, 1996).
En este estudio el Centro de salud Ambulatorio Roberto de Santis, fundación creada por
Rotary Club Puerto Ordaz, requiere mejorar la atención al paciente que acude a este centro. Se
hace necesario construir dimensiones de satisfacción en este centro en particular, ya que es una
institución sin fines de lucro, a precios solidarios, y ofrece servicio gratis a pacientes con muy
bajos recursos. Con base en lo anterior, este trabajo busca establecer las dimensiones de la
satisfacción del paciente mediante la aplicación del Análisis Factorial Exploratorio y, definir un
constructo adaptado a este particular servicio de salud mediante factores o componentes latentes
que no son observables en la base de datos originales. La aplicación de la técnica de Análisis
factorial, también trae como propósito en este estudio la reducción de la dimensión de los datos
para aplicar, de manera más sencilla, otras técnicas multivariantes para futuros trabajos.
Metodología
Este trabajo es de tipo exploratorio y de corte transversal. La recolección de datos se realizó
mediante una muestra aleatoria durante 3 meses, conformada por 114 pacientes. El instrumento
utilizado para la recolección de información fue la encuesta estructurada, compuesta por preguntas
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que miden la satisfacción de los pacientes en escala del 1 al 10, siendo 1 nada satisfecho y 10 muy
satisfecho. Se seleccionaron 22 item o variables para medir la satisfacción. Para el análisis de
confiabilidad del instrumento se utilizó el coeficiente de consistencia Alfa de Cronbach
obteniéndose un valor de 0.875. Los resultados de las encuestas se transcribieron en la hoja de
cálculo Excel, luego, se trasladó a la base de datos al sistema estadístico SPSS 25. Una vez
cargados los datos en SPSS, se procedió a realizar un análisis factorial exploratorio para estudiar
las dimensiones o factores subyacentes en la base de datos y posteriormente Con la técnica de
análisis de componentes principales se determinaron los factores que produjeron una reducción de
la dimensión de los datos. El procedimiento (Hair , Anderson, Tatham, & Black, 2008) para el
análisis factorial fue el siguiente:
Paso 1. Formular el problema
Paso 2. Construir la Matriz de correlación
Paso 3. Prueba Estadística de KMO y Esfericidad de Bartlet para probar la significancia de
las correlaciones entre las variables.
Paso 4. Construir la matriz de correlación
Paso 5. Determinar el número de factores
Paso 6. Selección de los factores
Paso 7. Girar los Factores
Paso 8. Interpretar los factores
Paso 9. Calcular las Calificaciones de los Factores
Paso 10. Seleccionar las Variables Sustitutas.
Por último, se determinan las dimensiones o componentes principales.
Resultados
Siguiendo el procedimiento descrito en la metodología los resultados del Análisis Factorial
son los siguientes.
Matriz de Correlación.
Los resultados de la matriz de correlación muestran suficientes correlaciones significativas
entre las variables de estudio. Para probar la significancia de las correlaciones, se procedió a
realizar las pruebas estadísticas KMO y Esfericidad de Bartlett los cuales se muestran en la salida
del SPSS en la figura 1.
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Figura 1
Pruebas estadísticas KMO y Esfericidad de Bartlet
Prueba de KMO y Bartlett. SPSS
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de
muestreo
0,799
Prueba de
esfericidad de
Bartlett
1381,343
231
0,000
La figura 1 muestra que tanto la prueba de KMO con un valor de 0.799 y la de Bartlett
muestran correlaciones significativas para un p significativo de 0.00 ,en consecuencia, el análisis
factorial es adecuado para aplicarlos a los datos de satisfacción.
Extracción de Factores
Para la extracción de factores se utilizó el método de componentes principales el cual tienen
por objeto, la reducción de la cantidad de variables originales (reducción de la dimensión de los
datos) creando una combinación lineal que explique el mayor porcentaje de variabilidad y estima
los factores que contienen proporciones bajas de la varianza única, y en algunos casos, la varianza
del error. El resultado de la extracción de componentes se puede observar en la tabla 1.
Tabla 1
Comunalidades
Inicial
Extracción
F1
1,000
0,589
F2
1,000
0,799
F3
1,000
0,691
F4
1,000
0,676
F5
1,000
0,752
F6
1,000
0,784
F7
1,000
0,636
F8
1,000
0,816
F9
1,000
0,348
F10
1,000
0,714
F11
1,000
0,763
F12
1,000
0,671
F13
1,000
0,739
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Año 202
ISSN: 2343-5658
F14
1,000
0,842
F15
1,000
0,735
F16
1,000
0,837
F17
1,000
0,852
F18
1,000
0,638
F19
1,000
0,710
F20
1,000
0,689
F21
1,000
0,661
F22
1,000
0,675
La tabla 1 Muestra la proporción de varianza explicada por los factores seleccionados. Una
comunalidad elevada cercana a 1, implicará una correlación elevada con al menos uno de los
factores seleccionados, y una comunalidad baja, implicará una correlación baja con todos los
factores seleccionados.
Tabla 2
Poder Explicativo de los factores (Autovalores)
Componentes
TOTAL
% VAR
Var. Cum
%
F1
6,771025305
0,308
0,308
F2
3,002939989
0,136
0,444
F3
1,89352382
0,086
0,530
F4
1,534540863
0,070
0,600
F5
1,360914321
0,062
0,662
F6
1,05496287
0,048
0,710
F7
0,891525209
0,041
0,750
F8
0,749272505
0,034
0,784
F9
0,678361438
0,031
0,815
F10
0,59318754
0,027
0,842
F11
0,562682458
0,026
0,868
F12
0,45368331
0,021
0,888
F13
0,410846064
0,019
0,907
F14
0,35640867
0,016
0,923
F15
0,34360775
0,016
0,939
F16
0,298773995
0,014
0,953
F17
0,253361514
0,012
0,964
F18
0,207992407
0,009
0,974
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ISSN: 2343-5658
F19
0,192720942
0,009
0,982
F20
0,154127946
0,007
0,989
F21
0,123889325
0,006
0,995
F22
0,111651759
0,005
1,000
En la tabla 2 muestra la varianza total explicada por la totalidad de los factores. La solución
inicial de la selección de factores la conformaran los componentes que tengan auto valor mayor o
igual a 1(Fernández castillo, García Ortiz y Torres López 2015). Al revisar la Tabla 2, se puede
observar que los factores que cumplen con esta condición son los 6 factores iniciales, los cuales
representan un 71% de la variación total explicada. Es decir, los factores seleccionados fueron los
siguientes.
Tabla 3
Factores o componentes seleccionados
Componentes
TOTAL
% VAR
Var. Cum
%
F1
6,771025305
0,308
0,308
F2
3,002939989
0,136
0,444
F3
1,89352382
0,086
0,530
F4
1,534540863
0,070
0,600
F5
1,360914321
0,062
0,662
F6
1,05496287
0,048
0,710
Fuente: Resultados del SPSS
Los 6 componentes extraídos en la tabla 3, muestran una varianza acumulada de 71%, es
decir, los 6 primeros factores o componentes restituyen el 71% de la información contenida en la
matriz de correlaciones. La matriz factorial resultante se presenta en la tabla 4.
Tabla 4.
Matriz factorial de los 6 componentes finales sin rotar
Variables
1
2
3
4
5
6
V1
0,481
0,204
-0,152
0,036
-0,538
-0,045
V2
0,670
0,131
0,136
0,254
-0,199
-0,458
V3
0,668
0,135
0,024
-0,101
-0,355
-0,301
V4
0,550
0,348
-0,459
0,122
0,142
0,080
V5
0,372
0,212
0,393
0,095
-0,503
0,390
V6
0,480
0,628
-0,282
-0,025
0,120
-0,255
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Año 202
ISSN: 2343-5658
V7
0,396
0,471
-0,281
0,243
0,279
0,202
V8
0,181
0,233
0,626
0,409
0,157
-0,382
V9
0,408
0,363
-0,168
0,006
0,008
0,143
V10
0,711
-0,419
-0,056
0,109
0,124
-0,050
V11
0,701
-0,496
-0,081
-0,017
0,130
-0,031
V12
0,436
0,103
0,178
0,603
0,104
0,254
V13
0,632
-0,119
-0,012
-0,059
-0,465
0,326
V14
0,616
-0,667
-0,113
0,027
0,051
0,044
V15
0,527
0,457
-0,491
0,047
0,069
-0,025
V16
0,687
-0,567
-0,081
0,092
0,160
-0,054
V17
0,690
-0,598
-0,114
0,049
0,060
0,013
V18
0,363
0,284
0,235
-0,505
0,316
0,124
V19
0,567
0,261
0,415
0,054
0,249
0,289
V20
0,600
0,070
0,051
-0,554
0,109
0,055
V21
0,525
0,106
0,570
-0,080
0,202
0,041
V22
0,579
0,127
0,193
-0,494
-0,068
-0,197
Fuente: resultados obtenidos en el SPSS 25
Para facilitar el análisis de los factores y las cargas factorial con las variables, se procedió
a rotar la matriz factorial inicial por el método Varimax el cual consiste en una rotación ortogonal
para maximizarla simplicidad de los factores. (Tapia, 2007). los factores y los resultados de la
rotación se muestran en la tabla 5.
Tabla 5
Matriz de componentes Rotados finales
Componentes
1
2
3
4
5
6
V17
0,908
V14
0,908
V16
0,899
V11
0,841
V10
0,799
V15
0,808
V4
0,785
V7
0,764
V6
0,734
V9
0,516
V18
0,770
V20
0,722
V22
0,659
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Año 202
ISSN: 2343-5658
V21
0,545
V8
0,854
V12
0,582
V19
0,530
V3
0,678
V2
0,677
V1
0,531
V5
0,806
V13
0,685
Fuente: Resultados obtenidos en SPSS 25
La tabla 5, muestra las variables que se agruparon en cada componente o factor. En la tabla
6 se presenta un resumen de los ítem o variables agrupados en los 6 factores y sus posibles nombres
relacionados.
Tabla 6.
Interpretación de cada factor con sus respectivas variables relacionadas
FACTOR 1
Propuesta Nombre
relacionada al Factor
V17
Explicación clara del médico sobre su salud
Atención del Médico
V14
El médico le inspiró confianza durante la atención en
consultorio
V16
El médico mostró interés en solucionar su problema de
salud
V11
El médico le realizó un examen físico completo por su
problema de salud
V10
Tiempo necesario en la atención del médico para
contestar sus dudas
FACTOR 2
V15
Atención del personal con empatía y respeto
Atención del
Personal
V4
La forma de apartar la cita fue cómoda y fácil
V7
La atención para tomarse muestras para el laboratorio
V6
La admisión al centro por parte del personal fue rápida
V9
la atención en caja para cancelar
FACTOR 3
V18
Los carteles, letreros le parecen adecuados para
orientarse.
Equipos, Materiales
Y Estructura.
V20
Los consultorios contaron con equipos disponibles y
materiales para su atención
V22
Las instalaciones están en buenas condiciones y limpias
V21
La sala de espera se encontró limpia y cómoda
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FACTOR 4
V8
La atención para tomarse examen radiológico fue rápida
Aspectos Heterogéneos
V12
El problema de salud por el cual usted fue atendido se
ha resuelto o mejorado.
V19
Precio de las consultas
FACTOR 5
V3
La atención se realizó respetando la programación y
orden de llegada
Organización y
Planificación
V2
El médico atendió en el horario programado
V1
El personal le oriento y explicó de manera clara y
adecuada para la atención de la consulta.
FACTOR 6
V5
Su facturación se realizó en forma correcta y precisa
Justicia y Respeto
V13
Respeto a su privacidad durante su atención en el
consultorio
Fuente: Elaborado por el investigador.
El siguiente Gráfico presenta un comportamiento de las variables en los primeros tres
componentes.
Gráfico 1
Gráfico del comportamiento de las variables con tres componentes en espacio rotado
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Discusión y Conclusiones
Uno de los objetivos de este trabajo fue la disminución de la dimensionalidad de las
variables de estudio. En la tabla 6 se aprecia los factores o componentes extraídos que recogen la
máxima información de las variables originales y que muestra la reducción de 22 variables a 6
componentes o factores que son combinaciones lineales de las variables originales y que resulta
mucho más fácil a la hora de trabajar con análisis multivariantes posteriores. La extracción de seis
factores coincide con la cantidad de factores que extrajo el trabajo de Riveros Jorge y Berne
Carmen (2003), sin embargo, los ítems o variables de satisfacción son diferentes, en consecuencia,
las dimensiones tienen diferentes variables. (Riveros & Berne, 2003).
El primer componente o factor extraído se denominó Atención del médico el cual agrupa
a los ítems relacionados directamente con la atención del médico.
El segundo Factor nombrado como Atención del Personal del ambulatorio se refiere a la
atención del personal en cuanto a la forma de apartar la cita, el respeto y empatía, atención en el
cobro y la admisión del paciente por parte del personal.
El tercer Factor de satisfacción que se agrupó con el nombre de Equipos, materiales y estructura
relacionó la satisfacción del paciente con los equipos dentro de los consultorios, materiales
médicos y las condiciones de la Estructura física del ambulatorio.
El cuarto Factor Aspectos Heterogéneos agrupa tres ítems muy diferentes en su concepto, es por
ello, que analizarla como una dimensión de satisfacción del servicio ambulatorio es muy compleja.
La interpretación, de esta dimensión en forma grupal, pareciera que carece de lógica teórica. Al
analizar los ítems, por separado se observa que agrupan, el servicio radiológico, el precio de la
consulta y si el problema de salud del paciente fue resuelto. Es necesario que se revisen estos ítems
para ver la posibilidad de eliminarlo o modificarlo del cuestionario.
El quinto Factor Organización y Planificación agrupa los ítems relacionados con la
organización de horarios, programación de consultas y orden de llegada de los pacientes,
El sexto Factor es Justicia y respeto, este componente agrupa los ítems relacionados con
la facturación correcta y respeto a la privacidad del paciente. Antes de hacer cualquier análisis
posterior, con los componentes o factores extraídos, es necesario realizar una revisión final de los
componentes cuarto, quinto y sexto para probar su aporte significativo a la investigación.
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medicina Universidad de San Marcos Peru, 141.
Tapia, J. M. (2007). Introducción al Análisis de Datos Multivariables. Barinas Venezuela: Fondo
Editorial UNELLEZ.