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Vol. 23. Issue 2.
Pages 148-157 (March - April 2009)
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Vol. 23. Issue 2.
Pages 148-157 (March - April 2009)
Artículo especial
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Reflexión sobre el fin último de la gestión en el sector hospitalario español
On the ultimate goal of management in Spanish hospitals
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J.. Jesús Pastor Tejedor
Departamento de Economía y Dirección de Empresas, Centro Politécnico Superior de la Universidad de Zaragoza, Zaragoza, España
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Tabla 1. Alfa de Cronbach y depuración de ítems
Tabla 2. Análisis factorial exploratorio
Tabla 3. Matriz de componentes de la perspectiva del cliente
Tabla 4. Matriz de componentes de la perspectiva financiera
Tabla 5. Matriz de componentes de la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento
Tabla 6. Matriz de componentes de la perspectiva de los procesos internos
Tabla 7. Resumen de los resultados de clasificación para cada perspectiva
Tabla 8. Análisis factorial exploratorio
Tabla 9. Varianza del constructo explicada (R2) del modelo causal cliente
Tabla 10. Varianza del constructo explicada (R2) del modelo causal financiero
Tabla 11. Coeficientes path (β) para el modelo causal cliente
Tabla 12. Coeficientes path (β) para el modelo causal financiero
Tabla 13. Comparación de coeficientes path (β) entre la muestra total y la de hospitales públicos
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Resumen

El Modelo Europeo de Gestión de la Calidad (European Foundation for Quality Management, EFQM) es el más implantado en los hospitales españoles. Este modelo tiene como fin último la satisfacción del cliente interno y externo. El modelo de gestión estratégica Cuadro de Mando Integral (CMI) facilita la alineación de la gestión con la misión y la visión del hospital. En este estudio se propone un modelo de gestión integrado EFQM-CMI. Para la obtención de los ítems del estudio se realizó una encuesta a los responsables de la gestión de los hospitales españoles, con una batería de 46 indicadores seleccionados del EFQM, priorizados y englobados en las cuatro perspectivas del modelo de gestión CMI. El estudio plantea dos posibles modelos causales: el modelo del cliente, en el cual el efecto final sería la perspectiva del cliente (satisfacción del paciente, personal y de la sociedad en general), o el modelo financiero, cuyo efecto final serían los resultados económico-financieros. Tras un análisis exploratorio de fiabilidad y dimensionalidad, y con un análisis discriminante, se obtienen los indicadores más consistentes y que mejor explican cada una de las perspectivas. Las relaciones entre estas perspectivas se determinan mediante ecuaciones estructurales, basadas en técnicas de mínimos cuadrados parciales. El estudio confirma que el modelo del cliente refleja una mayor consistencia en sus hipótesis.

Palabras clave:
Indicadores de gestión hospitalaria
Cuadro de mando integral
Método de ecuaciones estructurales
Abstract

The European Foundation for Quality Management (EFQM) is the most introduced model in Spanish hospitals. The main target of this model is the internal and external client's satisfaction. The model of strategic management Balanced Scorecard (BSC) facilitates the alignment between management and the mission and vision of hospitals. For this reason, we propose a model of integrated management: EFQM-BSC. In order to obtain the items of this research, a survey was conducted among managers of Spanish hospitals on a battery of 46 indicators, selected from the EFQM model, and prioritised and included in the four perspectives of the BSC model. The research shows two possible models of hypothesis: the client model, where the final effect would be the client perspective (patient, staff and society's satisfaction), or the financial model, where the final effect would be the economic and financial results. After a reliability, dimension analysis and a discriminant analysis, it was obtained more consistent indicators which better explain each perspective. The relationship among these perspectives are determined by structural equations based on methods of partial least squares. The research confirms that the client model reflects a better consistency in its hypothesis.

Keywords:
Indicators management hospital
Balanced scorecard
Structural equation models
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IntroducciónAntecedentes, objeto y alcance del estudio

Esta reflexión sobre el fin último de la gestión en el sector sanitario español está basada en el modelo de gestión integrado entre el Modelo Europeo de Gestión de la Calidad (European Foundation for Quality Management, EFQM) y el Cuadro de Mando Integral (CMI). El antecedente más reconocido del CMI, o Balanced Scorecard (BSC)1, es el Tableau de Bord2, surgido en Francia, que presentaba indicadores financieros y no financieros para controlar los diferentes procesos de negocios. General Electric y Citibank son dos de las empresas pioneras en la elaboración de modelos de seguimiento y control de objetivos basados en indicadores. Se ha comparado y se ha analizado la sinergia entre el Tableau de Bord y el CMI3. El CMI indudablemente recoge la idea de usar indicadores para evaluar la estrategia, pero además agrega otras características que lo hacen diferente y más interesante, y que le han permitido evolucionar desde su propia e inicial definición, en 1992, como un conjunto de indicadores que proporcionan a la alta dirección una visión comprensiva del negocio, hasta convertirse en una herramienta de gestión que recoge la estrategia de la empresa en un conjunto coherente de indicadores.

La diferencia más importante del Tableau de Bord con respecto al CMI es que, en el primero, se generaban una serie de indicadores y se daba libertad a cada directivo para que, según su experiencia, pudiera seleccionar los que considerara más importantes para su trabajo. El CMI disminuye la posibilidad de error de una persona, ya que los indicadores son definidos por un conjunto multidisciplinario de sujetos que no dan opción a seleccionar o no algunos de ellos; simplemente, si está entre los indicadores es porque resulta relevante para la implantación de la estrategia o para su seguimiento3.

Muchos autores han valorado la eficacia del CMI y lo recomiendan por sus ventajas frente a otros modelos. Se valora su extenso alcance, ya que la medida del funcionamiento va más allá de las medidas financieras4. El CMI sirve incluso para las empresas pequeñas en situaciones críticas5.

Las razones del éxito del CMI se atribuyen no tanto a las características teóricas subyacentes de la técnica como al papel que desempeña en la creación de consensos en las organizaciones6, ventajas que han sido analizadas por otros autores de una manera crítica7. En esta misma línea se considera que «aunque la cadena de acontecimientos propuesta en el marco teórico del CMI es plausible, es una simplificación de la realidad»8.

En resumen, se puede considerar el CMI como un método que reúne todo lo necesario para dar las respuestas precisas actualmente, que permitan atender las necesidades presentes y futuras de la organización, utilizando todo el potencial humano.

Sin embargo, la elección de ambos modelos de gestión como elementos activos de un futuro modelo integrador no resultó directa. Fue necesaria la elaboración de un estudio previo sobre los distintos modelos de gestión estratégica y sus posibles interrelaciones. Algunos autores relacionan modelos de gestión estratégica con la calidad total9, y otros fusionan varios modelos de gestión, pero no contemplan el CMI10, por lo que las aportaciones sobre la relación entre ambos modelos son muy escasas. El modelo de excelencia europeo EFQM es, en la actualidad, muy conocido en nuestro país, y en cambio en Estados Unidos no se aplica porque utilizan el Malcom Baldrige. En un estudio de Kanji y Sa11 se reflejan las semejanzas del EFQM y el CMI11, y en otro de Lee y Lo12 no sólo se pone en relación el BSC con el EFQM sino también con el Malcolm Baldrige y con otros, como la metodología del despliegue de la función calidad (QFD)12.

En cuanto a la creación de indicadores de gestión, apoyándose en los dos modelos de manera general encontramos el trabajo de Kompou y Greatbanks13, y la tesis doctoral «El modelo EFQM&CMI para la medición, valoración y alineación de la estrategia, en la gestión de la calidad en las instituciones sanitarias» (premiada en el año 2006 por el Consejo Económico y Social de Madrid)14. El objetivo fundamental de esta tesis doctoral era elaborar una nueva herramienta de gestión estratégica basada en la integración de los modelos EFQM y CMI. Para ello, se elaboró una encuesta basada en una serie de indicadores de gestión de calidad sobre el catálogo nacional de hospitales del Ministerio de Sanidad y Consumo, actualizado en el año 2005, en el cual se encuentran registrados 779 hospitales. El estudio estadístico analizó las diferencias de gestión entre hospitales públicos y privados15, y por ello el criterio de segmentación «dependencia» era clave en la elección de la muestra. De los 779 hospitales españoles catalogados, 152 se descartaron por su dependencia diversa (diputaciones, cabildos, municipios, Ministerio de Defensa, mutuas de accidentes del trabajo, Cruz-Roja e Iglesia) y el resto, 627 hospitales de dependencia pública o privada, formaron la muestra para enviar las encuestas. En total se validaron 62 respuestas, lo que supone un índice de respuesta del 10% aproximadamente, divididas de la siguiente forma: 46 procedentes de hospitales públicos y 16 completadas por gerentes de hospitales privados. Para evitar valoraciones intermedias o neutras de las cuestiones se utilizó, en las encuestas, la escala Likert, según la cual el encuestado valora cada afirmación de 1 (totalmente en desacuerdo) a 6 (totalmente de acuerdo). Como conclusión de la tesis doctoral se observó que el modelo EFQM y la aplicación del CMI para este tipo de organizaciones constituyen un marco idóneo de trabajo como sistemas de gestión. Debido a las ventajas que supone la implementación del CMI en los hospitales (mejora de los procesos y de la calidad de éstos junto con un ahorro en costes), son muchas las organizaciones sanitarias que han comenzado a interesarse por este sistema y que han decidido implantarlo. Éste es el caso de numerosos hospitales nacionales (Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza, Hospital Zumarraga, Hospital Clínica Benidorm, USP Hospital, Capio Sanidad, Hospital Povisa, Hospital de Fuenlabrada, Hospital Universitario Vall d’Hebron, Fundación Hospital Calahorra…) e internacionales (Hospital de Grand Rapids, Michigan; Entidad médica de Henry Ford, Detroit; Centro Johns Hopkins, Baltimore; Centro Psiquiátrico Hudson River, Nueva York; Centro Médico Paso Real, Venezuela; Centro Médico de la Universidad de Duke, Butterworth…)16.

El CMI, más que un conjunto de indicadores que miden hechos económicos, operaciones o servicios prestados, contempla la visión integral de la empresa y su estrategia, considerada desde cuatro perspectivas diferentes: financiera, de los clientes, de los procesos internos y del aprendizaje y el crecimiento, que se vinculan entre sí mediante relaciones causa-efecto (fig. 1)17.

Figura 1.

Las perspectivas del Cuadro de Mando Integral según Kaplan y Norton26. El diagrama refleja las preguntas que se deben responder desde cada perspectiva para obtener la visión y la estrategia de la organización.

(0.16MB).

El objetivo principal de este estudio es analizar cómo se relacionan las perspectivas del CMI a partir de los datos procedentes de las encuestas, y reflexionar sobre el fin último de la gestión del sector sanitario español (resultados financieros o satisfacción del paciente, personal y de la sociedad en general).

Hipótesis del estudio

Las hipótesis de este estudio se engloban en dos modelos causales: el modelo causal cliente y el modelo causal financiero.

Modelo causal cliente

Pretende probar que el objetivo prioritario para cualquier hospital es satisfacer al cliente, y se establece la perspectiva financiera como base del resto de las perspectivas del CMI (fig. 2)18:

  • H1: La perspectiva financiera incide directa y positivamente en la perspectiva del cliente. Se puede argumentar que un mayor desembolso económico por parte de un centro hospitalario hace que éste disponga de más medios y, por tanto, el cliente se sienta satisfecho de forma directa. Esta relación la establecen diversos hospitales, como el Hospital Universitario Miguel Servet o el departamento de Sanidad del Gobierno Vasco, observada en su mapa estratégico, así como en otras fuentes consultadas17. En el estudio realizado, la perspectiva del cliente hace referencia a todos los clientes, tanto internos como externos, por lo que así entendida se aproxima al concepto denominado perspectiva stakeholders, que hace referencia a todos los grupos de interés19.

  • H2: La perspectiva de aprendizaje y crecimiento incide directa y positivamente en la perspectiva del cliente. Algunos hospitales consultados14,15 establecen que el esfuerzo continuo y creciente de los profesionales por aprender, formarse y mejorar técnicamente, unido a una mayor motivación por parte de éstos y un buen ambiente de trabajo, hacen que el cliente quede satisfecho de la atención recibida. Esta relación se desprende de artículos encontrados sobre la gestión de la Administración Pública20.

  • H3: La perspectiva de los procesos internos incide directa y positivamente en la perspectiva del cliente. Esta hipótesis está argumentada en el propio modelo teórico del CMI21–24. Una mayor eficacia en la gestión y el control de los procesos por parte de la organización dará lugar a que las consultas y urgencias sean atendidas en su momento y sin demoras, las intervenciones se produzcan satisfactoriamente y haya recursos disponibles cuando sea necesario; en definitiva, se logra la satisfacción del paciente con el centro hospitalario19,25.

  • H4: La perspectiva del aprendizaje y el crecimiento incide directa y positivamente en la perspectiva de los procesos internos1. Si se consigue que los trabajadores estén motivados en su trabajo y además el conocimiento en la organización es horizontal y vertical, se obtiene una mejora de la gestión y la planificación de dicho hospital19,22.

  • H5: La perspectiva financiera incide directa y positivamente en la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento. Atendiendo a indicaciones de profesionales médicos, así como a diversos artículos16,19,20, cuando un hospital asume un mayor gasto económico y lo invierte adquiriendo nuevas tecnologías e incentivando a sus trabajadores, esto se ve reflejado directamente en una mayor productividad y más motivación por parte del personal, que se siente reconocido.

  • H6: La perspectiva financiera incide directa y positivamente en la perspectiva de los procesos internos. Un mayor gasto del hospital influye de forma positiva en sus procesos internos, ya que al contar el centro con más recursos, la calidad de los procesos mejora notablemente, como apuntan profesionales médicos y diferente bibliografía sobre la gestión en organismos públicos19.

Figura 2.

Representación piramidal de la prelación de las diferentes perspectivas en el modelo causal cliente16.

(0.08MB).

En la figura 3 se representa gráficamente el modelo causal cliente.

Figura 3.

Esquema de hipótesis del modelo causal cliente.

(0.08MB).
Modelo causal financiero

Considera la perspectiva financiera como el fin último de cualquier hospital, ya sea de dependencia pública o privada. Puesto que un hospital no deja de ser una empresa que busca buenos resultados financieros, es lícito el planteamiento puramente económico establecido por los propios creadores del CMI, Kaplan y Norton26–29.

Igual que se ha realizado en el modelo causal cliente, en la figura 4 se muestra un esquema con la relación de las diferentes perspectivas en el modelo causal financiero:

  • H7: La perspectiva del cliente incide directa y positivamente en la perspectiva financiera. Si un cliente se encuentra satisfecho con el servicio recibido, vuelve a ese mismo hospital. Esto repercute de forma directa y positiva sobre los resultados financieros del hospital. Un cliente insatisfecho es un fracaso, o mejor dicho, un cliente satisfecho es un factor clave del éxito15.

  • H8: La perspectiva del aprendizaje y el crecimiento incide directa y positivamente en la perspectiva financiera. Las habilidades y la dedicación del personal tienen una consecuencia directa en el capital de la organización19.

  • H9: La perspectiva de los procesos internos incide directa y positivamente en la perspectiva financiera. La buena o mala gestión de un negocio afecta positiva o negativamente a sus resultados económicos30.

  • H10: La perspectiva del aprendizaje y el crecimiento incide directa y positivamente en la perspectiva de los procesos internos (comentada en el modelo anterior).

  • H11: La perspectiva del aprendizaje y el crecimiento incide directa y positivamente en la perspectiva del cliente (comentada en el modelo anterior).

  • H12: La perspectiva de los procesos internos incide directa y positivamente en la perspectiva del cliente (comentada en el modelo anterior).

Figura 4.

Representación piramidal de la prelación de las diferentes perspectivas en el modelo causal financiero26.

(0.08MB).

En la figura 5 se muestra el esquema del modelo causal financiero.

Figura 5.

Esquema de hipótesis del modelo causal financiero.

(0.08MB).
Desarrollo del estudio

Como fase inicial del estudio, mediante la información recogida (anexo 1) se identifican los más relevantes de los 46 indicadores, estructurados según las cuatro perspectivas del CMI de Kaplan y Norton.

Para diseñar un instrumento de medida multidimensional de cada perspectiva se ha utilizado el método de los análisis exploratorios de fiabilidad y dimensionalidad seguido en el trabajo de Flavián y Lozano31.

Para realizar los análisis de fiabilidad se calcula el estadístico alfa de Cronbach y la correlación ítem-total (modelo de consistencia interna, basado en el promedio de las correlaciones entre los ítems de cada indicador), eliminando los que no superen los valores establecidos por expertos en la materia32,33.

Para realizar el análisis de dimensionalidad cuando el número de variables observadas es elevado, como es el caso de este estudio, que cuenta con un alto número de indicadores (anexo 1), resulta muy conveniente el análisis factorial, con el cual se obtiene una estructura multidimensional de todas las perspectivas del CMI, con el fin de tener una mejor valoración de cada una a partir de las variables que más información estén aportando.

Como el estudio tiene como objetivo final obtener las relaciones entre perspectivas, en la siguiente fase es necesario seleccionar los indicadores clave de cada perspectiva. Esta selección se realiza con el análisis discriminante utilizando el criterio de minimización del estadístico lambda de Wilks.

La siguiente herramienta utilizada en el estudio es la técnica de mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares, PLS), que se fundamenta en los modelos de ecuaciones estructurales (MEE)34–36. Los MEE se presentan como una de las aplicaciones más potentes para el estudio de las relaciones causales en variables teóricas no observables, denominadas variables latentes. A estos MEE se les denomina «análisis multivariantes de segunda generación», debido a la ayuda que prestan al vincular datos y teoría37. Hay dos técnicas estadísticas para analizar los MEE: los métodos basados en covarianzas (MBC) y los análisis basados en componentes con la técnica de PLS. En investigaciones previas21 se comparan ambas técnicas. La técnica de PLS presenta ventajas frente a la de MBC en lo que se refiere a las exigencias de la distribución de las variables de la muestra, el tipo de variables y el menor tamaño de la muestra21. Por ello, como tenemos una muestra pequeña (62 encuestas validas), esta limitación nos condiciona la elección de la técnica PLS.

Análisis exploratorios de fiabilidad

Se analiza la fiabilidad de cada una de las escalas de medida para saber en qué medida se encuentran libres de error aleatorio y, por tanto, proporcionan resultados estables y consistentes. La fiabilidad es la «exactitud o precisión de un instrumento de medición»32.

Para estudiar la fiabilidad de cada escala se han medido los estadísticos alfa de Cronbach y la correlación ítem-total. El criterio utilizado para analizar el primer estadístico es el de Nunnally33, que considera la escala aceptable para un valor de alfa superior a 0,7. Entre las ventajas de esta medida se encuentra la posibilidad de evaluar cuánto mejoraría (o empeoraría) la confiabilidad del índice si se excluyera un determinado ítem38,39.

Con el objetivo de garantizar la consistencia de la escala se han eliminado, por tanto, los ítems cuya depuración mejoraba el alfa de Cronbach en un 10% como mínimo. Se ha tomado 0,4 como límite para la correlación ítem-total, para una mayor garantía de robustez y variables más consistentes, aunque Nurosis40 propone un límite de 0,3, menos exigente. En la tabla 1 se observan los ítems eliminados mediante este análisis de fiabilidad de las cuatro perspectivas.

Tabla 1.

Alfa de Cronbach y depuración de ítems

Perspectiva  Alfa de Cronbach  Ítems eliminadosa 
Cliente  0,808  c235, c2312, c2314, c2315, c2316 
Financiera  0,784  c243, c2410, c2411 
Aprendizaje y crecimiento  0,837  c251, c252, c256, c259, c2514, c2515, c2519, c2520, c2521, c2523 
Procesos internos  0,900  c2612, c2613, c2617 
a

Veáse anexo 1.

Análisis exploratorios de dimensionalidad

Al analizar la unidimensionalidad de las escalas (objetivos de cada perspectiva) se determina si detrás de cada una de ellas subyace un factor único, es decir, si los ítems pueden explicarse en un único concepto. Con este fin se realizaron análisis factoriales exploratorios de componentes principales, y en su caso con rotación varimax, en cada una de las escalas. La rotación es un método general para facilitar la interpretación de una solución factorial, ya que elimina ambigüedades.

La unidimensionalidad de las escalas se considera satisfactoria cuando cumple los siguientes requisitos: a) solamente se extrae un factor (unidimensionalidad); b) la varianza es mayor del 60%, y c) las cargas factoriales de cada ítem son mayores de 0,5 puntos.

En la tabla 2 se puede observar que el número de factores extraídos para cada una de las dimensiones es 1, y que todas alcanzan valores muy altos de varianza, superiores al 60%. En las tablas 3–6 se muestran las cargas factoriales obtenidas para cada una de las escalas, todas notablemente superiores a 0,5.

Tabla 2.

Análisis factorial exploratorio

Perspectiva  N.o de factores  Varianza (%) 
Cliente  73,376 
Financiera  82,315 
Aprendizaje y crecimiento  86,602 
Procesos internos  79,225 
Tabla 3.

Matriz de componentes de la perspectiva del cliente

  Componente 
Objetivo1_cliente  0,810 
Objetivo2_cliente  0,922 
Objetivo3_cliente  0,831 
Tabla 4.

Matriz de componentes de la perspectiva financiera

  Componente 
Objetivo1_financiero  0,907 
Objetivo2_financiero  0,907 
Tabla 5.

Matriz de componentes de la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento

  Componente 
Objetivo1_aprendizaje y crecimiento  0,931 
Objetivo2_aprendizaje y crecimiento  0,931 
Tabla 6.

Matriz de componentes de la perspectiva de los procesos internos

  Componente 
Objetivo1_procesos internos  0,827 
Objetivo2_procesos internos  0,945 
Objetivo3_procesos internos  0,953 
Objetivo4_procesos internos  0,827 
Análisis discriminante multivariante

El análisis discriminante multivariante se utiliza con el fin de encontrar, en cada perspectiva del CMI, los indicadores que mejor representan la información de los objetivos de cada una y, por tanto, los que mejor clasifican cada uno de dichos objetivos (grupo de clasificación). Este análisis resulta útil en situaciones en que se desea elaborar un modelo predictivo de clasificación en grupos basado en las características observadas para cada caso.

El procedimiento genera una función discriminante (o un conjunto de funciones discriminantes no correlacionadas) basada en combinaciones lineales de las variables de predicción que permiten obtener la mejor discriminación entre grupos.

El método de clasificación utilizado es el de inclusión por pasos (stepwise). Mediante este procedimiento incluimos sólo las variables que resultan buenos predictores en la clasificación de grupos. El criterio seguido en la inclusión de variables es el de minimización del estadístico lambda de Wilks, por ser uno de los más comunes.

En la tabla 7 se ofrece un resumen con los resultados de clasificación para cada perspectiva. Se puede decir que los resultados son muy buenos, pues mediante la utilización de los ítems que resultan del análisis discriminante entre objetivos de cada perspectiva e indicadores se pueden predecir, con una exactitud del 87% en el peor de los casos, los ítems que explican cada perspectiva.

Tabla 7.

Resumen de los resultados de clasificación para cada perspectiva

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  Clasificación correcta (%)  Indicadoresa 
Cliente  98,2  c231, c232, c234, c238, c2311, c2313 
Financiera  93  c241, c242, c244, c247, c2412 
Aprendizaje y crecimiento  87,5  c261, c268, c2610, c2614, c2615 
Procesos internos  89,5  c253, c257, c2512, c2517, c2522 
a

Véase anexo 1.

Por último, para profundizar sobre la capacidad discriminante de los indicadores se decidió realizar análisis discriminantes respecto a cada uno de los sistemas de calidad (ISO, EFQM y CMI) implementados en los hospitales de la muestra, para observar qué indicadores eran clave en cada modelo de gestión de calidad. El resultado más interesante se obtuvo en la discriminación de la variable ISO. Para esta variable en concreto son necesarios 21 indicadores para predecir la valoración que se daría a dicha variable por cada encuestado. De esos 21 indicadores, 10 corresponden a la perspectiva de procesos internos, lo que confirma el énfasis que pone este modelo de gestión de calidad en lo que se refiere a procedimientos.

Análisis dimensional del modelo

En este apartado se va a analizar la dimensionalidad de la estructura que resulta del análisis discriminante. De esta forma, obtendremos el número de factores que explican cada perspectiva. El procedimiento es el mismo que el mostrado en el apartado dedicado a los análisis exploratorios de dimensionalidad, es decir, se ha realizado un análisis factorial exploratorio y de componentes principales sobre la estructura obtenida tras el análisis anterior. En la tabla 8 se ofrece un resumen con los resultados más importantes.

Tabla 8.

Análisis factorial exploratorio

  N.o de factores  Varianza (%) 
Cliente  81,892 
Cliente  47,854 
Financiera  60,693 
Aprendizaje y crecimiento  57,567 
Procesos internos  59,562 

Como se desprende de las tablas anteriores, la perspectiva financiera, la de aprendizaje y crecimiento, y la de procesos internos, son unidimensionales, ya que las tres se explican mediante un único factor. La varianza de sus indicadores es de aproximadamente un 60%, por lo que el resultado obtenido es válido. Por último, al analizar la perspectiva del cliente se observa que, si se considera unidimensional, la varianza es baja, del 47,854%, por lo que para el análisis del modelo estructural la perspectiva del cliente se tomará como de segundo orden o multidimensional. No obstante, se ha querido confirmar la multidimensionalidad de esta perspectiva, por lo que se han valorado la validez y la fiabilidad del modelo estructural tomando la del cliente como perspectiva de primer orden. A la vista de los resultados obtenidos (tabla 8), se ha considerado la perspectiva del cliente como de segundo orden.

Validez y fiabilidad del modelo estructural

Un modelo PLS debe ser analizado e interpretado en dos etapas para asegurarnos de tener medidas válidas y fiables antes de extraer conclusiones referentes a las relaciones entre los constructos de cada una de las perspectivas: cliente, financiera, aprendizaje y crecimiento, y procesos internos.

La primera etapa es la valoración de la validez y la fiabilidad del modelo de medida, en la cual se miden la fiabilidad individual del ítem, la consistencia interna de la escala, el análisis de la varianza extraída media (average variance extracted, AVE) y la validez discriminante. Para ello, se ha utilizado el software PLS GRAPH36 y se ha trazado, en primer lugar, el nomograma35 de los dos modelos que se iban a analizar (figs. 6 y 7).

Figura 6.

Nomograma del modelo causal cliente. Representación gráfica de las relaciones existentes entre variables.

(0.22MB).
Figura 7.

Nomograma del modelo causal financiero. Representación gráfica de las relaciones existentes entre variables.

(0.23MB).
Fiabilidad individual del ítem

Este indicador está representado por las cargas asociadas al constructo respectivo. De forma general, las cargas estandarizadas deberían ser mayores de 0,707; sin embargo, unas cargas con valores menores pueden ser aceptables si la mayoría de los ítems son fiables34. Además, en la técnica de PLS la inclusión de indicadores aumenta la estimación del camino (path) sin empeorar el ajuste del modelo.

Consistencia interna de la escala

Permite comprobar la consistencia interna de todos los indicadores al medir el concepto, es decir, se evalúa con qué rigurosidad se están midiendo las variables manifiestas y la misma variable latente34. Se comprueba con el estadístico alfa de Cronbach.

Análisis de la varianza extraída media

La varianza extraída media proporciona la cantidad de varianza que un constructo obtiene de sus indicadores con relación a la cantidad de varianza debida al error de medida. Fornell y Larcker37 recomiendan que el AVE sea superior a 0,50.

Validez discriminante

La validez discriminante indica en qué medida un constructo dado es diferente de los otros constructos. Una buena manera de medir este indicador es mostrar que el AVE para un constructo es mayor que la varianza que éste comparte con los otros constructos del modelo (la correlación al cuadrado entre dos constructos)34.

Como síntesis de este apartado, se puede concluir que tanto el modelo cliente como el modelo financiero son modelos de medida válidos y fiables, es decir, los indicadores de cada perspectiva miden lo que realmente se desea medir (la perspectiva que reflejan), y lo hacen de forma estable y consistente.

Valoración del modelo estructural

Una vez valoradas la validez y la fiabilidad del modelo de medida, el segundo paso es valorar el modelo estructural41, es decir, evaluar el peso y la magnitud de las relaciones entre las distintas variables (perspectivas), lo cual nos ayuda a seleccionar las hipótesis causales relevantes y desechar aquellas no respaldadas por la evidencia empírica. Para ello, se realiza lo que se denomina medida de la bondad del ajuste, y entre las técnicas posibles se ha empleado Bootstrap por ser la preferible para medir la varianza explicada (R2) de las variables endógenas o constructos y los coeficientes path, o pesos de regresión estandarizados (β), y sus respectivos niveles de significación.

Como puede observarse en las tablas 9 y 10, la varianza de cada constructo explicada por el modelo es superior a 0,2 para todos34.

Tabla 9.

Varianza del constructo explicada (R2) del modelo causal cliente

  R2 
Cliente  0,309 
Aprendizaje y crecimiento  0,297 
Procesos internos  0,647 
Tabla 10.

Varianza del constructo explicada (R2) del modelo causal financiero

  R2 
Cliente  0,299 
Aprendizaje y crecimiento  0,435 
Financiero  0,561 
Resultados

Una vez comprobadas la validez y la fiabilidad del modelo estructural, se muestran los coeficientes path (β) entre las hipótesis establecidas (tablas 11 y 12), y su nivel de significación. Para determinar el nivel de confianza se debe utilizar una distribución t de Student de una cola con n – 1 grados de libertad, donde n es el número de submuestras.

Tabla 11.

Coeficientes path (β) para el modelo causal cliente

  β  t de Student  Nivel de confianza (%) 
H1  0,040  0,2209  58 
H2  0,384  2,2162  98 
H3  0,190  1,1441  87 
H4  0,352  5,0145  −100 
H5  0,545  6,1255  −100 
H6  0,556  8,1044  −100 
Tabla 12.

Coeficientes path (β) para el modelo causal financiero

  β  t de Student  Nivel de confianza (%) 
H7  0,021  0,1964  57 
H8  0,071  0,5323  70 
H9  0,689  5,9145  ≃100 
H10  0,660  13,3509  ≃100 
H11  0,350  2,2842  98 
H12  0,249  2,0150  97 
Resultados del modelo causal cliente

Como puede observarse en la tabla 11, las hipótesis significativas para la muestra dada son H2, H3, H4, H5 y H6.

La hipótesis causal H1 no es relevante, ya que no hay una relación directa entre la perspectiva financiera y la perspectiva del cliente. El efecto que tiene la perspectiva financiera en la satisfacción del cliente se explica por la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento y por la de procesos internos. Es decir, un mayor gasto por parte del hospital conlleva una mayor formación y aprendizaje del personal en sus actividades, y una buena gestión de los procesos, lo cual incide finalmente de forma positiva en el paciente y en la sociedad en general.

El peso y la magnitud de las relaciones entre perspectivas se representan en la figura 8.

Figura 8.

Resultados del modelo causal cliente.

(0.09MB).

A partir de las relaciones significativas se obtiene un gráfico piramidal como el de la figura 2, donde la perspectiva del cliente se sitúa en el primer nivel de la pirámide y la financiera en la base. El modelo hipotético planteado es correcto, y ello significa que el cliente es el objetivo prioritario de las entidades sanitarias, como manifiestan numerosas fuentes16,19.

Resultados del modelo causal financiero

Como puede observarse en la tabla 12, las hipótesis significativas para la muestra dada son H8, H9, H10, H11 y H12.

La hipótesis causal H7 no es relevante, ya que no hay una relación directa ni indirecta entre la perspectiva del cliente y la perspectiva financiera.

El peso y la magnitud de las relaciones entre perspectivas se representan en la figura 9.

  • H9: la perspectiva de los procesos internos influye en la perspectiva financiera, con el mayor peso de todas las hipótesis analizadas (path 0,689).

  • H10: la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento influye en los procesos internos con un peso similar al de la hipótesis 9 (path 0,660).

Figura 9.

Resultados del modelo causal financiero.

(0.1MB).

Se observa, por tanto, que el aprendizaje y el crecimiento están en la base de la pirámide, como argumentan algunos autores29, y los gerentes de algunos hospitales centran su atención en ellos para garantizarse un éxito seguro.

En el modelo causal financiero, el fin último de la gestión queda indeterminado, ya que se observa que tanto la perspectiva financiera como la perspectiva del cliente se encuentran en los niveles más altos de la pirámide, como misión de la entidad, pero no puede confirmarse la relación entre ambas, por lo que la estructura teórica clásica planteada por Kaplan y Norton (fig. 4) no puede confirmarse ni desmentirse según los datos analizados.

Como se ha observado que el modelo causal cliente confirma el modelo piramidal, que establece como fin último de la gestión la perspectiva del cliente, se ha repetido el proceso considerando sólo la muestra de hospitales públicos. Los valores de significación son muy semejantes a los de la muestra entera, como se observa en la tabla 13, ya que las hipótesis significativas resultan ser las mismas y las explicaciones realizadas para la muestra entera también son válidas en este caso.

Tabla 13.

Comparación de coeficientes path (β) entre la muestra total y la de hospitales públicos

  β total  β públicos 
H1  0,040  0,049 
H2  0,384  0,314 
H3  0,190  0,198 
H4  0,352  0,366 
H5  0,545  0,541 
H6  0,556  0,586 
Conclusiones

En los dos modelos planteados (causal cliente y causal financiero) para establecer el fin último de la gestión en el sector hospitalario, la relación directa entre la perspectiva financiera y la del cliente no ha podido establecerse de forma consistente. Sin embargo, en el modelo causal cliente se observa una relación causa-efecto indirecta mediante la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento, y con menor peso mediante la de los procesos internos. Así, en este modelo, la perspectiva financiera se sitúa en la base de la pirámide y la perspectiva del cliente en la cúspide, siendo ésta el objetivo prioritario para el diseño de la misión y la visión del sector.

En el modelo causal financiero, la perspectiva financiera no muestra relación de causa-efecto, directa ni indirecta, con la perspectiva del cliente. En este modelo se observan dos caminos para llegar al fin último de la gestión que enlaza con la misión y la visión de los hospitales. El primer camino relaciona la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento con la perspectiva de los procesos internos, y ésta con la perspectiva financiera, con unos pesos muy relevantes. El segundo camino relaciona la perspectiva del aprendizaje y el crecimiento con la de los procesos internos, y ésta a su vez con la perspectiva del cliente, aunque con pesos inferiores a los del camino anterior. Lo más significativo del modelo causal financiero es que no determina una misión y una visión claras en la gestión hospitalaria, ya que tanto la perspectiva del cliente como la financiera podrían ocupar el nivel superior de la pirámide.

La gestión hospitalaria ha optado mayoritariamente por la implantación de modelos de gestión de la calidad total, como el EFQM. La implantación de la estrategia en las organizaciones sanitarias, con independencia de su titularidad pública o privada, debe adoptar una visión enfocada al cliente. Los resultados demuestran que, en el modelo causal financiero, la perspectiva del cliente requiere un balance para integrar todos los indicadores de las perspectivas. Por el contrario, en el modelo causal cliente, el enfoque basado en el cliente sí integra todos los indicadores de las otras perspectivas.

Una limitación del estudio es que sólo distingue los derechos de propiedad públicos o privados, no entra en el detalle de determinar las distintas posibilidades de propiedad (hospitales públicos regulados por el derecho administrativo, hospitales públicos en un contexto de mayor o menor flexibilidad jurídica en la gestión, fundaciones, entes de derecho público, hospitales privados no lucrativos concertados con la administración, hospitales con ánimo de lucro concertados con la administración, etc.), y de estas posibles propiedades se derivan diferentes restricciones a la gestión. La propiedad de la organización condiciona la articulación de intereses de los stakeholders.

Las distintas relaciones contractuales e institucionales condicionan las variables estratégicas del éxito y, de hecho, determinan el grado de poder de los distintos clientes, externos e internos. Por este motivo se repite el estudio considerando sólo la muestra de hospitales públicos. Los valores de significación son muy semejantes, por lo que las explicaciones realizadas para la muestra entera son válidas también para la muestra de hospitales públicos. El modelo causal cliente engloba más al sector y responde mejor a la misión de los hospitales, al margen de su titularidad pública o privada.

Aunque este artículo se centra en el estudio de las relaciones entre las perspectivas de los modelos causales planteados, también se obtiene una aportación interesante. A partir del análisis discriminante multivariante, los 46 indicadores encuestados se reducen a 21 indicadores muy consistentes, que representan cada perspectiva del CMI. El reparto de indicadores es muy equilibrado, con 6 para la perspectiva del cliente y 5 para el resto de las perspectivas. Como línea futura de investigación, se propone utilizar estos 21 indicadores para la realización de benchmarking en los hospitales, ya que aportan una fácil medida y un gran acuerdo entre los encuestados, y se alinean entre sí. Se plantea utilizar técnicas de benchmarking, como el análisis envolvente de datos (data envelopment analysis), con el cual se evaluaría la eficiencia de orientar la estrategia hacia la satisfacción del paciente, personal y de la sociedad, respecto a otros indicadores de las perspectivas financiera, de los procesos internos y del aprendizaje y el crecimiento, según el modelo causal cliente; modelo que resulta más equilibrado, más consistente, con una estructura piramidal en la que intervienen todas las perspectivas relacionadas, encumbrando la perspectiva del cliente como fin último para la definición de su misión y su visión.

Anexo 1
Indicadores encuestados según las cuatro perspectivas

Perspectiva del cliente:

c231:  Tasa de consumo 
c232:  Captación de clientes 
c233:  Número de reclamaciones 
c234:  Porcentaje de clientes satisfechos 
c235:  Fidelización de pacientes 
c236:  Número de demandas interpuestas 
c237:  Absentismo 
c238:  Porcentaje de empleados encuestados satisfechos 
c239:  Número de sugerencias recibidas 
c2310:  Índice de rotación del personal 
c2311:  Logros y premios 
c2312:  Participación en eventos sociales 
c2313:  Porcentaje de noticias positivas en prensa 
c2314:  Porcentaje de personas encuestadas que valoran positivamente la labor realizada por los hospitales 
c2315:  Participación profesional en prioridades políticas 
c2316:  Participación de la sociedad en prioridades políticas 

Perspectiva de los procesos internos:

c151:  Implicación personal de los directivos para el desarrollo, la implantación y la mejora continua del SGC 
c152:  Gestión planificada para mejorar las relaciones con las alianzas externas 
c153:  Gestión por procesos 
c154:  Desarrollo o mejora de los procesos en función de las necesidades y expectativas de los clientes 
c155:  Existencia de procesos particulares para la preservación del medio ambiente 
c251:  Porcentaje de pacientes que han participado de su tratamiento gracias a recibir información privilegiada 
c252:  Porcentaje de consentimientos informados 
c253:  Porcentaje de pacientes con documento de consentimiento informado en su historia clínica 
c254:  Estancia media ajustada por casuística 
c255:  Tiempo de demora en urgencias 
c256:  Porcentaje de ingresos desprogramados en urgencias 
c257:  Porcentaje de pacientes que permanecen > 3,6h en urgencias 
c258:  Porcentaje de consultas de rápida resolución 
c259:  Porcentaje de habitaciones individuales 
c2510:  Porcentaje de pacientes con reingreso en plazo<30 días después de una operación 
c2511:  Índice de ocupación 
c2512:  Porcentaje de altas codificadas 
c2513:  Porcentaje de urgencias ingresadas 
c2514:  Intervenciones quirúrgicas por cada 1.000 habitantes 
c2515:  Porcentaje de intervenciones quirúrgicas exitosas 
c2516:  Razón de ambulatorización 
c2517:  Tasa de mortalidad 
c2518:  Número de pacientes que vuelven al trabajo tras una intervención 
c2519:  Número de pacientes sin efectos secundarios después de una intervención 
c2520:  Número de pacientes cuyos familiares han de encargarse de cuidarles tras la intervención 
c2521:  Total lista de espera 
c2522:  Tiempo en lista de espera 
c2523:  Índice de ocupación 
c2524:  Índice de ocupación de quirófano 
c2525:  Planificación del alta 

Perspectiva financiera:

c141:  Procedimiento explícito para establecer prioridades en la asignación presupuestaria 
c142:  Adecuación de los recursos según limitaciones, presiones y regulaciones de obligado cumplimiento 
c143:  Generación de recursos económicos alternatives 
c144:  Consecución del rendimiento financiero planificado 
c241:  Ingresos totales anuales 
c242:  Coste por paciente 
c243:  Ingreso por empleado 
c244:  Porcentaje de inversiones asignadas por su eficacia 
c245:  Porcentaje de inversiones asignadas por el grado de cumplimiento de los objetivos marcados 
c246:  Porcentaje de presupuesto de inversión nueva ejecutado 
c247:  Porcentaje de presupuesto de inversión de reposición ejecutado 
c248:  Variedad de ingresos económicos 
c249:  Coste GRD 
c2410:  Consumo de fármacos por grupo terapéutico 
c2411:  Consumo de material sanitario por familias 
c2412:  Porcentaje del gasto farmacéutico sobre el total 

Perspectiva del aprendizaje y el crecimiento:

c161:  Gestión del conocimiento 
c162:  Sistema de evaluación para adecuar las tecnologías a las necesidades operativas 
c163:  Acciones para mejorar la motivación y reconocimiento de las personas 
c164:  Canales de comunicación verticales y horizontales entre las personas 
c261:  Última puntuación obtenida en EFQM 
c262:  Número de autoevaluaciones acumuladas 
c263:  Porcentaje de empleados que conocen el EFQM 
c264:  Porcentaje de estudios implantados respecto a estudios propuestos 
c265:  Número de estudios impulsados 
c266:  Presupuesto concedido a la investigación 
c267:  Número de estudios realizados por alumnos universitarios 
c268:  Porcentaje de participación en los cursos de formación del hospital 
c269:  Porcentaje de incentivos atribuidos al mérito 
c2610:  Número de sugerencias realizadas/implantadas/pagodas 
c2611:  Número de quejas referidas a infraestructura o equipamientos 
c2612:  Evaluación de la formación 
c2613:  Porcentaje de informes de alta definitivos que cumplen el 100 o el 80% de los criterios de calidad establecidos por el hospital 
c2614:  Número de sugerencias recibidas 
c2615:  Información social: número de campañas/anuncios/documentos emitidos 
c2616:  Historia clínica de los pacientes del sector compartida (%) 
c2617:  Correcto funcionamiento de la «ventanilla única» 

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