Cha a ia Cha a ia, Ta iana Ma ga i a; Pulga ín Molina, Se gio And és
A icle
Cons ucción y alidación de un ins umen o pa a
ca ac e iza el ni el de inno ación en ins i uciones
p es ado as de se icios de salud
Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía y la Emp esa
P o ided in Coope a ion wi h:
Uni e sidad Pablo de Ola ide, Se illa
Sugges ed Ci a ion: Cha a ia Cha a ia, Ta iana Ma ga i a; Pulga ín Molina, Se gio And és
(2020) : Cons ucción y alidación de un ins umen o pa a ca ac e iza el ni el de inno ación en
ins i uciones p es ado as de se icios de salud, Re is a de Mé odos Cuan i a i os pa a la Economía
y la Emp esa, ISSN 1886-516X, Uni e sidad Pablo de Ola ide, Se illa, Vol. 30, pp. 258-278,
h ps://doi.o g/10.46661/ e me odoscuan econemp esa.3519
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258
REVISTA DE MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA
ECONOMÍA Y LA EMPRESA (30). Páginas 258-278.
Diciemb e de 2020. ISSN: 1886-516X. D.L: SE-2927-06.
www.upo.es/ e is as/index.php/Re Me Cuan /a icle/ iew/3519
Cons ucción y alidación de un ins umen o
pa a ca ac e iza el ni el de inno ación en
ins i uciones p es ado as de se icios de salud
Cha a ia Cha a ia, Ta iana Ma ga i a
Facul ad de Adminis ación. Uni e sidad CES (Colombia)
Co eo elec ónico: cha a i[email p o ec ed]u.co
Pulga ín Molina, Se gio And és
Escuela de Adminis ación. Uni e sidad del Rosa io (Colombia)
Co eo elec ónico: se gio.pulga in@u osa io.edu.co
RESUMEN
La in es igación p e ende desa olla y alida un ins umen o pa a ca ac e iza
el ni el de impac o, en las ins i uciones p es ado as de se icios de salud, de la
aplicación de las cua o dimensiones esenciales del Rada de la inno ación: las
o e as de la ins i ución (¿qué?), los clien es que a iende (¿a quién?), los p ocesos
que u iliza (¿cómo?) y los pun os de p esencia que emplea pa a lle a sus o e as
al me cado (¿dónde?).
Se op ó po un es udio de co e explo a o io mix o. Median e la e isión
bibliog á ica y la discusión con un panel de 11 expe os, se cons uyó y ap obó el
con enido del ins umen o de 49 í ems en escala Like de 5 pun os pa a
ca ac e iza la u ilización de la inno ación en las ins i uciones p es ado as de
se icios de salud; el cons uc o y la iabilidad ue on alidados median e la
aplicación de una p ueba pilo o a 33 pa icipan es y el es udio de los esul ados
ob enidos pa a cada una de las dimensiones del Rada de la inno ación se ealizó
empleando el Análisis Fac o ial Explo a o io (AFE) y el al a de C onbach.
La in es igación p opone un ins umen o cuyo con enido y cuyo cons uc o
ue on alidados pa a la es uc u a ac o ial inal compues a po 43 í ems
incluidos en 13 ac o es o c i e ios; median e el análisis es adís ico se e idencia
al a iabilidad pa a las cua o dimensiones que p opone el Rada de la inno ación.
Palab as cla e: inno ación, ada de la inno ación, inno ación en salud, ins i uciones
p es ado as de se icios de salud, alidación de ins umen os de medición.
Clasi icación JEL: O32; I10.
MSC2010: 90B50; 62H25.
A ículo ecibido el 22 de agos o de 2018 y acep ado el 1 de julio de 2019.
259
Cons uc ion and alida ion o an ins umen o
cha ac e ize he le el o inno a ion in heal hca e
ins i u ions
ABSTRACT
The esea ch aims o de elop and alida e an ins umen o cha ac e ize he
impac le el, in he heal hca e ins i u ions, o he applica ion o he ou essen ial
dimensions o he Rada o inno a ion: he o e s o he ins i u ion (wha ?), he
clien s (who?), he p ocesses (how?) and he poin s o p esence (whe e?).
A mixed explo a o y s udy was chosen. Th ough he bibliog aphic e iew and
he discussion wi h a panel o 11 expe s, he con en o he ins umen o 49
i ems was cons uc ed and app o ed on a 5-poin Like scale o cha ac e ize he
use o inno a ion in he heal hca e ins i u ions; he cons uc and eliabili y we e
alida ed by applying a pilo es o 33 pa icipan s and he s udy o he esul s
ob ained o each o he dimensions o he inno a ion ada was ca ied ou using
explo a o y ac o analysis (AFE) and C onbach's alpha.
The esea ch p oposes an ins umen whose con en and cons uc we e alida ed
o he inal ac o ial s uc u e composed o 43 i ems, included in 13 ac o s o
c i e ia; h ough s a is ical analysis, high eliabili y is demons a ed o he ou
dimensions p oposed by he Rada o inno a ion.
Keywo ds: inno a ion, inno a ion ada , inno a ion in heal h, heal hca e ins i u ions,
alida ion ins umen s o measu e.
JEL classi ica ion: O32; I10.
MSC2010: 90B50; 62H25.
260
1. In oducción.
La inno ación su ge como una al e na i a de ans o mación pa a los cambios en el en o no y como
una opción pa a la gene ación de en ajas compe i i as en las emp esas. Sin emba go, los es ue zos
ealizados en salud no ienen sen ido si desde el pun o de is a del pacien e no se pe ciben bene icios
elacionados con una mejo salud y pa a la o ganización un aumen o en la e iciencia de las ope aciones
in e nas y la calidad en la a ención (Länsisalmi, Ki imäki, Aal o & Ruo anen, 2006).
Pa a gene a e idencias que pe mi an a los usua ios y al sis ema de salud pe cibi los bene icios
de la inno ación, se equie e ca ac e iza su impac o en la calidad de la a ención, la segu idad del
pacien e y la educción de cos os innecesa ios en la p es ación de los se icios (Giacome i-Rojas, 2013;
O ganización Paname icana de la Salud [OPS], 2009).
El Manual de Oslo clasi ica la inno ación en cua o ipos de acue do al obje i o buscado:
inno ación en p oduc o, inno ación en me cado, inno ación en p oceso e inno ación en la o ganización
(O ganización pa a la Coope ación y el Desa ollo Económicos [OCDE], 2005); po su pa e Ba ba
(2012) mani ies a que exis en 10 ipos de inno ación de acue do a los expues os po Doblin pa a los
ámbi os es a égicos y los campos en los que es posible inno a en las o ganizaciones.
Pa a e ec os de es e es udio se u ilizó un mé odo de clasi icación de inno ación in eg ado
denominado Rada de la inno ación, p opues o po Sawhney, Wolco y A oniz (2007) que ealiza
una ap oximación hacia la ca ac e ización de la inno ación median e cua o dimensiones esenciales:
las o e as de la emp esa (¿qué?), los clien es que a iende (¿a quién?), los p ocesos que u iliza (¿cómo?)
y los pun os de p esencia que emplea pa a lle a sus o e as al me cado (¿dónde?); en cada uno de es os
cua o pun os de e e encia, el mé odo inco po a 3 c i e ios pa a un o al de 12 ac o es en los que las
emp esas pueden inno a .
Pa a la dimensión elacionada con los p oduc os, se icios o el qué o e ado po la emp esa, los
c i e ios especí icos en los que se puede inno a son: o e a, pla a o ma y soluciones; pa a la dimensión
elacionada con el consumido , usua io o a quién a di igida la o e a, los c i e ios especí icos son:
clien es, expe iencia del clien e y ob ención de alo ; en la dimensión de los p ocesos o el cómo, los
c i e ios son: p ocesos, o ganización y cadena de suminis o y, inalmen e, pa a la dimensión p esencia
o en dónde, los c i e ios p opues os son p esencia, conexiones y ma ca (Sawhney e al., 2007).
En es a in es igación se desa olla y alida un ins umen o pa a la medición del impac o, en las
ins i uciones p es ado as de se icios de salud, de los 12 c i e ios o ac o es de la inno ación p opues os
po Sawhney e al. (2007); el con enido del ins umen o de 49 í ems ipo escala Like ue ap obado po
un panel de juicio de expe os y el cons uc o y la iabilidad se alida on po medio de una p ueba pilo o
cuyos esul ados se analiza on median e écnicas es adís icas como el Análisis Fac o ial Explo a o io
(AFE) y el al a de C onbach.
Se ob iene un ins umen o simpli icado que ep esen a las cua o dimensiones p opues as po el
Rada de la inno ación, con 13 ac o es o c i e ios en los que las ins i uciones pueden inno a (uno más
que el ins umen o o iginal) y un o al de 43 c i e ios (6 menos que el ins umen o o iginal).
El ins umen o desa ollado pe mi e, a las ins i uciones p es ado as de se icios de salud,
ca ac e iza el ol de la inno ación de mane a ápida, de bajo cos o y eniendo en cuen a odas las á eas
y p ocesos de las en idades.
2. Me odología.
Es a in es igación se enma ca en un diseño explo a o io mix o que pa e de la e isión de la li e a u a
y la obse ación. Pa a ecoge los da os analizados, se lle ó a cabo un es udio de ca ác e no
261
expe imen al de ipo anseccional, dado que el abajo de campo ue ealizado en un momen o
especí ico, con el in de iden i ica el es ado de la a iable de es udio, en es e caso, la inno ación en el
sec o salud (He nández, Fe nandez & Bap is a, 2010).
A con inuación, se desc ibe la mane a en la que se lle ó a cabo el es udio en é minos de núme o
y ca ac e ís icas de los pa icipan es, el ins umen o desa ollado y empleado pa a la ca ac e ización de
la inno ación en salud y el p ocedimien o empleado en el ma co de és a.
Pa icipan es
Pa a la e apa de cons ucción y ap obación del con enido del ins umen o, se con o mó un panel de
discusión con 11 expe os que enían el siguien e pe il: 6 docen es e in es igado es de ins i uciones de
educación supe io y 5 coo dinado es de las á eas de In es igación, Desa ollo e Inno ación (I+D+i) de
ins i uciones p es ado as de se icios de salud.
Se seleccionó el panel de expe os eniendo en cuen a las ecomendaciones de Hy käs,
Appelq is -Schmidlechne y Oksa (2003) pa a quienes un panel de expe os, con o mado po mínimo
diez pa icipan es, b inda una es imación con iable de la alidez del ins umen o.
En la p ueba pilo o, cuya inalidad ue alida el cons uc o y iabilidad del ins umen o,
pa icipa on olun a iamen e 33 expe os en inno ación en salud de la ciudad de Medellín, con la
siguien e dis ibución de acue do al á ea de abajo o al ipo de ac i idad ealizada: 11 docen es e
in es igado es uni e si a ios, 7 expe os del á ea de in aes uc u a y ecnologías hospi ala ias, 7
expe os de á eas di ec amen e elacionadas con la a ención en salud y la p es ación de se icios, 6
pe enecían al á ea come cial y de comunicaciones y 2 al á ea de planes y p oyec os en salud.
Se seleccionó el amaño de la mues a pa a la p ueba pilo o eniendo en cuen a las
ecomendaciones de Babbie (2000) que mani ies a que el amaño de mues a pa a es udios pilo o debe
se en e 30 y 50 pa icipan es y odos los expe os deben posee los a ibu os que se desean medi en
la población obje i o.
Los a ibu os que se u ie on en cuen a pa a la selección de los pa icipan es de la p ueba pilo o
ue on los ecomendados po Skjong y Wen wo h (2000): expe iencia en el sec o salud, expe iencia
y conocimien os en inno ación, al a epu ación en la comunidad, disponibilidad pa a pa icipa e
impa cialidad.
Ins umen o
Se desa olló un ins umen o, en adelan e HCI (He amien a de Ca ac e ización de la Inno ación),
basado en la me odología p opues a po Sawhney e al. (2007) en el Rada de la inno ación.
De ca a a la inno ación en salud, se ealizó una e isión bibliog á ica y se u ie on en cuen a los
siguien es au o es: del Llano, Ma énez-Can a e o, Gol y Raigada (2002); Djellal y Gallouj (2005);
Guan, Yam, Mok y Ma (2006); Ja amillo, La o e, Albán y Lope a (2008); Keeley, Pikkel, Quinn y
Wal e s (2013); Palencia-Sánchez y Ga cía-Ubaque (2016); Thune y Mina (2016); y con el apoyo del
panel de expe os se de inie on los í ems a e alua en cada dimensión pa a con o ma la HCI empleando
el mé odo p opues o po Sawhney e al. (2007).
Se selecciona on 49 í ems pa a las cua o dimensiones del Rada de la inno ación, cada uno
ep esen ado de la siguien e mane a; pa a la dimensión ¿qué? un o al de 11 í ems; pa a la dimensión
¿a quién? un o al de 14 í ems; en la dimensión ¿cómo? se incluye on 13 í ems y, inalmen e, pa a la
dimensión ¿dónde? un o al de 11 í ems.

262
Los í ems de la HCI se e alúan a a és de una escala ipo Like , donde 1 es “muy en desacue do”
y 5 es “muy de acue do”, pe mi iendo así medi la pe cepción y el g ado de con o midad del expe o
con cada una de las a i maciones p opues as pa a los c i e ios del Rada de la inno ación.
P ocedimien o
A con inuación, se de allan cada una de las e apas del p oceso de alidación del ins umen o.
a) Ap obación del con enido del ins umen o diseñado.
La ap obación del con enido de un ins umen o no puede exp esa se cuan i a i amen e, se es ima
de mane a subje i a empleando pa a es e caso el juicio de los expe os. Se ecu e a es e mé odo pa a
conoce la p obabilidad de e o en la con igu ación del ins umen o (Co al, 2009).
Pa a ap oba el con enido de la HCI, con o me a lo plan eado po Hy käs e al. (2003), en es a
in es igación se conside ó que un í em se ía inco po ado si el 80% de los expe os es aban de acue do
con su alidez.
Pa a e alua cuali a i amen e el ins umen o, el panel de expe os cali icó, posi i a o
nega i amen e, cada uno de los í ems incluidos en la HCI pa a los siguien es c i e ios: cla idad en la
edacción, inducción a la espues a, lenguaje adecuado y pe cepción de que los í ems ealmen e miden
lo que se p e ende.
Es e p oceso pe mi ió e alua el ins umen o a pa i de su cla idad desde el pun o de is a del
signi icado y la o mulación, e ec uando las modi icaciones que se conside aban opo unas pa a
ga an iza la buena edacción y, po consiguien e, b e edad y acilidad de comp ensión.
b) Validez del cons uc o.
En e las écnicas es adís icas más u ilizadas pa a alida el cons uc o de un ins umen o de
medición, se des acan las dos modalidades del análisis ac o ial (AF): el análisis ac o ial explo a o io
(AFE) y el análisis ac o ial con i ma o io (AFC); la di e encia p incipal en e ambos análisis adica en
que el AFE es un p ocedimien o desc ip i o que busca de ini los g upos de a iables o ac o es que
es án al amen e co elacionados en e sí, mien as que el AFC se usa cuando el p oblema de
in es igación es á inculado a una eo ía que se ha p obado an e io men e (De inidad, 2016; Pé ez-Gil,
Chacón & Mo eno, 2000).
Pa a es e es udio, se u ilizó el AFE ya que el obje i o ue de e mina si los í ems es aban
co ec amen e ag upados en cada uno de los c i e ios en los que se subdi iden las cua o dimensiones
del Rada de la inno ación e igualmen e, desc ibi los ac o es y de e mina si los p opues os e an
su icien es pa a explica los esul ados que p opo cionan odas las p egun as del ins umen o.
Pa a es a e apa del es udio, se aplicó una p ueba pilo o a 33 expe os, quienes e alua on los 49
í ems incluidos en la HCI de escala Like de acue do a la pe cepción del impac o conside ado pa a el
c i e io y la dimensión que los con enían.
Los expe os ue on con ac ados a a és de co eos elec ónicos ins i ucionales, se inició con la
socialización y explicación de la HCI pa a pos e io men e ealiza la e aluación.
El análisis ac o ial se ealizó empleando el p og ama es adís ico SPSS S a is ics e sión 23,
inicialmen e se calculó la medida de adecuación mues al de Kaise , Meye y Olkin (KMO) y el alo
del ni el de signi icación de la p ueba de es e icidad de Ba le pa a cada una de las dimensiones; se
ap obó la ealización del AFE si el KMO e a supe io a 0,5 y el ni el de signi icación de Ba le in e io
a 0,05 pa a cada una de las dimensiones de la HCI (Mon oya, 2007).
263
Pa a ex ae los ac o es se suelen u iliza dos mé odos es adís icos: el análisis de componen es
p incipales (ACP) y el análisis de ejes p incipales (AEP). Pa a es a in es igación se ha usado el ACP
debido a que al analiza la a ianza o al, es e mé odo pe mi e ob ene los mejo es esul ados con la
meno pe dida de in o mación, ya que el ACP sugie e ex ae únicamen e los au o alo es cuyo alo es
supe io a 1; sin emba go, al emplea es e mé odo es adís ico, el p incipal p oblema adica en que los
esul ados en b u o son di íciles de analiza po lo que se aplica la o ación o ogonal u oblicua pa a
gene a una es uc u a simple (Pé ez & Med ano, 2010; Zamo a, Mon oy & Chá ez, 2009).
Pa a es a in es igación se aplica la o ación o ogonal ipo Va imax, que acili a la in e p e ación
debido a que se gene a una es uc u a ac o ial simple cuyas a iables es án al amen e ca gadas en un
solo ac o (Zamo a e al., 2009).
c) Análisis de iabilidad.
Pa a demos a que los í ems del ins umen o ienen consis encia in e na, se desa olló un análisis
de iabilidad. És e se e ie e al g ado en que su aplicación epe ida al mismo suje o u obje o, p oduce
iguales esul ados (He nández e al., 2010).
El índice de iabilidad pa a cada una de las dimensiones del ins umen o se ob iene median e el
cálculo del es adís ico al a de C onbach α u ilizando la Ecuación 1.
𝛼𝛼=�𝐾𝐾
𝐾𝐾−1� × �1−∑𝑆𝑆𝑆𝑆2
𝑘𝑘
𝑖𝑖=1
𝑆𝑆𝑆𝑆2�
donde:
K es el núme o de í ems (p egun as) del cues iona io
𝑆𝑆𝑆𝑆2 Co esponde a la a ianza de cada í em
𝑆𝑆𝑆𝑆2 Indica la a ianza o al del cues iona io (Suma de a ianza de los e aluado es).
Ecuación 1. Cálculo del es adis ico al a de C onbach.
La li e a u a especializada no p esen a alo es es ánda pa a la in e p e ación del al a de
C onbach; algunos au o es asegu an que los acep ados se encuen an en e 0,6 y 0,8 en análisis
explo a o ios o p ime as ases de la in es igación (Huh, DeLo me, & Reid, 2006; Ja amillo & Osses,
2012), o os in es igado es exp esan que alo es de coe icien es con iables oscilan en e 0,7 y 0,9
(Campo-A ias & O iedo, 2008; Kaplan, Saccuzzo & Reyes, 2006).
Po o o lado, Ruiz (1998) p opone una mane a pa a es ablece los angos de magni ud del
coe icien e de acue do a la escala p esen ada en la Tabla 1, que se empleó en es e es udio pa a el análisis
de los esul ados.
Tabla 1. Rangos de alo ación de con iabilidad median e al a de C onbach.
Rangos
Magni ud
0,81 a 1,00
Muy al a
0,61 a 0,80
Al a
0,40 a 0,60
Mode ada
0,21 a 0,40
Baja
0,01 a 0,20
Muy Baja
Fuen e: Ruiz (1998).
264
3. Resul ados.
A con inuación, se p esen an los esul ados de la alidación de la HCI; en p ime luga , se p esen a á el
análisis de la alidez del con enido del ins umen o inicial empleando el panel de juicio de expe os,
pos e io men e se mues an los esul ados de la alidez del cons uc o y la iabilidad del ins umen o
pa a, inalmen e, p opone ajus es a la HCI de acue do al análisis es adís ico.
3.1 Validación del con enido del ins umen o.
Los 11 pa icipan es que con o ma on el panel de juicio de expe os, coincidie on en la impo ancia de
aplica el ins umen o di idido en las dimensiones (¿qué?, ¿a quién?, ¿cómo? y ¿dónde?) y es u ie on
de acue do con los 49 í ems ipo escala Like desa ollados.
En la dimensión “¿dónde?”, algunos de los í ems incluidos en los c i e ios “p esencia” y
“conexiones” ue on o mulados de al mane a que inducían sesgo po lo que los expe os sugi ie on
ajus a la edacción.
La Tabla 2 p esen a el con enido de la HCI con los 49 í ems inicialmen e de inidos y eniendo en
cuen a las ecomendaciones de los expe os en la alidación del con enido de la he amien a.
Tabla 2. Í ems incluidos en la p ime a e sión de la HCI.
DIMENSIÓN ¿QUÉ?
OFERTA
Q3 Ape u a de se icios.
Q4 Mejo amien o de los se icios exis en es.
Q5 Facilidad de acceso y pe sonalización de la o e a.
Q6 Gene ación de paque es de se icios y p oduc os ( a ios se icios y p oduc os elacionados y su en a
en un solo paque e).
PLATAFORMA
Q7 Do ación y ap o echamien o de la ecnología biomédica.
Q8 Ap o echamien o de la in aes uc u a ísica.
Q9 Ac i idades de docencia e in es igación.
Q10 Suminis o de di e en es líneas de p oduc os y se icios (incluyendo líneas complemen a ias).
SOLUCIONES
Q11 Gene ación de asociaciones y alianzas.
Q12 In eg ación del po a olio (incluyendo se icios sani a ios y no sani a ios).
Q13 Iden i icación del pe il de los clien es pa a b inda mejo es soluciones.
DIMENSIÓN ¿A QUIÉN?
CLIENTES
Q14 Relación en e la calidad y el p ecio.
Q15 Segmen ación de los clien es.
Q16 Nue os nichos de me cado (iden i icación de necesidades insa is echas)
265
EXPERIENCIA DEL CLIENTE
Q17 A ención e in o mación al clien e.
Q18 Calidad y segu idad en la p es ación de los se icios.
Q19 Pa icipación y pe enencia del usua io y sus acompañan es en odo el p oceso de p es ación de
se icios.
Q20 Se icios de p e en a y pos en a.
Q21 Medios de a ención
OBTENCIÓN DE VALOR
Q22 Ac i idades come ciales e indus iales di e en es a la p es ación de se icios de salud.
Q23 Pa icipación en p oyec os de impulso del sec o .
Q24 Publicidad.
Q25 Fo mas de pago o inanciación.
Q26 In e acción con p o eedo es, compe ido es y o os aliados.
Q27 Pa icipación en edes y abajo colabo a i o.
DIMENSIÓN ¿CÓMO?
PROCESOS
Q28 Sis emas de in o mación e in o má ica
Q29 Implemen ación y uso de es ánda es nacionales e in e nacionales.
Q30 Logís ica de la p es ación de los se icios.
ORGANIZACIÓN
Q31 In eg ación de la ecnología biomédica con las ecnologías de la in o mación y la comunicación.
Q32 P o esionales y especialis as en salud ( alen o humano).
Q33 Educación con inua y o mación.
Q34 Sis emas de incen i os.
Q35 Ges ión del conocimien o
CADENA DE SUMINISTRO
Q36 In eg ación de la cadena de suminis o.
Q37 Gene ación de alianzas es a égicas.
Q38 Implemen ación y uso de TI (Tecnologías de la in o mación).
Q39 Logís ica en la cadena de suminis o.
Q40 Ges ión de la in o mación.
DIMENSIÓN ¿DÓNDE?
PRESENCIA
Q41 Gene ación de alianzas es a égicas pa a a ianza la p esencia.
Q42 Ubicación.
Q43 Di e si icación.
Q44 Cobe u a y a ención in e nacional.
CONEXIONES
Q45 Relación con o os miemb os de la ed de p es ado es de se icios.
Q46 Implemen ación y uso de medios de a ención a dis ancia.
272
AFE y iabilidad pa a la dimensión ¿dónde?
Inicialmen e se alidó la aplicabilidad del AFE ya que se encon ó un KMO en e 0,5 y 1; y la p ueba
de es e icidad de Ba le a ojó un esul ado meno a 0,05 (Mon oya, 2007).
La Tabla 10 p esen a los au o alo es iniciales pa a la dimensión “¿dónde?”, se de inen cua o
ac o es de ex acción que ienen alo es mayo es a 1 y explican el 70,83% de la a ianza o al de los
da os o iginales.
Tabla 10. Au o alo es iniciales pa a la dimensión "¿dónde?"
Í em
Au o alo es iniciales
To al
% de a ianza
% acumulado
1
4,348
39,523
39,523
2
1,297
11,791
51,315
3
1,124
10,215
61,529
4
1,023
9,296
70,825
5
0,836
7,604
78,430
6
0,650
5,906
84,336
7
0,502
4,566
88,902
8
0,427
3,885
92,787
9
0,415
3,771
96,558
10
0,249
2,268
98,826
11
0,129
1,174
100,000
Fuen e: Elabo ación p opia.
Sin emba go, inicialmen e se habían plan eado de acue do con el Rada de la inno ación, 3
c i e ios o ac o es que son: p esencia, conexiones y ma ca; po es o se decide aplica el análisis de
iabilidad pa a de e mina si se equie e el cambio de algún í em y, po ende, de algún ac o .
El al a de C onbach pa a es a dimensión ue de 0,81 pe o es e alo aumen ó a 0,86 al elimina
los í ems Q42 y Q48.
La Tabla 11 p esen a los esul ados de p uebas KMO y es e icidad de Ba le que con i man
nue amen e la aplicabilidad del AFE, con el ins umen o dimensional modi icado y aplicando la
o ación Va imax, los ac o es disminuyen a dos y explican el 60,62% de la a ianza o al; la
dis ibución de í ems se p esen a en la Tabla 11.

273
Tabla 11. Ma iz de ac o es pa a la dimensión "¿dónde?".
KMO
0,70
Es e icidad de Ba le
0,00
Ma iz de ac o es o ada
Fac o es
1
2
Q45 Relación con o os miemb os de la ed de p es ado es de se icios.
0,563
Q46 Implemen ación y uso de medios de a ención a dis ancia.
0,752
Q47 Implemen ación de alianzas es a égicas y de colabo ación.
0,613
Q50 Reconocimien o nacional e in e nacional de la ma ca.
0,808
Q51 Pe cepción, posición y acep ación de la ma ca s la compe encia.
0,727
Q41 Gene ación de alianzas es a égicas pa a a ianza la p esencia.
0,804
Q43 Di e si icación.
0,869
Q44 Cobe u a y a ención in e nacional.
0,624
Q49 Ex ensión de la ma ca a o os campos.
0,675
Fuen e: Elabo ación p opia.
4. Conclusiones.
En es e abajo se ha some ido a es udio la calidad del ins umen o HCI. Como esul ado se ob iene un
ins umen o simpli icado, ep esen ado en las cua o dimensiones que p opone el Rada de la
inno ación, con 13 ac o es o c i e ios (uno más que el ins umen o o iginal) y un o al de 43 í ems (6
menos que el ins umen o o iginal).
Sch amm e al. (2008, p.2) a i man que la “la medición de la inno ación es á en la in ancia” y
c ece la necesidad de es ablece mecanismos que acili en es e p oceso pues los di ec i os de las
emp esas equie en jus i ica las in e siones en I+D con el in de mejo a la e iciencia de los ecu sos
y es ima nue as in e siones pa a el c ecimien o de las emp esas.
Las emp esas in ie en en inno ación con el obje i o de gana pa icipación en el me cado,
educi cos os o en un sen ido más amplio, mejo a su p oduc i idad (OCDE, 2010); la medición del
impac o de los esul ados de es as in e siones cons i uye un elemen o de g an u ilidad pa a la oma de
decisiones en polí icas ecnológicas, asegu amien o de ecu sos, desa ollo de in aes uc u a,
es ablecimien o de p io idades, en e o as ac i idades de in e és (To es, Ramos, Lizazo, Mon eagudo
& Noda, 2008).
El ins umen o desa ollado pe mi e medi el impac o de los 12 c i e ios del Rada de la
inno ación en las ins i uciones p es ado as de se icios de salud, de o ma ápida, de bajo cos o y
eniendo en cuen a odas las á eas y p ocesos de las en idades.
La p incipal limi ación de es a in es igación es á elacionada con la mues a de es udio, que
aunque es ep esen a i a pa a los expe os en inno ación en salud, pa a el AFE se sugie en mues as de
g an amaño pa a disminui la p obabilidad de que las co elaciones a íen de una mues a a o a;
gene almen e se ecomienda un amaño de mues a mínimo de 50; po es a azón las conclusiones
ob enidas en es e abajo son signi ica i as pa a la p ueba aplicada (Llo e -Segu a, Fe e es-T a e ,
He nández-Baeza, & Tomás-Ma co, 2014).
274
Los expe os con ibuye on en buena medida a que se die a la conc eción del ins umen o y po
es o se oma on las decisiones sob e el compo amien o de los c i e ios, pe o se ecomienda una
alidación con mues as más g andes.
El ins umen o desa ollado cons i uye un ace camien o a una he amien a sencilla de medición
de la inno ación en las ins i uciones p es ado as de se icios de salud; sin emba go, debe se some ido
a una p ueba en po lo menos una ins i ución de salud pa a e alua su aplicabilidad.
5. Recomendaciones.
Es e a ículo p esen a el desa ollo y alidación de una he amien a pa a ca ac e iza la inno ación en
las ins i uciones p es ado as de se icios de salud a pa i de las cua o dimensiones esenciales del Rada
de la inno ación.
Pa a la dimensión “¿qué?” se p opone un nue o modelo ac o ial al elimina el í em Q6
(gene ación de paque es de se icios y p oduc os), debido a que los cua o ac o es explican el 74,30%
de la a ianza o al ( alo supe io al explicado po el modelo inicial); además la con iabilidad de la
dimensión es “al a” ep esen ada po un al a de C onbach de 0,77.
Pa a la dimensión “¿a quién?” de la HCI, el nue o modelo ac o ial se p opone a pa i de la
eliminación de los í ems Q22 y Q25 debido a que los cua o ac o es gene ados explican mejo la
a ianza o al y la con iabilidad de la dimensión es “muy al a” ep esen ada po un coe icien e al a de
C onbach de 0,85.
La dimensión “¿cómo?” no se modi icó debido a que al elimina los í ems que aumen aban la
iabilidad de la dimensión, la nue a es uc u a ac o ial solo explica ía el 64,96% de la a ianza o al,
alo meno al explicado po los ac o es iniciales.
En la dimensión “¿dónde?”, la nue a es uc u a ac o ial explica el 60,63% de la a ianza o al;
es e alo es in e io al explicado po la es uc u a ac o ial inicial, sin emba go en el p ime modelo
uno de los ac o es incluía solamen e un í em; el análisis de iabilidad pa a es a dimensión p opuso
en onces la eliminación de los í ems Q42 (ubicación de la ins i ución) y Q48 (con idencialidad de la
in o mación y con iabilidad de la ins i ución) pues aumen an la iabilidad del ins umen o pa a es a
dimensión. El modelo ac o ial p opone en onces nue os ac o es pa a cada dimensión en unción de la
he amien a educida p esen ada en la Tabla 12.
Según la alidación con los expe os, la eliminación de los í ems Q6 y Q22 se debe a que se
des inculan de la azón de se del ipo de ins i uciones analizadas, pues implican amplia la o e a con
ac i idades di e en es a la p es ación de los se icios en salud.
La eliminación de í ems elacionados con la ubicación y la con idencialidad de la in o mación,
se debe a que no cons i uyen una inno ación pa a las ins i uciones de salud, pues pa a el p ime í em se
es a ían p i ilegiando solo las ins i uciones que cumplen con cie as ca ac e ís icas de localización
ísica lo que les da en ajas compe i i as y pa a el segundo í em es un ema no ma i o.
En el nue o modelo, los ac o es que ag upa on í ems simila es a los p esen ados en la p ime a
e sión de la HCI se conse a on; sin emba go, el modelo p opuso la gene ación de nue os ac o es
que se nomb a on de acue do a la dimensión y el ipo de inno ación que p opone el nue o o den de los
í ems.
Se pueden nomb a los nue os ac o es pues pe enecen al mismo cons uc o eó ico p opues o
po Sawhney e al. (2007) en cada una de las dimensiones del Rada de la inno ación (de Ca alho
e al., 2016).
275
Tabla 12. HCL, e sión ajus ada.
DIMENSIÓN: ¿QUÉ?
FACTOR 1: OFERTA
Q4 Mejo amien o de los se icios exis en es.
Q5 Facilidad de acceso y pe sonalización de la o e a.
Q12 In eg ación de po a olio.
Q13 Iden i icación del pe il del clien e pa a b inda mejo a las soluciones.
FACTOR 2: SOLUCIONES
Q9 Ac i idades de docencia e in es igación.
Q10 Suminis o de di e en es líneas de p oduc os y se icios (incluyendo líneas complemen a ias).
FACTOR 3: PLATAFORMA
Q7 Do ación y ap o echamien o de la ecnología biomédica.
Q8 Ap o echamien o de la in aes uc u a ísica.
FACTOR 4: SISTEMA DE SERVICIOS
Q3 Ape u a de se icios.
Q11 Gene ación de asociaciones y alianzas.
DIMENSIÓN: ¿A QUIÉN?
FACTOR 1: EXPERIENCIA DEL CLIENTE
Q17 A ención e in o mación al clien e.
Q18 Calidad y segu idad en la p es ación de los se icios.
Q20 Se icios de p e en a y pos en a.
FACTOR 2: CLIENTES
Q14 Relación en e la calidad y el p ecio.
Q15 Segmen ación de clien es.
Q16 Nue os nichos de me cado (iden i icación de necesidades insa is echas).
Q24 Publicidad.
FACTOR 3: OBTENCIÓN DE VALOR
Q21 Medios de a ención.
Q26 In e acción con p o eedo es, compe ido es y aliados.
FACTOR 4: RED
Q23 Pa icipación el p oyec os de impulso al sec o .
Q27 Pa icipación en edes y abajo colabo a i o.
DIMENSIÓN: ¿CÓMO?
FACTOR 1: PROCESOS
Q29 Implemen ación y uso de es ánda es nacionales e in e nacionales.
Q30 Logís ica de la p es ación de los se icios.
Q31 In eg ación de la ecnología biomédica con las ecnologías de la in o mación y la comunicación.
Q35 Ges ión del conocimien o.
276
Q39 Logís ica en la cadena de suminis o.
FACTOR 2: CADENA DE SUMINISTRO
Q36 In eg ación de la cadena de suminis o.
Q37 Gene ación de alianzas es a égicas.
Q38 Implemen ación y uso de TI (Tecnologías de la in o mación).
Q40 Ges ión de la in o mación.
FACTOR 3: ORGANIZACIÓN
Q28 Sis emas de in o mación e in o má ica.
Q32 P o esionales y especialis as en salud ( alen o humano).
Q33 Educación con inua y o mación.
Q34 Sis emas de incen i os.
DIMENSIÓN: ¿DÓNDE?
FACTOR 1: CONEXIONES
Q45 Relación con o os miemb os de la ed de p es ado es de se icios.
Q46 Implemen ación y uso de medios de a ención a dis ancia.
Q47 Implemen ación de alianzas es a égicas y de colabo ación.
Q50 Reconocimien o nacional e in e nacional de la ma ca.
Q51 Pe cepción, posición y acep ación de la ma ca s la compe encia.
FACTOR 2: PRESENCIA
Q41 Gene ación de alianzas es a égicas pa a a ianza la p esencia.
Q43 Di e si icación.
Q44 Cobe u a y a ención in e nacional.
Q49 Ex ensión de la ma ca a o os campos.
Fuen e: Elabo ación p opia.
En consecuencia, el ins umen o HCI de 43 í ems p esen ado en la Tabla 12, o ece mayo calidad
que el cues iona io o iginal, an o a ni el gene al como pa a cada una de sus dimensiones especí icas.
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