Preparación de los datos y fases del AFC

en su versión inicial a expertos y mediante el pre‐test realizado. El cuestionario  inicial  fue  depurado  para  asegurar  que  los  encuestados  entendiesen  correctamente  todas  las  preguntas  planteadas.  Una  vez  realizadas  las  modificaciones oportunas, el cuestionario final ha de ser entendido por todos. 

6.1.3.Validez de constructo o concepto   

La validez del constructo o concepto hace referencia tanto a la validez  convergente como a la validez discriminante (Lévy y Varela, 2006). La validez  convergente refleja el grado en que los ítems que están diseñados para medir un  mismo constructo están significativa y fuertemente relacionados entre sí. Por su  parte, la  validez discriminante se confirma cuando los ítems que  miden un  constructo están relacionados entre sí, pero no con los ítems que miden otro  constructo  distinto.  Se  ha  comprobado  la  validez  de  constructo  de  los  instrumentos de medida utilizados en este trabajo, dado que estas escalas miden  constructos  que  no  son  observables  directamente  (Sarabia,  2013).  Esta  comprobación se ha realizado mediante el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC),  utilizando para ello el programa de análisis estadístico EQS 6.1. 

6.1.4.Preparación de los datos y fases del AFC   

La realización del AFC requiere que los datos que se van a utilizar estén  depurados. No se han encontrado evidencias de la existencia de datos atípicos u  outliers en la muestra utilizada. Además, se eliminaron de la base de datos dos  encuestas que resultaron erróneas. El tamaño muestral con el que finalmente se  procedió a la realización del AFC fue de 141 observaciones. 

Se ha realizado el AFC para todos los instrumentos de medida utilizados en  este trabajo, cuyo objeto es operacionalizar los conceptos de calidad del servicio,  satisfacción del usuario con el servicio, intenciones de comportamiento y calidad  de vida. A continuación, se describen las fases que se han seguido para la  realización del AFC, que han sido comunes para todas las escalas de medida. En  primer lugar, se analizarán los residuos estandarizados del modelo de medida. En 

segundo lugar, se examinará la bondad del ajuste de los modelos planteados. En  tercer lugar, se comprobará la fiabilidad de las escalas de medida. En cuarto  lugar, se examinará la validez convergente del modelo. Y en quinto lugar, se  determinará la validez discriminante. 

Fase I. Análisis de los residuos estandarizados   

Esta  primera  fase  consiste  en  comprobar  los  mayores  veinte  residuos  estandarizados  de  los  instrumentos  de  medida  para  detectar  si  presenta  problemas de ajuste. Es recomendable que ninguno de los residuos supere el  valor de |2,58| (Byrne, 1998; Arias, 2008). Los resultados obtenidos de las cinco  escalas sometidas a evaluación reflejan que ninguno de los residuos supera dicho  valor, por lo que, en principio, parece que los modelos de medida presentan un  buen ajuste. 

Fase II. Determinación de la bondad del ajuste   

Esta segunda fase consiste en analizar la estructura factorial o dimensional  de los instrumentos de medida. Para ello, para cada escala de medida se plantean  distintos modelos que varían en función del número de dimensiones que los  configuren. El objetivo es determinar el modelo que mejor ajuste presente en base  a un conjunto de indicadores, utilizando el método robusto (Satorra y Bentler,  1988) que elimina el problema de la falta de normalidad multivariante. 

Estos indicadores son el CFI, el IFI, el RMSEA y la chi‐cuadrado normada. 

Por un lado, el CFI o Índice de Ajuste Comparativo (Bentler, 1990) toma valores  entre 0 y 1, presentando el modelo un buen ajuste cuando los valores exceden 0,90  y un ajuste excelente a partir de 0,99. Por otro lado, el IFI o Índice de Ajuste  Incremental también se mueve entre 0 y 1, y la interpretación de este indicador es  la misma que para el CFI. Por su parte, el RMSEA ha de presentar valores  inferiores a 0,05 para considerar que el modelo presenta un buen ajuste. Sin  embargo, en la actualidad un valor del RMSEA cercano a 0,08 se considera un  índice de ajuste aceptable, e inferiores a 0,08 representan un buen ajuste (Browne  y Cudeck, 1992; Hooper, Coughlan y Mullen, 2008). Por último, el valor de la chi‐

cuadrado (χ2) normada ha de oscilar entre 1 y 2 (Carmines y McIver, 1981; Hair et  al., 1998). 

Fase III. Comprobación de la fiabilidad   

En la tercera fase del AFC se comprobará la fiabilidad de las escalas del  instrumento de medida. Esta verificación se efectuará a través de tres indicadores,  que son el Alpha de Cronbach (George y Mallery, 2003), la Fiabilidad Compuesta  (FC) y la Varianza Media Extraída (AVE) (Fornell y Larcker, 1981; Bagozzi y Yi,  1988). Por un lado, se considera que una escala es fiable a través del Alpha de  Cronbach si su valor superior a 0,90 (excelente), 0,80 (bueno) o 0,70 (aceptable). 

Por el contrario, valores inferiores a 0,60 indicarían que la escala no es fiable. Por  otro lado, la Fiabilidad Compuesta (FC) ha de ser superior a 0,70 para que la  fiabilidad de la escala sea aceptable y mayor a 0,80 para que sea estricta. Por  último, se recomienda un valor superior a 0,50 para determinar la fiabilidad a  través de la Varianza Media Extraída (AVE). De esta forma, más del 50% de la  varianza del constructo estaría causada por sus indicadores (Fornell y Larcker,  1981). 

Fase IV. Análisis de la validez convergente   

La validez convergente de las escalas de medida del modelo determinará si  todos los ítems cargan de manera significativa sobre el constructo que se pretende  medir. La validez convergente se garantiza cuando las cargas estandarizadas de  cada ítem sobre el factor son iguales o superiores a 0,707 o el promedio de las  cargas de los ítems de un factor sobre dicho factor son todas iguales o superiores  a 0,60 (Fornell y Larcker, 1981; Bagozzi y Yi, 1988; Hair et al., 2006). Además, los  valores del  “t  robusto”  han  de  indicar  que  las  cargas  son  estadísticamente  significativas al ser sus valores superiores a |1,96| (p<0,05), |2,576| (p<0,01) y 

|3,291|  (p<0,001)  (Vila,  Küster  y  Aldás,  2000).  El  análisis  de  la  validez  convergente  también  puede  determinarse  a  través  del  AVE,  cuyo  valor  es  recomendable que sea superior a 0,50.