[en] The main objective of this work is to analyze which indicators are the ones that best explain the quality of life in the elderly in Spain. The quality of life is multidimensional, therefore, the indicators that make up the quality of life of people are identified, likewise, they are classified into nine dimensions: Material living conditions, Work, Health, Education, Leisure and social relations, Safety physical and personal, Governance and basic rights, Environment and environment and Subjective well-being. Twelve indicators are selected to check which of them best determines the quality of life for the elderly. The period for which data are obtained for persons over 64 years of age is 2004-2018. These indicators are: Risk of poverty rate after social transfers, Inequality (S80 / S20), Population with material deficiencies, Population living in households with certain housing deficiencies, Population with lack of space in the home, Inability to do in the face of unforeseen economic expenses, Delays in payments, People who have not had access to medical care having needed it, People with long-term illnesses or health problems, People who declare they suffer from problems of crime or vandalism in the area, Population that suffers problems pollution and other environmental problems and Population that suffers from problems of noise produced by neighbors or from outside. A descriptive analysis of the data is carried out using a box plot and the previous steps are carried out to check if the factor analysis can be materialized. The previous steps are a multivariate normality test and the Kaiser-Mayer-Olikinun sample adequacy measure. The result of the previous analysis is unfavorable. Factor analysis cannot be performed, but it is possible to discern through the Kaiser-Mayer-Olikinun sample adequacy measure which variables explain more the quality of life of the elderly. The study suggests two lines for future research. In the first place, developing an empirical analysis using an econometric model. In the second place, performing a principal component analysis, instead of a factorial analysis. In this way, you will be able to check if this methodology is valid

[es] El principal objetivo de este trabajo es analizar que indicadores son lo que mejor explican la calidad de vida en las personas mayores en España. La calidad de vida es multidimensional, por lo tanto, se identifica los indicadores que forman la calidad de vida de las personas, asimismo, se clasifican en nueve dimensiones: Condiciones materiales de vida, Trabajo, Salud, Educación, Ocio y relaciones sociales, Seguridad física y personal, Gobernanza y derechos básicos, Entorno y medioambiente y Bienestar subjetivo. Doce indicadores son seleccionados para comprobar cuál de ellos determina mejor la calidad de vida para las personas mayores. El periodo para el que se obtienen los datos de mayores de 64 años es de 2004-2018. Estos indicadores son: Tasa de riesgo de pobreza después de transferencias sociales, Desigualdad (S80/S20), Población con carencias materiales, Población que vive en hogares con determinadas deficiencias en la vivienda, Población con falta de espacio en la vivienda, Incapacidad de hacer frente a gastos económicos imprevistos, Retrasos en los pagos, Personas que no han accedido a cuidados médicos habiéndolo necesitado, Personas con enfermedades o problemas de salud de larga duración, Personas que declaran padecer problemas de delincuencia o vandalismo en la zona, Población que sufre problemas de contaminación y otros problemas ambientales y Población que sufre problemas de ruidos producidos por vecinos o del exterior. Se realiza un análisis descriptivo de los datos mediante un diagrama de cajas y se efectúa los pasos previos para comprobar si se puede materializar el análisis factorial. Los pasos previos son un contraste de normalidad multivariante y la medida de adecuación muestral de Kaiser-Mayer-Olikinun. El resultado del análisis previo es desfavorable. No se puede realizar el análisis factorial, pero se logra discernir mediante la medida de adecuación muestral de Kaiser-Mayer Olikinun que variables explican más la calidad de vida de los mayores. El estudio sugiere dos líneas para futuras investigaciones. En primer lugar, desarrollar un análisis empírico mediante un modelo econométrico y, en segundo lugar, realizar un análisis de componentes principales, en vez de un análisis factorial para comprobar si esta metodología es válida.