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Domingo Carbonero Muñoz, Esther Raya Díez 
, Agustín V. Ruiz Vega
Este artículo tiene como objetivo identificar los factores relativos a la exclusión social atendiendo a cuatro niveles de gravedad entre la población usuaria de programas de inclusión social. Para ello, se realiza un análisis de la base de datos perteneciente a la herramienta SiSo de valoración de las situaciones de dificultad social en el eje inclusión/exclusión. Dicha herramienta se emplea desde el año 2017 en la valoración y el estudio de casos en los servicios sociales de primer nivel en Castilla-La Mancha. En el momento de realizar este artículo, se han valorado un total de 18.968 unidades familiares. Para ello, se recurre a análisis bivariables con los que identificar las principales características en seis dimensiones o ámbitos vitales. Asimismo, los resultados recogen la adecuación del análisis de componentes principales a los respectivos ámbitos vitales. Finalmente, el apartado de resultados recoge un análisis multinomial para determinar su importancia según los niveles de dificultad analizados. Las conclusiones del artículo son relevantes para la segmentación en el primer nivel de atención de los servicios sociales según los niveles de dificultad, con repercusiones en la precisión de necesidades y en la intervención conjunta con otros sistemas de protección social.
This article aims to identify factors associated with social exclusion among users of social inclusion programs according to four levels of severity. To this end, the SiSo tool was used to assess situations of social hardship on the inclusion/exclusion spectrum. This tool has been used since 2017 to evaluate and study cases in first level or primary care social services in the region of Castilla-La Mancha, Spain. At the time of writing, a total of 18,968 family units have been assessed. Bivariate analyses were performed to identify the main characteristics of users in six dimensions or life domains. The results show that principal component analysis is suitable for identifying the variables in the respective domains. Finally, a multinomial analysis was performed to determine the importance of the variables according to levels of hardship. The findings can be useful for segmenting family units and defining social services interventions by level of hardship, as well as for conducting joint interventions with other social protection systems.
