The aspects that compose animal welfare are complex and multidimensional. The first week of life is critical in the development of chickens; the welfare problems in this period are the result of accumulation of factors that compromise the individual animal and the flock. The objective of this work was to identify environmental, housing, health, and behavioral indicators to know their relationship with chickens´ welfare on commercial farms during the first week of life. The effect of multiple indicators on welfare variables was studied: mortality, selection, body temperature, lameness, scratches, and pododermatitis. Principal component analysis (PC) was performed to reduce the complexity of the factors studied. Correlation and regression analyses were performed with PC as regressive variables to understand the relationships between PC and animal welfare variables. 15 houses from 15 commercial farms, located in the north and central zone of Costa Rica were evaluated from January to July 2019. The analysis reduced the complexity of the indicators to seven variables: production, disease, skin and leg integrity, density, resources, environment, and behavior. The PC that best described variability in welfare were behavior, skin and leg integrity, density, disease, and resources. The models that best explained the relationships were those including PC production and health, housing and behavior, health and housing, density and behavior, disease, and housing. The wet litter showed significant differences (p<0.05) in the welfare variables; however, most of the evaluated farms showed good skin and leg integrity scores. The principal components approach allowed the identification of the main effects that affected broiler´s welfare on the farms during the first week of age: heating, litter quality, disease, resource availability, environment, and motivational behaviors. It also allowed farm classification according to their degree of association with health variables.Los aspectos que constituyen el bienestar animal son complejos y multidimensionales. La primera semana de vida es crítica en el desarrollo de los pollos, y los problemas de bienestar son el resultado de una acumulación de factores que comprometen al animal individual y la parvada. El objetivo del trabajo fue identificar indicadores ambientales, de alojamiento, de salud y de comportamiento, para conocer su relación con el bienestar de pollos en granjas comerciales en la primera semana de vida. Se estudió el efecto de múltiples indicadores sobre las variables de bienestar: mortalidad, selección, temperatura corporal, cojeras, rasguños, pododermatitis y rendimientos productivos. Para reducir la complejidad de los factores estudiados se realizó un análisis de componentes principales (CP). Para comprender las relaciones entre los CP y las variables de bienestar animal, se realizaron análisis de correlación y de regresión con los CP como variables regresoras. Se evaluaron 15 granjas comerciales ubicadas en la zona norte y central de Costa Rica durante los meses de enero a julio del 2019. El análisis redujo la complejidad de los indicadores a siete variables: productivas: enfermedad, integridad de piel y patas, densidad, recursos, ambiente y comportamiento. Los CP que mejor describieron la variabilidad en el bienestar fueron: comportamiento, integridad de piel y patas, densidad, enfermedad y recursos. Los modelos que mejor explicaron la relación fueron los que incluyeron el CP de producción y salud; alojamiento y comportamiento; salud y alojamiento; densidad y comportamiento; y enfermedad y alojamiento. La cama húmeda mostró diferencias significativas (p<0.05) en las variables de bienestar, no obstante, la mayoría de las granjas evaluadas tuvieron buena calificación en la integridad de piel y patas. El abordaje de componentes principales permitió la identificación de los principales factores que afectaron el bienestar de los pollos durante la primera semana de edad: calefacción, calidad de cama, enfermedad, disponibilidad de recursos, ambiente y comportamientos de motivación. Además, permitió realizar una clasificación de las granjas de acuerdo con su grado de asociación con las variables de salud.