Análisis de variables productivas y socio-empresariales de productores de aguacate hass de dos municipios del Cauca para la creación de indicadores para la toma de decisiones del sector rural

• Main Authors: Héctor Fabio Lopez Castaño, Jessica Almeida Braga, Max Brandão de Oliveira
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: UNAD 2020-07-01
• Series: Revista de Investigación Agraria y Ambiental
• Subjects: Aguacate; asistencia técnica; asociaciones de agricultores; análisis de datos
• Online Access: https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/3159

Contextualización: En el artículo se aborda la aplicación de técnicas de análisis de datos multivariados en el sector agro, con el propósito de caracterizar a dos grupos de agricultores de aguacate hass, a partir de los datos que recogen las entidades que tradicionalmente prestan asistencia técnica rural en el país, las unidades municipales de asistencia técnica (UMATAS) y facilitar la toma de datos en campo y arrojando luces sobre la creación de nuevos indicadores de desempeño. Vacío de conocimiento: Deficiente aplicación de métodos e instrumentos de análisis de datos en el proceso de asistencia técnica rural, que permitan definir recomendaciones de actividades, insumos y manos de obra más específicas a la realidad de las distintas asociaciones o individuos de productores agrícolas Objetivos: 1) Analizar los datos recogidos a través del instrumento de diagnóstico a las fincas RUAT que realizan las Umatas en cumplimiento de su papel de acompañamiento técnico rural; 2) Aplicar las técnicas estadísticas de clasificación y organización de datos más pertinente a dicho instrumento de caracterización; y 3) Determinar la importancia que cumplen para la construcción de indicadores las variables que se recogen en los instrumentos de diagnóstico a las fincas. Metodología: A partir de la revisión de varios referentes teóricos sobre los pasos necesarios para la creación y selección de indicadores,  se siguieron las siguientes etapas metodológicas: Desarrollo de un marco conceptual, selección de variables, normalización de los datos, análisis multivariado y ponderación de la información; otros pasos posteriores como la agregación de la información, análisis de robustez y sensibilidad, podrán ser parte de subsiguientes trabajos. Resultados y conclusiones: Se encontró que las variables que tuvieron mayor peso en la caracterización y agrupación de los productores fueron las pertenecientes al grupo de las buenas prácticas agrícolas y al de la producción, demostrando que con solo 8 variables se puede tener una buena aproximación a la caracterización de los productores, en lugar de las más de 36 variables de las que se compone el instrumento de diagnóstico denominado Registro de Usuarios de Asistencia Técnica (RUAT)