Uso de metodologías para el análisis y diagnóstico de Sistemas de Producción Agropecuarios
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2015
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Resumen
El uso de metodologías adecuadas para el
análisis y diagnóstico de los sistemas de producción
en el medio rural se hace cada día más
evidente; sin embargo, estas son modificadas
y adaptadas a las condiciones actuales, para
caracterizar estos sistemas en lo referente al
uso de recursos naturales, tecnológicos, administrativos
y socioeconómicos con los que
cuentan, y generar respuestas a las limitantes
detectadas. Para ello se utiliza un instrumento
(formulario) previamente validado por expertos
del área, que permite recopilar información;
luego de su aplicación la información obtenida
puede ser analizada a través de la estadística
descriptiva, y, posteriormente, se utilizan
técnicas multivariadas que permiten reducir
el número de variables y obtener los componentes
principales (ACP), los cuales pueden
explicar la variabilidad sobre el comportamiento
de los mismos o el análisis factorial de correspondencia
múltiple (AFCM) que los agrupa
por factores. Los componentes principales resultantes
se utilizan para realizar el análisis de
conglomerados o “Clúster”, y así detectar la
similitud entre los diferentes sistemas de producción
o su independencia con respecto a
los otros incorporados en el análisis. Después
de utilizar todos los métodos expuestos se
realiza una matriz FODA para generar conclusiones
y recomendaciones sobre las
variables que están afectando el desarrollo de
los sistemas de producción agropecuarios.
Abstract
The use of appropriate methodologies for the
analysis and diagnosis of production systems
in rural areas is becoming more evident, but
are modified and adapted to current conditions
to characterize these systems in relation to the
use of natural resources, technological, administrative
and socioeconomic they have and
generate responses to the constraints identified.
It uses an instrument (form) previously
validated by experts in the field, which allows
collecting information, then your application
can be analyzed through descriptive statistics
and then use multivariate techniques to it
that reduces the number of variables and get
principal components (PCA) that may explain
the variability of the behavior of the same
or multiple correspondence factor analysis
(MCFA) that groups by factors. The resulting
principal components are used to perform
cluster analysis or “cluster” and to detect
the similarity between the different production
systems or their independence
from other incorporated into
the analysis. FODA is performed
after using all methods exposed to
generate conclusions and recommendations
on the variables that
are affecting the development of
agricultural production systems.