Características socioeconómicas de los productores de cebada maltera en la región de Chimborazo, Ecuador

• Published in: Perfiles Vol. 1; no. 31; pp. 6 - 15
• Main Authors: Gadvay, Adriana, Aynaguano, María, Peralta, María, Lindao, Víctor, Suarez, Alfonso
• Format: Journal Article
• Language: English; Portuguese
• Published: Escuela Superior Politécnica de Chimborazo 01-06-2024
• Subjects: Biochemical Research Methods; Biochemistry & Molecular Biology; Biology; Biophysics; Chemistry, Analytical; Chemistry, Applied; Chemistry, Inorganic & Nuclear; Chemistry, Medicinal; Chemistry, Multidisciplinary; Chemistry, Organic; Chemistry, Physical; Electrochemistry; Engineering, Chemical; Geography, Physical; Mathematical & Computational Biology; Mathematics; Mathematics, Applied; Mathematics, Interdisciplinary Applications; Microbiology; Multidisciplinary Sciences; Physics, Applied; Physics, Atomic, Molecular & Chemical; Physics, Condensed Matter; Multivariate Analysis; Combined Machinery; Maquinaria Combinada; Hordeum vulgare; Applied Statistics; Malted Barley; Análisis multivariado; Estadística aplicada
• ISSN: 2477-9105; 2477-9105
• DOI: 10.47187/perf.v1i31.251

Los productores de cebada presentan características socioeconómicas que producen pérdidas en el cultivo, por esta razón se encuestó a 14 productores de cebada maltera en el programa "Siembra por contrato" en la provincia de Chimborazo en el año 2022, donde se recopiló información en diferentes áreas, incluyendo el ámbito social, institucional y empresarial, productivo, ambiental, comercial, transferencia tecnológica y económico. Con la finalidad de analizar e interpretar un conjunto de variables relacionadas con los productores, así como identificar patrones y agrupar a los individuos con características similares, se aplicó el Análisis de Componentes Principales (PCA); además, se emplearon herramientas estadísticas, programación e integración de códigos en R.El resultado del análisis reveló la formación de 4 grupos (clusters) que se explican mediante 6 componentes, los cuales representan el 82.42% de la variabilidad total. Estos grupos permitieron identificar las fuentes socioeconómicas que influyen en las pérdidas de cebada. Entre ellas se encuentran el nivel de educación, ocupación, tenencia de tierras, tipo de suelo, variedad de cebada y porcentaje de maleza. El cluster B, junto con el productor 14, presentaron el mayor porcentaje de rendimiento comercializado siendo superiores a 3 001 kg. Mientras que, los productores de los clusters A y D tuvieron un rendimiento bajo (1 000 a 3 000 kg), independientemente de la variedad de cebada cosechada. El análisis multivariado demostró las características socioeconómicas de los productores y cómo estas afectan las pérdidas de cebada, mediante el Análisis de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) se determinó que el peso de granos influye directamente en las pérdidas de cosecha mecanizada.