Metodología estadística para la caracterización de fincas de cuyes (Cavia Porcellus)

Abstract

El objetivo principal de este estudio fue evaluar una metodología estadística para la caracterización de fincas de cuyes (Cavia porcellus). Esta se sustenta en la teoría de componentes principales, que analiza la dependencia estructural de conjuntos de datos multivariados. Para evaluarla se utilizó la información de las encuestas de caracterización de los sistemas de producción de cuyes, realizadas en la Provincia de Cajamarca, Perú, en 1987 y 1988. Para el análisis se utilizó el paquete Statistical Package for Social Scientists (SPSS)/PC. Los resultados de la aplicación muestran que las nueve variables relevantes, consideradas inicialmente en el presente caso, pueden ser reemplazadas por cuatro componentes principales que explican el 65% de la variación total respecto de las originales. El primer componente principal expresa la productividad precuaria e ingreso de la finca por la venta mensual de cuyes. El segundo refleja el comportamiento del jefe de familia según edad y escolaridad. El tercer sintetiza la mano de obra familiar -disponible y no disponible- que puede tener la finca en el consumo mensual de cuyes. El cuarto componente explica el consumo mensual de cuyes y su efecto negativo -disminución- al incrementarse la mano de obra familiar no disponible. Además de permitir la caracterización fácil y precisa de los sistemas de producción, el análisis de componentes principales identifica las variables de mayor importancia y sus asociaciones entre sí; como ejemplo de esto último, se encontró que la producción de cuyes se dirige principalmente al autoconsumo, pero que éste se incrementa con el aumento de la mano de obra familiar no disponible, lo que atenta contra el ingreso de la familia.

The main objetive of this studt was to evaluate a statistical methodology for the characterization of guinea pig farms (Cavia porcellus). The metodology is based on the teory of principal components, wich analyses the structural dependency of sets of multivariate data. In order to properly evaluate the procedure, information for surveys conducted en Cajamarca, Peru in 1987 y 1988, was used. The analyses were carried out with the SPSS/PC package. The results of the study proved that the original nine relevant variables could be sustituted by four principal componets which explained 65% of the total variation as compared to the original variables. The first principal component expresses the livestock prooductivity and farm income derived from the monthly sale of guinea pigs. The second component reflects the behaviour of the head of the family according to age and schooling. The third component examines the family farm labor that could be supported by the monthly consumption of guinea pigs. The fourth expalins that, as family labor becomes scarce, onfarm consumption of the guinea pigs also increases. Besides allowing easy, precise characterization of production system, the principal component analysis identifies the more important variables and their degree of association; as an example of its usefulness, it was found that guinea pig production is, for the most part, geared for self-consumption but this increases if family labor availability decreases, which negatively affects family income.