Resumen de Técnicas de estadística multivariada para la tipificación de sistemas de producción pecuarios

Jairo R. Mora Delgado, Sergio Andrés Rivera Clavijo, Miguel Armando Rodriguez

• español

  El análisis multivariante (AM) es la parte de la estadística y del análisis de datos que estudia, organiza, analiza, representa e interpreta los datos que resultan de observar más de una variable estadística sobre una muestra de individuos. Se realizó encuesta con base en variables cuantitativas y cualitativas tomando la información primaria sobre un total 224 fincas de la zona centro del Tolima, con el objeto de tipificar y caracterizar las fincas ganaderas y sus familias en el centro del Tolima. Se realizaron diferentes análisis de estadística multivariada como análisis de componentes principales, análisis de conglomerados y análisis de discriminante canónico. La tipología mostró tres grupos con características diferenciadoras entre sí y tamaños diferentes, lo cual sugiere la existencia de tres tipos de fincas. Un grupo con 135 unidades de análisis que contiene las fincas con un promedio de 23,18 ha; el conglomerado 2 (61 fincas) que tiene en promedio 15,02 ha y el co nglomerado 3 que agrupo a las 28 fincas más grandes con una media de 104,03 ha. Utilizando las variables: área predial, área pecuaria, bosques, pastos naturales, unidad gran ganado (UGG), potreros, leche vaca día, cultivos, índice educativo (IE) y trabajadores, se comprobó la utilidad de los análisis multivariados para interpretar la diversidad de fincas y sus características productivas y sociales.

• English

  Multivariate analysis (AM) is the part of statistics and data analysis which studies, organizes, analyzes, represents and interprets the data that result from observing more than one statistical variable on a sample of individuals. A survey was conducted based on quantitative and qualitative variables, taking the primary information on a total of 224 farms in the Central Zone of Tolima, in order to typify and characterize livestock farms and their families. Different analyzes of multivariate statistics such as analysis of main components, cluster analysis and canonical discriminant analysis were realized. The typology showed three groups with differentiating characteristics between them and different sizes, which suggests the existence of three types of farms. A group with 135 analysis units containing the farms with an average of 23.18 ha; the conglomerate 2 (61 farms) that has on average 15.02 ha and the conglomerate 3 that grouped the 28 larger farms with an average of 104.03 ha. Using the variables: land area, livestock area, forests, natural pastures, great livestock unit (UGG), paddocks, milk cow day, crops, educational index (IE) and workers; utility of the multivariate analysis was tested to interpret the diversity of farms and their productive and social characteristics