Panamá
El presente trabajo tuvo como propósito la tipificación y caracterización del sistema doble propósito en Chiriquí (Panamá) utilizando técnicas multivariadas, considerando la existencia y manejo de los recursos, índices zootécnicos y aspectos socioeconómicos. Los datos se obtuvieron de 66 fincas a través de un diagnóstico estático. Para el análisis de la información se utilizó el Análisis de Componentes Principales (CP), Análisis de Conglomerados (AC) y Análisis Discriminante (AD). Primeramente, se escogieron a priori 34 variables relacionadas con el nivel tecnológico de la finca y después del análisis descriptivo se seleccionaron 24 variables cuyos coeficientes de variación fueron >30%. A través del CP, las variables se clasificaron en 10 componentes principales que representaron el 73.5% de la variación total. Sesenta fincas se agruparon en cuatro grupos con el AC y el AD permitió probabilísticamente el agrupamiento final de las fincas. Los cuatros grupos de finca se diferenciaron notablemente en el acceso a otras fuentes de ingresos, uso y fertilización de pasturas introducidas, composición racial del hato y uso de suplementos minerales, energéticos y protéicos. Las fincas (grupo IV) más pequeñas (35.4 ha) fueron las de mayor producción de leche por hectárea (1076.8 lt/ha), más alta natalidad (52.4%), pero alta mortalidad (12.3%) del ternero. Se concluye que las técnicas de análisis multivariado permitieron entender mejor la complejidad y diversidad de las fincas doble propósito al agruparlas en unidades más homogéneas.
The present work had the purpose of typify and charaterize the dual purpose system in Chiriqui (Panama) through multivariate techniques, considering the existence and management of the resources, zootechnique indexes and social economic aspects. Data set came from 66 farms through a static diagnostic. Data were analyzed by Principal Components Analysis (CP), Cluster Analysis (AC) and Discriminant Analysis (AD). First, 34 variables related with the farm technological level were a priori selected and after a descriptive analysis 24 variables were selected based on variation coefficient >30%. Through CP, variables were classified into 10 principal components which represents 73.5% of the total variation. Sixty farms were grouped into four groups with the AC and the AD allowed probabilistically the final grouping. The four farm groups were different from each other in access to other source of income, use and fertilization of improved pastures, breed heard composition and use of mineral, energy and protein supplements. Small farms (35.4 ha, group IV) had higher milk production per hectare (1076.8 lt/ha), higher natality (52.4%), but high calf mortality (12.3%). It was concluded that multivariate techniques allow to understand better the dual purpose farm complexity and diversity when were grouped into homogeneous units.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados