Clasificación de productores de quinua de la Región Junín usando técnicas de análisis multivariado

Abstract

El objetivo es la clasificación de los productores de quinua de la Región Junín en relación a sus atributos más relevantes, con la finalidad de identificar las variables que tienen una mayor relevancia en la dinámica productiva y social de los productores. Para ello se determinaron los conglomerados de productores sobre la base de las variables productivas, económicas y de apoyo y servicios institucionales más importantes, considerando la encuesta aplicada sobre funciones de producción de quinua en la Región Junín-Perú para la campaña 2014-2015, y metodológicamente el análisis multivariado en dos fases. Con el Software SPSS, se obtuvieron tres conglomerados de productores, también se analizó las similitudes y disimilitudes de cada uno de tres conglomerados, ya sea al interior del grupo, como entre los grupos formados. Finalmente, a partir de un análisis de regresión logística binaria, considerando la variable más significativa de la tipificación, variables del conglomerado y otras fuera de ellos, se hizo un análisis de regresión logística binaria con cinco variables, para encontrar que variables influyen de manera determinante en la que resulto con mayor significancia en la clasificación de los productores de quinua

The aim purpose is the classification of the quinoa producers of the Junín Region in relation to their most relevant attributes, in order to identify the variables that have a greater relevance in the productive and social dynamics of the producers. To this end, the conglomerates of producers were determined on the basis of the most important productive, economic and support variables and institutional services, considering the survey applied on quinoa production functions in the Junín-Perú Region for the 2014-2015 campaign, and methodologically multivariate analysis in two phases. With the SPSS Software, three conglomerates of producers were obtained, and the similarities and dissimilarities of each of three conglomerates were analyzed, either within the group or between the groups formed. Finally, from a binary logistic regression analysis, considering the most significant variable of typing, conglomerate variables and other variables, a binary logistic regression analysis was done with five variables, to find which variables have a decisive influence which resulted with the greatest significance in the classification of quinoa producers