Modelo de asistencia técnica integral pecuaria para pequeños y medianos productores del sistema doble propósito en el Piedemonte Llanero

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(1)I. CAPITULOI üI'LTIVARIADOSPARA OEMETODOSESTADISÍICOS DESARROLLO BOVI}IA DE SIT¡TEIIAsDEPRODI'GCION TIPIFICACK}TI DuránPérez.E$tadfstica* Rosemary JimmyCozo.Estedfst¡co' oscárDuarte.zoot.M$c* JorgeLuisPam. DMV.MSc". t soc¡abs, dé lascaract€risticas e interacc¡oñe€ hayvacioseobreh dlnámica Ac{ualmonte y productor€S (agricultores y los de ámbientales culturalbs teónotógicas, €conómicas, poco pafs, al y debido ndtu€lesdel ganad€fo8) regiones microregiones de lasdifef€ntes y funcirlnde los sistorñas de Ffoducción agropecuarbs. de la estruG{ura éntendimiento paracaracterizar los ha emprardido acciongg Corpoica Parameirrarésteconocimiento, sequhr€n principabss¡sternae dct pafs. Es así como,mediantae¡erciciosde üpifrcación y forñularhipóbsisde la estruc{ura, función,maneloy razónde setrde éetos. entender. c. Tipifkaciónes un ñétodo que buscaidentificarlE diversidaddo sistcmasde produoción ó clasificaciónde la rsalidad,pare de'linirgrupos dé medhnté el ordenami€nto que con calacterlsticas quo pres€ntanel mayorgradode homogen€idad produc-tores y parael desanollotecnológico a la Y€zla y opoftunidades bxpr.sansu3'r€otriccion€s enbelosgrupo3. mayorvariabllidEd En iipiftcac¡ón,bs método¡ eotadfsticosmáE ut¡liz8dos,han sldo los clásic,os: produciendoresultados compónente6pdncipale6y anát¡Etsde conglomerados, cuantitativas' da quesolose puedenutilizarvariables razohabbs,p€roconla rcsl¡icc{ón al manelr másapropiada de a¡ustefunametodología la necasldad Porást¡ razón,eXisúe disponibl€. delt¡pode información. a. y usada por dilercnt'esihvesligadores En gen€fal,18 métodobgtetradicionalmente en de Invúgaclón Sfslbmec por recoóibda h R.,¡ltnhmaciotpt & ltetoffigf'F & perala ha sidoenfocadaal usode algunastécnicasmultivariadas Ptoiluoción(RlMlSP) en: consistebásicamente homólogos.Estametodologla de individuos identificación y chsifícación. paralá tiPificación ds un marcot€óricoEspccffico 1. Doteminación ni\rel de s¡stema de f¡nca. lae variables af de 2. Selección y otrosrnediospárarécolección de dabs. comoencuestas dc instrum€ntos 3. Aplicación los rosultados. ¡nterpreteción de de losdatose multivariado estadistico 4. Análís¡s 5. Validació¡de la tipologla. dc nuevasf¡nces. 6. Clasificación. *. De éstos punlo6, el de mayor interés para 6fec{osd€ este trabejb es el dg las y 8e int€gran implGÍtentadas. Estasson de tlpomultivariado estadÍstiCas heramientas asl: a) Selecciónde etributosque se comporlencomo variabl€s(bajo él critario de de variación¡ltos). coefici{entos parer€duclrla dirnensíón principales dele¡pacio. fadorhlen cornponentes b) Análi6i8 4.

(2) i. tl. c) Análisig da Conglomerados,empleando como Vafiábles clegificatoriacloB princiPahs. component€s d) Debrminaciónde lo8 üpos de s¡stemegde producción(coñ la interprctaciónde comodcndogramaS). resr.rltadoe pafechsif¡cacióna posterioride nuevasfincss(queaunque e)' e) Análisisd¡scriminante y ¡efersnc¡ados no mueetranlos reeultados). gi menciona,lostrabajosconsüttados de éstas 8on ptEclásificadardependiendo AEf,dado url grupo dé variáb168, .del tipo pere independlente3 hfomáci{tn o tbmátirx a le gu€ ce referan, realizáridoseanálíeis quc cont6rnpla de sbtemasde pfodu6íón.Está la diversidad cadaunodé loÉa3péctos ein dEvariabtes de un mayornrimero, facilitael análiSiS mtn€rade abqrdarlaüpificación, queestablecenlo€métodosfactofial€s. quesCvéaeféCtado et modelomatemático Obiehro¡ 1. ldent¡ficargruposdc variabl€satociadas,d€ntrode los sigtemasde producdón de bovinos doble propós¡todel PiedemonteLlanero, util¡zendoalgunoe método3 factorhbc oomoel de Análisisen componentesPrincipabs(ACP)y el Análioisde Conespondencia6 M(iltipl€8(ACM).. I. concaracier¡stica8 doblepropóctro) Hentificáfgruposdo individuos(productores 2. ulÍlizandométodosde cladficación. aimilaresen su sistemade producciún, aplicadaB én la de lasdifefeniestácnicesestadlgtitEs los resultados 3. Comparar "conformidad la con réalidad'' de en términos üpilicación,. q. La inloínación que se utllizó para éste trabajo, hace parts del Pten Nüciorral& Itodgmlzectón& ra Ganade¡Iaqueadelantacorpoicay del cuálformapsftee] proyEcto y medenos Pronatta; f,'odr¡o de alfcÉncra úcnlca hugral reu'' tt Fw P3ry/|.tcños p¡oduclqc daIsrsúerradúle Nop&tb det Pieú¡¡pttb lJanefo. Paradessnollarel se realizóuna paÉantfapor partedel primerautoren el frimer objetivods cste prDyec{o, proy€úto(OpciénCotornbia)y 3€ acordó desarallar €l fabájo de gredo ontre la y Corpoica. Nacional Universided La partlcipaciéndel cstadísticocomienza,cuandoya ha sHo diseñadoy parcialm€nte a6í comola muestrs, por tal rdzón,la de cáracteriración, aplicadoel instrumento y €{r8l€ntaciór¡ presentación de átte capftulo,fttsPeldalos reauftadosque diredámente de análisi¡estadlsüco. dependen de la medodologfa '1.. ll¡i¡rbleg y úótodot.. y Resffepo' A partir de hE üan6ec{osGraneda-San Martín , Gua¡ngl'MüávicÉncio proPorc¡onal fa a canlidad de leche muesfco multkrtápico sa elecluó Paret¡abueno por formuh producids la dc mucsfa La se d€teminó en cgaa rutas, combra¡alizablg para y cruzado. (1986) ll, éstudb €ecc¡onal un expu€ttaen el capftulo Mgrtín col. Sc fabajafon doasupuaeloepara@menzarla recolecciónde la infomec¡ón:Élprimcro quo las rut6sconHan en lae misma¡proporcbncala prcducclónde leche.El segundo encontrsbaflén s{¡mayorlaen lesvfasprimaaiág hizoreferencha gue,IospfoductorcsErE {.

(3) t. *. quéeB y secundariat fue el prediodoblepropósito, de leerutas-La unidadde muestreo uñ núcleodevacesen ordeñocontemero indet6rminada, aquelquetianoon proporcíón transfomados en lormaliquidao consubProductos al lado,cuyalechees comerciálizada en el pr€dio. l.l Prlnch¡|e3 v¡r{áblcs do esü¡db de Metay Casanaré, en el Piedemonte Se utilüóla encuestainicial,que se diligenció la cuál tenla doe de la corporación, antes de ser discr¡tidapor loB investigadores primera creenciag, generalidadéG, empleo, escolaridad, ubicación, sobre la secciones, alimentac¡ón, géneroy producción genóral,y la segundatocnológica foral€s, sobre especif¡ca del manejodel temeroy el ordeño,seludanimálY Ploduoción reproduccién, sbtomadoblepropósito.P$terioméntÉle encuestase reformÓ,sin atterarel contenido bás¡code sut6mário. 1.2 Recobcc¡ónde h inl'óñmclón Esta fase fue coordinada,planeaday ejecutadapor el ProgramaRegionalde peraaplicarlos 8), él cualcapacitóa tresprofesionale6 Fecuaria(Rog¡onal lnvesügación hegta fuo nÉcesario, veces como dieeñados, ellosvisitaronlagfincaslantas instrumentos planeada en cl fomulario. la informac¡ón completar. t. de loecuales67 diligenciados, 134formuhrbssatisfactoriamente Entotalse€colec{aron al Piedemontedel Meta,46 al Piedemontede Casanemy 21 ál conetpondleron Piedomonte dc Arauca. fue sometidoa un El instrumentoaplicadoen los dos primeroedepartamentos aplicadoen Arauca. perfaccionamlento un segundoinstrumento en ol d¡seño,g€nerando en los dos formatosy 8u subcecuente Sin embagopor la ubicaciónde las pr€guñtqa genelaciónde base6de datos no coincidentes, sé decllió aplicarel estudlocon 1o y pará 113f¡ncas,eobre ]tfista Asf,sé analizaron Piedemonte del Casanere. al obtenido pres€ntarán loe resullados. lascualeas€. |J. y orftica,se dicéñóun formatodo capturasemiFinalizadah laborde recolección ¡nteligenteen el programePANACEA,con ef cual a trávésde d¡ferentastablas relacionEdas entresf, se logró@nfofinar[á basgde datosque contenlala información por coleciada el instrumento. 1.3,frat¡m¡onto de la informaciiln, delsistemado producción doble información de recolección Losinstuméñtos admitieron propósitoen 651 vadablesoriginales,de bs cuales296 fueron continueey 355 (quegénersn1096cetegorfas). categóricás. C. de ta infomáción,6eélaboraron en el 6nál¡8is Conel fin de oonseguir el mayorprov€cho que fusionaron originales eepecffoos, vEr¡ables en nuevaovariáblec algunosindicado¡oe p del (Coeficientes), de le dimens¡onalidad conlo cual9e consiguió una merar€ducc¡ón espado. Los indicadoresfúeron conskuirloscomo una sumatorbd€ dos o má8 varhbbs y transferidores ponderadae dol de investigadores , originadasén el conooimiento. I.

(4) t. parael sistema sonespécfficos llanero,razónporla quedhhosooeflCigntes Piedemonte de esamicroregiÓn. doblepropósÍto de producción Losvalore$ponde€dosdecadaindicadolse lransformarpn'atdividirporel ponderador con de mayorpesocádauno,con el fin de darleal indicadorun énfoquecompanet¡vo nivel relevancia. de implfcitamente un asignando cadaelem€nto, y equipo,de bothuín de calidadde v¡da,de maqu¡naña Losindicadarcscleinfñestructu¡a, propósüo, ganado fueronindicadores doble y de equipovetenna¡foy tas umdadesde quereduleron delespac¡o a 458variables6n 17%la dimensión eopeclficos. ?. de los indicadorós,señalÓuna grE¡n Una exploracióninicial del comportamíento más desoiptivocon ostadí8tico5 de estudb lo cilal la neoesidad un sugirió dispersión, a la (tradicionalmente recu¡riendo usados), gue y estándar robustos lá mEdla lad€'svtación de y medida aI rango ¡ntercuartflico corno medianácomo medidade localización dispersión. de cada de los componentés En el Capltuhcll se ¡elacionael wlor de ponderación indicador.. o. 6n 3 El lndkador dGmafldnárh y equ¡poo€c¡bentre-l y 38 puntos,cono€ntrándoeé productorcs conmásaltosPuntaj€E dé 4.5. Oentrode los 18 conun rangointercuartític,o de Yopaly el rectanl'e 28%a (iup€rioresa l0), cercadel7zVrpe¡tcnecen at municipio quepos€énI ó 2 tractores, productores aquellos delMeta.Sonprecisamente municipios en dondese generanlos puntaFsoxtremos,sieñdolos propbtariosde los prediGde msyorárea. La diepersióndel indbador de Inftae¡t¡uctu¡€pocu¡r¡a (ParaBovinos)oscilóortré 0 y de 2.75,la influencis an 6.25conun rangointercuartlfico 22.24$)fttos,concenhándose d€ áreapecuaria.De ésta def indicadores mercadapafa los má8altosporcentaies ti€nenun puntaie manera,quienesdestinanmenosdel 70% da la finca a paslura¡s, másbaiofrcntea 6.15y 6.29qu€ s€ obtienoon medianode 5,27,comparativamente prediosquedsstinanmásdel 70elo de ls fincaen pastos.. i. de unabéeqlla, a 10puntos,6edébena la ex¡stenc¡a superiores LogpuntaFsextremos, pueslo normales notenefnínguno dentro de éstostfesrecursos o dosesúáblos, un bret/e predomina tenerunosólo. de la fincalen el cg6ode losestablos, lanto dsl prsductor,su grupo El lndlc¡dor dc c¡fidad de vld., tesaltála posibilidad para con relacionado ¡ceidente, vivir en méjor€s condiciones, su adminlstrador familiaro ptiblicos que y A habiüabilHad la finca. facilitan la en cspacio6flsicos algunosservhios qué posibilHad productor ñayores la el vivaen ella,ienga de mayorvalordalindicador, y acGeso a as¡steneia técnicapermanonte.Conestose explicaporquéla administrador parael númerode casaso unltadesdevivienda. mayorponderacl0n v€rodal,aunqueconmenorpegoguéel anterior,meioralas dcl ecueducto La existencía que habitanel predioy propendepor la saludde los pé|Eonas condicioncsd6 las anknakc6. la granmayofaen 19 estánentrgI y 42. locafizándo8e Lospuntajesparaesteindicador puntos,con un rango¡ntercuartílico de '11puntoe,gu6 con r€sp€ctoa lo8 enteriore6 p¡s8onta. pcroel quEmenospuntaJes éxtremos es€l d€ mayordispcr€ión indbador€B.

(5) t. I. ü. por van¡blegque Los n¡\r€bEde calidadde vlda que 8€ obsérvan,son influenciados que, lá corclaci{tn Es asf hablandeltarnañode la €xplotación. diroctao indF€ctaménte del indicadorde caÍidadde videConel áreade la lincafuEde +0.29,conel númerode cebúén h f¡ncafuedo +0.25,conel equinosfue de +0.36,conel porcentapde an¡m¿los valorde la hotoiladc lechcfue ¿s +0.29,oonlasunkadGsde graoganadofuede +0.25, y equipofue dó maquhraria conel númercde emphadoefu€ de +0.40,y conBlIndicador de +0.38. Ael mismo,h rclac¡ónde este indicado¡cor 18variableundadas cle ganadodobb prúñsito - UGDP-, obscrvándose unatendenciaa3céndente.Asl, los productorrscon puntaje medianode 16,frncasquéposcen6ntre26 y 60 alcanzan un 25 o rncnosUGDP en 19 punto6y los que poeeenmásde 60 UGDP UGDPmuestranuna coñconbación pEgentsnun puntajemedianode 23. El fndic.dor de bodquln votorln¡rlo o¡ciló ent¡e 4 y 247 puntos péro ar tarlgg estuvoan 23 punto3.Esto ¡ntercuürtttb€ fue apenasde 26 puntos,y su concenttsción puntaietpor debajode 10 fueron los como lo valoraa extr€mos, lmpllcsla exirténc¡ade que ggneral produc,torc€ no poqeonbothuin en unirlade¡,mnec9ondienteta aquellos puntos, por par€atendérewnü¡alidadee, estánloeproduc'tor€o en cambio encímado 30 que dísponcn entre 3 y 7 dotis de ántlbiót'rcos,antidiancicos,anliparssitarios, d€sidfoctántosy en m€noreBpropordoncs(1 ó 2 dosic)de ¡olucionss€l€cüolfticas, y analgésicos.En tresfnces los puntajesfueon 95, 99 y 247 purÚo€, anühi8tamínicos con las básicamenteporquesu dolación eBtuvoentr€ I y l0 dé los modidamento8 ponderaciones. mayores técnicede hs pr€dlos. La 'calÉad"del botiqufnfue afectadapor al serviciode ee¡Btencia prrgentándo3eun nivel má3 elto del índicadorpara los produc{oÉ$guo no tienén asielenciatécnicay qu¡€na3üérientemporal(22 't 23 puntoscomomodiana),con técnioapemenente(19 pünto3). respodoa la aE¡stencia. {f. El indh.dor dr oqüho rr.brlnrrlo presentópunt¡jesextrómosdlstantps,y osóilóentre de 5.95 Én 3.4 puntoscon una diEpersión 0.4 puntosy 58,8puntos,conc€ntrándose puntos) puntos,d mayornivetdelindicaüor(6.6 se pr€€entóen lot prcdiosconasistenc¡a técnicapsmanente,ssguidode qubnesbnfan asi¡tenciatécnicaterfiporal(4.epuntos)y puntos). porúlt¡mobs quecareclend6 esteFervicio(3.2 El sent¡do dcl ¡ndb"dor Un¡did dc g¡n€do doülc propót¡úo fue Fseltar las pdrticularid€des frio d€ls¡stome dobb propósito, no tEsladarun concepto de producción genado de came, y a h en de Kg d6 pe€ovivo por hedárea,uül¡zadofrscüent€menta vez,consolidarunamedidaqueconfigurela ideade un animal'ettándaf .. a. En éste sentido,ss valoranoon meyol puntajelas vacaeparide$én ordéfloy los punla¡eB dEc¡ertamano¡aa lq r€producfores en scrvicio.Logs¡guientes eetánasoc¡Edos quea medHaquoéetos06 gcarcana ls ededÉprodttctiva, edaddcl animal,toniéndose ¡u valorde ponderao:ón !e qcercaa uno. Denbo do csta mu€3ira,ex¡stonpequeñospodudores con 4 y 6 UGDFy grenfles produc-tores oonhestamáede 600 UGDP,el 50%de loo punta¡€smásc.onccnfado8 de 35 UGDP. ontodal¡ mueotra, elvalorm€diano oscihronontr€22y 70 UGGDPEiondo.

(6) t. de las UGDPfr€nteal áreade la fincáen La Ffiura l.l' muestraet comportamient'o y 5Ohas,Entre50y 100has'y Másde 100 10 Ent¡e 10 Menos de has, cuatdcategorlas: pues6n la medidaqueaumenta€l positivs, posibte tendencia obsé 9r una has. Asl ei área tambiénsumontael númeromedianode UGDP;de igualmánera,la d¡sper8ión @mola pr$enciade tantoen el rangointercilartflico, pre8entaunat€ndencia creciente, puntosatlpico€. más la8 explotacionos Con rbsp€ctoa la dlstancisdel prEdioa lá cebecsrarnunioipal, grandes y eeteban. las más municipal la cabecera de pequeñás máscérca se ubicaron. ó. Figura Ll. Dl¡tribuclón del lndic¡dor do UGDP.compafa{lvaménteGontsei cabgoríes do tamañoGdc Pfod¡os. *. ü L. o (t (9 =. 300. 2ú. -100. t. N=. y 60 Erúre10. Ente50y ,|00. ll6de fm. 100 Menosde. Areadelañnca(Has) 1.¡l Otr.! v.dablca ¡ndhadorar doriv.dag do las orlg¡nabs r. Morbilidad Enfetmosde Diatea , r*. = Total Te¡neros IndicedeMorbílidú deDianeaenTeme¡os. Totdl Tert eros en la Fincd. ,t. lod en la encué8ta, indagadas De éstamancrase habajanparatodaslasenfem6dades necido8 animales enflaguscimiento, nege, distocia, eñ: diarea fndiceeds morbi$dad eh cadacasoa tiemeros,ngv¡llasy v8ces. déttb3 y aborlos,apücándose.

(7) t. r. Mortalidad par üa Total Terneroscn lq Finca. = Total Terneros.Mltertos IndlcedeMortalidd deDianeaenTemeros. ea rlr[). El cálculode los ind¡cadoEsde mortElidad6s ¡gualparalos dgmáecesosde muertespor he cnfermedadescongidor¡¡dasy para los casos descritosén el punto anterior' Porceñtájede botellasde leche para ¡ntermédiaflos. .. Tot4l BotgllasdeLecheParaIntennediarios* r* Total Botellasdel¡cbe Producidas. oor., = *. Porc€ntaje do bot€lhsdo lecheparaáutocons{¡mo. a. PBLA=. Total BoüellasdeLehe Producidas. de odeñoporvaca(minutos/vaca) Ti€mpopromedio. TO ü. a la FaenadelOrdeño TotalMi¡¡¡tosdestinados TotaldeVacasenfueño Cárgaanimal(UGDP/hec{árcas.). C atga = ia. UGGDP Ar¿adela FtncaenPastu¡as por cada unidadanimal Granrosdc 6dl consumidosdiariamentre. GrSal. Iotal BuhosdeSalConsumidosal Mes+40 Kl * r rv!^^^ t""¿t. r¡. Botellasde lccfié por vacá 9n ordeño. a BLVO. TotalBotellasdeLecheProducidas TotallracasenOrdeño T8mañomedio de loe potréro6en h fincá TotalAreaed Po¡,turoc Total de Pofieros enlo Flnce Porcerita¡o de la flncá en cada sub área. l0.

(8) *. ,rrr". ,r* -TotalAreaenPasnras TotalAteadela Finca. Esto er el porcenlaiéde la finca en pastoso área pecuaria- Para los casosde ároa do cálculoee agr{cola,área en rastro¡oy área en boeguenativo,el procedimiento respec{ivamente 6l numerador. remplazando equivaléntF, r. en cadapactura Por@ntejé d€láteepecuaria. ,r}r"u. ql tlx{' =Totallrea Deambens. *. Total Arca en Pasfums. Esterazónes €l porcentajedél áreapealaria{ár€ad€ fa fincasembradáen paetos)con otres especi€8como la ospeciFDecumbene.AdEmásde ésta, se considorE¡Ktn pastosnátivoo,Punteroy Eshalla.Parecadaunode Dyc{ionoura, Brizanta, Humidfcolá, quese ilusffi en la fÓÍnula. la razÓn, éstasfue calculada de la mismamaneÍ:e r. - Bebederos porunidadanimal Saladeros TotaI SaIaderos erth Rinc¡'. i. UGGDP TotalkbederosenIa Finca BEBUA= UC,GDP Se habajabsjo el supuastoqué €l tamañode los sgledorosy bebederoefuc unifoms ds poberoa potreroe inclugode fmcaa finca,en loscaso6gueno se cumplió,setomóuoa medftlaesiándary sé hho el conteoconreepecloa ésta. 1.6. Drpuraclónde h Inlormaclón. -'-. ¡. quéno lo emeritaben, en váriabl€6 se Gonel fm de nodesperdiciar €l recursode análisie analizópor mediode estadfeticoe d,Etipo d€scriptivoh pertinencisde cedaune de ellas. estándar, fue calculadoel promedio, deeviación En el casode lag varigbleg @ntinuaB y y coeficient€de variación los valoresrn¡nimo máximo. pera los análieíspoatedores, Sg selccc¡onaron a aquellasvarieblesqu6 evldenclárona bap el critariode tenerun coeficiante do unaalle vadqbilidad, trávésde €u di8tribución vgriadónguporior un al 75%1.Esdocrr,guefuerandisper¡as,pues$onlasqugamerftan msyoranálís¡sparaestabbqarc¡rac'terfdicasprcpia8de la poblaciénen estr¡dio. paralo8Anál¡sis de lag73 VsriablescontinuasselGcdonada8 La Matrizde Conelaciones gran (asociaciores Finalc$,presentócoeficienl,es en su bajos d€ e$ociacién, mayorfs + para "entr€" y l¡noales 0.60),situec¡ón fsvorabb 0.60 sl desanollodol anállsi¡de componóntos Principal€s.. ' Seddid€ po(x|6¡é ü€n€n s,|€75%€f untrlnb crÍ¡code vtrhbitidsdd€r¡t¡ode 106dalosoüsenrados, vdtré3 dfpióosqu€hecenqueó6tev€lorseÉa¡lo,B¡nenbargo,s66p6e quela dacifcad& ñnalüflñque en al$¡n gupo. ástssobrdrtdórF €¡dremso ll.

(9) en untcntido Lásvariabbt r€férentésa tamaños€ encuonhanattamentocorrel¡cionades pokeros, mayornrlmercde obvio,puccsg entiendeguea mayorársa,mayorcanüdadde pomancnles,mayorntlmercde equinos,mayorprcducclón dé bovhor,mesemplsados hche parf¡nca,6tc. en €l csso do laÉveriabbsnominales,con¡i8tióe¡ revicarel númemy La dGpurac¡ón frecr¡ench de catégorlss gue conformabancada varieble, algunae requirlarony parasuavlzarlas frecuenciatc¡(hémEs, en cambio otres pemitierunune |ecodifrcaciitn e ssie procgso. no pr€sontiaron ofec'tosatiefaotorlo 1.6. Corfonnción de Atp.cbü do üfIh¡E. t. t. D€nt¡ode la gran divereklsddé infomaciónGcobciada para h investigacÉn,fueron én dosde le3tresmetodobglaode €stud¡ad.stemáücasespcctficaeque se involucraron ¡nállsie, baJocl conc,eptodE Acpecfos. Asf pués, c€da tsmá$caretin€ varleble6 IÉferentÉsa álguno do I s$paclos,dependbrdo del üpo informacklnque pudbs€ gumini$trar. Dccde aqul, el b¡támbnlo dc cada varbbb dependióno $olamentsde le dktribudón que presentó(gtadode vad¡abilidad), sino gue además,sE tuvo en cusntah muesÉral que ee señalarondecd6 un ratarenc.¡a fr€nte á le tomliticatrabajade,de tal manera .important€s' y cuáles @mo conrienzocuáhs vrriabl€o dcberfan participgrcomo -auxilisr6e". y la fonnabá8ice La Tüblal.t, resumael totalde variabhsqueÉctrab€jaron a los análi€iÉ. en la quefuaroninvolucradas En un análisisfectoriatse ent¡endsporvariableactiva,aquellaque puedehac¡erpartede loe cábr¡lospara la generacl'nde los valor63propiosy por enclede los fado¡eg,ceeo las cualeseób son pmyectad¡sBobrslós qlgs confariq a lss vsrÉbbs $upl€ment¡rias, que fuerongeneradospor hs v.riable8actlva6,pcmiticndouna mayoriluafaciónen la inbfpfétaciitnde los iectofE¡.. a. lenercn cuenteque,lacvariSbhsd€nomlnada¡oomo Parala int'Erpreioc¡ón e! ncc€corirc que ddinan a[una daeillcaciónd6 la poblac¡ón,y laa vadabbo activas ¡on b6 gpl¡car los diteront$ ofeclosguo t'tonenéetassobl€ dlc+l€ pretronden suplemer¡tarias clcsificación" qu€ conünüas,ontonceael desarollar La Trbh Ll, preE€ntamásveriabl63caiÉgóric€8 pmduación (cuyo dÉ objetivoea ldonlificarcómo eatá un¡ üpiñcecióndel si¡tcma el conjuntode fincaeen la integddadde hs temátlc¡8)ga penserlaen ¡plicar conformado qués6 tuYk{Eun mln¡modc múlhbs, y suponiendo un snálhisd€ corespondénciaa cabgor{ar pars é¡t¡¡ vÉriables,is tendria9n cl p€ordo bs cr3o3,una mEtrirde 113 e las variebl€rqu6 9e indiscriminarlamenb indlvkluosx 120 asboorfes,involucrando k|didgnal, géncrarieenor. dbponon,situac&lnquc u*ndo un 3ofir,vare. t. comolas Oba eit¡acióngerlEci h declsiónoaturieraconbeg€en lss vsriebbscontinuag 'dcspordiciendo' con d€ estar él antéced€nta do mEyorreleyancie,aplicándoceun ACP, dc derta menüle,la mayorlade b información.. l2.

(10) t. t. t. Tabh {.{.. Va¡l¡bh¡ caÉgorlcar y conünuac eegim ru r€bv.nc¡a en bg Úeñlücse de lnbré¡. Entornocuftural Maneiode fomaje6 NdriclonAnimal Parasitolog¡a Rep8oducción an¡m€l Inventario SaludAnimal Manero SUBTOTAL. 14. I 7 I. 12. 4. 2. I. 8. f9. 2. 4. 15. l9 19 I. 21. 108. 7t¡. I 5. 7. 4 4. 4. 4 6. 5. ,| 15. 6 60. 11. ¡ts. 15. I. o. 11. 12. J. 4. 2 ¡18. 25. 3 1a. de variables En estetrabájose plantéecomoáftemstivede anÉlisisuna pre - claoificación pueden que una mayor ¡nvolucrer solo se gue lo no s€ trabaje, con oegún la temátioa que se establecen también Parámetrosinichles cañti{a¿de variablesa los análisie,sino que pefmiten ver le que son los para la int6fprétaciónde los factor$ rasuaantes asociaciónde vadables,hl cornose moeiratápo€teriormente' 1.7.Anállal¡ etadf ¡tbo. Con el frn de pernitir un msneiointegralde las variables,se abordarontres formasde análisis,respetendoel tipo de variableedisponiblesrelácionadegen la T¡bl¡ l.t. Esta proceso conduio a tres üpificacionesde los si6temas de produccióndq_blgpropóJito a tal comose ilusfá a conünuaciónen la Flgun 1.2' y se iravésde didlnitasmetodologtae, en el desarollode cadamétodo. describepostsriorm€nte. a. El maneloque Bale üió a la informaciÓnfue en primorainbt¡nc¡a,lE aplicaciónd€ téGnicas para rÉduc¡rla dimensionalidad d€l pfoblems,on@ntrandoun estadísticasmultívariadas a través dé los métodosde cornpon€ntss númerode ñmbinaciones tiheares6.specrb/os2, gárantizandola expltcaclónde algin porc€ntaje principalesy cofrespondenc¡as múlt¡pte8, de la ine¡ciatotal. para ident¡ficergruposdg ind¡vktuos En segundainstancia,el análisiede conglomerados qúe, las diferencias entre los elementos de un conglomeradofueran de tal rflan€ra máximes.Se trabajóla técn¡cade Glasificac¡ón i€fárquica mfn¡masy onh8 @nglom€rados de leducciónde € partifd€ las coofdgnadasfac{ofiabs,gcneradasen los procedimientos del espacio le dimensionalidad. ü. 2 SoncomOinxionee sstishcanla nulaef rédleb, y por18foma do s€I gÉn€radas, linesl€3conAonebEióút la variarEad6tcon¡unüo origingldadato6fHa' f .ggq' cond¡dónd€slnHizárenfuíÍe dec.Gder¡te 13.

(11) f. Fbura 1.2.Procsdlm¡ontosp|É b¡ enálbb €otadbúicot. t3 Coñünu!. + log Crbgórk . I ?s V¡rl¡bb¡ ¡ñ loLl. t. 6ñloe dclaformadeincluirlaevariabl€s Eencille eeheceunadescriPcdtn A condnueción pare *:P!:lTj"' análbiey se progoneune interiretaciónde lo€ resultadoe- .cada pro daüflcrioa' i.. tenlendo en cr¡enis que l¿É dos últimas, al trabajar con informaciÓn implicaronun manejoconcnptuáldltcr€nte del primer mé{odo'. producc¡ón' cada paso deearollado fug discutido con €xp6rtos oñ BiÉt6ma$de en la lec'tura como rosultado$ los 6n tanto ie¿ui¡e.¿o et riosgod€ llégara ¡ncongruéncias 2. Reeultadosy discus¡ón. de los m'rsmqs.. 2.. R¡¡ult¡doc y dbcu¡li¡.. 2.1. Htodo I i Análbb con he varlabbs ott¡ineler.. t. múltiPle$, en donde,a psÉifd€ ha variaues se oalÉó un análisbde corospondencias las variables lin€al€s,sob6 las cualesss proyeotan áctnál e" generancomblnaciones súógmentaLiá.o ilustrativas,rer¡niendo¡nformac¡ónde las varisbles¡pst¡nteÉ. A se reatize el aná1ísl6d€ coñ*ruac¡Oncon alguna3 de éstas combinacioneé, podefhablardÓun 8ub hasta para fincas eon cuálee Parecktas oondlomeGdos eitableoEr sub- 'btÉmesde cln prcs€rite olro' dfferencias part¡q¡1'r,gue :Ht.oú Já pró¿ucc¡on produeción. manti€nolt8 carac€rlsllca$de La üpificaciónresultentcconéstaformade proce3ami€nto y Conel d€6aÍ!flode &te grupo3 entre máxime ellos. los dentrode minña vari¡rUi¡¿ád $lnimosa clemÉntÓs adicionando hadicionhl, métodoo" pr€bnde¡lu€trerunatifirróeoon tosplantegdospor RlMlSP.. *. múltiplee. d6 corÉspondsndas Previoa li !le{f:]9i9e El objctivode rcalizarclanálisie aquellasvariluos que en términosd€ klent¡ftcer indMiuoe,fuo optimizarel procedimionto Cone8to'Ee de losgruposresultántes. a la contgmación mayorproponiOn qus induyeen el veriebles las "pott"rn'"n importantes supore que aui.,queei inveetigedor ;"ft¡e y ehunag pará sób clesif¡ceción le fol€Yenü6s inetrumanü,no lodas son iguáhcnte obtenredas' sobrcsal€npsrqdetiniths mayoresdiferenchsenüelasfsicas.

(12) a. entrreceda celculál8 matli¿de digfuníliMee y asc€ndsnt€ ;onformadg manereJ6rárqulca pere r poehrlaun nrlmerode daÉeso gR¡po,s pof el ÍÉtodo de nub€8dinámica3y foma6 fuertcs.. a. efi gghülarél cenlrod€grarrsdedd€ la nubedeirÉivlduos Lasnubcodhámicascons¡3tsn lasdbtenciesde cadaindividuo(fincs)con ¿o.oo ¿l fincat) y s€ evglúeñitcretivamentÉ de la f¡nca€n al oOí &r¡tro ae gravedd, dandolugar s una co¡fifm¿¡ción ffi".t"-" se grupo.'optimiz?d9' o u* t"rr"iirc"aori¿e ¿eta. ts def¡nldónde la clac€ ññ; g'fav€ded €on de t* distanciasde be IndivirtuosdA la nubecoñ st¡ o€nh ñ".[-*.r¿" mlnimae. A continuadón,se pf€€cntnuna ¡íntecis dé la l€ofi,rasde lo8 phnos fa€fofitbs .que múltiplos,asl comodDlgs f€6ultádosde b áJnamn <letanálielsde con63pondenchs cr"gif*a,*ón. Po3toriorme¡tose egtabhceuna tbologla d€ s¡dcmasde pfoducc6nen Entrs difercncia¡3bn¡llcaüvas vatiablesobseNadasquepre8entaron irni¡On ¿" "quellaa losgruPosrp¡ulbntes.. a. ¿l.l. ldonültcacÉnd€ |É v.fLbbs rnát ¡o|ov¡nb.: ArtÓ[Gbde corrrcpondenchr múlüpl¡3. Selcnta vadabbc cetegóficesacüves(con 130 modalH.des asoc¡adas)dsfnen le psrgquepoEtefíoínenio'l81,afiebbs o¡men¡ion¿e¡a matrizd; datoea analizar(113¡<60), y a6ociadús) 73 conüñuasrean hvohcredaecomo áeooricaa (cofi 139 modalidad€6 prrtir ¿e'é¡ta írrlormación,oon el aoáfie¡sde i auptennontrrUs,A itditti¿; 7¡últipp,s,üe ge¡6ran 73 combfiacior¡eellneatos, ceda una ooÁ"p*aancni g,erantizando ciertoporcont¡iede la incrcia'totaldelprobbma.. +. L8 Fleuü| I,3., mu€etrs el aporte potcentr.ralde .oade fa4io¡ a la ingfch tot¡1, obserulndosedlbrentñ ahemátivasde sebcción de combhácionw liri€ales. Po¡ ii"*pfo, at ¡gtcnerlae 7 prirneraecombinacbneg6e conrofveun 35.88%de h inercis td81. Para efedos de la int€rpr€tscfrtndo los plano3 factgrialesbesta üabajsr con l¡¡8 por loE do3 plimsfoÉvalor€€ plop-Eg,puos pof ñnealesgQnot'das combinacftrnaa -son ést63106que m.yor c¡16"d dc inspia cons€rvan.8¡n pói"drd.r del máodo, l¡naabscon d único imúirgo, ü€ trsba¡écon un m¡yor númerode combinac¡onec ól¡¡airó Ae que el eneonf¡r moáa[dadssdo verieblcgaltamentcaeochdesa un Gje que ladmriet,el investigdor pudiefad€linirun"nombre'quelo idsntilicare(eprovechando má¡ de doctenática¡). pr€yhm€nbsé sabláqueso Involucraban. ü. 3Etta palebradoe €| ordasé oomots vrÉbilklel do le ifúofitadóndt$onibter€€oledadss travá8dcf ineftfierdo tq€cl¡ro. l5.

(13) +. Flgure1.3 Hbbgramr üt vebru¡ propft¡s- mábdo I. .t.. v alo ¡ 1... r. ¡t. rl ,f 5. o ,o5 o,ob. 4,37 ,1.18. ó 13. 0 , 03. 2,12. 24,26 28 , 4 0. 2, 3 a. ¡ c , a t ''0 1t ¡2 t3 la. ¡¡. ,a t, 1l It 20 lt 22. ¿,. t. 21 zt ¡t ¡t 2a It 30. i. *. 1ó.

(14) e. t. lineak¡g,sé calcrrlafonlaa coofden¡das con h informaciónde leB combinaciones De ósta f"a"ián" G ceda lndivlduoen funciónde las 170 variablesconskleradas. ininára .o obtienenloe planosfactoñales,que no son má8 que.ftrpregúnteclon€. e8oaciehsdclsradodeaq.ociacióndecadavañ.bl6can|acomb¡nacirlnlinea|,|aquese o aieÍactodal' lfainaráde equien adelentofaclorcleanál¡s¡s d€ estosfác{orgs,se hacÓpor los valoresmáEaltoSde lss Al reali¡sf la iriterprgtación cp"rno. cuadradó¡que tuvieronlas vadableaf¡ente a cada factor, o de [ual fonm' ;sa-tta"d;;-aqúilas variablesllustrativflscuyaconelaciónconcadaeF fectorlalh,ubb¡e rUo in , Estó lev¡rá al 6xpcrtode la zona y especialisteon el bm€, e id6ntiñcarla tefiá¡ce de la que se p'uede estar hagándo con cada factor de 6nálbis y dc aistem¿s sobr¿dptficacfrln &ta¡tecei pafa fulurasinvesüg¡c¡onÉG simufránsamenle, vañablcs cuálo$ Llanefo,con en h regióndelPiedemontc do'bbpropositd oe p¡oouoclon e€rás¡frci€nteinvestigardichat€mátkls' Fbure 1.4 múodo l: Rcl¡clón dc l¡s v¡rl¡bb. ¡Gt¡v.3 con f¡rpocb al prtmcr y ¡reundo ets f¡cbrlel' sI Lr[EsEPffit€ l,ú. |. sI BflJCA-Lñ,HEI.ES. I I I. ST EDIIII9 SfI{tTffiñ TMNE SI SIJPLEff}TTñ. t. -----..-i. ,¡t. -\r. /. SI TEñT.Pf,EUE.IIIüI É. .J. / ne.¡üiü"i rEso. ,, ,a0,, I ] PIOR EOAD' ¡IO SIIIIHISTRfl EC{6€ ESTIEFCOL ___-H0 lll0l'l-,r: IU IILñ¡. t. NO ffBORTOS ¡t0 Hff cotlpFñm. -0.5. - t,0. --E--:--:z. .,--'úÍñiffiracm* $IL trH$SLN :iü--. -ú.8. D---á. t7. EÉ. 1.0.

(15) *. c. adlv¡s, encqntrlndo€€ En la Ffiure l.a sc muegfañ ld8 60 v¡riables cetegróricae sin supf€monfos con afinentgclrúft sal ocasirnal, Éntre süm¡n¡stode r¡ocieCiO-noa pafts, de $,rn'lisfro Por ot¡a (circuladodo colorwrde). vitemtnico{,, 99ua poraliibe, peñ y stpa6odn dc anima¿ del nco,W,6,et¡ide noviltasa la rcptodueiónwgún e&cl perticularde que manep aniniaasporedad,no racugeei esfiérco/, hacanfqfercnciaa un (en el mirmocrrcul¡docolorvefdc)s€ obsefvalB la finca. bobreéd|ambmJasoc¡acrón y en axlúenatade á¡üolasfomiarosen ftrspofreros,auwnc¡dde pldgase! lot pasfu,$ pa¡tbulardd mbn en tospásfos,laocualeemgcúffinun enfoque"eano'd€ tqfráie6, quosBgbserv0(circuládocolornqnnja)ftreel aplicarrezoeI Ia Otrado las asociae¡oncg act¡vna¿agqecuaña, tto anpnr bovinos,no haber obwvado abottoc,¡to ¡Ealh€l @nta cafuóny el €staót€cHogno vacl,¡nar gárfilx,aal tóspottsmst,;cigpcleñab€rsÁdo a tenreroswt dianeade /€/che no suminis!¡v en el cuadroazul)86üéñ€n enc€nad,as COmocomFftsmientO¡opuestos(modal¡dádes a.la lilegada & ntreliosanima/F,s sattitanasa le aquefloepóducto¡eeque ápl:nanmeclidas entiguos linca, ooino Wtigf¡rla vacunacont¡a bruceflay sqpatErros€ nimales -& .los nuevos, cuyi asodgción tambÉn 96 a!&acon lo8 ptúucto1€,sg¿re silJmi¡nisf7an a losl€tn6tos. sup¡Énenfosvitamlni@'s. t. t. Modalldadeedé valiáblc8como la ineoryonclónde novüas a reyodu*il5n por peso ailifulat& calosttoal témen, (desanob ff,¡ponl, obsorvactónde sborfóe,suminisüro 'delar suplenen|p,s Eche oslcluatpan et tememino descs¡'.ÍrÉrIa vdca, sumlnbt,'€,r |u/tar ae¿lrfuMes, de aguaen venno de pozopmfundo,no vi[amlnicos a fen?erogfuÉ,nte por pá$ütq sepatac,lút de anim/ái€'g ,os mión 6n de evdencia a la sfumb¡a, aplkF,rabono astadoptoductiw. 'cereclcrizoc¡ón'dcl $i5t6ms Encad¡ unede lasacodsclong¡Ente¡iortgsethn€ car¡una que por sct cxcw€ntrs cabgóricA¡ finci def¡nidapor abunesmodalildee de varlabléC p€rfitltÉntenei panorámbasdistintaten cada agrupacitnqu9 3e ye confonnsndo'S¡n conun fundám6rdo bmbargo,porla miemerazón,€s facú¡bb¡nduc¡rdichacaraciorización que cuando difefcntes compttmenten pfetcnde re temáticas pues sa no muy fuert6, que son excfuyentg!' posblemonto€n ést6casos€ mu€útr¡ Esta sg prtcbamcni€ h di¡cución qu€ Fe pr€s€ntá,en cuánüoá la peñinench d€ irwolucrardesde un comieruoVariablcsde dlve6e3 temátkasdc análi¡l¡ qua por 8t le congruencia de Éusreeuttiado8' nstr¡rabza,no s¿üÉn6la capacrlledde aprec¡¡ar dc 1achmáticar,o me¡or gráñco!inleñtenrefbiarqueh idtefprelación Losdor Ebu¡éntÉs proycc-tar variableeifu¡trativaso al más completa de tas cara*eruacionea,se heaÉ páfür gen€rados a do 1e3 vadebleadenomlnadas iuphm€ntarlasBobrBbs €josfactorial0a corüo{dhras.. *. En h Flguñ 1,5., !€ enc{¡€nbanceilaladaslas modelH¡de8dc he verbblosque má6c6fc8naS¡ logeffemos, pueseeontiendequg 8onleg re¡u[aronCOnconrdenadac modelidsdés cuyaoontribudúnconol fsctorfuo meyor.. l&.

(16) + Flgura 1.5. lllétodo l: verl¡bles categórba¡ llustfrtlvt¡ proyoct dÉ! |obf€ lG €i.ü fastódalcauno Y dos. OIM' V FIHI Fl*l. OTRO CFITERIO URI{IF. I. It. FlNt Y F t3. Nl. sr l|tsEfill¡r. t¡o tlll|-EzAs'. rtRTIF.. cfn¡TBtTñfttt ,... ü. '.''. FrH2 Y F¡ifi Ho Tonñ cñLOSÍRO. ,rnl '-"j. n '-'rH."l|*. I. I f!. NO E1JNá OIFLIBO. i. "TH"ltf-;t"Éa pasrmeo Ho trfo8ñ. I ii,,"'. '1SI d.Jgf lfl EN IMJ. É¡ P(UO PFJF. t''. '' ":. EN mwÉro st rordEq r{j ' J:rNo. crr'¡T¡nLfr.,. rr. *". cA-El'rfffnn tu p*efo. CÉi.|fFñTlCalñ$. grf. ClIllL;l. ¡ mñflAS. Ítfle lEl. II sü-o JovElEg. CUBfrnn|cL. *. .rod. FIN:¡ Y É¡N+. i. ill. :¡. l-il. de.las dc puntoe(moda.lirjad€s El detalleque sattaa la vbta €$ una acumuhciÓn Él bajo ésta s¡tuación de pleno, intefprEtaoón tenbndo como vafiabbo)c; el centfodel facitoriabs en mención. con los eree nivetde ásocbciónde ésta$Yariables comonunlcipb deIa it ca €n.d0nd6¡as ec Yeen vsri-ables El apoftee fa "ceracféfizeción' yopal presenlancarac{crfeticae disüntasa aquelletubicadas€n frncásubicadaSen y GaamalMedtna Acaclas, CumataL Cubana¿. t. con éBt€análbb se dcbetgneren cuefitaqrr€exislBun pseudo- fefleioüe ¡8 réal¡ded meno6 (entend¡de comoel oomúnds lo quesucede€n la8fnoae). $on lae_sih¡aciOnEs irccuonteslas que ee puedenab*rYar, es deck quoaunquehayasuf¡cbntovarisbilidad no ü€ pu€dqgarsntizarqus las (qug6s lá qua as€guramaygrpoderdissiminante), .éracterizaeionedobtenids derde cste paso del análi¡ig,rsan d€finilivasya gue la forma de calqrlar los ejea facbrlaba, ponderadc manafainverBálas f¡acuenctasde apariciónde l¡s modalidád€s. tle cgta manentse tendÉ que, hÉ proyecclonerdé laB ueriableailuetrativas6starán máBrarasentrules a lasmodelidádeg c'onrQspecto cómoe¡ 8u a6ociác¡ón, ínformando veriablesdefinklascomoac{ivas.. 19.

(17) t. que 6n Al hablarde las variable¡@nünuasque particharoncornoilustfativas,8o ticne s'e iü".¡Oti-Cclo" sjes f9ctoria¡6egoneradoepor las varisblesdofinidascomoe6'tives' pr"uentan tas iigubntee a*úiacionet en:(parte superior izquiérds del segundo cuadfente): en udeño Pu vaca,n(mem d' áréa,minuúos y pofi€/o8 totalde equ¡nos'En términc ,os conel tamsñodc le explotación, relacionado de calidadde v¡da'di Indicador cuedranto): Figura1.8.. t. Flgun 1,6. fÉúorro l: verbblrg continur¡ llurtr¡tlvas Ploye€bdt! tob|i b! ol€E facbrbbc uno Y dor.. \ra¡'. ill. -->. 73. t. t. en mayor LATrbb 1.2,Rclacioneen colornégroa la8variablesactlvesgu€Contribuyoron la3 Ea r€lacbnan azul, color En faotorialos. med6a á la coüfomadón de los ai€g alta. fue cuyacorohc¡ónconlos ejee vañeblescorithuasilushát¡v8s. z0.

(18) *. T.bh 1.2, Recu¡rundc hs v¡rbbbc qr¡c r!¡ñnbron e 7 i¡croroo Condaútül Contrlbuclón. @|nD. ilombrda bHtlaDlta llnarl. I. a 2. 3 ü. 4. t. 5. 6. 3. f. Atüón rlelc pdoo? Hágás€n16p.ÉI€rd¿ Critclo parr clettflcarlosanimahs Horasqu€p€sela vgcaconsutemero fflunicipal a la cebecÉm Dls[anci8 Sceaó |oá enlm¡165nuerrospor abun üoílpo dé fosanllgnru? corúrs . Ls rx¡Gr.(FanünEhahÉnddo t/GJr# á{iosa? . Cusrdo lbgü rt¡E\rs al¡nd€s' torÍs dgme medktar¡nltsrlá? . Morbilldod tem€rosneumonie ¡ Morbllidadvecasenflaquec¡miento . Valofdsventade la bol€llede leche . Envor¡ro, 6l ¡oue queuss€6do alfi:bo? r Enlrwlem,d agr¡¡qtF t[a €s de d¡ibe? o D$e un anarbal temdo? o DelálecheGsldual? . UGGDPporssladero quebañaconbo4ba,9!9-!0 . Nümemanimales !l p¡¡a . tos temorog,el águequb uss e6 ds c¿ñoa' bocdorÍ€o rbe ¡ Pt¡ lo€ tsrísc, d agltra que uoa €É dol scu€drdovcr€dan o Mortalidsd tememsnaddosdébiles perman€ntós enla fince ¡ Empleados . Éri ri€mo,el s$|a qüs useeÉdeilgu€Y? ¡ Enversp, d {iu¡ $€ usass d€¡áglleY? r Tlpoderl <¡u€srlmlnhfte o ParalostÉ¡neos,cl {ua quo|Fa 6sdelaguor? o Velordevenlala botellsdeleche en pastosde cojiq o % del áreapecr¡aria . Qufl¡ ol cafo€tmla veca? r Tipode r:ú tp€ strnirfttra . Parabc tameros,d 4üe $F usa6 & Fgu€V? . eftrio púrt ¡ncorporar novitlc a lefro*¡cdül ¡ Epocadel Sllro5nquÉse obs€fvenfn85gt€lf¡pat||¡ dañados . % dévacasgn ofdeñoconcuartoE x Cebüén la Taurus Lgchgems con r % de bovinos finca ha Bnlor¡hsdnt¡$nod¡s? iltiatd quE adS¡¡se ya han €darlo €tl r€prod¡ctor6 Los cerir¡cio? tc r€podüclorosqüo¡dqü¡ss ya thrlen hiioe? Aboftos€nvacss Botollasde l€cheporvacaen ordeño x Cebüenla finca consan Martin€m % debovinos p€ra autoconsumo leahe de Botelles enDecumbéns deláreap€cuafia Porcentaj€. r . r . . .. zl. 7.3 7.2 -0.62 -0.59. o.E. 11.0 10.5 7.3. 0.st 0.80 -0.80. 13.n 12.8 8.1 E.0 0.20 -0.20 8.E 7.1 0.30 4.21. 15.f 11.1 10.2 9.2 0.26 o.24. 10.3 &5 $.3 5.2 5.1 0.31 -0.25 10.3 8.2 7.E 0.9 0.9. -0.s 0.E 0,E.

(19) i En ganeral.loe métodoslectoriálésproducenefes o factOresque con-pocasvariables (oeró aftamentecoí€lacionad.s con lo3 ejcs), pormitendefinirlá tomáticáguc tratan. entresí, se esume indcpendiEntes Ádcmáspor€l hechodo qüeloséigs3eeñlin€aknente de Consecuencia excluyentes. debCntand€ra ser que las timátlcasgue 8e ?ncuentrEn debe fac'tor a un iito r" t¡e* queé; h medidaen quéunav¡riablecontnbuyaalt¡mente muyPocoa be d6má3' contrlbuir clarifceciónlcÉrguica 2.l.2.Tiptñcaclón: f. jeráquica' l¡neahsú9realizóunaclattficación de 17combinecionés Conlescoordenadas intefiorde-cade qugÉuginó mlnimodedoSgrupos,congrsnhete¡ogeno¡dad.el tln nú¡mero pará cuyautilidad úste análisi$, obtango ünó.t_áF¡gural,?. mueitr¡ el dendograma grupo comportsmhnto frentc el relativa' radicaen p'odcrvistumbnrla \arhbilidad intta d€ lát fincasobse¡vadae. de ¡os ind¡cegde nivdf, y la Flg¡re l.E. que mueEüaEl hlstogranra Et dondog¡ama perticiones. de ffis s€ anslizóle cede una Con permitleroideteétarhJpotenciabs p€m déterminar grup6 y intér intema hetemgeneidad bananciaen homogeneidad deproducción clstomas que dc loe fualmcnto,cuálsedála partición d¿finirlalaüpifiCackln Llanero. en el P¡sdemonb doblep¡opóoito. f. dg ht grupos,no génet8uneBoluciÓn a ladiversidad conmuc-hos Deciliralgunapart¡ción postorior Oporativo sietema¡áe prcducción,3¡noque porel aontrarioocaSlgneun irabgJg con los que sc deberlagenerartento6 pmgremasde Gon mayor€sdmcunades, y adopc¡ón comogruposse concíban. tecnológica capaciteción. a. el pocosgrupo6,pu€saunquees menor. cuandose cong'ervan Análogae3 la situac¡én gndc por 3n invcstfación, ques€ debengenerary m€norinvgfEión nrlnerode solucióneB nO6e apliquénd6l todo tambiónes faübb que la adopclÓnds éstesraoomendacionet paralos prodwflores,debkloa la grandiversidadinbagrupo. A la particóñ déffnltiva6€ ts agrogó€t SiguicntecritEriod€ oonvelliencia:al totnar6 gtupos(indiedos Wr el histqnma de Índ¡@sde niwl) el úftimoqueds@nlofinadoWr b i¡.rr,nmayortade lincas del munbipbde Yopal,de tal manen que paralos efpcfosde 'gánenr pivgnmasde capacitütóny adopci.tntecnol6giu",éstegtupopuedEpresonlar que amerltan al intariorde ó/ se oóse¡vánmás agrupae¡one9 Jesventdjas-potque .&r adoPtedafue la ds 7 gfüposcln la quese tipiltca revlsad¿ó.Deéstámanora,la dec¡sk5n Lhnero, dsl Pigdemonte el sistemede produccióndoblePropÓs¡to. *. de l¡s var¡abl€s Toni€ñdoen c1jentaque lc t¡ptficacónes produc{o€xclusivam€nto oomo uns acrtives,Be dob€n int€nrétar las ilustrative¡ (cabgóIica3 y coritinuas)' 'nombre"al grupa'el indirectecon lae ac{iva!. Es decirque panr datb un asocieG¡itn invest¡gador debÉguiarsepor 186Yaliablésactivas. A conünuaciónse d€€cribeceda grupo COnlf,s CEtogoffas dé la8 varieblésgue marcaronmayorcsdlÍe¡enCiascon los grupos. dcmás 4 Éü€rdiéndooe coflio lo¡ vdores dé d8¡milaridaderúrEcadd pa¡ y/o @4unio de lrül¡viüJc..

(20) t. Flgun 1.7.Stodo l: D.ndogr.n¡. t. *. a i. a. ¡. 23.

(21) t. Hblogrmu dc lo¡ Indlccs .l€ nlvÉl AOng¡ciloncr mÓr (1{ últ[nr*] oxt¡m¡¡. Flguru f,8. ilóbdo ll. I E .l. e I. rI t o E. -,rulllHlltt" Agrüp.c¡ón. r¡. GRUPOl.. r.¡ ll¡¡ d.. 15fincaBdc h mu€¡tra(1304). un 93% d€ hE fmcas que on !u totalidadhac6nfÉcol6ccióndc getidrrcol, Prodr¡c{o¡es grupo, vemift{an todoslq3 de.ósl8 deiEnun cuadoal tcmero. El 807od€ lo3pfoduciore3 animabs al tigmpo, un 27cfoáCcodea pozo6profurúoe pare srÍnjni{ttraregue e los in¡mate¡. Etporósntaj€¿epaEtuf¡¡oñ espécieB. Brl¡anthsca dal 3.6%, Pofenc*nadel promcdiogEneml(0.5{196}.. c. GRUPOll.. 10f¡ncstde h mu€3tre. gue Et 90%eeperanlos Enimslespof €!úedoproduciivo,el 7(M adqubrenrÜpfodudo|as pfoporcÉn, bañan y,en contlr la mi¡ma ya han eúado én serv$c¡o rn ohas fincae, t€ deiecafcado 24 horasla mismo dla. En el animáhs a todo* lo¡ Promcdio óanapatas vacacon el temErodepuát d€l Patto. GRUFOlll. 21f¡ncaede la mu€€üa18%. t. En m& dd 90% de toa pmdioese ha obseryedo Mión d€los pe¡tos; en la mirma propordónel agua qus Buminbtrsna los eninales €9 dg cáños,bocatome¡y rfoe;6 p|GúentándosÉ cn monoftÉPllpolcto_nea contrÉcarbónsintomático, iguÁtmünfv¡cr.t-nan prosGnta dienea(81%). En ésb cuendo ls lc$e bme¡o al di nec¡o dé no üuspéndÉr gruDor€ tlcncn vace¡ que produccnen promedloentré 3 y 4 boto[6s de bche por Écctárcaernpsdos; el vrbr de ventad€ la hche cs el má¡ bajo($2¡t0)el porcctrtsF "é €c de¡s38 horc¡ a l¡ vaca ee da 4O%;en prorncdiO lochG&st¡nide perá¡ntefm€d¡ados potmanent€ en la con el temÉrodcfrués del paño. Son produc{oÉrGon1 oñpleado prcm€dlo fnoa y d ¡ndicedord€ calHedde vHa os bajo (15 puntos)aon fespsctoal gansral.. u.

(22) c. GRUPOM. 23 fincasde ls muestra veredslpare delacueduúlto on Yereno dbponentantoen invbmoComO Estosprcductor€s h nLü is696l.La manode obrá€t ordeñoee famrier(91%);duranrcel ;ñ;#ñ¡; mión(83%)'y en igu€l especJfcamente rránou*"tioo piagasen lospast'os, ;fiñ;ñ; dé celidadde por indlcedor oorcentaie.usEnel métodódJ siombrade pastos Semilla.El cefce y ubicadas bajo(17f¡enrea 20 Puntosdelgonersl) sonfincer ii¿J ráf&iramente (enpromedio a 5 Km). munic¡pal de h""cabecera -(. t. GRUPoV. 7 fincasde la muestra en donde6n generel'oe afirmaflo haber más durantelos doe rlltimosaños no han por lo que cs obvioqué ]a adminishador, Apenasen un 15%d€lesfincaa r(ganadcro). cu€nciadsl suministrodo sql a 9usanimal€s y équFoes cl má8alto cadorde maquinaria muypor dorde calidaddé YidasÉBnct¡€ntrá delgrupofrontea 20 puntosdelglobel).. ü. GRUPOVl. l1 ftic¡s de le muestra 10%. c. en det_1eu.¡ delaliibepera.el€umlnistro dlsponen Enwrano,6l fo0%d€ lo8pfoduc,tof€3 cmÓno témetog. tl de los ta fincaperoapenasen un 82%la dirponenparael consumo promedio de 2 a 3 émpbados pf€Bentr¡ft en ¡nces por Estas edatl. Ér. $"r" ei los (13 en promedio); Km. mun¡ch¿l csbecera de la sonlas másalejadas Oermsnónes; pun1¿ro sg porcentaje de puntot); (25 el mayor Pasto hiveleede calidadde vidasonaltos de lecfie fue de venta de la botclla puñteró),et valor dc pr".ent" * ¿etegrupo(19%en general de f¡ent'e $267. al $312, GRUPOVll. 26 tinoeeda la mu€3tra. t. El üpo de alo¡amiéntode los tefneros e¡ el a¡rB libG; generaftnentelbnen sel vacunon¡ los animslesnuevog celostmen formaartif¡cial, afinabnada;nd Suministran contra áftoeay no dkponen de un eoueductovorédal. El 96% de los productorBg en !/eñ¡noel aguaqu€ Usa con¡Beranqué la manode Obraen la región€s insufic¡ente, e vacuner Contrap€steboba. En_un y ¡e es Cacanoslbocatomas rlos,lno ac-ostumbre parelaboresdel ordéño' contf¡tada que usanmanode obr€ 92%de los c6sogse tbna los animales6n los potferospor edad,du3pendon€l suminbtrode leCh€eñ clASiFtcan orrscnc¡ade diaraa en bs tlmeros, y nO pos¡acnpastqsdc cortó. Son lincas en pera.€l Gabalfoó de 230 hcctár€as,s6 tienefl potr€rosamplios,rÉquiriÉridos€ ñromcO¡o gve¡as dentro manejode le finca(8 en pomedb).SeticnenotraBea9éciodanimeloscomo d€ la finca.. 25.

(23) at. 2,2. Ktodo th ADáll¡b coÍ v¡tbbha orlgh¡b¡ aerupadáspor erpectot. incluyóunanál¡sis ¡ndspendignto da la informeción Pardestecaso,cl procasemiénto PtrE - do iguel qryá prcüamente ldentificadas, resultente tipificación dif€rentestomática8 de mlnimaYariabilidad mgneraqueconel métodoanterior-, mantuvolaecarec*erlslices dontrodé losgruposy mfu¡maentreetlos.. -. qu€ la en 63tafodná,fue previendo Le ra¿ónrtel porquéee diapueode la información es d¡ferentesegúnlatemáüca contn'bución a la variabilül¡dde toósistem8sde producción que EetÉba¡t peroigualmentsimportantecadatemáticá.Estoimplicóquc prev¡amsnto se defin¡erandkthastemáticáso aspectoÉsogrlnlaevariablesquese obs€rvaron. Dénuode cedaaspecloB€idenlificsronaguglhEvariablesconmeyorpder digcriminente sobre lasqueservirianpare€stablecar unaformade indagaren futurasinvest(¡acbnes, de todaslagvariables.Deéstamanerase requírió d¡choáGp€cto 8inténerqu€observar quc p€rmitbtan pafa de variables llneabs oombinaciones un análisiefactoriat esteblgcsr de cadacEpacio. reducirla d¡mensbnalidad. Í. lioealcsmás importantes obtgnldasen cadaanáli8is Con esb fm, las combinacinnes fuaron integradesa tráÉs de un €nálisisde componerfesprincipÉlesp¡re incluir la információndg los dffc¡enteeasp€ctose idcntifrcErcuá|€s son los quc on mayor proporcióndi6crimlnen o aportanparah dasificaciónde lasfincaE. entrecadapardofincas(en Estainform¡ción cirvióparacalcularla matrizdeditimililudes funciénds la meiorinformaciónde cádassp6cto)y bajo el mismocrit'erioaplhadoen la ol Metodologfa I - WARD-, aEfue cotformandode mánarepráqulx y asosndonto paracomenzar dendogramÉ a poaluler€l núft|6rodo clas€Éo gruposa snefizar,6i¿ndo porel ¡rÉtodode nubesdinámicaiy foínas fuert€s. éstosoptimizados. a. ¿2.1, ¡¡cpu||cftin lnúrnred. ba etpcctot: aná¡h¡¡ dg co]lcspondcnch¡ núlüpl¡¡ y ¡nálbb cn conponentts PtlÍci¡¡|cf en la Tabh l.{,, se habaiarcnB Con baaeen la d*ifrcaciónde variablesrelacionada aspócios que tratan t€máticas distintras,asi: entomo cuüunl, lomjes, nufriaión, pa¡dsitolryla,reprduekSn,lnv€'ntar/€, saludymanefugenenlde la tinca,. c. El anállsi¡fector¡¡lallicadoen csdaa8p€do,difiri6segúnel tipod6 vsrieblesactivasque y et pradomharon €l númerode variabletconsideradas en é16.La T¡bh 1.3.relaciona por 10 veriablesactiva6, análbisaplicsdo.Así por ejemplo,si el aspectose confomó p6fo4 dc estassonconünuaey 6 soncatégórica¡,Entonoee el anáüg¡s apficadofue el de concspond€ncies la definición de cadavariabbadopt¡dado6d€ mrilthhs,consÉrvando loaanálleieáflbrior€s. 3 Gg|sr¡meñtop6rad€Rnif|56vefieH$ quegehduir¡lnen un ánál¡skf¡cbriel, r€ t€cünedirudam€nto a log objé0w' d€l€stud¡o.Enésta@o ya !a ha Fssdo port¡r¡asd€cdóndo yErisblesde inGráÉ{176€n btsl) e IndusoconC r{vel# lmportandaft cadevariabled| cada iurúocolrla pre das¡ficadóísn I agpÉctos, gsp€cto,por lo qué ee€r ¡ddÉ qug la Ír|dut¡¡ón d€ vtn'ablosal análisb€unque3€ hacabajosl ctils,io (le lo8 do produodrtn. mey6 canh'dad obl€ vo! de la tidficaión d6l Bistetna dedh, conerpondsh con. I.

(24) e Tabh 13. l/btodo lI Re¡ulhdo¡ de b¡ análbb factofl¡bt con Yariiblüt oühlmb6.. t. ACM ACM ACM ACP ACP ACM ACM. Meneiode Forrai€s fuiimel Nutric¡ón Parasitologfa Animal Reproducción lnwntado Sa|udanlmál Tefterc. t. 19 22 1e 17 22 40 t9. p¡üeado¡ pef atpo€tot'. 6't.1. 5 3 3 4 2 6 I 3. 62.06 71.il 6¡1.66 83.41 60.¡15 64.25 64.t!:t. 2,2.2.D,ÉcrlpclóndclAsfctoEntomoGulü¡ral'ñfuneióndolpr*notphno factod¡1. g.rancanüdad englque eunquese.t¡6nc generaldolpriilcr planofactorial, La pánofámica con ol phno lactoriatr6vbadocn el $¡létodoI, siemF€ OáiarieOCe,cdmpar¡tivameirte de serinterprbtado. pof rnenoscomplicado y te.a m¿sCescongbctionado, lo tranto t,9 lúélodo [ - Aflocto do €ntomo c0lh¡r.l: Rsü¡clónde hs vrrl¡bloc Flgura con úspecto at p*nero y aogundooieetactod'b!' actlv¡!. I -----t{o EN VERfit{O¡5 ñLJIBE. Éi iiü:-;o'Ári-É--. -\'---.-,-ffio c\. CREE}lcItl€. , .r t*o. 8I, SIIF¡C¡ENTE, Ex (Enñt\Í]. t. sl. Frozo PF. EH ¡LJ.. EX IEFAI€. gI. S¡ JTqGiJEY. JñBUEY. rrod. áct. '. aG.

(25) t. e. difeEncia6 garainviemoy Y€ref]9,peroa le vez 8e marQan agua,6bndoequ¡vatente veredalson pormediodel acueduc*o fuenie,acf:qui€néshacenla'provieión "ñir"'cá0"o" quieneato-tracen coniaglieyy coneljib€'Flgurel'9' JitiÁrit"" ilustrativas caúagóñcas delasveriables h8 proyecciones En laFSura1.10.e8encuentren con le del aguá, fuente la ex¡stentoBntre -pr"oü.enÜeotras, la asociac¡On or¡€oormltenver munkipb' variabb ñ"án" la distribuciónespacialde la JüÉJ.¡ó:ri"iál (Trazoconünuo)' de c€rcanley rutasde muestrao án-Jdante enié¡m¡noe Y¡rhblos Fbura 1.10. Hélodo [ - A¡Pecto do Gntoflrü cültur¡l: Rebción do h3 y eJc prirnero sogundo c¡!8górlcar ¡lu¡tr|tiv8. con rrapoolo al fEctorisl.. t. Sitr| íñRTIN RESTF€FO iT. i. ó. UILLdJICE}¡CIO. ::. Revlaando las vefiable8 conünuat (en 3u totalidad 6uPbmentarias),la didancia a la cjf,neeenmunicipdl&á asociadacon ¿l valor de rcnta de fa óoteila de bche y con el indilndor de calidadde vida Al obbnor el ptanofactoriafubicandono las variables,sinolosindividuos,Figuft {.f l" s6 *rm"" ,na ivuentc claeiiicaciónpor óste aspec¡o(todag hs variablet que confolmáron.

(26) i. gráficosse al máximoloe anteriores de tal mancraque,explotando EntomoCu¡turat), puedeacc¿dera un conceptomejordelinidoÉobrélos productorrs'. {.{1. üétoúo II - A¡pecto de cnbrm q¡ltural¡ Dldrlhrción flq lss Figura ñnc.¡fl€ntealprimcrplanof¡ctodÜl'. +. ir. lffi-.:='il"-. i. a. 29.

(27) tt. 2¿3. D.scdpcüúndel A'pec tLm¡o rt¡ Fo¡r¡fe¡ co fr¡ncÉn dcl ptffir pleno lhctof||l con I variabbs cebgóficas como aclivm y 10 (6 c¿tqlfuica8y 5 continuat)como múltipl€B'det suptemenfa¡aso ilusüaüvas,3e rpali¡ó un ánáli¡l¡ dc coneepondencitB pártir de le variebhs a enbe asociacione¡ s¡guhñt6s penrbidae laÉ cuif n "r"n linéal€s' ehboracióndo 3 combinagones. I. I. La F[ura 1.12,mueeh¡,cieftaecofcqnfasal primer€is factofial€n do$sentidooop{¡e8log por ser veriabbsd6 tipo binom¡alen sg mayorh),ÉE€81qua ee puede i""ijuntá"*t" hablafde velgrEBaltosen lo8cosonosd.ledft cfqta¡ modelitladescomo lúo evidenciade el úrfittforrBs, No ptFsoncidde mal du1E,nte oa¡úos.Sí evldenciade ,tilt¡r durantsel (r 'pÁd"ág y natqaci1nde prác,li¡g,t€n los potfpmoluegode taber sdo esúabrecidos apliuciónde abonoa la siemb,E. Másetláde éEtéaportsa to¡ 6j{tt, 8eti€nenfucrtésatociac¡on€sonlfc obastflodalldadrc quc respectivÉmente ¡on exbiencb do átboh,gfomieras,ptádica.ddpa5/¿a'e,o,*"yy' n*aóAn & quemascontrdadascn tos pofrerosy apthadón.de semíllapafa,el ¿n Unséntidocontrarioe hA quese peceman Asochc¡onss de p't/deru.s, estabh,chnlento ál ñnaldol pánafoanterior' oonl¡s mencionadss Flgun 1.t2, Shdo ll - A¡pccto <h mrncio óo foff|lGÜ! -pcnoránlce gcn.rrl do |o co$ta¡ or¡¡dradoo psr¡¡ lst ¡nod¡[drd¡r d'c vrrl¡ths c¡i¡górbar Y b. lluttr¡tilrra'. BI CEPA O }f,' ¡f, cs¡ flñqJttsfirñ. ? ¡¡o Ffficr¡cAa. HO ñ6fHt. t¡0-!¡EI99-C-E-S+ =_' p*srosoEcmrE, - - - -.*iifj - ----=s¡ " - ¡r _; 7r ,-_ i. ñnEAFornsms. 3 r{od ¡Ed wer. act itl lll. r : -_|. ta '.t 5. .^. i pmc. polEFoE |m. i- s¡ *rarb. sr ermn.l.

(28) +. t. 2.2.¡1.Deac¡ipclón dol Asp€cúo Nt¡t'la¡ón Anim¡l cn funclón ftl primor plrno t¡ctod.l. Se twieron 7 veriablesc€tegóric€scomo cantidadun grupode vadableacontinues pnnc unanálisiede @mponenteo altemativa, c múltipl€s, cncoñtrándos€ conespondencias tinealei(con 3 laciores8€ consoryaun 71.54%de inefciade lsE 7 com¡inaclones eelograbaretonerun mayorporcént¡i€de hercia' varisbbsactivas), En la Figrun1.f3., aunqueno es fácilllentifrcarsub- asPectosqueesténcaractBnradoÉ por hs áftas conelacione¡de lae vañablescún los fsctoltts,6i os factibl€de€cfibirh8 6ntrg veriables,quGson generadaea partir de lae variabbs catogófices á6qotác¡on"e actfua¡. De e8táman€rase puedeafirmarque Enéste grupodc pf,odüc{of€s,a mayor iree pecuariacon BspGciescomo Punten, Esfre¡ra,Pa.gfos¡¡df¡vosy Oftos pgstoq ftentc a quien€Sdestinanon meyorpropordóna Brachieriascomo marcandiferenCias, qü6ee puedod¡f€renciar es Bthanthay Dryioneu'8.. OtrocompOrtami€nto DeúIrmbe¿s, pastos cort€. paotos fiante al de de nativoc sobreel usod€ t.l3 Flgüro -. e. dc hs [étodo II - Asp€cto dc nut¡lc{ón tnhd¡ @ón cl plem gpmnfu pq lss 7 vsrbblg oolünra¡ drc verilble* crtcgórlcas.. ii:. 3. ü.

(29) *. s. 22.1. De¡cdpcbn rial ArpeCtOF8fa3iúologhon fr¡ncitn del prlrnerpbno ftcbdal. con las I de ellasactfuasy,{ conünuao, 12 variablescat€górlcas, Fueron¡n\olucradas 4 conscrvándo8€.con mriftiplae, d€ óone¡pondenChs qui rc OotO¡¿realharun análi3¡s cercsde un 65%de la inerciadé laó 12 lin¿ále$(ft6 lac l8 variablee), ümb¡naciones variablesadivae. enlremodalidades a lasaooclacjones dc le Figüfa1,14.,haco¡gfEr€ncia El plsnofactodat de variables,nOs¡€ndoóbvanta€ lÉscorelaCionesde las variabtescont¡nuassobrelos eies fectorialeecofiformados. La loc{uradel plano és, robfe el conjuntode hs en of plano, eedecirsobfelasnubeedibujadas má€asociadas, Oeveriables niáOarueOei producción en de de los sistémas una tipificación sugier€n las cuat6saparentement€ funciónde éstascerad€rbtlcás. dc ls3 iléüodo ¡I - Asp€Gtodc Pa¡ac¡tdogla! R€P|cdádóÍ c¡t€gúr|ct3 ü h¡varlaHoe a¡odtdonÉ cm'e U¡ no.Ll¡dades t{üvü y la prqccclón dq lN¡ $¡dG|n€fittdt¡ ftl|fi€ a h dot prtnrroc cJcsf acbrlr lcc'. Fl¡ura 1.14. i S¡ t NF.CONTFÍ'L. CIUTEEI$. rt e¡51,rroms-or¡a. dtRRfi. T'Eñ¡F. NO UER T0Ñ6. tü] EL nt3f0. ñLTIE}I. UEFítFrro. Báfá ñ foEs €II. .. rra.l rrorl uar. c. EL. if,] I ¡IF.CONfR(L tráTNñ. áct I I ¡ ill. __|. EñNRñFATñA ET¡ Tlt¡IEg. 2.2.6.D,crcripcÉfldol A|paato ReproducclónAn&neldel prfincr pl.no ffirillsE kebs¡ósoblEun total de 17 variable¡,de 1e3cuales5 eoncontin{¡aedenomlnadas y lae10restantes conlaa soncetegóncas, comoilustretives comosdivas,2 dcnominades qqe principabs con dos comblnacionee quo ea reali¡a un anál¡sisen componentes lÍncakgs ¡etuvoel 63.41%de h ¡nercistotald€ lásvarhblocsct¡vEs'.

(30) t, F[ure {.ll. kÉmdo lI - A¡pcco de reprodr¡dón ¡alnül: ncprc¡ent¡dfrt dc la¡ oonclaclottc¡ dÉ bs nrlabl¡e oqltlnols sctvüÍ c llr¡¡ffivas fl¡nte t bc dG pülm€toccpe facürüahc.. vá-. ilr. --b. 1. +. C. cüyergladÓneEsobre La Ftgrura{.{G, pr€sóntátrss puntosexmmos(incoEelacionados), (parcial porentaje toteD. o De éEte s€ tblie gue h de ánimllos oon raza Cebú el variebb totaide ¡eprcdufucs en la fincaestuvoaltamenteaoodadaconel de porcentaie ocbuinoen el eist6madoble delgermoplasma de animalesaeb.1,lcñalendoh importáncia propónitodel Piedemonte del Motay Casanar€. f. 2.2.7.D.ücrlDci.tndol A¡pecto Inv.ntario 9n funclón d3l prtmcrphno facbriaL y I categótica, 8e r€álizó aciivas,2 suplémcnt¡rias con bas€en 19variabbsconlinuas lineabs un snálbi¡ on componenbsprincipabe,dondalas seleprimerascombtnaoioneo le de las 19 conss¡vercn6180.¡+5% varieblpsactivae. d6 inerc¡¡ que lienenimportancba $obre el primerplanofEdorial,s€ muestranlae eeociacionee gsp€dal junto con la6 que üenen implicacionssen la niv6l de rEprÉgéntacitn diferpnciEción de gstema¡ de producción,eonlás c¡raleese merceráunadiferBnci¡muy (Método de trebaioffrnta a la quese de3erollatrádicionalmente fueÉeen h metodologia. D.. c. enlrc lat vañablesáEa agilmla y á.eapwudia, La Flgür¿l.tc. muesúaunadisociación planos fácforiebsdel l¡létodoI . Asociadosal obmonto situ¡dónno tan clers€n los p€cuario,sa encuentrsnlo5 indbado¡esda maqulnañay egutpoé infra,esülduta peosano,situqdóntambiénlógicapueséatot indhadoresfueroncontüuitlosparavalqrar cn la de algunamsn€rals capacidadp€cueriadel sbt8made producciónpr6domlnante explotsc¡ón, 33.

(31) t. se.tiene Otro conun ehmentopeCuario), Sobre106cr¡adrant$ll y lll d€lplano(asociados pofo€rfale glbptellds de equinos, número üniunlo ¿evanabbsaiodadai: ca€a an[na,, pr UGDP;En y Deüedencs ae ie*," pmduddaspa'' autonnslmo y totstde satadéros la.variabbcat€gófic¡les_¡mportante ésto pleno,qunqueno se encuentrgproyectada osattir quá sobü uno de éstosdogcuadrants8s€ ub¡ceh variablede si c8óaanimales in ii i¡iÁ. Es posible€ferenciarel primere¡efactorialon tamañode la explotaci1n, comoÉfe6de la fmca,UGDPy n(tmaro puecel aftogradod6 asocieciónéntr€yafiableG de de unade las lr€s en ta frnca,insinúanque el comportamie1t1o ámpteadospermanentes l.16' FQurr variabbe,riostra¡¡ el mismoefectode unasoladé 6llás-. ü. Flgulr t.l6. tlúodo ll - lwant¡flor Reprc¡cnt¡clón de lü cort|sclon s cntr3 let eleofrctorlrb:' vr.lsbbt corfinu¡¡ con bü d€ pefoneroe. u-r. ill. --F. 4. ENATT. i \ PERñfi¡TXTS. Bor€LLáS. ñuTocon¡6urf] ¿€EA. A - --'qE. I.ECHE ¿L. PAATOS. ¿. a. 2.23. Ile¡crlpcÉn dol AÉpactogalud ¡nlm¡l en functróndal prüncr phno frctor¡hL puescn rE¡lida¡les unode los de veriebbecont¡6ne, Es€t a$psctoquemayorcant¡dad prg6cuFa do la regién. En total que inv€stbador6É a 195 problemi¡steciqtOqieóg má6 y iuerOndeflnirlascoinOvarlable¡¡divas 15categÓric¿84 continues,dÉtal manetequocl trabajsndo10 múlt¡pl€s, anál¡sissugefHoparaécte casofue él de cor¡€spondenc¡as Finalmeflt€fueroncon¡ervadas6 combinedoneg vadablasniás comosuplemóñtarüaslin€ahs.reteniendoel 64.25%de la inerciatot¡l ds lás 15variablo$actirres..

(32) ü. Flqúf. l,t7 -. ilálodo l - s|lud arbl.l! Atochébtrü¡ defhHarporbedocpÉnctoc*¡Actorbb¡'. t. i ¡It OJITñ c't-. urtcÍ. cntÉ vaft HÉÉ.cüvát. fl €Ecñ t¡ng ..ird t.rod. . c. áct áet. 113 3(}. SI LAUÁLFE. 1EIGISI. ¿. II. me. t---r€ lEñf. -. -#A. r{¡ pEsTEBü8ñ.. -"--- -' -----; --sr ñ€oRToB!I. - SI TTJITñ üqL. UAEA'. .. 9l t*.o*;lr.etlot sI n€TErqo||Fl-,f,Ellf. rE €ECñ |¡fE O ETñIHISTNñLECIE ¡TT Lfl,ñ I,ERE. br BnffiELLturdtlrog sl. 9t tffifltÉ. *. ü. 35. gáMTñn¡ñ.