Introducción
⌅El
cultivo del café en Cuba, especialmente en zonas montañosas como
Granma, constituye un pilar económico y cultural para las comunidades
rurales. Las condiciones climáticas y de suelo en estas regiones
favorecen la producción cafetalera. No obstante, se observa una
variabilidad significativa en los conocimientos sobre prácticas
agrícolas sostenibles entre los pobladores vinculados al sector, lo cual
limita su capacidad para optimizar recursos y asegurar la
sostenibilidad (Naranjo, 2024Naranjo, O. (2024). Cultura cafetalera con impacto de ciencia-La Demajagua [Diario Digital de la provincia de Granma, Cuba]. La Demajagua. https://lademajagua.cu/cultura-cafetalera-con-impacto-de-ciencia/
).
El diagnóstico participativo se presenta
como una herramienta clave para identificar necesidades formativas y
diseñar estrategias que mejoren la productividad y la calidad de vida en
estas comunidades. Investigaciones previas han abordado esta
problemática mediante métodos cualitativos, como entrevistas
semiestructuradas o muestreos de "un intento", los cuales se basan en un
único ciclo empírico que incluye diseño, recolección de datos y
análisis (Jansen, 2013Jansen,
H. (2013). La lógica de la investigación por encuesta cualitativa y su
posición en el campo de los métodos de investigación social. Paradigmas, 5(1), 39-72.
). Estos enfoques permiten una aproximación inicial, pero requieren complementarse con evaluaciones más profundas.
El proyecto empresarial “Fortalecimiento del sistema de capacitación y extensionismo en la empresa integral agropecuaria Granma, con énfasis en los cultivos del café y el cacao” fue liderado por la Unidad Científica Tecnológica de Base Estación Experimental Agro-Forestal Guisa. En este marco, se realizó un estudio entre pobladores de las Unidades Empresariales de Base Integrales Agropecuarias (UEBIA) Pilón, Media Luna y Campechuela, adscritas a la Empresa Integral Agropecuaria Granma (EIA). La investigación buscó evaluar el nivel de conocimientos sobre el cultivo del café para identificar brechas formativas.
El objetivo principal consistió en diagnosticar áreas críticas y necesidades de capacitación, con el fin de fortalecer las capacidades de los productores. Además, se pretendió promover prácticas productivas sostenibles que beneficien tanto la economía local como la preservación del entorno montañoso. Estos esfuerzos están alineados con la necesidad de mejorar la competitividad del sector cafetalero en la región.
Materiales y Métodos
⌅El trabajo se realizó durante el primer semestre de 2020 en zonas montañosas de los municipios Pilón, Media Luna y Campechuela. La muestra incluyó a 39 personas, distribuidas de la siguiente manera: 15 en Pilón, 15 en Media Luna y 9 en Campechuela. Todos los participantes estaban asociados a unidades de producción de las UEBIA bajo estudio.
Se empleó la encuesta como método de investigación sociológica (Nariño-Nariño et al., 2014Nariño-Nariño,
A., Lambertt-Lobaina, W., Menéndez-Grenot, M., Durán, O. S.,
Matos-Cueto, Y., & Clapé-Borges, P. (2014). Experiencias del
proyecto recuperación, desarrollo y mejoramiento de la producción
agroecológica del cacao en el municipio de Baracoa, Cuba. Café Cacao, 13(2), Article 2. https://cafecacao.edicionescervantes.com/index.php/cafecacao/article/view/102
). La metodología del estudio incorporó un
cuestionario diseñado para recopilar información sobre aspectos
fundamentales del cultivo del café. Este instrumento abordó temas como
el conocimiento sobre el programa de desarrollo cafetalero, su duración,
la procedencia y categorías de certificación de las semillas, así como
la fecha de siembra.
El cuestionario también indagó sobre las
tecnologías utilizadas en la propagación, los estándares de calidad de
las posturas, la preparación del área de siembra y el uso de abono
orgánico. Constó de 10 preguntas, tanto cerradas como abiertas (Anexo
1). Este enfoque permitió obtener datos cuantitativos y cualitativos
para comprender las prácticas agrícolas y los desafíos en la producción
cafetalera. La fiabilidad del instrumento se evaluó mediante el índice
de Alfa de Cronbach (Rodríguez & Reguant, 2020Rodríguez,
J., & Reguant, M. (2020). Calcular la fiabilidad de un cuestionario
o escala mediante el SPSS: el coeficiente alfa de Cronbach. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 13(2), 1-13. https://doi.org/10.1344/reire2020.13.230048
)
El perfil ocupacional de los encuestados fue diverso: 3 campesinos, 10 miembros de la junta directiva, 19 técnicos integrales de montaña y 7 funcionarios de otras categorías. Para evaluar el nivel de conocimientos, se estableció una escala basada en el porcentaje de respuestas correctas. Esta escala clasificó los resultados en tres categorías: conocimiento escaso (0-50%), aceptable (51-75%) y notable (más del 75%).
Se aplicó un análisis factorial exploratorio sin rotación para examinar la estructura de los datos y su agrupación por componentes. Esta técnica permitió identificar patrones subyacentes en los conocimientos sobre el cultivo del café. El análisis consideró las preguntas como variables y asumió tres factores para explicar la variabilidad total.
La validez del análisis factorial se confirmó mediante el test de esfericidad de Bartlett y el índice KMO (Kaiser-Meyer Olkin). Además, se realizó un análisis de frecuencias para determinar las respuestas más representativas en cada pregunta. Todos los datos se procesaron con el paquete estadístico IBM SPSS STATISTICS, versión 21.0.
Resultados Y Discusión
⌅En la tabla 1 se presentan los resultados de la prueba de confiabilidad y la
competencia de los datos para el análisis factorial. La fiabilidad del
instrumento alcanza un nivel aceptable, ya que los valores se encuentran
dentro del rango adecuado de 0,70 a 0,95 (Rodríguez & Reguant, 2020Rodríguez,
J., & Reguant, M. (2020). Calcular la fiabilidad de un cuestionario
o escala mediante el SPSS: el coeficiente alfa de Cronbach. REIRE Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 13(2), 1-13. https://doi.org/10.1344/reire2020.13.230048
). El test de Bartlett mostró un resultado
significativo (p < 0,000), mientras que el índice de medida de
adecuación de la muestra (KMO) obtuvo un valor de 0,629. Aunque este
valor no es muy alto, no resulta restrictivo para el análisis. Un valor
del índice KMO superior a 0,80 se considera satisfactorio para el
análisis factorial (Sánchez, 2012Sánchez, L. (2012). Orientaciones de carácter metodológico para el uso del análisis factorial con SPSS en las investigaciones. Universidad de Matanzas “Camilo Cienfuegos”. http://monografias.umcc.cu/monos/2012/FUM%20Limonar/mo1283.pdf
). Sin embargo, muchos autores establecen un punto de corte de 0,50 (Lloret et al., 2014Lloret,
Segura., Ferreres, A., Hernández, A., & Tomás, I. (2014). El
análisis factorial exploratorio de los ítems: Una guía práctica,
revisada y actualizada. Anales de psicología, 30(3), 1151-1169. https://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
).
| Resumen del procesamiento | Estadísticos de fiabilidad | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| N (casos) | % | Alfa de Cronbach | N (elementos) | KMO | Bartlett | |
| Válidos | 39 | 100 | 0,701 | 10 | 0,629 | Sig. 0,000 |
| Excluidosa | 0 | 0 | ||||
| Total | 39 | 100 | ||||
aEliminación por lista basada en todas las variables del procedimiento para el alfa de Cronbach
La matriz de factores, junto con las comunalidades de cada pregunta de la encuesta, se muestra en la tabla 2. El factor uno explicó el 30,5 % de la variabilidad total, el factor dos contribuyó con un 19,6 % y el factor tres con un 15,3 %. La variabilidad acumulada entre los tres factores alcanzó un 65,5 %, lo que indica una explicación significativa de la varianza total.
En el componente uno, que explica el mayor porcentaje de variabilidad, las preguntas 6, 10, 9, 8 y 5 presentaron las mayores cargas factoriales, todas con signo positivo. Esto refleja una correlación directa entre dichas preguntas. Para el componente dos, las preguntas más relevantes fueron la 3, 4 y 7, donde las dos últimas mostraron una correlación positiva, mientras que la pregunta 3 tuvo una correlación inversa. En el componente tres, las preguntas 1 y 2 destacaron por su contribución, ambas con una correlación positiva.
| Matriz de componentesa | Componente | Comunalidades | ||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||
| P6 Tecnologías de propagación | 0,752 | 0,338 | -0,306 | 0,773 |
| P10 Sistemas de poda | 0,708 | 0,155 | -0,176 | 0,556 |
| P9 Aplicación de Materia Orgánica | 0,665 | -0,006 | -0,463 | 0,657 |
| P8 Preparación del área de siembra | 0,661 | -0,490 | 0,049 | 0,680 |
| P5 Puesta de semillas en el vivero | 0,646 | 0,012 | -0,221 | 0,467 |
| P3 Procedencia de las semillas | 0,271 | -0,796 | 0,169 | 0,736 |
| P4 Categorías de certificación | 0,217 | 0,694 | 0,046 | 0,530 |
| P7 Calidad de las posturas | 0,030 | 0,678 | 0,408 | 0,627 |
| P1 Programa de desarrollo | 0,430 | -0,066 | 0,749 | 0,751 |
| P2 Duración del programa | 0,618 | 0,049 | 0,619 | 0,768 |
a Método de extracción: Análisis de componentes principales 3 componentes extraídos
La
comunalidad representa la proporción de variabilidad de cada pregunta
explicada por los componentes. Un valor de 0,50 es un mínimo aceptable
para este indicador (Frías & Pascual, 2012Frías,
D., & Pascual, M. (2012). Prácticas del análisis factorial
exploratorio (AFE) en la investigación sobre conducta del consumidor y
marketing. Suma Psicológica, 19(1), 47-58. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4112682
). En este análisis, solo una pregunta obtuvo un
valor inferior al referido, lo que sugiere que el modelo es adecuado en
términos generales. Las preguntas 6, 3, 1 y 2 presentaron las
comunalidades más altas, superiores a 0,70, mientras que las preguntas
10, 4 y 5 registraron las menores comunalidades, con valores inferiores a
0,60. Estos resultados deben considerarse al evaluar la pertinencia de
mantener o reformular dichas preguntas.
El nivel de conocimientos sobre el componente uno se considera aceptable. La figura 1 resume los resultados, diferenciados por UEBIA y categorías ocupacionales de los encuestados. En la UEBIA Campechuela no se observaron evaluaciones destacadas en este componente, mientras que en Media Luna los resultados fueron más discretos, con una mayor frecuencia de conocimientos elementales escasos. Por su parte, Pilón mostró los mejores resultados, donde la categoría ocupacional de los técnicos tuvo mayor representatividad.
Al analizar las respuestas emitidas a las interrogantes de este componente, se observó que el 67 % de los encuestados identificó correctamente el periodo en que se debe realizar la actividad en ambas especies, según la pregunta 5. En la pregunta 6, el 49 % de los participantes demostró conocimiento sobre alternativas al método de propagación tradicional, como el esqueje y el injerto. Respecto a la pregunta 8, se registró variabilidad en las respuestas, con un rango más representativo del 46 % que indicó un plazo de entre 6 y 8 meses de antelación.
En la pregunta 9, el 59 % de los encuestados seleccionó la aplicación de 10 kg, lo cual coincide con lo establecido en los instructivos para hoyos de 30 x 40 cm. En cuanto a la pregunta 10, la mayoría de los participantes reconoció la existencia de este manejo, y el 48,7 % mencionó al menos dos métodos de poda utilizados en alguno de los sistemas. Estos resultados reflejan un nivel de conocimiento variable entre los encuestados.
En el segundo componente, el nivel de conocimientos se consideró escaso, como se aprecia en la figura 2. La UEBIA Campechuela logró resultados aceptables distribuidos en todas las categorías ocupacionales. Por otro lado, en Media Luna se registró un mayor número de evaluaciones deficientes, mientras que en Pilón los resultados fueron más discretos, con una alta frecuencia de conocimientos elementales escasos entre los participantes.
La evaluación de la
pregunta 3 mostró que el 69 % de los encuestados afirmó conocer que las
semillas deben proceder de fuentes certificadas. Sin embargo, en la
pregunta 4, menos de la mitad demostró familiaridad con las categorías
autorizadas por la NRAG 194 (Ministerio de la Agricultura, 2011Ministerio de la Agricultura. (2011). Norma ramal 194:2011. Semillas de café (Coffea arabica, L y Coffea canephora P ex. F) (1.a ed.). Dirección de Calidad (DC).
),
y el 59 % respondió de manera incorrecta, confundiendo en muchos casos
categorías con variedades. En la pregunta 7, solo el 38 % identificó
correctamente que las posturas que cumplen los requisitos b y c son las
idóneas para llevar al campo, según lo establecido en la NRAG 132 (Ministerio de la Agricultura, 2009Ministerio de la Agricultura. (2009). Norma ramal 132:2009. Posturas de café. Especificaciones de calidad (2.a ed.). Departamento de Calidad (DC).
).
No obstante, un 62 % consideró erróneamente que las posturas con bajo
porcentaje de plagas (d) o daños mecánicos (e) estaban listas para
plantar, lo cual contradice lo reglamentado en la norma mencionada.
El nivel de conocimientos en el tercer componente también se calificó como escaso, tal como se muestra en la figura 3. Las UEBIA Campechuela y Pilón alcanzaron resultados notables en esta sección. En contraste, en Media Luna se observó un mayor número de evaluaciones que reflejaron un conocimiento limitado sobre esta temática.
Al indagar sobre la pertinencia del programa de desarrollo cafetalero, el 85 % de los encuestados afirmó contar con este programa. Sin embargo, al preguntar sobre un aspecto básico como su duración, solo el 57 % mencionó correctamente un periodo de 10 años. Esta discrepancia sugiere que, aunque existe conciencia del programa, el conocimiento específico sobre sus detalles es limitado.
CONCLUSIONES
⌅- El instrumento empleado presenta una fiabilidad adecuada para la evaluación de conocimientos agrícolas, aunque algunas preguntas requieren revisión para mejorar su validez. Los tres factores identificados explican una proporción significativa de la varianza, lo que respalda la estructura multidimensional del constructo analizado.
- Los conocimientos técnicos sobre prácticas agrícolas son aceptables, mientras que el dominio de normativas y programas de desarrollo resulta insuficiente. Esta brecha evidencia la necesidad de reforzar la capacitación en regulaciones y planificación estratégica, especialmente en regiones con menor desempeño, como Media Luna.