Estudo sobre boas práticas agrícolas em uma associação de cafeicultores familiares por meio da análise de clusters

  • Rosa B
  • Borges L
  • Pereira S
  • et al.
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Abstract

Para acessar mercados de maior valor, faz-se necessário que os agricultores familiares atendam às exigências de qualidade e diferenciação sendo a certificação uma ferramenta de gestão que pode ser exigida neste contexto. As normas de certificação são baseadas nos princípios das boas práticas agrícolas. O objetivo neste estudo foi caracterizar as boas práticas agrícolas utilizadas para a produção de café pelos produtores da Associação de Agricultores Familiares (AFASA) em Santo Antônio do Amparo, MG, por meio da análise de Clusters. A pesquisa foi realizada por meio de um questionário estruturado do tipo survey, respondido por todos os membros da Associação. O questionário original da pesquisa foi dividido em duas partes. No entanto, para esta pesquisa foi utilizada apenas a segunda parte, que continha 104 variáveis em uma escala de pontos: 1, “não se aplica na propriedade”, 2, “não possuo ou não realizo”, 3, “de vez em quando ou parcialmente”, 4, “sempre, ou sim” em relação à realização das práticas agrícolas adotadas na propriedade. Os dados foram tabulados e analisados pelo software SPSS. Foi realizada a análise estatística multivariada de cluster; técnica que objetiva agrupar os indivíduos (casos) com características semelhantes em função de um conjunto de variáveis selecionadas que separou, neste caso, os produtores em dois grupos distintos. Neste artigo foram discutidas as variáveis da segunda parte do questionário que apresentaram diferenças significativas maiores que p< 0,05 pelo teste de Qui-quadrado de Pearson entre os dois grupos de produtores. Os produtores do grupo 2 apresentaram características de maior organização diante dos princípios das BPA’s.

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Rosa, B. T., Borges, L. A. C., Pereira, S. P., Antonialli, L. M., Souza, S. M. C., & Baliza, D. P. (2017). Estudo sobre boas práticas agrícolas em uma associação de cafeicultores familiares por meio da análise de clusters. Coffee Science, 12(1), 49. https://doi.org/10.25186/cs.v12i1.1197

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