Factores determinantes en la productividad del café en el distrito de Camporredondo para el periodo, 2026

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo precisar los factores determinantes de la productividad del cultivo de café en el distrito de Camporredondo para el periodo, 2026. El estudio tuvo un enfoque cuantitativo, de tipo básica, nivel correlacional, con diseño no experimental y de corte transversal. La población estuvo conformada por 358 productores de café, constituyendo además la muestra mediante un muestreo censal. La técnica utilizada fue la encuesta y como instrumento un cuestionario estructurado con escala tipo Likert, así como una ficha de recolección de datos. Para el procesamiento de la información se empleó el programa IBM SPSS Statistics versión 27. La prueba de normalidad evidenció una distribución no normal de los datos (p < 0,05), por lo que las hipótesis específicas fueron contrastadas a través del coeficiente de correlación Rho de Spearman, mientras que la hipótesis general se evaluó mediante un modelo de regresión lineal múltiple. Los resultados mostraron que la antigüedad de la unidad económica, la capacitación de los agricultores y la inversión de capital son factores determinantes en la productividad del cultivo de café (R2 = 0,716; F = 298,007; p < 0,001). Asimismo, se identificó una relación positiva fuerte entre la antigüedad de la unidad económica y la productividad (ρ = 0,736; p < 0,001), una relación positiva muy débil entre la capacitación de los agricultores y la productividad (ρ = 0,195; p < 0,001), y una relación positiva muy alta entre la inversión de capital y la productividad (ρ = 0,822; p < 0,001). Se concluye que la inversión de capital constituye el factor con mayor relación con la productividad del cultivo de café, seguida por la antigüedad de la unidad económica, mientras que la capacitación presenta una relación positiva, aunque de menor magnitud.

The objective of this study was to identify the factors determining coffee crop productivity in the Camporredondo district for the period 2026. The study employed a quantitative, basic-level, correlational approach with a non-experimental, cross-sectional design. The population consisted of 358 coffee producers, and the sample was selected using census sampling. The method used was a survey, employing a structured questionnaire with a Likert-type scale, as well as a data collection form. IBM SPSS Statistics version 27 was used to process the data. The normality test revealed a non-normal distribution of the data (p < 0.05); therefore, the specific hypotheses were tested using Spearman’s Rho correlation coefficient, while the general hypothesis was evaluated using a multiple linear regression model. The results showed that the age of the economic unit, farmer training, and capital investment are determining factors in coffee crop productivity (R2 = 0.716; F = 298.007; p < 0.001). Likewise, a strong positive relationship was identified between the age of the economic unit and productivity (ρ = 0.736; p < 0.001), a very weak positive relationship between farmer training and productivity (ρ = 0.195; p < 0.001), and a very strong positive relationship between capital investment and productivity (ρ = 0.822; p < 0.001). It is concluded that capital investment is the factor most strongly associated with coffee crop productivity, followed by the age of the economic unit, while training shows a positive relationship, albeit of lesser magnitude.