Recibido: 12/03/2026
Aceptado: 27/03/2026
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ARTÍCULO ORIGINAL
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
según tipo de compra y distrito en Jaén
Physical quality, yield, and price of Coffea arabica (Rubiaceae) parchment coffee
according to purchase type and district in Jaén
Frans Fuentes
1 *
, y Gary García
2
RESUMEN
El presente estudio tuvo como objetivo evaluar la relación entre variables físico-productivas y
económicas del café pergamino de Coffea arabica en distritos productores de Cajamarca, Perú, y analizar
su comportamiento según tipo de compra y procedencia. El problema de investigación consistió en
determinar si existían diferencias entre grupos comerciales y geográficos, así como asociaciones entre
variables de calidad física y valor económico. Se trabajó con una base de datos comercial depurada,
organizada en una matriz de análisis que incluyó humedad, rendimiento, peso por lote, precio unitario y
monto total. El procesamiento estadístico se realizó en Python mediante estadística descriptiva, análisis
de varianza, prueba de Tukey, análisis de correlación y análisis de componentes principales. Los
resultados mostraron que el monto total fue mayor en la compra en húmedo que en la compra en seco,
aunque sin diferencias estadísticas significativas. La correlación más alta se registró entre peso por lote
y monto total (r = 0.79). El PCA indicó que PC1 y PC2 representaron conjuntamente 60.60 % de la
varianza total. Se concluye que el comportamiento comercial del café pergamino dependió
principalmente de la interacción entre variables físico-productivas y económicas, bajo las condiciones
evaluadas en la base de datos analizada del estudio.
Palabras clave: Café pergamino, calidad física, rendimiento, productores
ABSTRACT
This study aimed to evaluate the relationship between physical-productivity and economic variables of
Coffea arabica parchment coffee in producing districts of Cajamarca, Perú, and to analyze its behavior
according to purchase type and origin. The research problem focused on determining whether differences
existed among commercial and geographic groups, as well as associations between physical quality
variables and economic value. A cleaned commercial database was organized into an analytical matrix
including moisture, yield, lot weight, unit price, and total amount. Statistical processing was performed
in Python using descriptive statistics, analysis of variance, Tukey’s test, correlation analysis, and
principal component analysis. The results showed that the total amount was higher in wet purchasing
than in dry purchasing, although no statistically significant differences were found. The highest
correlation was observed between lot weight and total amount (r = 0.79). PCA indicated that PC1 and
PC2 jointly represented 60.60% of the total variance. It is concluded that the commercial behavior of
parchment coffee depended mainly on the interaction between physical-productivity and economic
variables under the evaluated conditions of the analyzed study database herein.
Keywords: parchment coffee, physical quality, yield, producing.
*
Autor para correspondencia
__________________________________
1.
Universidad Nacional de Jaén-1, Perú. Email: ingfrans@unj.edu.pe, gary.garcia@unj.edu.pe
Volumen 14, Número 1, Enero - Marzo, 2026, Páginas 104 al 120
DOI: https://doi.org/10.37787/kfwbsx95
Fuentes y García
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INTRODUCCIÓN
El café es uno de los cultivos más relevantes del sector agrario peruano por su contribución
económica, social y territorial. Además de su importancia en la agroexportación, constituye una
fuente esencial de empleo e ingresos para miles de familias rurales vinculadas a la producción,
acopio, transformación y comercialización del grano. En el Perú, la caficultura se concentra
principalmente en zonas de ceja de selva y montaña, donde cumple un papel estratégico en la
dinamización de economías locales y en la articulación de sistemas productivos y mercados
rurales (ICO, 2023; MIDAGRI, 2022). En este contexto, Cajamarca destaca como una de las
principales regiones cafetaleras del norte peruano, con condiciones agroecológicas favorables
para el cultivo de Coffea arabica (Rubiaceae). En provincias como Jaén y San Ignacio, la
combinación de altitud, precipitación, temperatura y manejo agronómico ha favorecido la
producción de cafés con características diferenciadas y potencial de inserción en mercados de
mayor valor. Las condiciones de montaña, en particular, promueven una maduración más lenta
del fruto, con efectos positivos sobre atributos asociados a la calidad del café (DaMatta et al.,
2007; Tolessa et al., 2017). La calidad del café depende de factores que interactúan a lo largo
de toda la cadena productiva, entre ellos la genética, la altitud, el sombreado, la fertilización, la
madurez del fruto y las prácticas de beneficio, secado y almacenamiento. En el café pergamino,
variables como la humedad, el rendimiento y el peso del lote constituyen indicadores clave de
su condición comercial y de su potencial de valorización. La humedad influye en la
conservación y estabilidad del grano; el rendimiento permite estimar la proporción aprovechable
del café luego del proceso de descascarado; y el peso del lote expresa la escala de
comercialización, con efectos directos en la negociación y en los ingresos del productor o de la
organización cafetalera (Isquierdo et al., 2013; Phitakwinai et al., 2019). A esta dimensión
físico-productiva se suma la dimensión económica. El precio unitario y el monto total de venta
no solo expresan el valor monetario de la transacción, sino también el grado de articulación del
café con mercados convencionales o diferenciados. Actualmente, la cadena de valor del café se
orienta hacia esquemas basados en calidad, trazabilidad y sostenibilidad. En particular, los
mercados de café de especialidad premian atributos de calidad con mejores precios, mientras
que las certificaciones y los mecanismos de trazabilidad fortalecen el posicionamiento
comercial, aunque sus beneficios no siempre se distribuyen de manera homogénea entre los
actores de la cadena (De Felice et al., 2025; Jacobi et al., 2024; Jones et al., 2024). En América
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
106
Latina, y especialmente en el Perú, la caficultura enfrenta presiones derivadas de la variabilidad
climática, el incremento de temperaturas, la mayor incidencia de plagas y enfermedades, así
como restricciones de financiamiento, asistencia técnica, infraestructura y articulación
institucional. En el nororiente peruano, estudios recientes muestran que la vulnerabilidad del
sector depende no solo del cultivo, sino también de la capacidad adaptativa de cooperativas,
asociaciones y otros actores que facilitan el acceso a recursos, servicios y mercados
estratégicos(Campos Trigoso et al., 2025; Morales-Reyes et al., 2024). A ello se añade la
heterogeneidad territorial y organizativa de la caficultura, así como el efecto del manejo
poscosecha y de las modalidades de procesamiento sobre la calidad, la clasificación y la
comercialización del café, lo que justifica análisis comparativos según tipo de compra (Freitas
et al., 2024; Morales-Reyes et al., 2024; Santos-Rivera et al., 2025). Asimismo, el uso de
herramientas multivariadas, como el análisis de componentes principales, ha demostrado
utilidad para identificar variables explicativas y sintetizar patrones de diferenciación en sistemas
cafetaleros complejos (de Melo et al., 2025).
Sin embargo, persiste una brecha de conocimiento en estudios regionales que integren
simultáneamente variables físico productivas y económicas del café pergamino bajo
condiciones reales de comercialización. En particular, no se ha establecido con suficiente
claridad si dichas variables difieren según tipo de compra y distrito, ni cuáles explican en mayor
medida la variabilidad observada en las transacciones comerciales. Esta limitación reduce la
disponibilidad de evidencia útil para optimizar los procesos de clasificación, valorización y toma
de decisiones en la cadena cafetalera regional.
En consecuencia, el problema de investigación consiste en determinar si existen diferencias en
la calidad física, el rendimiento y las variables económicas del café pergamino de Coffea
arabica según tipo de compra y distrito en Cajamarca, Perú, así como identificar los factores
que explican la variabilidad comercial observada. La importancia del estudio radica en su aporte
potencial al fortalecimiento de los procesos de evaluación, clasificación y comercialización del
café pergamino en territorios productores. Como hipótesis general, se plantea que existen
diferencias significativas en las variables físico productivas y económicas del café pergamino
según tipo de compra y distrito, y que la interacción entre dichas variables explica la variabilidad
observada en las transacciones comerciales.
Fuentes y García
107
MATERIALES Y MÉTODOS
1. Diseño de investigación y enfoque
El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, de tipo
observacional, retrospectivo y transversal. La investigación tuvo un alcance descriptivo,
comparativo y correlacional, debido a que se analizaron registros de transacciones
comerciales de café pergamino sin manipulación de las variables de estudio. El propósito
fue evaluar la relación entre variables físico-productivas y económicas del café pergamino,
así como identificar diferencias según tipo de compra y distrito de procedencia(Setia, 2016).
2. Área de estudio
El estudio se realizó en distritos productores de café de la provincia de Jaén, departamento
de Cajamarca, Perú. Esta zona se caracteriza por su importancia en la producción de Coffea
arabica (Rubiaceae), bajo condiciones agroecológicas favorables para la caficultura, tales
como altitudes intermedias y altas, clima tropical de montaña y sistemas de producción
orientados tanto al mercado convencional como al mercado diferenciado.
3. Población y muestra
La población es el conjunto total de unidades de interés y que la muestra es el subconjunto
efectivamente analizado, en ese sentido la población estuvo conformada por los registros
de transacciones comerciales de café pergamino procedentes de asociaciones y cooperativas
cafetaleras de la zona de estudio. La muestra estuvo constituida por 3681 registros,
seleccionados a partir de la disponibilidad y consistencia de la base de datos. La unidad de
análisis correspondió a cada registro de transacción comercial de café pergamino(Whitley
& Ball, 2002).
4. Muestreo
Se empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia, entendido como un método
basado en la accesibilidad y disponibilidad de la población de estudio. Esta estrategia fue
pertinente, ya que la investigación se desarrolló a partir de una base de datos secundaria
proporcionada por organizaciones cafetaleras que contaban con información técnica y
comercial previamente registrada.(Setia, 2016).
5. Procedimiento
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
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El estudio se ejecutó en tres fases metodológicas. En la primera, se recopiló la base de datos
comercial del café pergamino y se realizó su depuración mediante la identificación y
eliminación de registros incompletos, duplicados e inconsistentes. Además, se
estandarizaron las categorías de las variables cualitativas, especialmente las relacionadas
con el tipo de compra y la procedencia geográfica, con el fin de asegurar uniformidad en la
codificación y confiabilidad en el procesamiento posterior. En la segunda fase, se construyó
la matriz de datos para el análisis estadístico, integrando variables físico-productivas y
económicas, entre ellas humedad, rendimiento, peso por lote, precio unitario y monto total.
Los valores de humedad fueron obtenidos mediante un equipo medidor de humedad,
mientras que el rendimiento se calculó con base en la relación entre el peso del café
pergamino y el peso del café obtenido, siguiendo los procedimientos de control de calidad
empleados por las organizaciones cafetaleras. En la tercera fase, se efectuó el análisis
estadístico mediante Python, empleando librerías especializadas para manipulación,
análisis y visualización de datos. Inicialmente, se aplicó estadística descriptiva para
caracterizar las variables a través de la media, desviación estándar, valores mínimos y
máximos. Posteriormente, se realizó un análisis de varianza (ANOVA) para evaluar
diferencias significativas entre distritos y tipos de compra, y cuando estas se identificaron,
se aplicó la prueba de comparaciones múltiples de Tukey con un nivel de significancia de
α = 0.05. Adicionalmente, se desarrolló un análisis de componentes principales (PCA) para
explorar la estructura multivariada de los datos y sintetizar la variabilidad conjunta de las
variables físico-productivas y económicas. Previamente, las variables cuantitativas fueron
estandarizadas mediante el método z-score para eliminar el efecto de las diferencias de
escala y garantizar su comparabilidad. Finalmente, los resultados se presentaron mediante
tablas y figuras estadísticas, incluyendo diagramas de cajas, mapas de calor de correlaciones
y biplots del PCA.
Figura 1
Fuentes y García
109
Diagrama de procesos de la investigación.
Fuente: Elaboración propia
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
110
RESULTADOS
En esta sección se presentan los resultados del análisis descriptivo, comparativo y multivariado
de las variables físico-productivas y económicas del café pergamino de Coffea arabica
(Rubiaceae), según tipo de compra y distrito de procedencia. En primer lugar, se muestran los
estadísticos descriptivos y las diferencias entre categorías evaluadas; posteriormente, se
presentan los resultados del análisis de componentes principales, con el fin de sintetizar la
variabilidad conjunta de las variables estudiadas.
1. Estadística descriptiva de las variables evaluadas.
Tabla 1
Medias, desviación estándar y grupos de Tukey de la variable MONTO según tipo de compra del café
pergamino.
Factor
Variable
Media ± DE
Grupo Tukey
Tipo de compra
MONTO
5351.63 ± 13791.30
a
Tipo de compra
MONTO
4490.15 ± 11855.08
a
Fuente: Elaboración propia
Tabla 2
Medias, desviación estándar y grupos de Tukey de las variables R y H según distrito del café pergamino en
Cajamarca.
Factor
Categoría(distrito)
Variable
Media ± DE
Grupo Tukey
Distrito
Ocaylli
R
61.00 ± 0.00
a
Distrito
La Copia
R
66.92 ± 5.25
a
Distrito
Colasay
R
70.77 ± 4.76
a
Distrito
Ortiga
R
69.50 ± 2.12
a
Distrito
San José del Alto
H
13.00 ± 1.00
a
Distrito
Huabal
H
14.80 ± 3.02
a
Distrito
Cutervo
H
15.05 ± 2.59
a
En la Tabla 1 se presentan las medias, desviación estándar y los grupos de Tukey para la
variable económica MONTO según tipo de compra del café pergamino. Descriptivamente, el
tipo de compra húmedo registró un mayor valor promedio (5351.63 ± 13791.30) en comparación
con el tipo seco (4490.15 ± 11855.08). Sin embargo, ambos tratamientos fueron clasificados
dentro del mismo grupo de Tukey (a), lo que indica que no se detectaron diferencias
estadísticamente significativas entre los tipos de compra evaluados.
En la Tabla 2 se muestran las medias, desviación estándar y los grupos de Tukey para las
variables R y H según distrito del café pergamino en Cajamarca. Para la variable R, los
promedios observados fueron 61.00 ± 0.00 en Ocaylli, 66.92 ± 5.25 en La Copia, 70.77 ± 4.76
Fuentes y García
111
en Colasay y 69.50 ± 2.12 en Ortiga. En todos los casos, los distritos fueron asignados al mismo
grupo de Tukey (a), evidenciando ausencia de diferencias significativas entre ellos. De manera
similar, para la variable H, los promedios fueron 13.00 ± 1.00 en San José del Alto, 14.80 ± 3.02
en Huabal y 15.05 ± 2.59 en Cutervo; asimismo, todos pertenecieron al mismo grupo de Tukey
(a), por lo que tampoco se encontraron diferencias significativas entre distritos para esta
variable.
En conjunto, los resultados muestran que, aunque existen variaciones numéricas en los valores
promedio de MONTO, R y H, dichas diferencias no alcanzaron significancia estadística de
acuerdo con la prueba de Tukey.
2. Análisis de componentes principales (PCA).
Tabla 3
Autovalores y porcentaje de varianza explicada por los componentes principales
Componente
Autovalor
Varianza (%)
Varianza acumulada (%)
PC1
1.08
21.63
21.63
PC2
1.01
20.22
41.85
PC3
0.99
19.94
61.79
PC4
0.98
19.66
81.45
PC5
0.93
18.54
100.00
Nota: Los dos primeros componentes explican el 41.85 % de la varianza total.
Fuente: Elaboración propia
La Tabla 3 presenta los autovalores y el porcentaje de varianza explicada por los componentes
principales obtenidos a partir de las variables evaluadas. El PC1 explicó el 21.63 % de la
varianza total, mientras que el PC2 explicó el 20.22 %. En conjunto, los dos primeros
componentes acumularon el 41.85 % de la varianza total. Asimismo, el PC3, PC4 y PC5
explicaron el 19.94 %, 19.66 % y 18.54 %, respectivamente.
Tabla 4
Cargas factoriales de las variables en los componentes principales
Variable
PC1
PC2
PC3
PC4
PC5
Humedad (H)
0.33
-0.52
0.29
0.70
0.21
Rendimiento (R)
-0.63
-0.29
-0.01
0.29
-0.66
Peso lote (PESOKG)
-0.32
-0.42
0.64
-0.50
0.25
Precio unitario (PRECIOUPROD)
-0.01
0.65
0.69
0.26
-0.18
Monto total (MONTO)
-0.63
0.21
-0.17
0.33
0.65
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
112
Nota: Se resaltan cargas factoriales ≥ |0.40|.
Fuente: Elaboración propia
La Tabla 4 indica que las mayores cargas factoriales en el PC1 correspondieron a R (-0.63) y
MONTO (-0.63); en el PC2, a PRECIOUPROD (0.65) y H (-0.52); en el PC3, a
PRECIOUPROD (0.69) y PESOKG (0.64); en el PC4, a H (0.70) y PESOKG (-0.50); y en el
PC5, a MONTO (0.65) y R (-0.66). Estos resultados indican que la estructura multivariada de
los datos quedó representada, en los dos primeros componentes, por una dimensión vinculada
principalmente con rendimiento y monto total, y una segunda dimensión asociada con precio
unitario, humedad y peso por lote.
3. Representación gráfica del PCA
Figura 2
Biplot del análisis de componentes principales (PCA) de las variables evaluadas en café pergamino.
Fuente: Elaboración propia
La figura 2 muestra los resultados donde el PC1 y el PC2 representaron el 36.09 % y 24.51 %
de la varianza total, respectivamente. Las variables MONTO y PESOKG se asociaron
principalmente con el PC1, mientras que PRECIOUPROD y R lo hicieron con el PC2. En
Fuentes y García
113
contraste, H presentó una proyección en sentido opuesto sobre este último componente. La
mayor dispersión de las observaciones se registró a lo largo del PC1.
Figura 3
Biplot del análisis de componentes principales (PCA) de las variables físico-productivas y económicas
según distrito del café pergamino en Cajamarca
Fuente: Elaboración propia
La figura 3 muestra la distribución de las observaciones según distrito en el plano definido por
los dos primeros componentes principales. El componente 1 representó el 36.09 % de la varianza
total y el componente 2 el 24.51 %. Las variables Monto Total y Peso por lote (PESOKG) se
orientaron principalmente sobre el componente 1, mientras que Precio Unitario y Rendimiento
lo hicieron sobre el componente 2. En sentido opuesto, Humedad presentó una proyección
negativa sobre este plano. En la distribución de los puntos se observó una mayor dispersión a lo
largo del componente 1, con agrupamientos diferenciados entre distritos y algunos valores
alejados del centro de la nube de datos.
4. Mapa de calor de correlaciones entre variables.
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
114
Tabla 5
Matriz de correlación entre las variables físico-productivas y económicas del café pergamino.
Variable
Humedad
Rendimiento
PESOKG
Precio Unitario
Monto Total
Humedad
1.00
0.02
-0.00
-0.06
0.05
Rendimiento
0.02
1.00
-0.07
0.22
-0.05
PESOKG
-0.00
-0.07
1.00
-0.02
0.79
Precio Unitario
-0.06
0.22
-0.02
1.00
0.11
Monto Total
0.05
-0.05
0.79
0.11
1.00
La Tabla 5 presenta la matriz de correlación entre las variables físico-productivas y
económicas evaluadas en el café pergamino. La relación positiva de mayor magnitud se
observó entre PESOKG y Monto Total (r = 0.79), indicando que, a mayores valores de peso
por lote, mayores fueron los valores de monto total. En contraste, las demás correlaciones
fueron bajas o cercanas a cero.
Figura 4
Mapa de calor de las correlaciones entre las variables físico-productivas y económicas del café pergamino.
Fuente: Elaboración propia
La Figura 4 presenta la matriz de correlación entre las variables físico-productivas y económicas
evaluadas. La correlación positiva de mayor magnitud se registró entre PESOKG y Monto Total
(r = 0.79). Por otro lado, las demás asociaciones fueron débiles, con valores próximos a cero,
sobresaliendo únicamente la relación positiva baja entre Rendimiento y Precio Unitario (r =
0.22).
5. Gráfico de cajas y bigotes (boxplot).
Fuentes y García
115
Figura 5
Comparación del rendimiento (%) según tipo de compra y del precio unitario (S/ por kg) según distrito del
café pergamino
Fuente: Elaboración propia
La figura 5 presenta, en el panel izquierdo, la distribución del rendimiento (%) según tipo de
compra, y en el panel derecho, la distribución del precio unitario (S/ por kg) según distrito. En
el caso del rendimiento, los tipos de compra húmedo y seco mostraron distribuciones
relativamente similares, aunque fueron asignados a grupos distintos en la prueba de Tukey (b
para húmedo y a para seco).
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos evidencian que, en términos descriptivos, el café pergamino adquirido
en condición húmeda presentó un mayor monto promedio que el adquirido en seco; sin embargo,
esta diferencia no alcanzó significancia estadística en la prueba de Tukey. Del mismo modo, las
variables rendimiento y humedad no mostraron diferencias significativas entre los distritos
evaluados, pese a la existencia de variaciones numéricas entre medias. En conjunto, estos
hallazgos sugieren que, para la base de datos analizada, la variabilidad interna de las
transacciones fue suficientemente alta como para atenuar la diferenciación estadística entre
categorías, particularmente en las variables comerciales. Este patrón es coherente con la
naturaleza heterogénea de los sistemas cafetaleros, donde los resultados comerciales no
dependen de un único factor, sino de la interacción entre calidad física, volumen comercializado,
prácticas poscosecha y condiciones territoriales. La ausencia de diferencias significativas en
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
116
humedad y rendimiento entre distritos no implica necesariamente homogeneidad productiva
absoluta, sino que puede reflejar que los rangos observados responden a sistemas de manejo
relativamente convergentes o a mecanismos de control de calidad similares entre organizaciones
cafetaleras. En este sentido, DaMatta et al. (2007) y Tolessa et al. (2017) señalan que la calidad
y el comportamiento fisiológico del café están influenciados por factores agroecológicos como
altitud, temperatura y condiciones de crecimiento, aunque su expresión final también depende
del manejo agronómico y del procesamiento poscosecha. Por ello, aunque los distritos
analizados pertenecen a una zona cafetalera con heterogeneidad territorial, es posible que las
prácticas de acopio y clasificación hayan reducido parte de esa variabilidad en los registros
comerciales. En relación con el tipo de compra, la diferencia observada en la distribución del
rendimiento según el boxplot sugiere que la modalidad de adquisición puede estar asociada con
cambios en la estabilidad física del lote. Este resultado guarda relación con lo reportado por
Morales-Reyes et al. (2024) y Freitas et al. (2024), quienes sostienen que las prácticas
poscosecha y las modalidades de acondicionamiento del café influyen en la clasificación
comercial, en la conservación de la calidad y en el valor final del producto. En la misma línea,
Santos-Rivera et al. (2025) destacan que los procesos poscosecha afectan la trazabilidad y la
diferenciación comercial del café, por lo que la distinción entre compra en húmedo y compra en
seco constituye una dimensión pertinente para interpretar el comportamiento de las variables
evaluadas. La matriz de correlación mostró que la asociación más alta se presentó entre peso
por lote y monto total, lo que indica que el volumen comercializado constituye el principal
determinante inmediato del valor monetario de la transacción. Esta relación era esperable desde
el punto de vista comercial, ya que un mayor peso vendido incrementa directamente el monto
total, aun cuando el precio unitario no varíe en la misma proporción. En contraste, las demás
correlaciones fueron bajas, incluyendo la relación entre rendimiento y precio unitario. Este
resultado sugiere que, en la base analizada, la valorización económica del café pergamino no
depende exclusivamente de la calidad física medida por rendimiento o humedad, sino también
de factores de mercado, escala del lote y condiciones de negociación. Tal interpretación coincide
con De Felice et al. (2025), Jacobi et al. (2024) y Jones et al. (2024), quienes sostienen que la
formación del valor en la cadena del café depende simultáneamente de calidad, trazabilidad,
diferenciación comercial y articulación con mercados especializados. El análisis de
componentes principales permitió profundizar en la estructura conjunta de los datos. Aunque
Fuentes y García
117
los dos primeros componentes de la tabla de autovalores acumularon 41.85 % de la varianza
total, la representación gráfica del PCA mostró que el plano PC1–PC2 concentró la mayor
diferenciación visual entre observaciones, con una estructura donde el monto total y el peso por
lote se orientaron principalmente sobre el primer componente, mientras que el precio unitario y
el rendimiento lo hicieron sobre el segundo, y la humedad se proyectó en sentido opuesto. Este
patrón revela que la variabilidad del sistema comercial del café pergamino se organiza alrededor
de dos dimensiones principales: una asociada al tamaño económico de la transacción y otra
vinculada con atributos de calidad física y valorización unitaria. La utilidad del PCA para
sintetizar este tipo de relaciones multivariadas ha sido destacada por de Melo et al. (2025),
quienes señalan que esta herramienta permite identificar variables con mayor capacidad
explicativa y diferenciar sistemas productivos complejos. En términos aplicados, los resultados
indican que el comportamiento comercial del café pergamino no puede interpretarse únicamente
a partir de promedios por distrito o por tipo de compra, sino desde una perspectiva integrada
que considere simultáneamente la calidad física, el peso del lote y la valorización económica.
Esto resulta particularmente relevante en territorios cafetaleros como Cajamarca, donde la
competitividad depende no solo de la producción, sino también de la capacidad de las
organizaciones para clasificar, estandarizar y orientar sus decisiones de compra según las
condiciones territoriales y comerciales.
CONCLUSIONES
El monto total del café pergamino fue descriptivamente mayor en la compra en húmedo que en
la compra en seco; sin embargo, esta diferencia no alcanzó significancia estadística en la prueba
de Tukey.
Las variables rendimiento y humedad no presentaron diferencias significativas entre los distritos
evaluados, a pesar de las variaciones numéricas observadas en sus medias.
La correlación de mayor magnitud se registró entre el peso por lote y el monto total, lo que
evidencia que el volumen comercializado fue el factor más estrechamente asociado al valor
económico de la transacción.
El análisis de componentes principales mostró que la estructura multivariada del conjunto de
datos estuvo determinada principalmente por una dimensión asociada con monto total y peso
por lote, y por otra vinculada con precio unitario, rendimiento y humedad.
Calidad física, rendimiento y precio del café pergamino de Coffea arabica (Rubiaceae)
118
En conjunto, los resultados indican que la variabilidad del café pergamino en la base analizada
respondió a la interacción entre variables físico-productivas y económicas, más que a diferencias
estadísticas marcadas entre distritos o tipos de compra.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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