La formulación de recomendaciones a partir de datos ... - cimmyt

un programa de experimentación. los investigadores
deberán considerar la posibilidad de probar alternativas
que quizá no incrementen los beneficios medios. pero que
ayudan a reducir su variabilidad año con año.
La tercera implicación es que los investigadores deben
proceder con cautela al evaluar las formas en que las
nuevas recomendaciones modificarán los riesgos actuales
de los agricultores de un dominio de recomendación. La
cantidad que el agricultor está dispuesto a sacrificar (en
términos de los beneficios netos medios) para reducir los
efectos de un medio ambiente variable es la medida de su
grado de aversión al riesgo. Este depende de varios
factores. pero en general puede decirse que la mayoría de
los agricultores de los países en desarrollo tienen una
aversión moderada al riesgo. Aun cuando no es fácil de
cuantificar. el grado de aversión es un factor que debe
tomarse en cuenta al proponer nuevas recomendaciones.
El riesgo y los datos de los ensayos en fincas
A menudo resulta que la fuente de riesgo puede
cuantificarse con cierto grado de precisión. Así. es posible
afirmar que la probabilidad de que haya menos de 400 mm
de lluvia durante el ciclo de cultivo es de 0.2 (es decir que
sucede un año de cada cinco). Si los investigadores tienen
información sobre la probabilidad de que ocurra cierto
factor. pueden utilizar esos datos en la interpretación de los
resultados de la experimentación. Por ejemplo. si saben que
en promedio hay sequía una vez cada cinco años y que
esto provoca cierto porcentaje de pérdidas. pueden incluir
dicha información en el análisis de los resultados de los
ensayos en fincas. aunque éstos no se hayan realizado en
un año de sequía. Sin embargo. los investigadores no
suelen contar con datos tan precisos y por lo tanto
necesitan una manera más práctica de evaluar la
variabilidad en sus propios datos experimentales. Aun
cuando la causa de la variabilidad (por ejemplo. sequía a
media temporada) esté bien establecida. es posible que los
investigadores no sepan las probabilidades de que ésta
ocurra. Por otra parte. a menudo la variabilidad observada
en los resultados experimentales y en los campos de los
agricultores tiene varias causas. Así pues. el análisis del
retomo mínimo que se presenta aquí no es. estrictamente
hablando. un método para analizar el riesgo. sino más bien
una forma de evaluar la variabilidad debida a causas
impredecibles y. a veces. inexplicables.