É notório o aumento da demanda por café sustentável certificado no mercado mundial e para que o Brasil se mantenha na liderança do fornecimento, faz-se necessária a implantação de políticas públicas para inserir novos cafeicultores no mercado de cafés diferenciados. A separação em “clusters”, técnica estatística das ciências sociais aplicadas, surge como uma estratégia para separar grupos de cafeicultores, de acordo com as boas práticas agrícolas (BPAs). Objetivou-se, no presente trabalho, avaliar a metodologia de separação por cluster levando em consideração o desempenho de grupos de propriedades rurais em relação às BPAs no cultivo de café, visando à identificação de políticas de Assistência Técnica e Extensão Rural diferenciadas. O objeto de estudo foi a Associação dos Agricultores Familiares de Santo Antônio do Amparo (AFASA). A pesquisa foi realizada com 32 cafeicultores, entre os meses de maio e junho de 2009, através de um questionário estruturado tipo Survey. As análises estatísticas foram realizadas pelo software estatístico SPSS, que separou os cafeicultores em dois grupos, sendo o grupo 1 formado por 17 produtores e o grupo 2 por 15 produtores. A análise discriminante possibilitou a identificação das variáveis que mais discriminaram um grupo do outro. Concluiu-se que os produtores inseridos no Grupo 1 apresentaram melhor desempenho em relação às BPAs, quando comparados ao Grupo 2. A metodologia proposta mostrou-se capaz de categorizar grupos de propriedades cafeeiras de acordo com o desempenho, em relação às Boas Práticas Agrícolas.
The increase in the demand for sustainable coffee, certified in the global market, and in order for Brazil to maintain provision leadership, is notorious and necessary for the implementation of public politics in order to insert new coffee producers in this differentiated coffee market. The separation into clusters, statistical technique of the applied social sciences, emerges as a strategy to separate coffee producer groups according to good agricultural practices. The objective of this work was to evaluate the separation by cluster methodology considering the performance of groups of rural properties in relation to good agricultural practices in coffee cultivation, aiming at identifying differentiated technical assistance and rural extension policies. The object of the study was the Associação dos Agricultores Familiares de Santo Antônio do Amparo (AFASA). The research was conducted with 32 coffee producers between the months of May and June of 2009, through a survey type structured questionnaire. The statistical analyses were performed by the SPSS statistical softwear, which separated the coffee producers into two groups, with Group 1 formed by 17 producers and Group 2 by 15 producers. The discriminant analysis allowed us to identify the variables which most discriminated one group from the other. We conclude that the producers inserted into Group 1 presented better performance regarding the good agricultural practices when compared to Group 2. The proposal methodology was capable of categorizing groups of coffee producing properties according to performance regarding good agricultural practices.
