9.4.2 Evaluación

En la matriz de comparaciones con respecto a los criterios (topografía, suelo y clima), en lugar de los valores de la escala de Saaty (1980), ellos se sustituyen por los de dichos efectos, es decir, 1679, 2046 y 1666 kg ha-1. Para los subcriterios (pendiente, profundidad, LlS1, LlS2 y LlS3 en lugar de los valores de la escala de Saaty (1980) se usaron los valores de clase de ellos, que se muestran en el Cuadro 57 de “Valores de clase (con su rango) usados para la comparación pareada de los subcriterios “. En las evaluaciones de las matrices de comparaciones que siguen se uso el procedimiento que hace Toskano (2005) y que se cita en el Capítulo 5 de esta investigación en el subtema “Evaluación multicriterio en la investigación operativa”.

9.4.2.1 Metas globales

En el Cuadro 59 se muestra la matriz para la comparación de criterios, y a la izquierda están los valores expresados en el efecto de los criterios sobre el rendimiento (ver Cuadro 55) y a la derecha en su forma proporcional.

En el Cuadro 60 se muestra el vector de prioridades también denominado máximo eigenvector obtenido de la comparación pareada entre criterios

En esta matriz resalta un valor 0 de la razón de consistencia (RC) y de que en términos generales la profundidad del suelo es más importante entre los factores o criterios en evaluación.

9.4.2.2 Evaluación de las alternativas con respecto a los criterios y subcriterios

En este caso, los valores agregados en la matriz corresponden a los valores de clase anotados en el Cuadro 57, los cuales a su vez se definieron en términos del efecto de los factores o criterios en el rendimiento del maíz. Un ejercicio posterior pudiera hacer la evaluación anotando directamente las diferencias expresadas en kilogramos por hectárea en la matriz de comparación en lugar de los valores de clase. Los criterios Topografía (pendiente) y Suelo (profundidad) no tienen subcriterios, por lo que se obtiene el vector de prioridades directamente. En el Cuadro 61 se muestra la matriz de comparación para la topografía (pendiente del terreno), y en el Cuadro 62 se reporta a la matriz de comparación para el suelo (profundidad).

Debido a que el criterio clima tiene tres subcriterios LlS1, LlS2, y LlS3, corresponde una matriz de comparación para cada uno de ellos. Estas matrices de comparación se muestran en los Cuadros 63, 64 y 65, respectivamente, con los valores de clase como valores de juicio. Cabe recordar, para una mejor comprensión de esta parte de la metodología, que los valores de clase se obtuvieron a partir de la graficación del efecto del factor (criterio) y el rendimiento de maíz.

En el Cuadro 66 se muestra la matriz de comparación para el criterio Clima con respecto a los tres subcriterios. Al igual que en la matriz de comparación de criterios que se presenta en el Cuadro 59, los valores expresan el efecto de los subcriterios sobre el rendimiento en kilogramos por hectárea. De acuerdo con el resultado, la lluvia de 30 días antes de la floración masculina y la de 20 días después de ella, ocasionan una mayor diferencia de rendimientos en los suelos de los Lomeríos; ello porque en esa zona llueve menos que en las Faldas de la Malinche y el Valle de Huamantla.

En el Cuadro 67 se presenta la estandarización o normalización entre los vectores de prioridad de los subcriterios de Clima y el vector de prioridad de los subcriterios entre sí (ver Cuadros 63 a 66).

El asterisco indica que los valores de los vectores de prioridades de los subcriterios en las celdas se multiplican con los valores del vector de prioridades de esos subcriterios de Clima, como se muestra en el Cuadro 68.

9.4.2.3 Síntesis de prioridades

En este punto ya se tienen los vectores de prioridad de los criterios y subcriterios, los cuales se estandarizan con el vector de prioridades de los factores o criterios (vector de prioridades globales). Esta estandarización se muestra en el Cuadro 68 y constituye el último paso de la evaluación de las matrices de comparación. Se consideró de interés anotar los valores y su estandarización, que aunque no se hizo en los Cuadros anteriores, se estandarizan de la misma manera que aquí.

La priorización de las alternativas se logra asignando 1 (uno) a aquella del valor más alto y el valor correspondiente porcentual al resto de las alternativas; ello se consigna en la última columna del Cuadro 68. Un ejemplo de su interpretación es el siguiente: Si el rendimiento de maíz en la condición de pendiente más suave del terreno, con la mayor profundidad del suelo, y la cantidad más alta de lluvia de 30 días antes y 20 días después de la floración fuese de 4500 kg ha-1, entonces en las alternativas A2, A3 y A4, ese rendimiento será de 2579, 1724 y 999 kg ha-1, respectivamente. En el Cuadro 69 se muestran los valores de los vectores de prioridad de los criterios y subcriterios evaluados con el AHP y su correspondiente valor estandarizado de acuerdo con las alternativas.

En esta parte de la investigación se hace notar que el Índice de Consistencia (IC) y la Razón de Consistencia (RC) en las matrices resueltas tuvieron un valor de cero, es decir, no registraron inconsistencias en los valores de los pesos de las preferencias, y ello es así porque se usó información exacta en términos de efectos de los factores (criterios) en el rendimiento de maíz. Sin embargo, se debe tener precaución de no afirmar que ante la ausencia de inconsistencia en las comparaciones pareadas, ello resulte en la selección de la mejor o mejores alternativas. En el caso de la función de producción se debe tener presente que la falta de ajuste del modelo (valor de R2 < 0.70) se pueda deber a algunas de las siguientes causas: a) no están en el modelo todos los factores que afectan al rendimiento, b) sí están presentes todos los factores que afectan al rendimiento pero no en la forma adecuada (forma de respuesta), y c) existen puntos aberrantes que no se detectaron adecuadamente. En la función de respuesta obtenida en esta investigación el valor de R2 es 0.70, y pudiera decirse, que explica aproximadamente 70% de la variabilidad de los rendimientos con la información disponible, y que el procedimiento es útil, al menos, en aquellas circunstancias en que se carezca de “conocimiento experto” o que éste sea insuficiente, para aplicar el AHP.

De acuerdo con lo anterior, la prueba de sensibilidad (determinación del valor de la RC) puede sustituirse en investigaciones como la presente, por el valor de la R2 de la función de la producción. Según Volke (2004), el coeficiente de determinación múltiple R2, corresponde a la proporción de la variación total de la variable dependiente que es explicada por el modelo de regresión.

En el Cuadro 70 se muestra el ejemplo hipotético en el que se compara el rendimiento predicho por un modelo con una R2 de 0.70, y el mismo modelo en una de sus fases preliminares con una R2 de 0.46.

Se observa que en el Valle de Huamantla la diferencia entre el rendimiento predicho por el modelo con la R2 de 0.70 y el de la R2 de 0.46 es de 2233 kg ha-1; sin embargo, debe recordarse que la R2 del modelo fue precisamente 0.70, lo que indica que los rendimientos predichos serían más precisos si ella tuviera un valor más próximo a la unidad. Esta circunstancia debiera abordarse en investigaciones futuras, es decir, generar modelos que al menos tengan una R2 de 0.75.

El procedimiento AHP aplicado hasta aquí fue sobre factores (criterios) inmodificables que afectan la producción de maíz en el municipio, pero además está el factor modificable fecha de siembra. Este factor es un criterio de decisión, particularmente para los agricultores, toda vez que podrán estimar el incremento o la disminución, según sea el caso, en el rendimiento de maíz obtenible al planear sembrar en fechas más tempranas o más tardías, respectivamente. Para ello solo se anota en el modelo la fecha de siembra en el agrosistema de interés o donde se ubica la parcela de los productores y se obtiene el rendimiento predicho por el modelo y para ello no necesita aplicar todo el AHP; se obvia que al referirse que solo se anota la fecha de siembra en el modelo, ello hace referencia a que su uso es por personal capacitado, que pueden ser incluso los mismos productores o sus hijos y parientes en programas de cómputo accesibles como EXCEL de Microsoft.