C:\ARQUIVO DE TRABALHO 2011\EDI - Unama

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140 Em que |R| é o determinante da matriz de correlação amostral, é a variância explicada por cada fator, n é o número de observações e p é o número de variáveis. A estatística tem uma distribuição assintótica de x 2 com (0,5p(p-1)) graus de liberdade. 2.3.3.2 Teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Esse teste é usado para compara as correlações parciais entre os pares de variáveis sem o efeito das demais, ou seja, testa de duas a duas variáveis e se possuem algum tipo de relação entre si (Kaiser, 1958; Reis, 2001). (5) Em que r ij é o coeficiente de correlação observado entre as variáveis i e j e a ij é o coeficiente de correlação parcial entre as mesmas variáveis que é, simultaneamente, uma estimativa das correlações entre os fatores, eliminado o efeito das demais variáveis. Os a ij deverão assumir valores próximos de zero, uma vez que se pressupõe que os fatores são ortogonais entre si. Conforme Kaiser e Rice, (1974), os valores do teste são classificados da seguinte forma: Tabela 1: Esquema geral de classificação do teste de KMO. KMO Classificação 0,90 - 1,00 Excelente 0,80 – 0,90 Ótimo 0,70 – 0,80 Bom 0,60 – 0,70 Regular 0,50 – 0,60 Ruim 0,00 – 0,50 Inadequado Valores do teste abaixo de 0,50 não são aceitáveis. Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
141 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Primeiramente observou-se a ordem de grandeza das variáveis, visando detectar discrepâncias que pudessem causar problemas na análise. Posteriormente, analisou-se a viabilidade da análise fatorial a partir da matriz de correlações. O primeiro passo é um exame visual das correlações, identificando as que são estatisticamente significantes, com isso, verificou-se que, existe um número substancial de correlações maiores que 0,30 (GORSUCH, 1983), supondo-se possíveis inter-relações entre as variáveis. Tabela 2: Matriz de correlação referente aos dados dendrométricos da Empresa Duratex Florestal em 2005. De acordo com a tabela 2, verificou-se que as correlações das variáveis independentes (idade, DAP, altura e área basal) com a variável dependente (volume) são moderadas acima de 0,70, e a variável mais correlacionada com o volume de madeira é a altura (r = 0,89). Observaram-se ainda uma alta correlação inversa entre as variáveis independentes IAF e GAP (r= -0,94), esses resultados fazem sentido, pois IAF e GAP são variáveis radiométricas obtidas por meio de um instrumento (LAI-2000) e são por natureza inversamente proporcional. Foi ajustado um modelo de regressão linear múltiplo para o volume de Pinus, seguindo as noções de Campos et al (1990) e Soares et al (1996), que se utilizou de uma equação de regressão para estimar o volume das árvores em estudo, de acordo com a tabela 3. Tabela 3: Ajuste inicial do modelo de regressão linear múltiplo para determinação da equação de volume de Pinus caribaea var Bahamensis da empresa Duratex Florestal em 2005. Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
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