C:\ARQUIVO DE TRABALHO 2011\EDI - Unama

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142 Inicialmente, foi ajustado um modelo de regressão linear múltipla para o volume de madeira de Pinus. Contudo, observou-se a presença de multicolinearidade nos dados, ou seja, verificou-se que os coeficientes, tanto de correlação de Pearson (r = 0,91) quanto de determinação (R²=0,82) foram substancialmente altos e apenas a variável altura foi estatisticamente significativa com p-valor menor que o nível de significância de 0,05% e utilizando o método de regressão linear múltiplo, também se confirmou que à medida que se introduzia uma variável por vez no modelo, a natureza das mesmas também mudava, por exemplo, quando se colocou a variável DAP no modelo esta mudou o sinal das outras variáveis, indicando assim uma forte multicolinearidade nos dados. Com isso, foi realizado primeiramente a análise de fatores com as variáveis originais, para obter fatores não correlacionados das variáveis, e assim contornar o problema da multicolinearidade. O próximo passo é avaliar a significância geral da matriz de correlação com o teste de esfericidade de Bartlett, neste caso, as correlações em geral são significantes ao nível de 1% (ver tabela 4). Entretanto, isso testa apenas a presença de correlações não nulas, e não o padrão dessas correlações, assim, para testar se todas as características oriundas de diversas árvores possuem uma possível relação em comum, utilizou-se o teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), ou seja, que vai testar as correlações parciais entre os pares de variáveis sem o efeito das demais, conforme tabela 2, verificou-se que, neste caso ocupa um intervalo aceitável (acima de 0,50) conforme Kaiser e Rice (1974), com um valor de 0,75 classificados como bom. Todas essas medidas indicam que o conjunto de variáveis é adequado à análise de fatores, e a análise pode prosseguir para os próximos estágios. Tabela 4: Medidas de avaliação da adequação da análise de fatores para os dados dendrométricos da Empresa Duratex Florestal em 2005. Estatísticas Coeficientes P-valor Teste de esfericidade de Bartlett 268,86 0, 0012 Teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0,756 0, 0015 Assim, aplicou-se a análise de fatores aos dados dendrométricos, utilizando-se o método das componentes principais para extração dos fatores via rotação ortogonal do tipo Varimax para obter melhores combinações e usando como critério para a escolha do número de fatores a extrair, o critério da raiz latente (HAIR et al., 2005; MINGOTI, 2005; SANTANA, 2005). Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
143 Tabela 5: Resultados dos autovalores para extração de fatores, componentes de variância total explicada pelos fatores para os dados dendrométricos da empresa Duratex Florestal em 2005. A tabela 5 mostra também, os autovalores, as percentagens das variâncias explicadas e acumuladas, calculadas pelo método não rotacionado e com rotação ortogonal, contendo as informações sobre os oito fatores possíveis e seu poder explanatório relativo, utilizou-se os valores para análise (após rotação ortogonal do tipo Varimax) nos dois primeiros fatores extraídos. Percebeu-se que um modelo com apenas dois fatores seria suficiente para representar a estrutura de covariância inicial, com 23,39% de perda de informações e que expliquem 76,61% da variabilidade total dos dados originais. Sendo que o primeiro fator explica 47,38% e o segundo fator explica 29,23% Com isso, buscou-se identificar as variáveis que mais influenciam em cada fator, ou seja, as que possuem maiores cargas fatoriais. Com os resultados obtidos na tabela 6, pode-se observar que o primeiro fator possui pesos mais altos nas variáveis: DAP, altura, idade e área basal, sendo identificado como estrutura volumar. O segundo fator possui cargas fatoriais mais altas nas variáveis: IAF, GAP e DAF, sendo identificado como localização volumar. Tabela 6: Matriz de cargas fatoriais (pesos) para os dados dendrométricos da empresa Duratex Florestal em 2005. Características Fator 1 Fator 2 Comunalidade Diâmetro à Altura do Peito (DAP) 0,93 0,02 0,95 Idade 0,81 0,15 0,87 Altura 0,95 0,04 0,90 Área Basal 0,72 -0,47 0,72 Índice de Área Foliar (IAF) 0,1 -0,93 0,87 Distribuição Angular da Folha (DAF) 0,17 0,71 0,79 Clareira (GAP) -0,04 0,97 0,79 Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
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