Author(s): OLIVEIRA, A. C. de; MARRIEL, I. E.; RESENDE, A. V. de; COELHO, E. A.

Summary: A aplicação da análise de variância multivariada (Manova) requer algumas pressuposições que muitas vezes não se verificam, como a distribuição normal multivariada e a igualdade das matrizes de covariância. Frequentemente, esses problemas se mantêm, mesmo após o uso de métodos de transformação das variáveis. Para superar esses problemas, propõe-se neste trabalho a aplicação do teste não paramétrico de Kruskal-Wallis sobre os escores da primeira componente principal (PC1 ), obtida da análise de componentes principais (PCA), como uma alternativa à Manova, em dados sobre indicadores de qualidade biológica do solo. Essa abordagem, além de agregar o efeito das variáveis em um único “índice”, de simples interpretação, não requer as pressuposições de distribuição normal nem homogeneidade de variância. Como uma alternativa para a análise de experimentos, cujos dados não atendem a esses requisitos, foram utilizados dados experimentais, sobre atividades de enzimas envolvidas na ciclagem de nitrogênio e de fósforo, em amostras de solo de Cerrado, no sentido restrito, sob diferentes manejos. Os resultados mostraram que a primeira componente principal (PC1) resultou em um índice global adequado para discriminar o efeito dos manejos sobre a qualidade biológica do solo.

Publication year: 2023

Types of publication: Booklets

Unit: Embrapa Maize & Sorghum

Keywords: Análise de variância, Análise multivariada, Biologia do Solo, Componente principal, Método Estatístico, Qualidade, Teste não paramétrico