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3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
3.1 ANÁLISE FATORIAL
O teste KMO foi da ordem de 0,507,
indicando a adequação dos dados da amostra
ao uso da análise fatorial. O Teste de Bartlett
apresentou o valor da ordem de 188,227 e foi
significante ao nível de 1%, permitindo que a
hipótese de existência de correlação entre as
variáveis fosse aceita. Os fatores extraídos das
variáveis analisadas apresentaram um poder
Fonte: IBGE (2008).
A matriz de cargas fatoriais rotacionada foi
apresentada na Tabela 2 e nela identificadas as
variáveis as quais compõem cada um dos fatores
bem como o grau de correspondência (correlação)
entre cada variável e cada fator. A comunalidade,
que resulta da soma das cargas fatoriais ao
quadrado por linha e indica o quanto da variância
de cada variável foi explicado pelo conjunto de
fatores, também, está contida na Tabela 2.
Amazônia: Ci. & Desenv., Belém, v. 7, n. 13, jul./dez. 2011.
explanatório expresso pelos autovalores. A partir
do método da raiz latente, foi possível verificar
que cinco fatores foram mantidos ou extraídos
entre as nove variáveis utilizadas na análise.
Assim, os cinco fatores explicaram 71,1% da
variância total da nuvem de dados, o que é
satisfatório pelo critério da porcentagem da
variância (Tabela 1).
Tabela 1 - Resultados da extração de fatores comuns sem e com a rotação ortogonal pelo método Varimax,
envolvendo o uso da terra com reflorestamento das mesorregiões Sudeste e Nordeste Paraenses,
Censo Agropecuário 2006.
O poder de explicação mais relevante das
variáveis utilizadas na análise, que originaram
os cinco fatores relativos ao uso do solo nos
municípios do Sudeste e Nordeste Paraense, em
ordem decrescente de importância: Pecuária
(80,6%); Matas (77,6%); Silvicultura eucalipto
(76,9%); Madeira Silvicultura – Celulose e outros
(75,1%); Arroz (73,8%); Mandioca (73,1%);
Desflorestamento (72,2%); Silvicultura Mogno
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