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A Tabela 4.5 apresenta a média, mediana, desvio padrão e coeficiente de variação das variáveis aleatórias originais utilizadas na matriz de dados de cada ponto de monitoramento sobre o rio Campinas. As 14 variáveis (parâmetros) possuem diferentes escalas e unidades, e também uma grande disparidade de coeficientes de variação. Se fossem aplicadas as variáveis originais na análise fatorial, estas diferenças entre as escalas e coeficientes de variação certamente influenciariam os resultados, destacando os parâmetros com maiores percentuais de variação. Conforme descrito no item anterior, foram realizadas transformações de dados nas variáveis originais para adequação às exigências estatísticas da análise multivariada. Mesmo após a transformação de dados, as variáveis ainda apresentavam diferenças significativas no coeficiente de variação. Desta forma, optou-se por extrair os fatores diretamente da matriz de correlação dos vetores aleatórios com os dados transformados, evitando possíveis divergências em função da diferença de escalas e unidades. Tabela 4.5. Estatística descritiva das 14 variáveis aleatórias originais de P1 e P2. Pontos de coleta P1 P2 Parâmetros Média Mediana Desvio Padrão % variação Média Mediana Desvio Padrão % variação T (°C) 15,56 15,2 2,34 15,0% 16,49 16,4 2,62 15,9% pH 6,73 6,73 0,48 7,2% 7,09 7,1 0,45 6,3% CE (µS.cm-1 ) 12,81 13 2,90 22,6% 24,09 23,93 6,41 26,6% OD (mg.L-1 ) 8,92 8,9 1,28 14,3% 9,06 8,7 1,30 14,3% DBO (mg.L-1 ) 2,81 2,72 1,52 53,9% 3,03 2,6 1,37 45,2% TB (mg.L-1 ) 1,54 1,24 0,97 62,8% 2,76 2,24 1,80 65,1% SD (mg.L-1 ) 29,51 26 21,44 72,7% 43,64 41 20,97 48,1% SS (mg.L-1 ) 2,85 2,47 1,84 64,4% 3,21 2,8 1,99 62,0% NO (mg.L-1 ) 0,92 0,9 0,32 34,4% 0,93 0,9 0,21 22,1% PT (mg.L-1 ) 0,06 0,05 0,05 83,9% 0,06 0,042 0,05 76,2% K (mg.L-1 ) 0,69 0,7 0,18 25,6% 0,81 0,8 0,31 37,9% Q (m3 .s -1 ) 0,73 0,53 0,679 92,6% 1,54 1,107 1,160 75,5% Pþ (mm) 171,48 144,1 120,36 70,2% 171,48 144,1 120,36 70,2% Pþ48 (mm) 14,16 3 23,10 163,1% 14,16 3 23,10 163,1% 104
O critério de estimação do número de fatores extraídos na análise fatorial foi o de Kaiser (KAISER, 1958), o qual sugere utilizar os fatores com autovalores iguais ou superiores a 1,0. O número de fatores e os respectivos carregamentos (pesos) de cada variável da AFC estão relacionados na Tabela 4.6. As variáveis consideradas de maior importância em cada fator foram aquelas que obtiveram pesos iguais a I0,5I (absolutos) ou superiores. Liu et al. (2003) 5 citado por Liu et al. (2011), classificam os pesos fatoriais como “fortes”, “moderados” e “fracos”, correspondendo aos valores absolutos dos carregamentos >0,75, 0,75-0,50, e 0,50-0,30, respectivamente. Portanto, foram considerados, neste trabalho, os carregamentos considerados moderados a fortes. Na Tabela 4.5, os pesos com valores absolutos acima de 0,5 estão destacados em negrito. Para o P1 foram extraídos 5 fatores que em conjunto respondem por 70,4% da variabilidade total dos dados. Para o P2 também foram 5 fatores, explicando 73,0% da variância total. (Tabela 4.6). As comunalidades mantiveram-se, em geral, acima de 0,6, indicando que grande parte da variância total de cada parâmetro foi explicada pelos fatores extraídos. Apenas a Condutividade elétrica (CE) e o nitrato (NO) obtiveram comunalidades menores no ponto P1, e o pH no P2. Para melhorar a comunalidade destes parâmetros, seria necessário aumentar o número de fatores extraídos da matriz de dados, todavia, como o critério de estimação do número de fatores foi determinado previamente, optou-se por manter os 5 fatores para evitar qualquer tipo de influência ou indução nos resultados da análise multivariada, visto que o acréscimo de fatores promove alteração nos carregamentos das variáveis nos fatores rotacionados previamente extraídos. Com o objetivo de facilitar o comparativo entre os fatores extraídos nos dois pontos de monitoramento, os parâmetros com pesos absolutos foram reunidos na Tabela 4.7. 5 Liu, C.W.; Lin, K.H.; Kuo, Y.M. Application of factor analysis in the assessment of groundwater quality in a Blackfoot disease area in Taiwan. Sci. Total Environ., 313, 77-89. 2003 105
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