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3.6.1.3. Transformações dos dados Após a constatação de não-normalidade da forma de distribuição das variáveis aleatórias, procedeu-se a etapa de transformações de dados para atendimento desta suposição da análise estatística multivariada. Para facilitar a identificação do melhor método de transformação de dados para cada variável aleatória não-normal, utilizou-se a função power transformation do software Statgraphics Centurion XV.II. Esta função baseia-se no método de Box- cox transformation, proposto por Box e Cox (1964 4 ). É um processo que determina automaticamente a melhor transformação, encontrando o valor de λ 1 que minimiza o desvio padrão das observações quando transformados de acordo com a transformação Box-Cox a seguir: = 84 quando λ ≠ 0 3.1 = Y quando λ = 0 3.2 Alguns valores de λ 1 resultam em transformações comumente utilizadas, conforme descreve a Tabela 3.4. Tabela 3.4: Transformações usuais de acordo com os valores de λ. Valores potência (λ1) Transformação -2,0 Termo ao quadrado inverso -1,0 Inversa -0,5 Raiz quadrada inversa -0,3333 Raiz cúbica inversa 0 Logaritmo 0,3333 Raiz cúbica 0,5 Raiz quadrada 1,0 Nenhuma 2,0 Termo ao quadrado Fonte: Adaptado de StatPoint, Inc (2005). 4 Box, G. E. P., & Cox, D. R.. An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society, B, 26(211-234). 1964
Depois de identificados os melhores métodos de transformações para cada variável, os dados foram transformados e em seguida foi aplicado novo teste de normalidade, para confirmar que o ajuste das variáveis. 3.6.1.4. Teste esfericidade de Bartlett O teste de esfericidade de Bartlett foi realizado com o software R, versão 2.14.0, através da função programada cortest.bartlett, descrito no Anexo I. O princípio do teste de esfericidade de Bartlett está descrito no Item 2.4.1. 3.6.1.5. Teste adequacidade Kaiser-Meyer-Olkin A medida de adequacidade da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) foi realizada com o software R, versão 2.14.0, através da função programada kmo, descrito no Anexo II. O princípio do teste de KMO está descrito no Item 2.4.1. 3.6.2. Análise Fatorial Foram consideradas duas abordagens na análise fatorial para identificar a influência do processo de recuperação das áreas de preservação permanente com plantio de pinus: análise do rio Campinas e análise de microbacias. A análise fatorial Rio Campinas (AFC) se refere aos parâmetros do monitoramento dos pontos amostrais P1 e P2 situados no rio Campinas, que tem como objetivo básico avaliar a entrada (P1) na área de estudo e a influência após percurso interno até o ponto P2. O P1, cuja área de influência é ocupada por floresta nativa, é utilizado como testemunho. A análise fatorial microbacias (AFM) se refere às microbacias totalmente inseridas na fazenda com plantio florestal, ou seja, possuem as nascentes e a foz no 85
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