Transformação de dados como alternativa a análise de variância univariada - Campos, Katia Alves; Paixão, Crysttian Arantes; Moraes, Augusto Ramalho de (Sigmae, 2014)
Em experimentos é comum a obtenção de várias variáveis respostas, as quais são submetidas a análises estatísticas individuais que levam a resultados para cada característica. Com a finalidade de apresentar uma análise alternativa para quando se tem várias características, neste trabalho foi utilizada a análise discriminante de Fisher, por meio da qual se realiza uma transformação dos dados multivariados das várias características em uma nova variável univariada, sem grandes perdas de informação. Para ilustração da técnica foram utilizados dados de um experimento para aprodução de mudas de café, em tubetes, no qual foram avaliados o efeito de dois substratos comerciais (A e B), e de cinco proporções (0, 20, 40, 60 e 80%) de substituição dos substratos por um composto orgânico. Sete características de qualidade das mudas foram avaliadas e uma nova variável foi obtida a partir da transformação das variáveis originais por meio da aplicação da função discriminante linear de Fisher. A análise de variância das características da qualidade de mudas individuais detectou diferenças significativas somente entre as proporções de substituição do substrato por adubo orgânico, sendo estimadas as proporções ótimas de 19 a 29% dependendo da característica. Já a análise de variância dos dados transformados detectou diferenças significativasna interação substratos x percentual de substituição. Esses resultados mostram que a transformação dos dados multivariados em uma nova variável unidimensional por meio da função discriminante de Fisher pode ser considerada uma técnica viável para avaliação de experimentocom várias características.