Aplicação de análises estatísticas univariada e multivariada na seleção clonal de Eucalyptus spp. para a produção de carvão vegetal - Fialho, Lucas de Freitas; Carneiro, Angélica de Cássia Oliveira; Figueiro, Clarissa Gusmão; Peres, Letícia Costa; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; Surdi, Paula Gabriella (Ciência Florestal, 2022)
O objetivo deste trabalho foi selecionar os materiais superiores de Eucalyptus spp. a partir de análises estatísticas univariada e multivariada. Utilizaram-se 25 materiais genéticos de Eucalyptus spp., coletados no município de Itamarandiba, Minas Gerais. Foram determinadas as propriedades da madeira e do carvão vegetal para todos os materiais genéticos, além do rendimento gravimétrico. Os dados foram submetidos ao algoritmo de agrupamento hierárquico Scott-Knott, como análise univariada. Para a realização da abordagem multivariada, utilizou-se uma combinação entre as análises de componentes principais e a análise de agrupamentos hierárquicos. Ambas as análises se mostraram eficientes na seleção de materiais genéticos para a produção de carvão vegetal. De acordo com o teste de Scott-Knott, os materiais genéticos 9 e 21 foram os mais indicados para a produção de carvão vegetal. Por meio das análises multivariadas, os mais indicados foram o 9, 10 e 21. O teste de Scott-Knott permitiu a visualização dos resultados de cada parâmetro de qualidade de forma independente, por outro lado, as ferramentas multivariadas possibilitaram a observação das relações entre as propriedades da madeira e do carvão vegetal.