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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.11.2005.tde-09082005-123633
Documento
Autor
Nome completo
Antonio Carlos Fonseca Pontes
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2005
Orientador
Banca examinadora
Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Presidente)
Campos, Humberto de
Ferreira, Daniel Furtado
Lima, Cesar Goncalves de
Malheiros, Euclides Braga
Título em português
Análise de variância multivariada com a utilização de testes não -paramétricos e componentes principais baseados em matrizes de postos.
Palavras-chave em português
análise de variância
análise multivariada
estatística não-paramétrica
Resumo em português
Métodos não-paramétricos têm aplicação ampla na análise de dados, tendo em vista que não são limitados pela necessidade de imposição de distribuições populacionais específicas. O caráter multivariado de dados provenientes de estudos nas ciências do comportamento, ecológicos, experimentos agrícolas e muitos outros tipos, e o crescimento contínuo da tecnologia computacional, têm levado a um crescente interesse no uso de métodos multivariados não-paramétricos. A aplicação da análise de variância multivariada não-paramétrica é pouco inacessível ao pesquisador, exceto através de métodos aproximados baseados nos valores assintóticos da estatística de teste. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar uma rotina na linguagem C que realiza testes baseados numa extensão multivariada do teste univariado de Kruskal- Wallis, usando a técnica das permutações. Para pequenas amostras, todas as configurações de tratamentos são obtidas para o cálculo do valor-p. Para grandes amostras, um número fixo de configurações aleatórias é usado, obtendo assim valores de significância aproximados. Além disso, um teste alternativo é apresentado com o uso de componentes principais baseados nas matrizes de postos.
Título em inglês
Multivariate analysis of variance using nonparametric tests and principal components based on rank matrices.
Palavras-chave em inglês
analysis of variance
multivariate analysis
nonparametric statistics
Resumo em inglês
Nonparametric methods have especially broad applications in the analysis of data since they are not bound by restrictions on the population distribution. The multivariate character of behavioural, ecological, agricultural and many other types of data and the continued improvement in computer technology have led to a sharp interest in the use of nonparametric multivariate methods in data analysis. The application of nonparametric multivariate analysis is inaccessible to applied research, except by approximation methods based on asymptotic values of the test statistic. Thus, this work aims to presenting a routine in the C language that runs multivariate tests based on a multivariate extension of the univariate Kruskal-Wallis test, using permutation technique. For small samples, all possible treatment configurations are used in order to obtain the p-value. For large samples, a fixed number of random configurations are used, obtaining an approximated significance values. In addition, another alternative test is presented using principal components based on rank matrices.
 
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AntonioPontes.pdf (708.96 Kbytes)
Data de Publicação
2005-08-15
 
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