| A aplicação da análise de variância multivariada (Manova) requer algumas pressuposições que muitas vezes não se verificam, como a distribuição normal multivariada e a igualdade das matrizes de covariância. Frequentemente, esses problemas se mantêm, mesmo após o uso de métodos de transformação das variáveis. Para superar esses problemas, propõe-se neste trabalho a aplicação do teste não paramétrico de Kruskal-Wallis sobre os escores da primeira componente principal (PC1 ), obtida da análise de componentes principais (PCA), como uma alternativa à Manova, em dados sobre indicadores de qualidade biológica do solo. Essa abordagem, além de agregar o efeito das variáveis em um único “índice”, de simples interpretação, não requer as pressuposições de distribuição... |
