1. Repositório Institucional da UFMG
  2. Trabalhos Acadêmicos
  3. Dissertações e Teses
  4. Pós-Graduação em Produção Vegetal
  5. Dissertações de Mestrado
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/82086
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dc.contributor.advisor1Alcinei Mistico Azevedopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9415018624563178pt_BR
dc.contributor.referee1Jailson Ramos Magalhãespt_BR
dc.contributor.referee2Anderson Rodrigo da Silvapt_BR
dc.contributor.referee3Moysés Nascimentopt_BR
dc.creatorAna Luíza Medrado Monteiropt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4482357446066564pt_BR
dc.date.accessioned2025-05-07T14:25:42Z-
dc.date.available2025-05-07T14:25:42Z-
dc.date.issued2024-07-05-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/82086-
dc.description.abstractMultivariate analysis comprises a set of statistical methods used when multiple variables are measured simultaneously in each sample element and can be applied across various fields of research. In Agricultural Sciences, it is frequently employed in studies related to entomology, soil fertility, plant nutrition, medicinal plants, weed control, genetic improvement, vegetable production, irrigation, fruit cultivation, among others. Besides enabling the study of the effects of "treatments" (independent variables) by considering multiple characteristics (dependent variables) simultaneously, multivariate analysis simplifies data handling, especially when dealing with large datasets involving many variables and sample data. Among the software currently used, R, with its RStudio interface, stands out for being free and open-source. For performing multivariate analyses, such as dissimilarity measurements, principal component analysis, dendrograms, canonical variables, discriminant analysis, and multivariate analysis of variance (MANOVA), there is a package called "MultivariateAnalysis". This paper aims to disseminate the R MultivariateAnalysis package through an article and an e-book, demonstrating its applications in plant production research. The package is available for download at <https://cran.r project.org/package=MultivariateAnalysis>. Released in 2021 by researcher Alcinei Místico Azevedo, the package reached 17,325 downloads by 2024. With MultivariateAnalysis, it is possible to perform techniques such as dissimilarity measurements, hierarchical clustering, principal component analyses, principal coordinate analyses, Mantel correlation, dendrograms, multivariate variance analyses, canonical variables, and others. The package consolidates several functions from various programs into one, facilitating the execution of multivariate analyses. The e-book consists of 11 chapters, providing examples of the MultivariateAnalysis package functions.pt_BR
dc.description.resumoA análise multivariada consiste em um conjunto de métodos estatísticos utilizados em situações em que diversas variáveis são medidas simultaneamente em cada elemento amostral e pode ser utilizada em pesquisas de diferentes áreas do conhecimento. Nas Ciências Agrárias, é aplicada com frequência em pesquisas associadas a entomologia, fertilidade, nutrição de plantas, plantas medicinais, controle de plantas daninhas, melhoramento genético, olericultura, irrigação, fruticultura, entre outras áreas. Além de possibilitar o estudo dos efeitos dos “tratamentos” (variáveis independentes) considerando diversas características (variáveis dependentes) simultaneamente, a análise multivariada possibilita trabalhar de forma mais simples quando se tem um grande banco de dados, envolvendo muitas variáveis e dados amostrais. Entre os softwares utilizados atualmente, destaca-se o R, em sua interface RStudio, por ser gratuito e open source. Para a realização de análises multivariadas, como estimativa de medidas de dissimilaridade, análise de componentes principais, dendrogramas, variáveis canônicas, análise discriminante e análise de variância multivariada (MANOVA) há um pacote intitulado “MultivariateAnalysis”’. Logo, objetivou-se divulgar o pacote R MultivariateAnalysis por meio de um artigo e e-book, demonstrando suas aplicabilidades em pesquisas associadas à produção vegetal. O pacote está disponível para download no link <https://cran.r-project.org/package=MultivariateAnalysis>. Esse pacote foi lançado no ano de 2021 pelo pesquisador Alcinei Místico Azevedo e, no ano de 2024, atingiu a marca de 17.325 downloads. Com o MultivariateAnalysis é possível a realização de técnicas como medidas de dissimilaridade, agrupamentos hierárquicos, análises de componentes principais, análises coordenadas principais, correlação mantel, dendrograma, análises de variância multivariada, variáveis canônicas, entre outras. O pacote conseguiu reunir várias funções de diversos programas em um único, facilitando a execução de análises multivariadas. O e-book constitui-se de 11 capítulos e exemplifica as funções do pacote MultivariateAnalysis.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIASpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Produção Vegetalpt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise Multivariadapt_BR
dc.subjectExperimentação agrícolapt_BR
dc.subjectCiências Agráriaspt_BR
dc.subjectPacote Rpt_BR
dc.subject.otherAnálise multivariadapt_BR
dc.subject.otherAgricultura -- Experimentaçãopt_BR
dc.subject.otherEstatística agrícolapt_BR
dc.titlePacote do R multivariate analysis e suas aplicações na análise estatística de dadospt_BR
dc.title.alternativeR multivariate analysis package and its applications in statistical data analysispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9228-405Xpt_BR
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