@PHDTHESIS{ 2022:312668486,
 	title = {Avaliação de carcaças ovinas da raça santa Inês : uma abordagem multivariada},
 	year = {2022},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9065",
 	abstract = "A análise multivariada corresponde a um conjunto de métodos que utilizam simultaneamente as informações de todas as variáveis respostas na interpretação do conjunto de dados, levando em consideração as correlações existentes entre elas. Dentre os conjuntos de métodos multivariados podemos destacar a análise fatorial, a análise de regressão múltipla e a análise discriminante multivariada. Esses métodos têm em comum o objetivo de reduzir a dimensionalidade dos dados. Considerando que na avaliação de carcaça um número elevado de variáveis é utilizado, existe a possibilidade que muitas delas contribuem pouco para a discriminação dos indivíduos avaliados, por serem redundantes em virtude das altas correlações. Com base no exposto, objetivou-se, por meio da análise fatorial, avaliar a adequação desta e dos métodos rotacionais; estabelecer um modelo multivariado utilizando duas técnicas estatísticas multivariadas complementares, Análise Fatorial e Regressão Múltipla Stepwise, para predizer a composição dos tecidos (músculo, osso e gordura); e distinguir grupos de ovinos em função do escore de conformação e acabamento de carcaça, e identificar as variáveis que mais contribuem na diferenciação, mediante análise discriminante multivariada. Foram utilizadas informações de 122 ovinos da raça Santa Inês, compreendendo 24 características de carcaças: peso de corpo vazio (PCV); peso vivo ao abate (PVA); peso de carcaça quente (PCQ); peso de carcaça fria (PCF); rendimento biológico (RB); rendimento de carcaça quente (RCQ); rendimento de carcaça
 fria (RCF); comprimento externo da carcaça (CEC); comprimento interno da carcaça (CIC); comprimento da perna (CP); largura da garupa (LG); largura do tórax (LT); perímetro da garupa (PG); perímetro do pernil (PP); perímetro do tórax (PT); índice de compacidade da perna (ICC); pernil (PER); lombo (LOM); costela (COS); pescoço (PES); paleta (PAL); rendimento do pernil (RPER); rendimento do lombo (RLOM); rendimento da costela (RCOS); rendimento do pescoço (RPES); rendimento da paleta (RPAL). O teste de esfericidade de Bartlett e KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) indicaram que as variáveis de carcaças avaliadas foram adequadas para aplicação da análise fatorial. Dentre as rotações testadas, a rotação ortogonal Varimax foi a que apresentou estrutura mais simples para interpretação dos fatores construídos. A utilização das variáveis latentes da análise fatorial em modelos de regressão múltipla elimina o problema de multicolinearidade das variáveis explicativas, melhorando, assim, a acurácia da interpretação dos resultados por propor um melhor ajuste do modelo matemático. Porém, os valores dos coeficientes de determinação (R²) foram moderados para proporção muscular e gordura total e baixo para a proporção óssea, indicando que variáveis independentes mais adequadas devem ser usadas para melhor predizer a proporção dos tecidos em ovinos da raça Santa Inês. Na análise discriminante multivariada, as variáveis com maior poder discriminatório para os escores de conformação de carcaça foram PCF, CEC e PES, e para acabamento de carcaça foram PVA, CEC e PT. A análise discriminante multivariada mostrou-se eficiente para alocar os animais em seus grupos de origem (escores de carcaça).",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Zootecnia},
 	note = {Departamento de Zootecnia}
}