ANÁLISE ESTATÍSTICA

9.5.1 Seleção das variáveis

O conjunto final, estabelecido através do procedimento descrito, foi composto por um total de 23 variáveis, incluindo a F1 de queimadas. Contemplando indicadores econômicos, sociais, ecológicos, tecnológicos, físicos, de produção e de impactos ambientais esse conjunto foi definido pelas seguintes variáveis:

1. F1 de queimadas;
2. Área;
3. Renda per capita – 2000;
4. Índice de desenvolvimento humano – 2000;
5. População residente – 2000;
6. Número de tratores – 1996;
7. Área desmatada no ano de 2000;
8. Área total dos desmatamentos em 2000;
9. Porcentagem total das áreas desmatadas – 2000;
10. Rebanho bovino – 2001;
11. Área plantada com algodão – 2001;
12. Área plantada com cana de açúcar – 2001;
13. Área plantada com milho – 2001;
14. Área plantada com soja – 2001;
15. Valor da produção das lavouras temporárias – 2001;
16. Área cultivada com lavouras temporárias – 2001;
17. Financiamentos agropecuários – 2000;
18. Fundo Constitucional de Financiamento do Centro Oeste – 2000;
19. Produção de lenha – 1999;
20. Produção de madeira em tora – 1999;
21. Queimadas – 2000;
22. Área dos assentamentos do INCRA – 2000;
23. Número de famílias em assentamentos do INCRA – 2000.

Do total de 23 variáveis selecionadas, a regressão múltipla multivariada, feita pelo método stepwise, descartou 8, em função do nível de significância definido (20%), estabelecido como limite para essa análise. Portanto, restaram apenas 15 delas para consolidar a análise de componentes principais que definiu a posterior análise de cluster.

1. F1 de queimadas;
2. Área;
3. Número de tratores – 1996;
4. Área desmatada no ano de 2000;
5. Área total dos desmatamentos em 2000;
6. Porcentagem total das áreas desmatadas – 2000;
7. Rebanho bovino – 2001;
8. Área plantada com algodão – 2001;
9. Área plantada com cana de açúcar – 2001;
10. Área plantada com milho – 2001;
11. Área plantada com soja – 2001;
12. Área cultivada com lavouras temporárias – 2001;
13. Fundo Constitucional de Financiamento do Centro Oeste – 2000;
14. Produção de madeira em tora – 1999;
15. Número de famílias em assentamentos do INCRA – 2000.

A análise de componentes principais – ACP, associada à análise de cluster, é utilizada em muitos casos como uma forma de reduzir o volume de dados que, nesse caso, correspondeu a 15 variáveis e 139 municípios, buscando uma representação mais simples através de grupos menores de variáveis, formados pelas principais componentes (Manly, 1994, p. 134).