Análise de variância multivariada com a utilização de testes não -paramétricos e componentes principais baseados em matrizes de postos. - Pontes, Antonio Carlos Fonseca (2005)
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.