| Autor: |
Sari, Bruno Giacomini, Lúcio, Alessandro Dal’Col, Olivoto, Tiago, Krysczun, Dionatan Ketzer, Tischler, André Luís, Drebes, Lucas |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2018 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Volume: 53, Issue: 6, Pages: 769-773, Published: JUN 2018 |
| Popis: |
The objective of this work was to evaluate the interference of sample size on multicollinearity diagnosis in path analysis. From the analyses of productive traits of cherry tomato, two Pearson correlation matrices were obtained, one with severe multicollinearity and the other with weak multicollinearity. Sixty-six sample sizes were designed, and from the amplitude of the bootstrap confidence interval, it was observed that sample size interfered on multicollinearity diagnosis. When sample size was small, the imprecision of the diagnostic criteria estimates interfered with multicollinearity diagnosis in the matrix with weak multicollinearity. Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto do tamanho da amostra sobre o diagnóstico da multicolinearidade em análise de trilha. A partir das análises de variáveis produtivas do tomate-cereja, foram obtidas duas matrizes de correlação de Pearson, uma com multicolinearidade severa e outra com multicolinearidade fraca. Sessenta e seis tamanhos de amostra foram delineados e, a partir da amplitude do intervalo de confiança “bootstrap”, verificou-se a existência de interferência do tamanho da amostra na multicolinearidade. Quando o tamanho da amostra foi pequeno, a imprecisão das estimativas dos critérios de diagnóstico interferiu na conclusão quanto à multicolinearidade da matriz com multicolinearidade fraca. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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