Interferência do tamanho de amostra no diagnóstico de multicolinearidade em análise de trilha

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.