Résumé
O objetivo deste trabalho foi avaliar a consistência do padrão de agrupamento obtido a partir da combinação de duas medidas de dissimilaridade e quatro métodos de agrupamento, em cenários formados por combinações de número de cultivares e número de variáveis, com dados reais de cultivares de milho (Zea mays L.) e com dados simulados. Foram usados os dados reais de cinco variáveis mensuradas em 69 experimentos de competição de cultivares de milho, cujo número de cultivares avaliadas oscilou entre 9 e 40. A fim de investigar os resultados com maior número de cultivares e de variáveis, foram simulados, sob distribuição normal padrão, 1.000 experimentos para cada um dos 54 cenários formados pela combinação entre o número de cultivares (20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 e 100) e o número de variáveis (5, 6, 7, 8, 9 e 10). Foram realizadas análises de correlação, de diagnóstico de multicolinearidade e de agrupamento. A consistência do padrão de agrupamento foi avaliada por meio do coeficiente de correlação cofenética. Há decréscimo da consistência do padrão de agrupamento com o acréscimo do número de cultivares e de variáveis. A distância euclidiana proporciona maior consistência no padrão de agrupamento em relação à distância de Manhattan. A consistência do padrão de agrupamento entre os métodos aumenta na seguinte ordem: Ward, ligação completa, ligação simples e ligação média entre grupo.
The objective of this research was to evaluate the clustering pattern consistency obtained from the combination of the two dissimilarity measures and four clustering methods, in scenarios consist of combinations number of cultivars and number of variables, with real data in corn cultivars (Zea mays L.) and simulated data. We used real data from five variables measured in 69 trials involving corn cultivars, the number of cultivars ranged between 9 and 40. In order to investigate the results with more cultivars and variables, were simulated under the standard normal distribution, 1,000 experiments for each of the 54 scenarios formed by the combination among the number of cultivars (20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 and 100) and the number of variables (5, 6, 7, 8, 9 and 10). Analyses of correlation, diagnoses of multicollinearity ans cluster were carried out. Clustering pattern consistency was evaluated by the cophenetic correlation coefficient. There is a decrease of clustering pattern consistency with the increase in the number of cultivars and variable. The euclidean distance provides greater clustering pattern consistency in relation to Manhattan distance. The clustering pattern consistency among the methods increases as follows: Ward's, complete linkage, single linkage and average linkage between groups.