RESUMO
Abstract Background: pH, subcutaneous fat thickness (SFT), and color are fundamental variables to define the organoleptic characteristics of meat. However, multivariate relationships of those traits remain unexplored in bovine meat. Objective: To investigate the multivariate relationships among pH, subcutaneous fat thickness, and color parameters in bovine meat using canonical correlation analysis. Methods: A dataset containing 173 individual records of pH, SFT, and color parameters (a*: intensity of red color, b*: intensity of yellow color, and L*: lightness) from five Brazilian beef cut types (Breed: Nellore; cuts: acém, contrafilé, fraldinha, patinho and picanha) was constructed. Multivariate relationships between color variables (a*, b*, and L*) and chemical variables (pH and SFT) were explored using the CANCORR procedure of SAS. Results: Two canonical correlations between U (a*, b*, and L*; color variables) and V (pH and SFT; chemical variables) variates were significant (p<0.01). First and second canonical correlations were 0.463 and 0.282, respectively. Canonical weights for variates were for U1: a* = 0.707, b* = 0.406, and L* = -0.039; U2: a* = 0.364, b* = -0.898, and L* = 1.234; V1: pH = -0.376 and SFT = 0.935; V2: pH = 0.927 and STF = 0.356. Conclusion: Subcutaneous fat thickness significantly affected intensity of red and yellow colors, whereas pH significantly affected lightness. The results of this study may be useful for a better understanding of the role of muscle metabolism and its implications on the organoleptic characteristics of bovine meat.
Resumen Antecedentes: El pH, espesor de la grasa subcutánea (SFT) y color, son variables importantes que definen las características organolépticas de la carne de rumiantes. Sin embargo, su relación multivariada en carne bovina permanece inexplorada hasta ahora. Objetivo: Investigar la relación multivariada entre el pH, SFT y parámetros de color en carne bovina mediante el análisis de correlación canónica. Métodos: Se construyó una base de datos con 173 registros individuales de pH, SFT y parámetros de color (a*: intensidad de color rojo, b*: intensidad de color amarillo y L*: luminosidad) de cinco tipos de cortes de carne bovina brasileña (Raza: Nellore; cortes: acém, contrafilé, fraldinha, patinho y picanha). La relación multivariada entre las variables de color (a*, b* y L*) y las variables químicas (pH y SFT) se exploró usando el procedimiento CANCORR de SAS. Resultados: Dos correlaciones canónicas entre las variables U (compuesta por a*, b* y L*; variables de color) y V (compuesta por pH y SFT; variables químicas) fueron significativas (p<0,01). La primera y la segunda correlación canónica fueron 0,463 y 0,282, respectivamente. Los pesos canónicos para las variables canónicas fueron para U1: a* = 0,707, b* = 0,406 y L* = -0,039; U2: a* = 0,364, b* = -0,898 y L* = 1,234; V1: pH = -0,376 y SFT = 0,935; V2: pH = 0,927 y SFT = 0,356. Conclusión: El espesor de grasa subcutánea afectó significativamente la intensidad de los colores rojo y amarillo, mientras que el pH afectó significativamente la luminosidad. Los resultados de este estudio pueden ser útiles para comprender el papel del metabolismo muscular y sus implicaciones en las características organolépticas de la carne bovina.
Resumo Antecedentes: O pH, a espessura da gordura subcutânea (SFT) e a cor, são variáveis importantes que definem as características organolépticas da carne de ruminantes. No entanto, sua relação multivariada em carne bovina até o momento permanece inexplorada. Objetivo: Investigar a relação multivariada entre o pH, SFT e os parâmetros de cor em carne bovina, utilizando a análise de correlação canônica. Métodos: Foi construído um banco de dados contendo 173 registros individuais de pH, SFT e parâmetros de cor (a*: intensidade de cor vermelha, b*: intensidade de cor amarela y L*: luminosidade) de cinco tipos de cortes de carne bovina brasileira (Raça: Nellore; cortes: acém, contrafilé, fraldinha, patinho e picanha). A relação multivariada entre variáveis de cor (a *, b * e L*) e variáveis químicas (pH e SFT) foi explorada usando o procedimento CANCORR do SAS. Resultados: Duas correlações canônicas entre as variáveis U (composta de a *, b * e L *, variáveis de cor) e V (composta de pH e SFT, variáveis químicas) foram significativas (p<0,01). A primeira e segunda correlação canônica foram 0,463 e 0,282, respectivamente. Os pesos canônicos para as variáveis canônicas foram para U1: a* = 0,707, b* = 0,406 e L* = -0,039; U2: a* = 0,364, b* = -0,898 e L* = 1,234; V1: pH = -0,376 e SFT = 0,935; V2: pH = 0,927 e SFT = 0,356. Conclusão: A espessura de gordura subcutânea afetou significativamente a intensidade das cores vermelha e amarela, enquanto o pH afetou significativamente a luminosidade, em carne bovina. Os resultados deste estudo podem ser úteis para entender melhor o papel do metabolismo muscular e suas implicações nas características organolépticas da carne bovina.
RESUMO
Resumen Introducción. La utilidad primordial de los datos sobre el clima para planificar el desarrollo sostenible en áreas agrícolas y hacer frente a todas las consecuencias del cambio climático ya ha quedado firmemente establecida en diferentes programas y políticas a nivel mundial. Objetivo. Analizar la variabilidad espacio temporal de la precipitación e identificar las zonas homogéneas a partir de datos mensuales y anuales (1969-1999) provenientes de las estaciones climatológicas en Carabobo, Venezuela. Materiales y métodos. Para definir subgrupos de estaciones pluviométricas que caractericen zonas homogéneas se aplicaron técnicas multivariadas (análisis de componentes principales y análisis de conglomerados) basadas en la similitud del comportamiento de las series de datos de lluvia anual precipitada. Finalmente se elaboró el mapa de distribución espacial de la precipitación mediante la interpolación kriging. Resultados. Se lograron identificar cuatro grupos de estaciones con comportamiento similar en lo que se refiere a los procesos pluviométricos. Esta investigación permitió conocer el comportamiento espacial y temporal de la precipitación, caracterizada por la marcada estacionalidad producto de la influencia directa de la Zona de Convergencia Intertropical. La tendencia mostró un patrón de distribución espacial con una gradación que va de menor a mayor en sentido noreste a sureste. Conclusiones. Este estudio permitió estimar la regularidad espacial del comportamiento de la lluvia y del grado de heterogeneidad de este elemento climático año tras año, que a su vez representa el inicio de la planificación estratégica a nivel regional.
Abstract Introduction: The primary utility of climate data for planning sustainable development in agricultural areas and addressing all the consequences of climate change has already been firmly established in different programs and policies worldwide. Objective: Analyze the temporal space variability of precipitation and identify homogeneous areas based on monthly and annual data from weather stations in Carabobo, Venezuela, during the period 1969-1999. Materials and methods: To define subgroups of rainfall stations that characterize homogeneous zones, multivariate techniques (principal component analysis and cluster analysis) were applied based on the similarity of the behavior of the data series of precipitated annual rainfall. Finally, the spatial distribution map of the precipitation was prepared by means of kriging interpolation. Results: It was possible to identify four groups of stations with similar behavior in terms of rainfall processes. This investigation allowed to know the spatial and temporal behavior of precipitation, characterized by the marked seasonality resulting from the direct influence of the Intertropical Convergence Zone. The trend showed a pattern of spatial distribution with a gradation that goes from minor to major in the northeast to southeast direction. Conclusion: In addition, this study allowed estimating the spatial regularity of rainfall behavior and the degree of heterogeneity of this climatic element year after year, which in turn represents the beginning of strategic planning at the regional level.
Resumo Introdução. A utilidade primordial dos dados climáticos para planejar o desenvolvimento sustentável em áreas agrícolas e abordar todas as consequências da alteração climática já ficou firmemente estabelecida nos diferentes programas e políticas ao nível mundial. Objetivo. Analisar a variabilidade do espaço temporal da precipitação e identificar as zonas homogêneas a partir de dados mensais e anais (1969-1999) provenientes das estações climatológicas em Carabobo, Venezuela. Materiais e métodos. Para definir subgrupos de estações pluviométricas que posam caracterizar as zonas homogêneas aplicaram-se técnicas multivariadas (análise de componentes principais e análise de conglomerados) baseadas na similitude do comportamento das series de dados de chuva anual precipitada. Finalmente elaborou-se o mapa de distribuição espacial da precipitação mediante a interpolação kriging. Resultados. Conseguiu-se identificar quatro grupos de estações com comportamento similar no que se refere aos processos pluviométricos. Esta pesquisa permitiu conhecer o comportamento espacial e temporal da precipitação, caracterizada pela marcada sazonalidade, produto da influência direta da Zona de Convergência Intertropical. A tendência mostrou um padrão de distribuição espacial com uma gradação que vai de menor à maior no sentido nordeste à sudeste. Conclusões. Este estudo permitiu estimar a regularidade espacial do comportamento da chuva e do grau da heterogeneidade deste elemento climático ano após ano, que ao mesmo tempo representa o início do planejamento estratégico ao nível regional.
RESUMO
Abstract Background: Multivariate factor analysis (MFA) could be used for analyzing the complex pattern of correlations among fatty acids (FAs) in the rumen. Objective: To investigate the potential use of MFA to extract information on unbranched FAs metabolism in bovine rumen fluid. Methods: A dataset containing 107 individual records of 26 unbranched FAs from two in vitro ruminal incubation studies was constructed. The MFA was performed using the SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) software. Results: The MFA extracted four latent factors, accounting for 86.7% of the total variance. The first factor was positively associated with short (6:0), medium (8:0, 10:0, 12:0, 14:0, and 16:0), and long (17:0, 20:0, and 23:0) saturated FAs (SFAs), as well as with cis and trans monounsaturated FAs (MUFAs) from 14 to 16 carbon atoms (14:1- t5, 14:1-c9, 15:1-t10, 16:1-c9, and 16:1-t9). The second factor was positively correlated with 18:0 and the majority of cis and trans MUFAs of 18 carbon atoms (18:1-t9, 18:1-t11, 18:1-c6, 18:1-c9, and 18:1-c11). The third factor was positively related to 18:3-c9,c12,c15 and 18:2-t11,c15, and negatively to 18:2-c9,t11. The fourth factor was positively correlated with 18:1-t6 and 19:0; however, 19:0 was also negatively associated with the second factor. The 18:2-c9,c12 was negatively correlated with the second and third factors. Conclusion: Multivariate factor analysis (MFA) allowed the reduction of a large number of fatty acids in bovine ruminal fluid to a few latent factors with biological meaning.
Resumen Antecedentes: El análisis multivariado factorial (MFA) podría usarse para evaluar el complejo patrón de correlaciones entre ácidos grasos (FAs) en el rumen. Objetivo: Investigar el uso potencial del AMF para extraer información sobre el metabolismo de FAs no ramificados en fluido ruminal de bovinos. Métodos: Se construyó una base de datos conformada por 107 registros individuales de 26 FAs no ramificados, provenientes de dos estudios de incubación in vitro. El MFA se desarrolló usando el programa SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Resultados: El MFA extrajo cuatro factores latentes, cuantificando el 86.7% de la varianza total. El primer factor se correlacionó positivamente con FAs saturados (SFAs) de cadena corta (6:0), media (8:0, 10:0, 12:0, 14:0 y 16:0) y larga (17:0, 20:0 y 23:0) como también con FAs monoinsaturados (MUFAs) de 14 a 16 átomos de carbono (14:1-t5, 14:1-c9, 15:1-t10, 16:1-c9 y 16:1-t9). El segundo factor se correlacionó positivamente con 18:0 y con la mayoría de MUFAs cis y trans de 18 átomos de carbono (18:1- t9, 18:1-t11, 18:1-c6, 18:1-c9 y 18:1-c11). El tercer factor se correlacionó positivamente con 18:3-c9,c12,c15 y 18:2-t11,c15 y negativamente con 18:2-c9,t11. El cuarto factor se correlacionó positivamente con 18:1-t6 y 19:0; sin embargo, 19:0 también se correlacionó negativamente con el segundo factor. El 18:2-c9,c12 se correlacionó negativamente con los factores segundo y tercero. Conclusión: El análisis multivariado factorial (MFA) permitió reducir el gran número de ácidos grasos del fluido ruminal a unos pocos factores latentes con significado biológico.
Resumo Antecedentes: A análise multivariada fatorial (MFA) poderia ser aplicada na análise do padrão complexo de correlações entre ácidos graxos (FAs) no rúmen. Objetivo: Investigar o potencial de uso do MFA para extrair informação sobre o metabolismo de FAs não ramificados no fluido ruminal de bovinos. Métodos: Construiu-se um banco de dados formado por 107 registros individuais de 26 FAs não ramificados, oriundos de dois estudos de incubação in vitro. A MFA foi desenvolvida usando o programa SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Resultados: A MFA extraiu quatro fatores latentes, quantificando 86.7% da variância total. O primeiro fator correlacionou-se positivamente com FAs saturados (SFAs) de cadeia curta (6:0), meia (8:0, 10:0, 12:0, 14:0 e 16:0) e longa (17:0, 20:0 e 23:0) bem como com os FAs monoinsaturados (MUFAs) de 14 a 16 átomos de carbono (14:1-t5, 14:1-c9, 15:1-t10, 16:1-c9 y 16:1-t9). O segundo fator correlacionou-se positivamente com 18:0 e com a maioria de MUFAs cis y trans de 18 átomos de carbono (18:1-t9, 18:1-t11, 18:1- c6, 18:1-c9 e 18:1-c11). O terceiro fator correlacionou-se positivamente com 18:3-c9,c12,c15 e 18:2-t11,c15 e negativamente com 18:2-c9,t11. O quarto fator correlacionou-se positivamente com 18:1-t6 e 19:0; porém, 19:0 também se correlacionou negativamente com o segundo fator. O 18:2-c9,c12 se correlacionou negativamente com os fatores segundo e terceiro. Conclusão: A análise multivariada fatorial (MFA) permitiu reduzir um número grande de ácidos graxos no fluido ruminal a poucos fatores latentes com significado biológico.
RESUMO
Quienes se inician en la investigación suelen encontrarse con dificultades en el análisis estadístico de los datos para la verificación de su hipótesis de trabajo, particularmente en la selección de la técnica estadística apropiada, su aplicación e interpretación. Se plantea que lo anterior resulta de una actitud negativa hacia el análisis cuantitativo, relacionado con dificultades percibidas en clases de estadística y metodología de la investigación en educación superior. El objetivo del presente artículo es ofrecer una guía de referencia para investigadores no expertos en el uso de algunas técnicas estadísticas con amplia aplicación en la generación de conocimiento. Se define cada técnica multivariada presentada y se especifican las condiciones en las cuales es posible su aplicación enumerando los supuestos mínimos que debe cumplir. Adicionalmente, se presentan tres ejemplos que muestran las inconsistencias estadísticas que resultan de no considerar algunos supuestos en el análisis de los datos.
New researchers often face difficulties in the statistical analysis of data for verification of the working hypotheses, particularly in the selection of an appropriate statistical technique, its application and interpretation. It is often argued that the foregoing of a negative attitude toward the quantitative analysis related to perceived difficulties in statistics classes and research methodology in education. The purpose of this article is to provide a reference guide for non-expert researchers in the use of some statistical techniques with broad applications in the generation of knowledge. Each multivariate technique is defined and the conditions under which it is possible its application are enumerated, presenting the minimum conditions to be met. In addition, three examples are presented showing inconsistencies resulting from a wrong use of statistics and assumptions in analyzing the data.
RESUMO
El análisis de componentes principales (PCA), escalamiento multidimensional no-métrico (MDS) y el análisis de similaridad (ANOSIM) son técnicas estadísticas multivariadas, las dos primeras representan gráficamente de manera simultánea las unidades estadísticas y las variables que las caracterizan, evaluando similaridades entre las unidades y correlaciones entre las variables, la última técnica dota de un test estadístico no paramétrico para comparar agrupaciones de las unidades. Este trabajo evaluó la aplicabilidad de estas técnicas para valorar la calidad nutricional de la dieta, utilizando el bioensayo del gorgojo de arroz. Las dietas ensayadas fueron: almidón de maíz; almidón de papa; 5% glucosa; arvejas; ayuno y ayuno con agua. Se estudiaron las variables supervivencia, variación de peso y composición corporal. El PCA y MDS mostraron relaciones positivas de la supervivencia y variación de peso con los parámetros corporales grasa y carbohidratos, siendo mayor para dietas de almidón, similares al control positivo. En el PCA se observaron diferencias en las poblaciones mantenidas con las diferentes dietas; el MDS no distingue claramente entre ellas, aún cuando logra diferenciar la dieta definida por el ayuno de las restantes. Ambos estudios definieron un gradiente del valor nutritivo de las dietas, en el eje de las abscisas. El ANOSIM indicó diferencias significativas (p<0,05) entre grupos de insectos sustentados con estas dietas. Esta prueba refuerza los resultados obtenidos en el PCA y MDS. La aplicación de estas herramientas estadísticas son promisorias para analizar procesos complejos, como la interacción de distintas variables que midan la calidad nutricional de diferentes dietas.
The principal component analysis (PCA), non-metric multidimensional scaling (MDS) and analysis of similarity (ANOSIM) are multivariate statistical techniques that graphically represent numerical measures of several factors and display multiple relationships that may exist between them. In this study, we evaluated the applicability of these techniques to analyze the nutritional quality of diet, using as model, the bioassay rice weevil. The diets tested were: corn starch, potato starch, 5% glucose, peas, starved and starved with water supply. The variables studied were: survival, weight change and body composition. The PCA and MDS showed positive relationships of survival and weight change with body fat and carbohydrate parameters. Fat and carbohydrates were greater in starches diets, similar to the positive control. The PCA showed differences between populations fed with different diets, whereas the MDS showed similarity between diets. Both studies defined a gradient of the nutritive value of diets in the x-axis. The ANOSIM indicate significant (p<0, 05) differences between groups. This test is necessary to support the results obtained in the PCA and MDS. The application of these statistical tools is promising to analyze complex processes such as interaction of differents variables to measure the nutritional quality of diets.