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The aim of this study was to select superior materials of Eucalyptus spp. using univariate and multivariate statistical analyzes. Twenty-five genetic materials from Eucalyptus spp. collected in Itamarandiba, Minas Gerais were used. The properties of wood and charcoal were determined for all genetic materials, in addition to the gravimetric yield. Data were submitted to Scott-Knott hierarchical clustering algorithm as univariate analysis. For the multivariate approach, a combination between principal component analysis and hierarchical cluster analysis was used. Both analyzes were efficient in the selection of genetic materials for charcoal production. According to the Scott-Knott test, genetic materials 9 and 21 were the most suitable to produce charcoal. By means of the multivariate analyzes the most indicated were 9, 10 and 21. The Scott-Knott test allowed the visualization of the results of each quality parameter independently. On the other hand, the multivariate tools enabled the observation of the relation between the properties of wood and charcoal. Resumo O objetivo deste trabalho foi selecionar os materiais superiores de Eucalyptus spp. a partir de análises estatísticas univariada e multivariada. Utilizaram-se 25 materiais genéticos de Eucalyptus spp., coletados no município de Itamarandiba, Minas Gerais. Foram determinadas as propriedades da madeira e do carvão vegetal para todos os materiais genéticos, além do rendimento gravimétrico. Os dados foram submetidos ao algoritmo de agrupamento hierárquico Scott-Knott, como análise univariada. Para a realização da abordagem multivariada, utilizou-se uma combinação entre as análises de componentes principais e a análise de agrupamentos hierárquicos. Ambas as análises se mostraram eficientes na seleção de materiais genéticos para a produção de carvão vegetal. De acordo com o teste de Scott-Knott, os materiais genéticos 9 e 21 foram os mais indicados para a produção de carvão vegetal. Por meio das análises multivariadas, os mais indicados foram o 9, 10 e 21. O teste de Scott-Knott permitiu a visualização dos resultados de cada parâmetro de qualidade de forma independente, por outro lado, as ferramentas multivariadas possibilitaram a observação das relações entre as propriedades da madeira e do carvão vegetal.

RESUMO O objetivo desse trabalho foi selecionar medidas de parecença e métodos de aglomeração mais apropriados à análise de conglomerados para a caracterização da variabilidade vertical e horizontal da resistência à penetração em Latossolo Vermelho Distrófico sob pastagem degradada. Compararam-se as técnicas e se avaliaram algoritmos e medidas de parecença em AAH. A RP foi medida a intervalos de 10 mm até 300 mm de profundidade, em 4 pontos afastados 0,50 m dos 30 vértices de uma malha de 6 x 10 m e, em mais 3 sítios com 18 pontos radialmente distanciados em 0,125 m. AF e AAH foram aplicadas para avaliação da variabilidade vertical da RP e por AAH se avaliou também sua dispersão horizontal. A camada de maior RP média se localizou entre 20 e 60 mm de profundidade em 94,22% dos perfis avaliados e nos 5,78% perfis restantes, foi mais espessa e mais profunda se estabelecendo entre 60 e 190 mm. A técnica de AAH utilizando o algoritmo da ligação média aritmética entre grupo e o coeficiente distância euclidiana se mostrou eficiente como a AF na caracterização da variabilidade vertical da RP, resultando estratificação do seu perfil mais coerente com a dinâmica da RP em pro- fundidade. Os valores de RP no solo sob pastagem degradada são superiores ao limite crítico, sendo a camada de 20 a 60 mm de profundidade a de maior impedância mecânica. ABSTRACT The objective of this work was to select similarity measures and agglomeration methods most appropriate to cluster analysis to characterize the vertical and horizontal variability of resistance to penetration in Latossolo Vermelho Distrófico under degraded pasture. The PR was sampled at intervals of 10 mm until 300 mm depth, in 4 points spaced 0.50 m from the 30 vertices of a 6 x 10 m mesh and at 3 more sites with 18 radially distanced points by 0.125 m. AF and HCA were applied to evaluate the soil PR variability in depth and by HCA its horizon- tal dispersion too. The highest PR values was between 20 and 60 mm deep in 94.22% of the evaluated profiles and in the remaining 5.8%, thicker and deeper, this layer it was established between 60 and 190 mm. The HCA technique by algorithm of arithmetic mean linkage between group and, Euclidean distance coefficient proved efficient, as well as, AF in the evaluation of the vertical PR variability, resulting a stratification of the resistance profile more coherent with the dynamics of the PR in depth. The PR values in the soil under degraded pasture are higher than the critical limit, with the layer of 20 to 60 mm deep having the highest mechanical impedance.