O objetivo deste trabalho foi comparar duas metodologias multivariadas no estudo de similaridade
entre fragmentos de Mata Atlântica. Foi realizado um levantamento bibliográfico, e a partir de 11 fragmentos
de Floresta Atlântica, localizados nos Estados de Pernambuco, do Rio Grande do Norte, de Minas Gerais, de São
Paulo e do Rio de Janeiro, montaram-se os bancos de dados para a realização do estudo da similaridade florística
empregando duas metodologias de técnicas de análise multivariada. Na metodologia usual foi utilizada uma matriz
binária (presença/ausência) de 236 espécies arbóreas ocorrentes nos 11 fragmentos, bem como se realizou uma
análise de agrupamento, utilizando o método da ligação simples e o coeficiente de Jaccard. Na metodologia proposta
foi empregada a análise de componentes principais para redução da dimensão da matriz de densidades e dominâncias
absolutas das 236 espécies arbóreas, utilizando-se os escores desses componentes principais para aplicar a análise
de agrupamento, por meio do método de ligação simples e da distância euclidiana. Foram identificados dois agrupamentos:
um com fragmentos da Região Nordeste (Pernambuco) e outro com fragmentos da Região Sudeste (Minas Gerais).
Na metodologia proposta foi identificado apenas um grupo com fragmentos da região nordestina (Pernambuco),
ressaltando-se que as variáveis quantitativas são de suma importância para a associação das matas em diferentes
regiões. A metodologia proposta apresentou potencial para utilização no estudo de similaridade de fragmentos florestais.
The objective of this work was to compare two multivariate methodologies in similarity studies
among Atlantic Forest fragments. A bibliographical survey was carried out, and databanks were set up from
11 fragments of Atlantic Forest located in the States of Pernambuco, Rio Grande do Norte, Minas Gerais,
São Paulo and Rio de Janeiro. The study of the floristic similarity was constructed using two methodologies
of the multivariate analysis. For the usual methodology, a binary matrix (presence/absence) of 236 tree species
present in the 11 fragments was used. A cluster analysis was applied using the simple linkage method and
the Jaccard's coefficient. In the proposed methodology, the principal components analysis was used for reducing
the size of the density matrix and absolute dominancy of the 236 tree species, using the principal component
scores to apply the cluster analysis by the Euclidean distance single linkage method. Two groups were identified;
one in the Northeastern Region (Pernambuco) and another in the Southeastern Region (Minas Gerais). The
proposed methodology identified only one group with fragments in the Northeastern region (Pernambuco),
standing out that the quantitative variables are of utmost importance for the association of forests in different
regions. The proposal methodology has potential for use in the study of forest fragment similarity.
