No agrupamento de espécies nativas e exóticas é importante analisar conjuntamente as várias características da madeira. Neste aspecto, a análise estatística multivariada apresenta vantagens, por proporcionar a aplicação de métodos estatísticos que permitem descrever e analisar as características anatômicas, físicas e químicas da madeira. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo agrupar e identificar o potencial de uso de 12 espécies florestais pelas propriedades anatômicas, físicas e químicas da madeira e, posteriormente, aplicando o teste de Scott-Knott como suporte para a interpretação dos resultados. Foi analisada a madeira de 12 espécies nativas e introduzidas, determinando as características físicas (densidade básica, retratibilidade volumétrica), anatômicas (comprimento, largura e espessura de parede das fibras, diâmetro, freqüência e área ocupada pelos vasos) e químicas (teor de extrativos, holocelulose e lignina total). As análises estatísticas univariadas e multivariadas indicaram que as características da madeira são eficientes para o seu agrupamento e identificação do potencial de uso. As características mais importantes da madeira na separação dos grupos de espécies florestais, pela Análise de Componentes Principais, foram o teor de holocelulose, a densidade básica e a espessura da parede das fibras no Componente 1 e a retratibilidade volumétrica, diâmetro dos vasos e o teor de extrativos totais no Componente 2.
In the grouping of native and exotic species it is important to examine several wood features. In this respect, the multivariate analysis has advantages; since it provides the application of statistical methods that allow describing and analyzing the anatomical, physical and chemical wood characteristics. This work aimed at grouping and identifying the potential use of 12 forest species by their anatomical, physical and chemical wood properties and then applying the Scott-Knott test to interpret of results. Twelve native and introduced wood species were analyzed; for which physical characteristics (density, volumetric shrinkage), anatomical (length, width and fiber wall thickness, diameter, frequency and area occupied by vessels) as well as chemical (extractives total, holocellulose and lignin) were determied. The univariate and multivariate statistical analysis indicated that wood characteristics are effective for grouping and identifying for potential uses. The most important characteristics of wood in separating groups of forest species by Principal Component Analysis were: holocellulose, basic density and fiber wall thickness in Component 1 and volumetric shrinkage, vessel diameter and total extractives in Component 2.
