Made available in DSpace on 2012-09-06T01:12:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 884.pdf: 554109 bytes, checksum: 0e9da7c4e7168f10548611fb9e1ad3fd (MD5) Previous issue date: 2006 / (...) A mortalidade infantil neonatal resulta de uma estreita e complexa relação entre variáveis biológicas, sociais e de assistência à saúde, o que exige a proposição de modelos teóricos-explicativos para orientar a análise de seus determinantes. A abordagem por modelos hierarquizados com diferentes níveis de determinação em relação ao desfecho permite uma visão mais dinâmica do fenômeno estudado, resultante da convergência de múltiplos fatores. Objetivo: Propor um modelo teórico conceitual aplicado à investigação do óbito infantil neonatal no Estado do Rio de Janeiro, incorporando conhecimentos maisrecentes e relações a serem representadas de forma hierárquica.Métodos: Foi realizada uma revisão de literatura de artigos sobre mortalidade infantil neonatal com abordagem por modelos hierarquizados, disponíveis nas bases de dados Lilacs e Medline em período recente compreendendo janeiro de 1995 a junho de 2005. Resultados: Propôs-se um modelo conceitual que representa as diversas dimensões dascondições de vida e de assistência à saúde, incorporando fatores de riscotradicionalmente associados ao óbito neonatal e, outros que vêm sendo recentemente estudados. As inter-relações entre os fatores considerados e, entre estes e o desfecho, foram hierarquicamente representadas. Os fatores foram alocados em onze dimensões distribuídas em quatro níveis hierárquicos. (...) O nível proximal foi constituído pelas condições de saúde e nascimento do recém-nascido e, pelas características da atenção neonatal.Conclusão: O modelo proposto permite levantar hipóteses sobre a forma como os vários fatores relacionados com o óbito neonatal, contribuem direta ou indiretamente (mediado por outros fatores) para a ocorrência deste evento, trazendo à discussão aspectos ainda não muito explorados por estudos realizados no Brasil.

Orientador: Regina C. C. P. Moran / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-26T17:06:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiazConsul_CelesteMaria_M.pdf: 13045060 bytes, checksum: 87008c2228305529a1a34e9b1801f5c9 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Cada vez mais a análise multivariada é empregada para resolver problemas nas ciências biológicas, a indústria, estudos demográficos, etc. A análise discriminante de Fisher é uma das técnicas mais usadas quando se trata de dados com estrutura de grupo. A interpretação dos coeficientes nas funções lineares discriminantes de Fisher apresenta especificidades adicionais em relação, por exemplo, à técnica de componentes principais, A razão para estas é a presença das fontes de variação entre grupos e dentro dos grupos, levando a mais de uma métrica e portanto mais de uma padronização. Neste trabalho os coeficientes da função linear discriminante de Fisher são estudados através de diferentes configurações para estruturas de grupo. Desta forma, através de estruturas conhecidas, foi possível focalizar as relações das estruturas com os coeficientes; conseqüentemente mais clareza para a partir dos coeficientes inferir possíveis estruturas de grupo. Também construímos, como auxílio à interpretação, os círculos de correlação para a análise discriminante de Fisher. Estes permitem inferir a direção e magnitude das contribuições das variáveis na separação dos grupos, bem como recuperar as direções e magnitudes relativamente ã estrutura de variabilidade dentro dos grupos. Foi desenvolvido o uso de pontos suplementares na análise discriminante de Fisher, recurso que se tem mostrado muito importante quando se quer estudar indivíduos que não participem dos critérios de agrupamento iniciais dos dados. Finalmente, uma aplicação ilustra todo o desenvolvimento metodológico deste trabalho e um roteiro para auxiliar na interpretação foi produzido / Abstract: Multivariable analysis is increasingly being used to solve problems in biological science, in industry, demographic studies, etc. The Fisher's discriminant analysis is one of the more frequently used techniques for analysis of data with group structure. The interpretation of the coefficients in the Fisher's discriminant linear functions present additional specifications in relation, for example, to the technique of principal components. The reason for these is the presence of sources of variation between and inside the groups. Resulting in more than one metric and therefore more than one standardization. In this work the coefficients of Fisher's discriminant linear function are studied through the different configurations for the structures of the group. In this way, through known structures, it was possible to focus on the relations of the structures with the coefficients; consequently making it easier to infer possible structures of the group from the coefficients. As an aid to this interpretation the correlation circles for Fisher's discriminant analysis were constructed. These allow us to infer the direction and the magnitude of the contributions of variables in group separation, as well as to recover the directions and magnitudes relatively to the variability structure inside the groups. The use of supplementary points in the Fisher's discriminant analysis was developed, a resource that has been shown to be very important when we want to study individuals that do not participate of the initial grouping criteria of the data. Finally, an application illustrates all the methodological development of this work and a guide to help with the interpretation was produced / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : Elaine Borghi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-07-28T21:55:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bueno_BeneditodeFreitas_M.pdf: 2588434 bytes, checksum: a8eafe9ae6c5cd7a648d5a895708e1bf (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: O objetivo do trabalho foi investigar metodologia que permitisse a análise da variabilidade espacial de um conjunto de parâmetros coletados em uma área experimental de 4810 m2 em Piracicaba-SP (dados publicados em tese de doutorado). Para isto, foram aplicadas, conjuntamente, técnicas de análise multivariada e geoestatística. A Análise dos Componentes principais foi utilizada na identificação de variáveis que têm maior poder de explicação da variabilidade contida no conjunto de parâmetros. Também foi utilizada a técnica de agrupamentos sobre os parâmetros do solo e/ou da planta ou sobre os componentes principais, com a finalidade de determinação de áreas homogêneas. A Geoestatística foi aplicada na determinação de modelos de semivariogramas e interpolação (krigagem) dos dados gerados pela Análise de Componentes Principais. A partir disso, foram construídos mapas de alguns destes componentes a fim de facilitar a interpretação dos resultados. Finalmente, também foi realizada a análise de regressão linear múltipla, com a finalidade de estimar a produtividade e comparar resultados, utilizando-se, para isso, as variáveis originais e os componentes principais. Foi verificado que os mapas discretos, construídos através da análise de agrupamentos, utilizando-se os componentes principais, forneceram resultados similares ao mapa, quando utilizadas as variáveis originais. Ao mesmo tempo, a aplicação dos componentes principais reduz consideravelmente a dimensão do problema, facilitando a interpretação quando os componentes são interpretáveis. Quando a proporção da variância explicada pelo primeiro componente é alta, o mapa interpolado desse componente pode espelhar grandemente o comportamento dado pelo mapa discreto, utilizando-se a técnica de agrupamentos segundo um número maior de componentes (geralmente explicando acima de 90% da variabilidade). A partir da análise de regressão, feita neste estudo, concluímos que o modelo, utilizando as componentes principais como variáveis regressaras, apresentou estimativas de produção mais distantes dos valores observados, quando comparados com estimativas dadas pelo modelo, utilizando-se as variáveis originais. Entretanto, sugerimos um estudo mais profundo sobre os erros das estimativas, para que se formalize esta conclusão / Abstract: The goal of this research was to investigate methodology for studying the spatial variability contained in a set of parameters collected in an experimental area of 4810 m2 in Piracicaba-SP (data published in a doctoral dissertation). For that, Geostatistics and other multivariate techniques were applied combined. Principal Components Analysis (PCA) was used for identifying variables which explain a major part of the variability in the whole set of parameters. Also, Cluster Analysis was performed on the parameters of the soil and/or plants, or on the principal components for defining homogeneous areas. Geostatístics was applied, fitting semivariogram models, followed by kriging interpolation of the data generated by the PCA. Afier that, maps of the components were built in order to interpret more easily the results. Finally, Multiple Regression models were fitted for estimating the productivity and compare the results using the original variables with using the principal components. It was found that the discrete maps showing the results from cluster analysis using the principal components presented similar patterns to those based on the cluster analysis using the original variables, suggesting that PCA reduces the dimension of the problem considerable, making it easier to interpret if the principal components provide some interpretation. When the proportion of the expl~ined variance of the first principal component is high, its interpolated map alone can already be similar to the one generated by the cluster analysis using a bigger number of principal components (normally explaining at least 90% of the variability). From the regression analysis in this research, the results suggested that the model using the principal components as independent variables presented estimated productivity further away trom the observed values, compared to the estimates given by the model using the original variables. However, we suggest further studies to investigate the behavior of the errors associated with the estimates / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Sophie Françoise M. Derchain / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias Medicas / Made available in DSpace on 2018-08-03T16:24:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sagarra_ReginaAparecidaMartinho_M.pdf: 10461572 bytes, checksum: bd661cb3b4bf87c98165686ccc0b1394 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: Objetivo: Avaliar a importância prognóstica relativa dos marcadores moleculares p53 e bcl-2 comparada com as variáveis clínicas e patológicas como idade, estádio, tipo e grau histológicos e doença residual após a primeira cirurgia em câncer epitelial de ovário. Sujeitos e métodos: Foram analisados tecidos tumorais de 102 casos, obtidos na primeira cirurgia de pacientes não previamente tratadas para neoplasia de ovário entre 1990 e 1996 com seguimento até setembro de 2001 no Departamento de Tocoginecologia, àrea de Oncologia Ginecológica e Patologia Mamária na Universidade Estadual de Campinas, São Paulo, Brasil. Após preencherem os critérios de inclusão e exclusão, todas as lâminas em H&E foram revistas por um patologista para a confirmação do diagnóstico antes da defmitiva aceitação no estudo. A análise estatística foi realizada através da aplicação de técnicas de análise multivariada Resultados: Foram encontrados 12 tumores borderline e 90 casos de carcinomas invasivos de ovário. Foram realizadas reações imunoistoquímicas para os dois marcadores biológicos em todos os casos, porém apenas os carcinomas invasivos de ovário foram submetidos às considerações estatísticas...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: Objective:The aim of the present study was to evaluate the relative prognostic importance of clinical and pathological variables like age, FIGO stage, histological type and grade and residual disease afier first surgery in epithelial ovarian cancer together with the molecular markers p53 e bcl-2 through application of multivariable analysis techniques. Patients and methods: Tumor tissue from 102 patients were obtained at first surgery in previously untreated patients from 1990 to 1996 with follow-up until September 2001, at the Department of Gynecology Oncology at Universidade Estadual de Campinas, São Paulo, Brazil. After filling all inclusion and exclusion criteria, all cases were reviewed by a single pathologist in hematoxilin-eosin staining in order to confirm the diagnosis before being accepted to the study. Results: We found 12 borderline tumors and 90 invasive ovarian carcinomas. We performed immunohistochemistry reactions for the biological markers in all cases, but only the invasive ovarian carcinomas were taken into statistics considerations...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Ciencias Basicas / Mestre em Clinica Medica

Orientador: Maria Regina Bueno Franco / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos / Made available in DSpace on 2018-07-20T17:55:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cortelazzi_TerezaDelfina_M.pdf: 3393703 bytes, checksum: a0937c41e5ecb17ea27bc8d2baed2934 (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Cromatografia gasosa de alta resolução foi empregada na separação dos componentes voláteis do óleo d-limoneno ou "stripper oil", coletado nos anos de 1991 e 1994 em duas unidades produtoras situadas em distintas cidades no interior do Estado de São Paulo. Detectaram-se 84 componentes voláteis. Foram identificados positivamente, por cromatografia gasosaespectrometria de massa, "Índice de Kovats" e utilização de padrões puros dos compostos, 8 compostos ainda não relatados pela literatura como presentes no óleo d-limoneno. Foi confirmada a presença de 4 compostos relatados por Coleman e Shaw (1974), e identificados tentativamente 20 compostos. Análise sensorial do aroma dos óleos das duas unidades produtoras, mostrou que os mesmos diferiam entre si com relação à qualidade de aroma, nos dois anos estudados. O produto de uma das unidades apresentou, odor não característico, sendo por isso considerado de baixa qualidade. A técnica de "sniffing" (GC olfatometria) permitiu conhecer a contribuição individual dos compostos ao aroma do óleo d-limoneno e mostrou que não havia um único composto apresentando odor ruim, que não estivesse presente em ambos os óleos estudados. Os dados cromatográficos foram analisados aplicando-se a técnica Estatística Multivariada de Análise Fatorial, para verificar se a diferença entre os aromas dos dois óleos era devido a um desbalanceamento na composição de voláteis do óleo de qualidade inferior de aroma. A análise fatorial identificou seis fatores responsáveis por 73% da variabilidade dos dados, sendo que o Segundo e o Terceiro Fatores, denominados "ano" e "origem" respectivamente, não influenciaram a qualidade do aroma, enquanto o Primeiro Fator revelou-se altamente correlacionado com a qualidade. do aroma. Este Fator apontou 24 compostos como responsáveis pela diferença de qualidade entre os dois óleos d-limoneno de origens distintas / Abstract: Eighty-four volatile compounds were detected in d-limonene oil samples, collected in two distinct factories in State of Sao Paulo, during two years (1991 and 1994). By gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), Kovats indices and use of pure standards, eight compounds not previously reported in the literature, were identified and the presence of four other compounds already described as constituints of d-limonene oil, was confirmed. Twenty compounds were tentatively identified by GC/MS. Quality tests applied to samples from the two factories showed that they differed in aroma; one product exhibited a non-characteristic odor and for this reason, it is being rejected by the international market. The technique of sniffing revealed the individual contribution of each compound to the d-limonene aroma and showed that there was no single compound, with unpleasant odor, that could be responsible for the off-aroma. The multivariate technique (Factor Analysis) was applied to the chromatographic data to verify the hypothesis that the difference in the perceived aroma was due to an unbalanced volatile composition. The Factor Analysis showed that the Second and Third Factors, denominated "Year" and "Origin", did not affect the aroma quality. The First Factor indicated 24 compounds that could be responsible for the quality differences between the two d-limonene oils / Mestrado / Mestre em Ciência de Alimentos

Orientador: Regina C. C. P. Moran / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-18T20:31:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leon_MercedesAnaValdivia_M.pdf: 2817781 bytes, checksum: 46772081a157761340c03884649697ad (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: Neste trabalho trata-se o problema de discriminação entre duas populações caracterizadas por algumas variáveis categóricas e outras contínuas. A presença das variáveis categóricas faz com que, dentro de cada população, apareçam sub-populações que devem ser consideradas na análise. Primeiramente estuda-se a estrutura particular do vetor de médias e da matriz de variância-covariância de três tipos de vetores aleatórios mistos de interesse. Em seguida, descreve-se alguns métodos de discriminação propostos na literatura, para tratar problemas com misturas. Finalmente apresenta-se um exemplo que permite ilustrar os métodos de interesse, compará-los e mostrar algumas de suas limitações em aplicações práticas. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:13:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-12-29 / This work presents a hybrid model, combining Influence Diagrams and the Multicriteria Method, for aiding to discover, from a battery of tests, which are the most attractive questions, in relation to the stages of CDR (Clinical Dementia Rating) in decision making for the diagnosis of Alzheimer's disease. Due to the increase in life expectancy there is higher incidence of dementias. Alzheimer's disease is the most common dementia (alone or together with other dementias), accounting for 50% of the cases. Because of this and due to limitations in treatment at late stages of the disease early diagnosis is fundamental because it improves quality of life for patients and their families. Influence Diagram is implemented using GeNie tool. Next, the judgment matrixes are constructed to obtain cardinal value scales which are implemented through MACBETH Multicriteria Methodology. The modeling and evaluation processes were carried out through a battery of standardized assessments for the evaluation of cases with Alzheimer's disease developed by Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease (CERAD). Keywords: Alzheimer's Disease, Diagnosis, Multicriteria Method, Bayesian Network, Influence Diagram. / Devido à elevação da expectativa de vida, ocorre como conseqüência, o aumento da prevalência de demências. A doença de Alzheimer, dentre as demências, é a mais freqüente e responde (isoladamente ou em associação) por cerca de 50% dos casos. Por conta deste quadro e das limitações terapêuticas nos estágios mais avançados da doença, o diagnóstico nas fases iniciais torna-se fundamental, pois pode proporcionar melhores condições de vida aos pacientes e seus familiares. Apresenta-se um modelo híbrido, estruturado em Diagramas de Influência e Multicritério, objetivando descobrir, a partir de uma bateria de testes, quais são as questões mais atrativas, em relação aos estágios da CDR (Clinical Dementia Rating), na tomada de decisão do diagnóstico da doença de Alzheimer. O Diagrama de Influência é apresentado aplicando-se a ferramenta GeNie, em seguida são construídas as matrizes de juízos de valor e obtenção das escalas de valor cardinal através da metodologia MACBETH. Os processos de modelagem e avaliação foram realizados através de uma bateria neuropsicológica de avaliação padronizada, desenvolvida pelo CERAD (Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease). Palavras-chave: Doença de Alzheimer, Diagnóstico, Multicritério, Redes Bayesianas, Diagramas de Influência.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:25:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-03-08 / O risco operacional cresceu em importância para o setor financeiro mundial apôs fazer parte das recomendações do Basileia II, ao lado dos riscos de mercado e risco de crédito. Neste estudo foram exploradas as abordagens qualitativas e quantitativas do gerenciamento do risco operacional, buscando-se a integração de modelos quantitativos embasados em análise multivariada de dados a modelos qualitativos apoiados no uso de boas práticas para a estimação e o gerenciamento de riscos operacionais em instituições financeiras. O estudo de caso foi utilizado como estratégia de pesquisa,do tipo exploratório e descritivo, envolvendo pesquisa qualitativa e quantitativa. A unidade de análise foi definida como sendo o processo de mapeamento e consolidação dos riscos não financeiros, incluindo os riscos operacionais, reputacionais e estratégicos, dos departamentos que compõem a Diretoria de Fiscalização do Banco Central do Brasil. Na análise qualitativa foram descritos os processos de mapeamento e consolidação dos riscos. Na análise quantitativa foram aplicadas as técnicas de Análise Discriminante e Análise de Agrupamentos respectivamente integradas aos processos de mapeamento e consolidação dos riscos. Os resultados encontrados demonstraram, em ambos os casos ,a consistência necessária à integração aos respectivos processos do modelo de gerenciamento de risco estudado, apresentando por conseguinte,duas formas possíveis de integração de modelos quantitativos a modelos qualitativos desenvolvidos para entidades do sistema financeiro visando à mitigação do risco operacional.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-04-05T17:01:08Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 727114 bytes, checksum: 67faaa3a5043ddc655ded4d67de8ff59 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-05T17:01:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 727114 bytes, checksum: 67faaa3a5043ddc655ded4d67de8ff59 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Com o objetivo de avaliar o desempenho do método dos componentes principais utilizando a análise de fatores ortogonais, com e sem rotação varimax, a partir das estimativas dos seus parâmetros, foram estabelecidas 18 matrizes de correlações que configuraram diferentes graus de relações entre quatro variáveis aleatórias normalmente distribuídas. Inicialmente, avaliou-se a adequação das matrizes de correlações para a aplicação da análise de fatores pelo teste de esfericidade de Bartlett e pelo critério de KMO. Definiram-se como variáveis explicativas os autovalores, a matriz de cargas fatoriais, a comunalidade e a soma de quadrados da matriz de resíduos. Em seguida, foram calculados os erros relativos médios dos desvios entre os valores teóricos e estimados dessas variáveis, definidos, respectivamente, por: ∆λ, ∆λ1 , ∆λ2 , ∆Γ e ∆h². Além disso, calculou-se também a soma de quadrados da matriz de resíduos para avaliar a qualidade de ajuste de cada modelo fatorial ortogonal. Ao total, foram efetuadas 36 análises de fatores, sem e com rotação varimax. Posteriormente, para cada variável avaliada foi realizada uma análise de superfície de resposta. Concluiu-se que para os dados que seguem distribuição normal p-variada o método de estimação da análise de fatores ortogonais por componentes principais não foi adequado e a rotação varimax não melhorou os resultados quando utilizado com esse método. As análises estatísticas foram realizadas no software R. / To evaluate the performance of the main components method using orthogonal factors analysis, with and without varimax rotation, 18 matrices of correlations were established from the estimates of their parameters, which set up different degrees of relations between four random normally distributed variables. Firstly, the adequacy of correlation matrices for the application of factor analysis by the Bartlett’s sphericity test and the KMO criterion was evaluated. The eigenvalues, the matrix of factorial loads, the commonality and the sum of squares of the residue matrix were defined as explanatory variables. Then, the mean relative errors of the deviations between the theoretical and estimated values of these variables, defined respectively as: ∆λ, ∆λ1 , ∆λ2 , ∆Γ e ∆h² were calculated. In addition, the sum of squares of the residue matrix was also calculated to evaluate the adjustment quality of each orthogonal factorial model. In total, 36 factor analyzes were carried out, with and without varimax rotation. Subsequently, a response surface analysis was performed for each evaluated variable. It was concluded that for the data following normal p-varied distribution, the method of estimation of orthogonal factors analysis by principal components was not adequate and the varimax rotation did not improve the results when used with this method. Statistical analyzes were carried out in software R.

Carvalho, Leonaria Luna Silva de. Influência da sazonalidade climática e da seca prolongada sobre a qualidade das águas subterrâneas do Perímetro Irrigado do Baixo Acaraú - CE. 2017. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola)-Universidade Federal do Ceará, 2017. / Submitted by Luís Camboim Neto (camboim@ufc.br) on 2017-07-20T02:38:17Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_llscarvalho.pdf: 2636847 bytes, checksum: d2b7a53625351fa7ba2b85399f71b20f (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2017-07-25T15:00:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_llscarvalho.pdf: 2636847 bytes, checksum: d2b7a53625351fa7ba2b85399f71b20f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-25T15:00:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_llscarvalho.pdf: 2636847 bytes, checksum: d2b7a53625351fa7ba2b85399f71b20f (MD5) Previous issue date: 2017 / The quality characteristics of water sources vary in space and time, and there is a need for monitoring. Thus, the objective was to identify the influence of climatic seasonality and prolonged drought on the groundwater quality in the Irido Perara Irado do Baixo Acaraú - CE. A participatory research was carried out with the lot owners to characterize these. We selected 37 points (wells, cacimbas and tanks) for hydrochemical analysis in June/2015, November/2015, June/2016 and November/2016. In the study to evaluate the prolonged drought were selected 6 points of the studied for comparison with data of November / 2010 and June/2011. The cluster analysis, using the agglomerative hierarchical method, was used using square Euclidean distance. The groups formed by the cluster analysis had averages compared by the T test at the level of p<0.05, by the SPSS 16.0 program. The characterization and the evaluation of the waters were done by the Piper diagram, in the waters for irrigation the methodology of the Laboratory of Salinity of the United States was used with the aid of the software QUALIGRAF 1.17 and the determination of the degree of restriction for use in the irrigation by the methodology of University Of California of Consultants. There was an increase in the demand for groundwater use due to the prolonged drought (2012 to 2016), mainly in the years 2014 and 2015, with more than 80% of the sources being used due to the drought. There is a lack of precise information and technical guidance on water quality. About 30% of producers have detected problems caused by groundwater quality. For the two-year study (2015 and 2016) it was verified that climatic seasonality did not influence water quality. Two groups were formed, in which group 2 (29% of the total samples) presented high levels of cations, mainly sodium, and chloride, presenting restrictions for human consumption and irrigation. In the hydrochemical classification there was a predominance of the sodium-chlorinated class, confirming the high presence of these ions in the analyzed waters. Regarding the classification of waters for irrigation for the groups, there was a predominance of C2S1 and C3S1 classes, with a higher salinity risk than sodicity. The dynamics of the water table indicated that the prolonged drought reduced the level of the water slide in the cacimbas. There were 2 groups. In group 2, the variables increased according to their location. In order to classify the irrigation water, there was not a greater influence of the drought in general, but for C8 there was, due to the location of this point. To classify irrigation water, there was a variation of classes C1S1 to C3S2. / As características de qualidade das fontes hídricas variam no espaço e tempo, havendo necessidade de um monitoramento. Sendo assim, objetivou-se identificar a influência da sazonalidade climática e da seca prolongada sobre a qualidade da água subterrânea no Perímetro Irrigado do Baixo Acaraú – CE. Foi feita uma pesquisa participativa com os proprietários dos lotes para caracterização desses. Foram selecionados 37 pontos (poços, cacimbas e tanques) para análises hidroquímicas em junho/2015, novembro/2015, junho/2016 e novembro/2016. No estudo para avaliar a seca prolongada foram selecionados 6 pontos dos estudados para comparação com dados de novembro/2010 e junho/2011. Foi utilizado a análise de agrupamento, pelo método hierárquico aglomerativo, empregando a distância euclidiana quadrada. Os grupos formados pela análise de agrupamento tiveram médias comparadas pelo teste T ao nível de p < 0,05, pelo programa SPSS 16.0. A caracterização e a avaliação das águas foram feitas pelo diagrama de Piper, nas águas para irrigação foi usado a metodologia do Laboratório de Salinidade dos Estados Unidos com auxilio do software QUALIGRAF 1.17 e a determinação do grau de restrição para uso na irrigação pela metodologia da University of California of Consultants. Houve aumento da demanda do uso da água subterrânea em decorrência da seca prolongada (2012 a 2016), principalmente nos anos de 2014 e 2015, sendo que mais de 80% das fontes foram utilizadas devido à seca. Há carência de informações precisas e de orientação técnica sobre qualidade da água. Cerca de 30% dos produtores detectaram problemas causados pela qualidade da água subterrânea. Para o estudo de dois anos (2015 e 2016) verificou-se que sazonalidade climática não influenciou a qualidade das águas. Houve a formação de 2 grupos, em que o grupo 2 (29% do total das amostras) apresentou altos teores de cátions, principalmente o sódio, e de cloreto, apresentando restrições para consumo humano e irrigação. Na classificação hidroquímica houve predominância da classe sódica-cloretada, confirmando a alta presença desses íons nas águas analisadas. Quanto à classificação das águas para irrigação para os grupos houve uma predominância das classes C2S1 e C3S1, com maior risco de salinidade do que de sodicidade. A dinâmica do lençol freático indicou que a seca prolongada reduziu o nível da lâmina de água nas cacimbas. Houve a formação de 2 grupos. No grupo 2 as variáveis aumentaram em função da sua localização. Para classificação das águas de irrigação não houve uma influência maior da seca no geral, porém para o C8 houve, decorrente da localização desse ponto. Para classificação das águas de irrigação houve uma variação das classes C1S1 a C3S2.