Numa análise de variância, a presença de correlação negativa entre os elementos de uma mesma parcela (correlação intra-classe) pode ocasionar estimativas negativas de componentes de variância no modelo de classificação hierárquica. O modelo matemático considerado foi: v_ijk = µ + a_i + b_ij + e_ijk ao fazermos uma análise de variância no modelo de classificação hierárquica, considerando este modelo aleatório, misto (dois casos) ou fixo, se determinarmos uma estimativa de componente de variância negativo e pelo teste F bilateral a hipótese de nulidade for rejeitada ao nível α de significância, eliminamos o parâmetro correspondente no modelo matemático. Então o modelo y_ijk = µ + a_i + b_ij + e_ijk passa para y_ijk = µ + a_i + e_ijk e reestruturamos a análise de variância, supondo (descrito na tese) compomos um novo quadro de análise de variância a partir das somas de quadrados e respectivas esperanças matemáticas, através do método dos momentos. A partir do novo quadro de análise de variância estimamos os novos componentes de variância e a correlação intra-classe.

The main purpose of the present work is to determine the new estimatives of the components of variance when its negative estimatives occur in the standard or hierarchical classification considering the following pattern: random, mixed or fixed, and the estimatives occur in the standard or hierarchical classification. This mathematical pattern was considered: v_ijk = µ + a_i + b_ij + e_ijk When we make an analysis of variance in the hierarchical classification considering the pattern shown above, if we determine a estimative of component of negative variance and by the bilateral F test, the null hypothesis is rejected at the α level of meaning we eliminated the corresponding parameter in the mathematical model. So the nodel y_ijk = µ + a_i + b_ij + e_ijk becomes y_ijk = µ + a_i + e_ijk and we re-structure the analysis of variance, supposing: (see theses) we compose a new board of analysis of variance from the addition of same numbers and respective mathematical expectations across method of moments. From the new board of the analysis of variance we estimate the new components of variance and the into-class correlation.