A estrutura geográfica das distâncias genéticas entre populações locais dentro das espécies, baseada em dados de aloenzimas, tem sido usualmente avaliada com algorítimos hierárquicos, como o método não ponderado por médias aritiméticas (UPGMA). A distorção produzida no processo de agrupamento é estimada por um coeficiente de correlação cofenética. Estas abordagens hierárquicas, entretanto, podem falhar em produzir uma representação acurada das distâncias genéticas entre populações em espaços de pequena dimensão, especialmente quando padrões contínuos (clinais) ou reticulares de variação existem. Neste trabalho, nós analisamos 50 matrizes de distância genética entre populações animais da literatura, variando de platelmintos a mamíferos, para avaliar em que situações o UPGMA é útil para entender os padrões de variação genética entre as populações. Os coeficientes de correlação cofenética, derivados do UPGMA baseados em três tipos de coeficientes de distância genética, foram correlacionados com outros parâmetros de cada matriz, incluindo número de populações, loci, alelos, distância máxima geográfica entre as populações, magnitude relativa do primeiro autovalor da matriz de covariância entre os alelos e o logaritmo do tamanho do corpo. As correlações cofenéticas obtidas foram freqüentemente maiores que 0,80 e os valores mais elevados apareceram para as distâncias genéticas de Nei e Rogers. A relação entre o coeficiente de correlação cofenética e os outros parâmetros analisados foi definida para um "espaço de restrição", formando triângulos em que altos valores de correlação cofenética são observados para altos valores nos parâmetros, mas pequenos valores nestes não necessariamente correspondem a correlações cofenéticas elevadas. Isto permite concluir que o UPGMA é mais bem utilizado para descrever as distâncias genéticas baseadas em matrizes grandes (tanto em termos de números elevados de populações quanto alelos), quando dimensionalmente o sistema é pequeno (matrizes com elevados primeiros autovalores) ou quando as populações locais são separadas por grandes distâncias geográficas.
