Medidas radiográficas y corporales para diagnosticar relaciones de clase II utilizando análisis estadístico multivariado

• Rincón-R., Ramiro ^[1] ; Restrepo-R., Ligia Isabel ^[1] ; Agudelo-G., Yakeline ^[1] ; Echeverri-V., Juan David ^[1]
  1. [1] Universidad de Antioquia

     Universidad de Antioquia

     Colombia

     
• Localización: Revista Facultad de Odontología: Universidad de Antioquia, ISSN 0121-246X, ISSN-e 2145-7670, Vol. 14, Nº. 2, 2003 (Ejemplar dedicado a: Revista Facultad de Odontología Universidad de Antioquia), págs. 23-29
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Medidas radiográficas y corporales para diagnosticar relaciones de clase II utilizando análisis estadístico multivariado
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  • español

    Para el diagnóstico en ortodoncia se han utilizado más de 40 variables dependiendo de los autores. De ellas, algunas aportan información para realizar el diagnóstico de la relaciones de clase II. Cuando se tienen tantas variables es necesario utilizar un método que permita identificar las más representativas y eliminar la redundancia. Para el logro de este objetivo se utilizó el análisis estadístico multivariado (análisis de componentes principales, análisis de factor, análisis de agrupamiento y análisis discriminante), con el cual identificaron las variables: ángulo de Lande, ángulo de la convexidad y la distancia del punto A a la perpendicular de FH, igualmente, se identificaron los grupos y los factores (constructor) por género; por último, si obtuvo la función discriminante para identificar las relaciones de clase II. Con el análisis multivariado se logró reducir el número de variables utilizadas para el diagnóstico.

  • English

    More than 40 variables are used in the process of orthodontic diagnosis and each one of them depends on every individual author. Of these variables only some contribute sufficient information to carry out a diagnosis of class II. When so many variables are available it is necessary to use a method that allows to identify the representative variables and to eliminate those that are redundant. To obtain this objective, a multiway analysis of variance was used (Main Components Analysis, Factor Analysis, Cluster Analysis and Discriminate Analysis), which identifies the variables of Angle of Lande, the Angle of Convexity and the distance from the point A to the perpendicular of FH, the subgroups and the factors were identified (constructed) by gender and lastly the Discriminate Function was obtained to identify the Class II malocclusion. With the Multiway Analysis of variance it was possible to reduce the number of variables used for the diagnostic process.