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

Por: Colaborador(es): Tipo de material: ArtículoEditor: 2005Descripción: 7 páginasTema(s): En: Facultad de Odontología v. 14 n. 2 (2003)Resumen: 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 las relaciones de clase II. Cuando se tienen tantas variables es necesario utilizar un método que permita identificar las más representativas y eliminar las redundantes. Para el logro de este objetivo se utilizó el análisis estadístico (análisis de componentes principales, análisis de factor, análisis de agrupamiento y análisis discriminante), con el cual identificaron las variables: ángulo de Lande, ángulo de convexidad y la distancia del punto A a la perpendicular de FH, igualmente, se identificaron los subgrupos y los factores (constructor= por género; por último, se 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.
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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 las relaciones de clase II. Cuando se tienen tantas variables es necesario utilizar un método que permita identificar las más representativas y eliminar las redundantes. Para el logro de este objetivo se utilizó el análisis estadístico (análisis de componentes principales, análisis de factor, análisis de agrupamiento y análisis discriminante), con el cual identificaron las variables: ángulo de Lande, ángulo de convexidad y la distancia del punto A a la perpendicular de FH, igualmente, se identificaron los subgrupos y los factores (constructor= por género; por último, se 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.