Síndrome de Young

A associação entre infecções respiratórias de repetição e azoospermia de causa obstrutiva foi descrita pela primeira vez em 1970, sendo denominada síndrome de Young. A síndrome de Young está incluída na discinesia ciliar primária, doença genética de caráter autossômico recessivo que determina anomalias ultra-estruturais dos cílios presentes na mucosa do aparelho respiratório e dos espermatozóides. Outra apresentação clínica da discinesia ciliar primária é a síndrome de Kartagener, caracterizada pela tríade sinusite-bronquiectasia-situs inversus.

O diagnóstico da síndrome de Young deve ser sempre lembrado nos casos de infecções respiratórias recorrentes (sinusites, rinites purulentas, pneumonias e bronquiectasias) associadas à infertilidade masculina. O diagnóstico é feito através da história clínica, fortemente sugestiva nas situações em que há antecedentes familiares de consangüinidade, uma vez que se trata de doença com herança autossômica recessiva.

Um dos principais diagnósticos diferenciais é a fibrose cística, na qual o aumento da viscosidade da secreção respiratória determina redução do clareamento mucociliar e infecções bacterianas secundárias do aparelho respiratório. Também a fibrose cística está associada à infertilidade masculina, em virtude do espessamento das secreções, enquanto que na síndrome de Young a obstrução do epidídimo decorre de malformação congênita. Dessa forma, a dosagem de sódio e cloro no suor é um passo fundamental no diagnóstico diferencial entre as duas entidades. Outro diferencial é a própria síndrome de Kartagener, na qual os pacientes apresentam elevada proporção de espermatozóides imóveis, porém sem relato de azoospermia. Também devem ser descartadas as imunodeficiências, celulares e humorais, congênitas ou adquiridas nos casos de infecções respiratórias recorrentes.

A confirmação da anomalia ultra-estrutural ciliar na síndrome de Young e nas demais formas clínicas da discinesia ciliar primária é bastante difícil, necessitando-se de técnicas caras como a microscopia eletrônica de transmissão. Existem várias alternativas para esse métodos, como a medida do clearance de sacarina e de radioalbumina e o estudo da freqüência de batimento ciliar em microscópio óptico de contraste de fase.

O acompanhamento do paciente com síndrome de Young inclui o aconselhamento genético à família e medidas para prevenção das infecções respiratórias e suas seqüelas: higiene nasal, uso de mucolíticos, fisioterapia respiratória e cirurgia endoscópica funcional para ampliação dos óstios de drenagem das cavidades paranasais. Através dessas medidas obtém-se melhora significativa da qualidade de vida dos pacientes, com controle adequado do quadro infeccioso respiratório.

Fonte: Síndrome de Young: infecções respiratórias de repetição e azoospermia

Heranças relacionadas ao sexo

Herança ligada ao X recessiva:
O fenótipo aparece em todos os homens que apresentam o alelo, mas as mulheres só expressam o fenótipo se em homozigose recessiva.
A incidência do fenótipo é muito mais alta em homens do que em mulheres.

Um homem afetado passa todas as filhas o alelo afetado.
O pai afetado nunca passa o gene para os filhos, mas passa para todas as filhas.
Exemplos: hemofilia, daltonismo.

Herança ligado ao X dominante:

Se expressa em homozigotas e heterozigotas.

Homens afetados casados com mulheres normais não tem filhos afetados, mas todas as filhas são afetadas.

Exemplos: Raquitismo Hipofosfatêmico, síndrome de Rett.

Herança restrita ao sexo:

Os genes estão localizados no cromossomo Y.

Só aparece em machos.

Exemplo: hipertricose

XYhi > afetado

XYHI > normal

Herança influenciada pelo sexo:

É a variação na expressão de determinados genes em machos e fêmeas.
Pode ser devido à influência dos hormônios sexuais.

Exemplo: calvície, determinada por uma par de genes autossômicos, C e c.

Machos: comporta-se como dominante

Fêmeas: comporta-se como recessivo

Fonte: Herança

Síndrome de Kartagener

A síndrome de Kartagener, chamada atualmente de discinesia ciliar primária, é uma doença genética autossômica recessiva cuja alteração reside nos genes 4 y 12. Clinicamente se caracteriza pela tríade sinusite crônica, bronquiectasias e situs inversus parcial ou total. A prevalência é em torno de 1 para cada 68,000 indivíduos. O diagnóstico é feito mais frequentemente na infância pelo quadro clínico caracterizado por infecções respiratórias de repetição, porém podendo haver outros sintomas não-respiratórios como hipoacusia, surdez e alterações da fertilidade. 

Fisiopatologia: A ultrastrutura da célula ciliada é constituída por cílios medindo em torno de 6 mm de comprimento. Dentro de cada cílio encontra-se o axonema, o qual, por sua vez, é formado por nove pares de microtúbulos periféricos dispostos circunferencialmente a um par central de microtúbulos. O par central de microtúbulos é envolvido por uma bainha, enquanto os pares periféricos são ligados através de conexões de nexina, mantendo-se, assim, a integridade do axonema . Braços de dineína estendem-se de um par de microtúbulos ao par adjacente, em sentido horário, quando vistos a partir da base em direção ao ápice do cílio . Alterações dessa estrutura (ausência de braços de dineína, transposição de microtúbulos, presença de pares de microtúbulos supranumerários) levam a prejuízo do batimento ciliar, com conseqüente diminuição da depuração ("clearence") das secreções respiratórias e da motilidade de espermatozóides, nos pacientes do sexo masculino em idade fértil.

Tratamento: A DCP não possui tratamento específico. De forma semelhante ao que ocorre na fibrose cística e nas imunodeficências, o objetivo do tratamento é prevenir e diagnosticar precocemente os episódios infecciosos das vias aéreas, orientando-se o paciente a realizar fluidificação das secreções e fisioterapia respiratória. Dada a fisiopatologia da DCP, na qual o batimento ciliar é ineficaz para o clareamento das secreções, com conseqüente estase e infecção bacteriana secundária, entre os tratamentos preconizados estão a cirurgia endoscópica nasossinusal para ampliação dos óstios de drenagem dos seios paranasais, colocação de tubo de ventilação na orelha média e adenoidectomia. Com essas medidas tem sido observada melhora significativa na qualidade de vida dos pacientes com DCP.

Algumas fotos de achados radiográficos:

Um caso famoso: Homem tem coração do lado direito do peito

Fontes e mais informações: Fibrose Cística, Imunodeficiências e Discinesia Ciliar Primária: Causas de Infecções de Repetição das Vias Aéreas Superiores

Síndrome de Kartagener: a propósito de um caso

Imagens 1

Imagens 2

Imagens 3 (ótimo site com achados radiológicos)

Síndrome de Noonan

"A imaginação é mais importante que a ciência, porque a ciência é limitada, ao passo que a imaginação abrange o mundo inteiro."


(Albert Einstein)


Características básicas da síndrome: baixa estatura, defeito cardíaco, pescoço curto ou alado, deformidade torácica, facies característico (com hipertelorismo, inclinação para baixo das fendas palpebrais, ptose palpebral, palato alto e má oclusão dentária, displasia auricular) e retardo mental em alguns casos. Em pacientes masculinos: criptorquidia.


Surgiu como um diagnóstico diferencial para a síndrome de Turner em 1963, por Noonan e Ehmke. Na Síndrome de Turner, que sempre se associa ao fenotipo feminino, há disgenesia ovariana com hipoplasia ou agenesia de elementos germinativos. O cariótipo é anormal, podendo haver apenas monossomia (45X), deleções ou outras alterações em um dos cromossomos X. Na Síndrome de Noonan ambos os sexos são afetados e o cariótipo é normal.


Etiologia: Monogênica autossômica dominante de expressividade muito variável. 
Prevalência: É relativamente elevada,entre 1:1000 e 1:2500 nascidos vivos. 

 

Fontes: Alterações comportamentais na Síndrome de Noonan: dados preliminares brasileiros
Síndrome de Noonan

A diferença entre congênito e genético

Congênito, de acordo com o dicionário médico, significa: Inato, característica presente à nascença: ou hereditária (genética) ou adquirida no útero, durante a gravidez.
Já genético, quer dizer: Relativo às características transmitidas pelos genes que formam os cromossomas das células reprodutoras.


Em outras palavras, congênito é aquilo que a criança nasce com ela, porque supõe-se que foi adquirido durante a gravidez. E isso independe de ser genético (herdado) ou não. Por exemplo: uma criança que nasce com Síndrome de Down, tem um transtorno congênito (nasceu com isso) e genético (porque é de herança cromossomal). Já uma criança que nasceu com surdez porque a mãe teve rubéola durante a gestação, tem um transtorno congênito, mas de origem ambiental.


Enquanto isso, uma pessoa pode manifestar algo genético sem ser congênito. Confuso? Não, muito simples! Doenças como diabetes, hipertensão, demência de Alzheimer, entre outras, têm um caráter genético envolvido, mas só se manifestam a partir de uma certa idade, muitas vezes já na terceira idade.


Genética é isso: simples assim!


Fonte: Dicionário Médico

Mais sobre variáveis

Selecionando a estatística apropriada

 Segundo os autores, a maioria dos pesquisadores iniciantes enfrentam sérias dificuldades quando tem de usar a análise estatística. Eles apontam como prováveis causas o ensino de Estatística que, frequentemente, tem um enfoque matemático ou de livro de culinária que não conduzem  ao aproveitamento desta ferramenta e, a ansiedade matemática, que pode levar os estudantes a evitar o uso de números e a não confiança na área. Essa situação conduz muitos  estudantes a dependência de outros para selecionar a estatística adequada a seu projeto. O objetivo deste capítulo é ajudar a ter uma idéia da potencialidade da estatística apropriada a sua pesquisa.

 Primeiro examine seu estudo

 Como primeiro passo na escolha da estatística apropriada, identifique o propósito que você quer com sua análise estatística. Inicialmente você deve especificar claramente as várias questões que você quer que sua análise estatística responda. Comece com suas questões de pesquisa e hipóteses. Porém, você precisa ir além disso, pois usará a Estatística para mais do que testar sua hipótese.

 Suponha que desejamos saber como as atitudes em relação à Matemática interferem na formação das atitudes em relação à Estatística e o impacto dessas atitudes no desempenho na disciplina de Estatística, além da interferência de outras variáveis. A Figura 1 esquematiza as variáveis, a relação entre elas e as hipóteses.

Variáveis dependentes (VD)

Variáveis independentes (VI)

A seguir, faça uma lista de cada variável que você pretende analisar. Se você está olhando as características demográficas de sua amostra, liste cada peça de dados demográficos e determine como você pegará os dados para cada sujeito em cada variável. Faça a mesma coisa para suas variáveis dependentes e independentes. No nosso exemplo:

  Tabela 1. Lista das variáveis a serem pesquisadas e suas características

Construtos / variáveis	Instrumento	Variáveis	Natureza (1)	Valores / níveis ou categorias
Desempenho em Estatística (2)	Registros  acadêmicos	Nota final	Dependente Quantitativa – contínua	De 0 a 10
Atitudes em relação à Estatística	Escala do tipo Likert de 20 itens	Pontuação na escala	Dependente Quantitativa – contínua	De 20 a 80 pontos
Atitudes em relação à Matemática	Escala do tipo Likert de 20 itens	Pontuação na escala	Independente Quantitativa – contínua	De 20 a 80 pontos
Área de conhecimento do curso	Questionário	Área	Independente Qualitativa nominal	Exatas, Humanas, Biológicas
Turno do curso	Questionário	Turno	Independente Qualitativa nominal	Diurno, Matutino, Vespertino, Noturno
Gênero	Questionário	Gênero	Independente Qualitativa nominal	Masculino Feminino
Idade (3)	Questionário	Faixa etária	Independente Qualitativa ordinal	Até 18; de 19 a 21; de 22 a 24, + 25
Renda Familiar (4)	Questionário	Faixa de renda	Independente Qualitativa ordinal	Até 5, de 5 a 10, de 10 a 20, mais de 20
Nº de disciplinas de Matemática cursadas (5)	Histórico escolar do aluno	Número_mat	Independente Qualitativa ordinal	Nenhuma, uma, duas ou mais
Curso no 2º grau	Questionário	Curso_2ºgrau	Independente Qualitativa nominal	Científico, Técnico, Magistério
Pontuação no vestibular geral (6)	Registro acadêmico	Vestibular_total	Independente Quantitativa – contínua	0 a 100
Pontuação no vestibular em Matemática (6)	Registro acadêmico	Vestibular_mat	Independente Quantitativa – contínua	0 a 100
Auto-percepção de desempenho em Matemática	Questionário	Auto-percepção Matemática	Independente Qualitativa ordinal	Péssimo, ruim, bom, muito bom
Nº de disciplinas de Estatística cursadas (5)	Histórico escolar do aluno	Número_est	Independente Qualitativa ordinal	Nenhuma, uma, duas ou mais
Reprovação em Estatística (7)	Histórico escolar do aluno	Reprovação	Independente Qualitativa nominal	Reprovou, não, cursando 1ª vez
Auto-percepção de desempenho em Estatística	Questionário	Auto-percepção Estatística	Independente Qualitativa ordinal	Péssimo, ruim, bom, muito bom

(1)     As variáveis, de acordo a sua natureza se classificam em quantitativas (discretas e contínuas) e qualitativas ou categóricas (nominal e ordinal); de acordo a sua função em variáveis dependentes (VD) e independentes (VI).

(2)     Você pode elaborar um instrumento para avaliar o desempenho.

(3)     A idade pode ser definida como contínua se perguntarmos a data de nascimento e calcularmos a idade exata, com frações de anos; como discreta, se perguntarmos a idade em anos completos, e qualitativa ordinal, se fixarmos faixas, como, por exemplo, menos de 18 anos; de 19 a 21; de 22 a 24, e 25 anos ou mais.

(4)     A renda familiar, idem a variável idade: contínua (valor exato); discreta (número de salários mínimos completos); ordinal (faixas de renda).

(5)     Via de regra, este tipo de variável toma poucos valores, logo pode ser definida como ordinal: nenhuma, uma, duas ou mais.

(6)     Depende da Universidade, via de regra a pontuação é padronizada. Outra forma de mensurar esta variável é o posto que o aluno ocupou no vestibular.

(7)     Você pode definir como qualitativa nominal: reprovou, não reprovou, cursando pela primeira vez.

Sugestão: se possível, pegue o dado bruto, depois via SPSS agrupe, isto lhe dará flexibilidade para diversos agrupamentos. Se você não conhece a definição dos termos estatísticos procure o GLOSSÁRIO em anexo.

Não se preocupe se você fica confuso. Confusão pode ser sinal que você precisa clarear exatamente como cada medida gerará um dado. Tire uma cópia de cada instrumento, simule dados para poucos sujeitos, registre os dados e examine os resultados. No final desse processo, você terá uma lista de questões que você tenta responder com Estatística e uma segunda lista de variáveis que aquelas estatísticas usaram de uma ou de outra maneira.

Observe que algumas variáveis serão coletadas por instrumentos, alguns já elaborados e validados, tais como a escala de atitudes, outros você elaborará. Se você opta por construir o instrumento (por exemplo, uma prova para avaliar o desempenho), lembre-se de validar o instrumento.

A seguir, escolha uma das questões que você tenta responder com Estatística. Indique as variáveis independentes e dependente(categorias ou valores) específicas envolvidas na resposta desta questão. Por exemplo, se a questão fosse: “a área de conhecimento do curso e gênero interferem na formação de atitudes em relação à Estatística”. Você deve listar a variável gênero (Masculino, Feminino) e variável área de conhecimento (Exatas, Humanas, Biológicas) como variáveis independentes e a pontuação na escala como variável dependente. Então, pergunte a sim mesmo:

(a)    esta questão será respondida comparando grupos de sujeitos? ou,
(b)   esta questão será respondida relacionando a pontuação das diferentes variáveis a uma outra em um único grupo de sujeitos?

 Neste caso, a primeira alternativa é a correta. Você precisa comparar pontuações entre vários grupos. As estatísticas que comparam grupos são os delineamentos experimentais e quase-experimentais, que comparam entre grupos, dentro de grupos, e mistos. Note que uma comparação estatística de grupos pode ser apropriada se você está comparando  ou (a) as pontuações de diferentes grupos de indivíduos (Masculino, Feminino) ou (b) as pontuações do mesmo grupo de indivíduos que tem sido registrados em diferentes pontos no tempo (pré-teste e pós-teste) ou sobre diferentes condições.

No nosso exemplo:

Hipótese: existe diferença significativa

 Os delineamentos que requerem estatísticas de comparação de grupos usa variáveis independentes que o pesquisador define de forma que os sujeitos se encaixem em grupos, onde cada grupo é chamado de nível e tem seu rótulo, chamadas de variáveis qualitativas ou categóricas. No nosso exemplo: Gênero (Masculino e Feminino), área de conhecimento (Exatas, Humanas e Biológicas). Se o pesquisador não está interessado nas diferenças por gênero, esta não deve ser considerada como variável independente e o pesquisador não tem porque examiná-la.

Se você deseja tratar seus sujeitos como um único grupo e examinar associações entre pontuações, um delineamento correlacional pode ser mais apropriado. Este será o caso se a questão de pesquisa for “qual a relação entre as atitudes em relação à Estatística (medido pela somatória de pontos obtidos nos 20 itens da escala de atitudes), as atitudes em relação à Matemática (similar a anterior) e o desempenho em Estatística (mensurado como a nota final na disciplina)?” Esta pesquisa trata todos os sujeitos como um simples grupo. Eles não estão sorteados em grupos separados. Nos estudos correlacionais  as variáveis podem ser contínuas ou discretas, embora é mais freqüente serem contínuas. Nos procuramos por estatísticas correlacionais para responder questões de tipos de associação ou derelação. Neste caso usaremos as técnicas de correlação e de regressão

Variável independente Quantitativa (covariável)		Variável dependente Quantitativa		Variável dependente Quantitativa
Atitudes em relação à matemática	----->	Atitudes em relação à Estatística	<---->	Desempenho em Estatística

 

Um outro exemplo: suponha que você está interessado  em saber se crianças com alto coeficiente de inteligência (QI) experimentam mais problemas com seus pais do que crianças sem alto QI. Você pode delinear seu estudo de duas formas: (a) coletar a pontuação do QI e da interação com os pais e examinar a relação entre eles, ou (b) sortear crianças em grupos de QI, com dois ou mais níveis (pe. alto e médio QI) e olhar a diferença entre os grupos na interação com seus pais, usando uma comparação de grupos.

QI medido com testes apropriados
Interação com os pais (quantitativa), medido com um instrumento similar a escala de atitudes.

Via de regra, delineamentos correlacionais são mais apropriados quando você conceitua sua variável independente como contínua (pe. inteligência, pontuação na escala de atitudes, nota numa prova) ou se você deseja  examinar as melhores combinações de variáveis independentes para prever uma única variável dependente. Também, é adequado quando você não consegue manipular as variáveis independentes (você não pode manipular, inteligência, atitudes, etc.). De outro lado, se você transformar uma variável contínua em grupos e usar estatísticas de comparação, seus resultados perdem poder estatístico.

Delineamento de comparação de grupos são mais apropriados que os delineamentos correlacionais quando a variável independente é naturalmente categorizada (por exemplo, gênero, tipo de escola, área de conhecimento), ou baseada em variáveis combinadas, em um forma não linear (por exemplo, diagnóstico psiquiátrico,  os quais estão baseados na presença, ausência ou degraus de vários comportamentos). Comparação de grupos, também, são mais apropriados quando você manipula as variáveis independentes (por exemplo tratamento versus controle).

Como segundo passo na escolha da estatística apropriada, cheque se sua variável dependente é adequada para a estatística paramétrica. A estatística paramétrica envolve dois pressupostos, subjacentes a distribuição dos escores na população, onde você está amostrando. O primeiro é que esses escores seguem uma distribuição normal e, o segundo, é que os dados entre diferentes sujeitos sãoindependentes. Outros testes paramétricos tem requerimentos adicionais. Portanto, uma variável qualitativa ou categórica não se enquadra neste tipo de estatística, devendo usar o enfoque da estatística não paramétrica.

Assim recorremos a estatística paramétrica quando analisamos variáveis dependentes contínuas. Se essas variáveis violam os pressupostos e não tem como corrigir essa violação, então você deve utilizar a estatística não paramétrica.

Examine cada variável dependente uma por uma nesse processo. Nem todas terão as mesmas características. Um erro comum, por exemplo, é assumir que você pode usar o mesmo teste estatístico  se os grupos experimentais são equivalente em idade, gênero, anos de estudos e outras variáveis demográficas. Idade e anos de estudo são duas variáveis geralmente analisadas com estatística paramétrica. Gênero e etnia são variáveis categóricas e por isto devem ser analisadas com Estatística não paramétrica.

Você poderá usar diferentes estatísticas.

Neste ponto, você tem uma lista de questões que você usará estatística para responder.  Você tem uma lista de variáveis dependentes e variáveis independentes. Para cada variável dependente você indicará se um teste paramétrico é adequado ou não. Finalmente, você indicará se a questão envolve análise comparando grupos (estatísticas de comparação de grupos) ou relacionando escores de uma ou mais medidas em um único grupo (estatística  correlacional).

No nosso exemplo, a variável dependente pode ser tanto as atitudes em relação à Estatística, quanto as notas na disciplina. Via de regra, a pontuação na escala de atitudes segue uma distribuição normal, já as notas, nem sempre. Você tem duas opções: uma aprender a lidar com a Estatística não paramétrica, a outra, aumentar o tamanho da amostra.

Supondo que suas variáveis dependentes tivessem uma distribuição normal ou que sua amostra fosse suficientemente grande, você deve verificar todas as possibilidades de análise: univariada , bivariada, múltipla e multivariada, se for o caso. A Tabela 2 mostra o planeamento para análise univariada e bivariada. Numa primeira triagem você deve rodar todas as análises, colocar os resultados de forma sintética e depois explorar aquelas que apresentaram resultados interessantes. Lembre-se que não encontrar os resultados esperados, também pode ser interessante. Faça uma análise cuidadosa dos resultados.

     A análise univariada é quando a variável é analisada per se, análise bivariada quando uma variável dependente é relacionada com uma única variável independente, análise múltipla quando se analisa uma variável dependente em função de várias variáveis independentes, e análise multivariada, quando se analisa várias variáveis dependentes contínuas em função de variáveis independentes categóricas ou quando se analisa a estrutura das variáveis, visando a redução do número de variáveis.

Se a variável dependente for categórica e você deseja saber, por exemplo, se esta se relaciona com uma variável independente categórica, você deverá utilizar o teste Qui-quadrado. Por exemplo, se você quer saber se a escolha do curso (área de conhecimento) está relacionada ao Gênero, ou se as mulheres tendem a ter uma auto-percepção de desempenho em Estatística  menos positiva do que os homens. A Tabela 3 e as Figuras 2 e 3 complementam o esquema de análise.

Tabela 2. Planejamento das análises estatísticas univariadas e bivariadas das variáveis

Variáveis	Análise univariada			Análise bivariada Variável dependente: Nota final (*)
	Estatísticas	Gráficos Apropriados		Estatísticas	Gráficos apropriados
Nota final	n, média, dp	Histograma, ramo e folhas ou box-plot
Pont. na escala estatística	n, média, dp	Histograma, ramo e folhas ou box-plot		Correlação bivariada  regressão simples	Scatter plot
Pont. na escala matemática	n, média, dp	Histograma, ramo e folhas ou box-plot		Correlação bivariada Regressão simples	Scatter plot
Área	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Turno	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Gênero	TDF	Barras		Teste t-student	box-plot
Faixa etária	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Faixa de renda	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Número_mat	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Curso_2ºgrau	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Vestibular_total	n, média, dp	Histograma, ramo e folhas ou box-plot		Correlação bivariada regressão simples	Scatter plot
Vestibular_mat	n, média, dp	Histograma, ramo e folhas ou box-plot		Correlação bivariada regressão simples	Scatter plot
Auto-percepção Matemática	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Número_est	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Reprovação	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot
Auto-percepção Estatística	TDF	Barras		ANOVA – Teste F	box-plot

TDF= Tabela de distribuição de frequências (use a opção frequencies do SPSS);
 n = tamanho da amostra
dp = desvio padrão;
(*) o mesmo esquema pode ser utilizado para a variável atitudes em relação à Estatística

Tabela 3. Exemplo dos principais testes estatísticos

Variável Dependente (VD)	Variável independente (VI)	Teste estatístico	Hipótese nula (Ho) O que está sendo testado pelo SPSS	Hipótese alternativa (H1) O que você quer mostrar
Nota em estatística (quantitativa)	Gênero (categórica) Masculino, Feminino	Comparação de grupos t-student (amostras independentes)	Não existe diferença significativa na nota média de homens e mulheres Ho: m 1= m 2	existe diferença significativa na nota média de homens e mulheres H1: m 1 ¹ m 2
Pontuação na escala de atitudes Estatística (quantitativa)	Área de conhecimento (categórica) Exatas, Humanas, Biológicas	Comparação de grupos ANOVA 1 fator Teste F	Não existe diferença significativa  na pontuação média entre áreas Ho: m 1= m 2= m 3	existe pelo menos uma diferença sig.  na pontuação média entre áreas: H1: mi  ¹  mj
Pontuação na escala de atitudes Estatística (quantitativa)	Área de conhecimento:  Exatas, Humanas, Biológicas Gênero: Masculino, Feminino (ambas categóricas)	Comparação de grupos ANOVA 2 fatores sem interação (Blocos) Teste F	Não existe diferença signifi- cativa na pontuação média       entre áreas:       Ho: m1. = m2. = m3.       entre gêneros:   Ho: m.1= m.2	Existe diferença signifi- cativa na pontuação média          entre áreas:       H1: mi.  ¹  mj. entre gêneros:   H1: m.1 ¹  m.2
Nota em estatística (Y) (quantitativa)	Pontuação na escala de atitudes Estatística (X) (quantitativa)	Correlação linear Coeficiente de correlação de Pearson (Spearman)	Não existe relação entre a Nota em estatística (Y) e Pontuação na Escala de atitudes Estatística (X) Ho: r xy = 0	A nota em estatística e influenciada  pela pontuação na escala de atitudes Estatística: H1: r xy  ¹ 0
Nota em estatística (Y) (quantitativa)	Pontuação na escala de atitudes Estatística (X) (quantitativa)	Regressão linear simples	A nota em estatística (Y) não pode ser expressa como uma função linear da pontuação na escala de atitudes Estatística (X) Ho: Y ¹  a + b*X	A nota em estatística pode ser expressa como uma função linear da pontuação na escala de atitudes Estatística H1: Y = a + b*X
Nota em estatística (Y) (quantitativa)	Atitudes Matemática    (X1) Atitudes Estatística      (X2) Vestibular geral            (X3) Vestibular Matemática (X4) (todas quantitativas)	Regressão linear múltipla	A nota em estatística não pode ser expressa como uma função linear das variáveis independentes Ho: Y ¹  a + b*X1+ c*X2+ d*X3+ e*X4	A nota em estatística  pode ser Expressa como uma função linear das variáveis independentes H1: Y =  a + b*X1+ c*X2+ d*X3+ e*X4
Nota em estatística (Y) (quantitativa)	Atitudes Estatística   (X) (quantitativas – covariável) Área de conhecimento (Z) (categórica): Ex., Hum., Bio	Análise de Covariância ANCOVA	A nota em estatística não pode ser expressa como uma função linear das variáveis independentes Ho: Y ¹  a + b*X+ c*Z	A nota em estatística pode ser Expressa como uma função linear das variáveis independentes H1: Y =  a + b*X+ c*Z
Auto-percepção de desempenho em Estatística (Y) (categórica): Péssimo, ruim, bom, muito bom Fonte: Unicamp - Socioestatísticas	Gênero (X) (categórica) Masculino, Feminino	Qui-quadrado c2	Não existe relação entre a Auto-percepção de desempenho em Estatística e o gênero Ho: Y não depende de X	Existe relação entre a Auto- Percepção de desempenho em Estatística e o gênero H1: Y depende de X