RESUMO
Este estudo teve como objetivo avaliar o dimorfismo sexual em uma coleção de mandíbulas portuguesas através de uma metodologia métrica digital, utilizando análise estatística descritiva, inferencial e multivariada para identificar quais parâmetros são mais dimórficos e quais são os melhores preditores de sexo. Trinta e três mandíbulas (14 mulheres e 19 homens) e pertences pessoais foram fotograficamente registrados com código e sexo. Os dados foram coletados por tomografia e as medidas foram feitas pelo software Simplant Pro. Foram registrados a largura máxima e mínima do ramo mandibular, altura condilar, altura do processo coronoide, altura da sínfise mandibular, ângulo mandibular, distâncias bimentual, biantegonial, bigonial e bicondilar e comprimento máximo mandibular. A análise estatística foi realizada utilizando IBM® SPSS. Os resultados mostraram diferenças estatisticamente significativas para os seguintes parâmetros: altura do processo coronoide, altura do côndilo, comprimento máximo da mandíbula e largura mínima do ramo mandibular. Na análise estatística multivariada foi possível identificar a altura do processo coronoide como melhor preditor de sexo com precisão em 72,2% dos casos. Isto permite uma diferenciação mais fácil entre mandíbulas femininas e masculinas com uma precisão de 64,3% e 78,9%, respectivamente. Foi possível concluir que a altura do processo coronoide é o parâmetro mais dimórfico e o melhor preditor de sexo na amostra.
This study aimed to assess sex dimorphism in a collection of Portuguese mandibles through a digital metric methodology by using descriptive, inferential, and multivariate statistical analysis to identify which parameters are the most dimorphic and which are the best sex predictors. Thirty-three mandibles (14 females and 19 males) and personal belongings were photographically registered with code and sex. Data was collected using tomography, and measurements were made using the Simplant Pro software. The maximum and minimum width of the mandibular ramus, condylar height, coronoid process height, mandibular symphysis height, mandibular angle, bi-mental, bi-antegonial, bi-gonial and bi-condylar distances, and maximal mandibular length were registered. Statistical analysis was performed using IBM® SPSS. The results showed statistically significant differences for the following parameters: coronoid process height, condyle height, the maximum length of the mandible, and the minimum width of the mandibular ramus. In the multivariate statistical analysis, it was possible to identify the coronoid process height as the best sex predictor accurately in 72.2% of cases. This allows for easier differentiation between female and male mandibles with an accuracy of 64.3% and 78.9%, respectively. It was possible to conclude that the coronoid process height is the most dimorphic parameter and the best sex predictor in the sample.