CONTEXTUALIZAÇÃO: A aplicabilidade da análise de marcha foi aprimorada com a introdução da análise de componentes principais (ACP), uma técnica estatística que reduz o volume de dados, permitindo a comparação de todo o ciclo entre grupos de indivíduos. OBJETIVOS: Comparar, por meio da ACP, a cinemática da articulação do joelho durante a marcha nos planos sagital e frontal, entre mulheres idosas sem e com diagnóstico de leve a moderado de osteoartrite (OA). MÉTODOS: Participaram 38 mulheres idosas (69,6±8,1 anos) com OA de joelhos e 40 assintomáticas (70,3±7,7 anos). A cinemática foi obtida usando o sistema Qualisys Pró-reflex. RESULTADOS: O grupo OA apresentou menor velocidade da marcha e comprimento da passada (p<0,05) e caracterizou-se por maior escore de dor no WOMAC. No plano frontal, as componentes não foram significativas entre os grupos. No plano sagital, três componentes explicaram 90,7% da variância dos dados. A análise discriminante indicou que a componente 2 (CP2) e a 3 (CP3) classificaram corretamente 71,8% dos indivíduos. Entretanto, a CP3, que capta a diferença de amplitude do ângulo de flexão do joelho durante a marcha, foi a variável com maior poder de discriminação entre os grupos. CONCLUSÕES: A ACP é uma técnica estatística multivariada, efetiva para a análise das variáveis cinemáticas do ciclo da marcha. A perda de flexão de joelho na marcha do grupo com OA foi apontada como fator discriminante importante entre os grupos, sendo, portanto, uma variável que deve ser considerada na avaliação e tratamento fisioterápico da mulher idosa com OA de joelho.

BACKGROUND: The applicability of gait analysis has been implemented with the introduction of the principal component analysis (PCA), a statistical data reduction technique that allows the comparison of the whole cycle between groups of individuals. OBJECTIVES: Applying PCA, to compare the kinematics of the knee joint during gait, in the frontal and sagittal planes, between a group of elderly women with and without diagnosis in the initial and moderate stages of Osteoarthritis (OA). METHODS: A total of 38 elderly women (69.6±8.1 years) with knee OA and 40 asymptomatic (70.3±7.7 years) participated on this study. The kinematics was obtained using the Qualisys Pro-reflex system. RESULTS: The OA group showed decreased gait velocity and stride length (p<0.05) and was characterized with higher WOMAC pain score. In the frontal plane, the between-group differences of the components were not significant. In the sagittal plane, three principal components explained 99.7% of the data variance. Discriminant analysis indicated that component 2 and 3 could classify correctly 71.8% of the individuals. However, CP3, which captures the difference in the flexion knee angle magnitude during gait, was the variable with higher discrimination power between groups. CONCLUSIONS: PCA is an effective multivariate statistical technique to analyse the kinematic gait waveform during the gait cycle. The smaller knee flexion angle in the OA group was appointed as a discriminatory factor between groups, therefore, it should be considered in the physical therapy evaluation and treatment of elderly women with knee OA.

Pesquisas de mercado são conduzidas freqüentemente com o propósito de obter informações sobre a opinião dos consumidores em relação a produtos já existentes no mercado, protótipos, ou determinados tipos de serviços prestados pela empresa. Em muitas situações deseja-se identificar as características que são consideradas importantes pelos consumidores no que se refere à tomada de decisão de compra do produto ou de opção pelo serviço prestado pela empresa. Como as pesquisas são feitas com amostras de consumidores do mercado potencial, algumas características consideradas importantes pela população podem não estar representadas nas amostras. O objetivo deste artigo é mostrar como a quantidade de características presentes na população e que não estão representadas nas amostras, pode ser facilmente estimada através de estimadores Bayesianos propostos por Mingoti & Meeden (1992) e Mingoti (1999). Como ilustração apresentamos um exemplo de uma pesquisa de mercado sobre um modelo de automóvel.

Consumers surveys are conducted very often by many companies with the main objective of obtaining information about the opinions the consumers have about a specific prototype, product or service. In many situations the goal is to identify the characteristics that are considered important by the consumers when taking the decision of buying or using the products or services. When the survey is performed some characteristics that are present in the consumers population might not be reported by those consumers in the observed sample. Therefore, some important characteristics of the product according to the consumers opinions could be missing in the observed sample. The main objective of this paper is to show how the amount of characteristics missing in the observed sample could be easily estimated by using some Bayesian estimators proposed by Mingoti & Meeden (1992) and Mingoti (1999). An example of application related to an automobile survey is presented.