Componentes atencionais e de funções executivas em meninos com TDAH: dados de uma bateria neuropsicológica flexível

OBJETIVO: Comparar o desempenho de sete meninos com diagnóstico comprovado de TDAH (G1) e 14 controles saudáveis (G2) em tarefas neuropsicológicas. MÉTODO: G1 e G2 foram pareados por sexo, idade e escolaridade em tarefas atencionais e executivas (Fluência Verbal e Discurso Narrativo da Bateria MAC, Teste de Cancelamento dos Sinos - versão infantil, Geração Aleatória de Números, Go-no Go do NEUPSILIN-Inf e N-Back auditivo). RESULTADOS: Destacaram-se diferenças entre os grupos quanto à atenção concentrada seletiva, à memória de trabalho, ao automonitoramento, à iniciação e à inibição. CONCLUSÃO: Foi possível verificar contribuições incipientes para um raciocínio de relações intercomponentes das FE e atencionais em pacientes com TDAH.

A relação entre jornalistas e leitores no online: análise do feedback do público durante a experiência de estágio no P3

Relatório de estágio de mestrado em Ciências da Comunicação (área de especialização em Informação e Jornalismo)

Quando a luta pelos direitos sexuais se faz no feminino: um estudo de caso sobre o associativismo lésbico em Portugal

Dissertação de mestrado em Sociologia (área de especialização em Desenvolvimento e Políticas Sociais)

Organization of construction activity in medieval Portugal: a comparative approach

This paper aims to identify and characterize the organizational models of construction site and building activity in late fifteenth and early sixteenth centuries, through the analysis of specific Portuguese case studies, related with important buildings financed by the royal power. This paper also intends to develop a comparative analysis between those different organizational models, identifying the main features of each one, as well as their similarities and differences. In this sense, we intend to present a comparative analysis between the two main models of organization of the construction site, through a methodology of crossing different types of sources, including written ones, such as books of accounts, but also iconographic and material sources, as well as the buildings and monuments still preserved today. In terms of written sources, the construction site accounting books allow us to study several specific aspects of the construction process, but also allow us to infer the organizational models of the construction activity.

A brincar e a aprender: a importância das atividades lúdicas em educação pré-escolar e ensino do 1.º ciclo do ensino básico

Relatório de estágio de mestrado em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico

Efecto de la abundancia poblacional en el uso del espacio en poblaciones de roedores

En la literatura se encuentran muchas hipótesis que relacionan el comportamiento social con los ciclos de densidad poblacional en roedores. La mayor parte hacen referencia a interacciones agresivas entre individuos y/o comportamiento de espaciamiento (CE). Uno de los aspectos a tener en cuenta cuando se estudia el CE es que éste influye en el tamaño del área de acción que puede establecerse en un área. Puede preguntarse entonces si el CE genera un aumento o disminución del tamaño o variación del número de las áreas de acción en relación a la distribución y abundancia de los recursos y a la abundancia de roedores. De esta manera, asumiendo que el tamaño del área de acción en roedores puede estar en relación a los requerimientos energéticos y diferentes aspectos del forraje, tales como cantidad, distribución y calidad, podemos suponer semejanza en los tamaños de áreas de acción si se cumple el presupuesto de semejanza en la disposición del recurso alimentario. Si la hipótesis de la explotación del recurso es verdadera se puede predecir que, a semejanza de la disponibilidad, los animales tiene áreas de acción mayores donde la abundancia poblacional es menor. Los objetivos de este estudio son: * Evaluar los efectos de la abundancia poblacional en el uso del espacio en poblaciones de Calomys venustus sobre grillas experimentales con distribución y abundancia de alimentos controlados. * Determinar el tamaño de las áreas de acción en poblaciones con bajo número de individuos en grillas experimentales donde el recurso alimentario y refugio estén uniformemente distribuidos. * Determinar el tamaño de las áreas de acción en poblaciones con alto número de individuos en grillas experimentales donde el recurso alimentario y refugio estén uniformemente distribuidos. * Comparar los tamaños de las áreas de acción en población de altos y bajos números de individuos en grillas experimentales donde el recurso alimentario y refugio estén uniformemente distribuidos.

Re-hospitalizações e morte por insuficiência cardíaca: índices ainda alarmantes

FUNDAMENTO: Os pacientes com insuficiência cardíaca (IC) que necessitam ser hospitalizados para compensação constituem grupo de maior gravidade, que evoluem com alta mortalidade e alta taxa de re-hospitalizações. OBJETIVO: Procuramos avaliar a atual história natural da IC por meio da taxa de mortalidade e de re-hospitalizações, nessa nova era do bloqueio neuro-hormonal. MÉTODOS: Acompanhamos a evolução de 263 pacientes com FE média de 27,1%, internados para compensação, entre janeiro de 2005 e outubro de 2006. Foram hospitalizados somente os pacientes que após avaliação e medicação no PS não estavam em condições de ter alta. Os pacientes encontravam-se em CF III/IV, a idade média foi de 59,9±15,2 anos, a maioria homens e 63,1% necessitaram de inotrópicos para compensação na fase aguda. RESULTADOS: O tempo médio de internação foi de 25,1±16,7 dias. Durante a internação 23 (8,8%) morreram. Após a alta, no período médio de seguimento de 370 dias, dos 240 que tiveram alta, 123 (51,2%) procuraram o PS de 1 a 12 vezes (total de passagens: 350), sendo 76 re-internados, sendo a média de dias da re-hospitalização de 23,5±18,0. No primeiro ano de seguimento 62 (25,8%) pacientes morreram. CONCLUSÃO: A IC continua evoluindo com alta mortalidade e alta taxa de re-hospitalização. Ao final do primeiro ano 44,5% desses pacientes não necessitaram passar no PS ou morreram, números que indicam que devemos continuar dando grande atenção aos portadores de IC, na tentativa de mudar a história natural dos portadores dessa síndrome, cada vez mais freqüente.

Efeitos agudos do tabagismo sobre a modulação autonômica: análise por meio do plot de poincaré

FUNDAMENTO: O tabagismo altera a função autonômica. OBJETIVO: Investigar os efeitos agudos do tabagismo sobre a modulação autonômica e a recuperação dos índices de variabilidade de frequência cardíaca (VFC) pós-fumo, por meio do plot de Poincaré e índices lineares. MÉTODOS: Foram avaliados 25 fumantes jovens, os quais tiveram a frequência cardíaca analisada, batimento a batimento, na posição sentada, após 8 horas de abstinência, por 30 minutos em repouso, 20 minutos durante o fumo e 30 minutos pós-fumo. Análise de variância para medidas repetidas, seguido do teste de Tukey, ou teste de Friedman seguido do teste de Dunn foram aplicados dependendo da normalidade dos dados, com p < 0,05. RESULTADOS: Durante o fumo, houve redução dos índices SD1 (23,4 ± 9,2 vs 13,8 ± 4,8), razão SD1/SD2 (0,31 ± 0,08 vs 0,2 ± 0,04), RMSSD (32,7 ± 13 vs 19,1 ± 6,8), SDNN (47,6 ± 14,8 vs 35,5 ± 8,4), HFnu (32,5 ± 11,6 vs 19 ± 8,1) e do intervalo RR (816,8 ± 89 vs 696,5 ± 76,3) em relação ao repouso, enquanto que aumentos do índice LFnu (67,5 ± 11,6 vs 81 ± 8,1) e da razão LF/HF (2,6 ± 1,7 vs 5,4 ± 3,1) foram observados. A análise visual do plot mostrou menor dispersão dos intervalos RR durante o fumo. Com exceção da razão SD1/SD2, os demais índices apresentaram recuperação dos valores, 30 minutos após o tabagismo. CONCLUSÃO: O tabagismo produziu agudamente modificações no controle autonômico, caracterizadas por ativação simpática e retirada vagal, com recuperação 30 minutos após o fumo.

Hospitalização e mortalidade por insuficiência cardíaca em hospitais públicos no município de São Paulo

FUNDAMENTO: Os avanços no tratamento da insuficiência cardíaca (IC) resultaram em redução da taxa de mortalidade e de hospitalização. Por outro lado, quando hospitalizados, os pacientes apresentam alto risco de óbito. OBJETIVO: Como são poucos os estudos com esse grupo de pacientes no Brasil, analisamos os números de internação e óbito por IC no SUS do município de São Paulo. MÉTODOS: Estudo prospectivo histórico realizado entre 1992 e 2010. Os dados foram obtidos no DATASUS. Utilizamos os testes qui-quadrado e T para a comparação entre os períodos 1992-1993 e 2008-2009 e modelos de regressão logística quando apropriado. O nível de significância considerado foi de 5%. RESULTADOS: Houve redução de 32% no número de internações por IC entre 1992-1993 e 2008-2009 (p = 0,002). A taxa de mortalidade hospitalar por IC foi de 15%, com aumento de 15% no período (p = 0,004). Entre 1992-1993, o tempo médio de hospitalização por IC foi de 8,8 dias. Entre 2008-2009, 11,3 dias (p = 0,001). Agosto foi o mês com maior incidência de internações por IC, 20% maior do que fevereiro, mês de menor incidência (p = 0,041). CONCLUSÃO: Este estudo apresentou as modificações nas tendências de hospitalização e mortalidade hospitalar por IC ao longo das duas últimas décadas. Ressaltamos importantes implicações: 1º: redução em 32% no número de internações por IC em hospitais do SUS no município de São Paulo; 2º: aumento de 25% no tempo de hospitalização; e 3º: padrão sazonal de internação por IC, com pico no terceiro trimestre.

As distribuições do acaso

1) Chamamos um desvio relativo simples o quociente de um desvio, isto é, de uma diferença entre uma variável e sua média ou outro valor ideal, e o seu erro standard. D= v-v/ δ ou D = v-v2/δ Num desvio composto nós reunimos vários desvios de acordo com a equação: D = + Σ (v - 2)²: o o = o1/ o o Todo desvio relativo é caracterizado por dois graus de liberdade (número de variáveis livres) que indicam de quantas observações foi calculado o numerador (grau de liberdade nf1 ou simplesmente n2) e o denominador (grau de liberdade nf2 ou simplesmente n2). 2) Explicamos em detalhe que a chamada distribuição normal ou de OAUSS é apenas um caso especial que nós encontramos quando o erro standard do dividendo do desvio relativo é calculado de um número bem grande de observações ou determinado por uma fórmula teórica. Para provar este ponto foi demonstrado que a distribuição de GAUSS pode ser derivada da distribuição binomial quando o expoente desta torna-se igual a infinito (Fig.1). 3) Assim torna-se evidente que um estudo detalhado da variação do erro standard é necessário. Mostramos rapidamente que, depois de tentativas preliminares de LEXIS e HELMERT, a solução foi achada pelos estatísticos da escola londrina: KARL PEARSON, o autor anônimo conhecido pelo nome de STUDENT e finalmente R. A. FISHER. 4) Devemos hoje distinguir quatro tipos diferentes de dis- tribuições de acaso dos desvios relativos, em dependência de combinação dos graus de liberdade n1 e n2. Distribuição de: fisher 1 < nf1 < infinito 1 < nf2 < infinito ( formula 9-1) Pearson 1 < nf1 < infinito nf 2= infinito ( formula 3-2) Student nf2 = 1 1 < nf2= infinito ( formula 3-3) Gauss nf1 = 1 nf2= infinito ( formula 3-4) As formas das curvas (Fig. 2) e as fórmulas matemáticas dos quatro tipos de distribuição são amplamente discutidas, bem como os valores das suas constantes e de ordenadas especiais. 5) As distribuições de GAUSS e de STUDENT (Figs. 2 e 5) que correspondem a variação de desvios simples são sempre simétricas e atingem o seu máximo para a abcissa D = O, sendo o valor da ordenada correspondente igual ao valor da constante da distribuição, k1 e k2 respectivamente. 6) As distribuições de PEARSON e FISHER (Fig. 2) correspondentes à variação de desvios compostos, são descontínuas para o valor D = O, existindo sempre duas curvas isoladas, uma à direita e outra à esquerda do valor zero da abcissa. As curvas são assimétricas (Figs. 6 a 9), tornando-se mais e mais simétricas para os valores elevados dos graus de liberdade. 7) A natureza dos limites de probabilidade é discutida. Explicámos porque usam-se em geral os limites bilaterais para as distribuições de STUDENT e GAUSS e os limites unilaterais superiores para as distribuições de PEARSON e FISHER (Figs. 3 e 4). Para o cálculo dos limites deve-se então lembrar que o desvio simples, D = (v - v) : o tem o sinal positivo ou negativo, de modo que é em geral necessário determinar os limites bilaterais em ambos os lados da curva (GAUSS e STUDENT). Os desvios relativos compostos da forma D = O1 : o2 não têm sinal determinado, devendo desprezar-se os sinais. Em geral consideramos apenas o caso o1 ser maior do que o2 e os limites se determinam apenas na extremidade da curva que corresponde a valores maiores do que 1. (Limites unilaterais superiores das distribuições de PEARSON e FISHER). Quando a natureza dos dados indica a possibilidade de aparecerem tanto valores de o(maiores como menores do que o2,devemos usar os limites bilaterais, correspondendo os limites unilaterais de 5%, 1% e 0,1% de probabilidade, correspondendo a limites bilaterais de 10%, 2% e 0,2%. 8) As relações matemáticas das fórmulas das quatro distribuições são amplamente discutidas, como também a sua transformação de uma para outra quando fazemos as necessárias alterações nos graus de liberdade. Estas transformações provam matematicamente que todas as quatro distribuições de acaso formam um conjunto. Foi demonstrado matematicamente que a fórmula das distribuições de FISHER representa o caso geral de variação de acaso de um desvio relativo, se nós extendermos a sua definição desde nfl = 1 até infinito e desde nf2 = 1 até infinito. 9) Existe apenas uma distribuição de GAUSS; podemos calcular uma curva para cada combinação imaginável de graus de liberdade para as outras três distribuições. Porém, é matematicamente evidente que nos aproximamos a distribuições limitantes quando os valores dos graus de liberdade se aproximam ao valor infinito. Partindo de fórmulas com área unidade e usando o erro standard como unidade da abcissa, chegamos às seguintes transformações: a) A distribuição de STUDENT (Fig. 5) passa a distribuição de GAUSS quando o grau de liberdade n2 se aproxima ao valor infinito. Como aproximação ao infinito, suficiente na prática, podemos aceitar valores maiores do que n2 = 30. b) A distribuição de PEARSON (Fig. 6) passa para uma de GAUSS com média zero e erro standard unidade quando nl é igual a 1. Quando de outro lado, nl torna-se muito grande, a distribuição de PEARSON podia ser substituída por uma distribuição modificada de GAUSS, com média igual ale unidade da abcissa igual a 1 : V2 n 1 . Para fins práticos, valores de nl maiores do que 30 são em geral uma aproximação suficiente ao infinito. c) Os limites da distribuição de FISHER são um pouco mais difíceis para definir. I) Em primeiro lugar foram estudadas as distribuições com n1 = n2 = n e verificamos (Figs. 7 e 8) que aproximamo-nos a uma distribuição, transformada de GAUSS com média 1 e erro standard l : Vn, quando o valor cresce até o infinito. Como aproximação satisfatória podemos considerar nl = n2 = 100, ou já nl =r n2 - 50 (Fig. 8) II) Quando n1 e n2 diferem (Fig. 9) podemos distinguir dois casos: Se n1 é pequeno e n2 maior do que 100 podemos substituir a distribuição de FISHER pela distribuição correspondente de PEARSON. (Fig. 9, parte superior). Se porém n1é maior do que 50 e n2 maior do que 100, ou vice-versa, atingimos uma distribuição modificada de GAUSS com média 1 e erro standard 1: 2n1 n3 n1 + n2 10) As definições matemáticas e os limites de probabilidade para as diferentes distribuições de acaso são dadas em geral na literatura em formas bem diversas, usando-se diferentes sistemas de abcissas. Com referência às distribuições de FISHER, foi usado por este autor, inicialmente, o logarítmo natural do desvio relativo, como abcissa. SNEDECOR (1937) emprega o quadrado dos desvios relativos e BRIEGER (1937) o desvio relativo próprio. As distribuições de PEARSON são empregadas para o X2 teste de PEARSON e FISHER, usando como abcissa os valores de x² = D². n1 Foi exposto o meu ponto de vista, que estas desigualdades trazem desvantagens na aplicação dos testes, pois atribui-se um peso diferente aos números analisados em cada teste, que são somas de desvios quadrados no X2 teste, somas des desvios quadrados divididos pelo grau de liberdade ou varianças no F-teste de SNEDECOR, desvios simples no t-teste de STUDENT, etc.. Uma tábua dos limites de probabilidade de desvios relativos foi publicada por mim (BRIEGER 1937) e uma tábua mais extensa será publicada em breve, contendo os limites unilaterais e bilaterais, tanto para as distribuições de STUDENT como de FISHER. 11) Num capítulo final são discutidas várias complicações que podem surgir na análise. Entre elas quero apenas citar alguns problemas. a) Quando comparamos o desvio de um valor e sua média, deveríamos corretamente empregar também os erros de ambos estes valores: D = u- u o2 +²5 Mas não podemos aqui imediatamente aplicar os limites de qualquer das distribuições do acaso discutidas acima. Em geral a variação de v, medida por o , segue uma distribuição de STUDENT e a variação da média V segue uma distribuição de GAUSS. O problema a ser solucionado é, como reunir os limites destas distribuições num só teste. A solução prática do caso é de considerar a média como uma constante, e aplicar diretamente os limites de probabilidade das dstribuições de STUDENT com o grau de liberdade do erro o. Mas este é apenas uma solução prática. O problema mesmo é, em parte, solucionado pelo teste de BEHRENDS. b) Um outro problema se apresenta no curso dos métodos chamados "analysis of variance" ou decomposição do erro. Supomos que nós queremos comparar uma média parcial va com a média geral v . Mas podemos calcular o erro desta média parcial, por dois processos, ou partindo do erro individual aa ou do erro "dentro" oD que é, como explicado acima, uma média balançada de todos os m erros individuais. O emprego deste último garante um teste mais satisfatório e severo, pois êle é baseado sempre num grau de liberdade bastante elevado. Teremos que aplicar dois testes em seguida: Em primeiro lugar devemos decidir se o erro ou difere do êrro dentro: D = δa/δ0 n1 = np/n2 m. n p Se este teste for significante, uma substituição de oa pelo oD não será admissível. Mas mesmo quando o resultado for insignificante, ainda não temos certeza sobre a identidade dos dois erros, pois pode ser que a diferença entre eles é pequena e os graus de liberdade não são suficientes para permitir o reconhecimento desta diferença como significante. Podemos então substituirmos oa por oD de modo que n2 = m : np: D = V a - v / δa Np n = 1 n2 = np passa para D = v = - v/ δ Np n = 1 n2 = m.n p as como podemos incluir neste último teste uma apreciação das nossas dúvidas sobre o teste anterior oa: oD ? A melhor solução prática me parece fazer uso da determinação de oD, que é provavelmente mais exata do que oa, mas usar os graus de liberdade do teste simples: np = 1 / n2 = np para deixar margem para as nossas dúvidas sobre a igualdade de oa a oD. Estes dois exemplos devem ser suficientes para demonstrar que apesar dos grandes progressos que nós podíamos registrar na teoria da variação do acaso, ainda existem problemas importantes a serem solucionados.

Variação do número e da distribuição dos espinhos nos frutos da Mamoneira (Ricinus communis, L)

1) O caráter presença de espinhos nos frutos da mamoneira é determinado por um par de fatores dominantes SS, sendo a forma recessiva ss, inerme. A interação alélica nao é bem intermediária, havendo uma predominância do fator S. Êste resultado foi anteriormente constatado por HARLAND (7), PEAT (8), DOMINGO (2), GURGEL (4) e FERNANDES (3). 2) A constatação da segregação 1 SS : 2 Ss : 1 ss foi feita após extensivas contagens de espinhos, tanto na forma paternal, como também no Fl, F2 e "back-cross". Por essas contagens foi verificado que existem variedades com números diferentes de espinhos, podendo-se distinguir dois tipos: variedades que têm muitos espinhos, com uma média aproximada de 170 espinhos por fruto e variedades que têm um número médio de espinhos, com uma média aproximada de 113 espinhos por fruto. 3) Embora a segregação dos fatores S e s seja monofatorial, todavia foi constadada por uma análise estatística detalhada, a presença de gens modificadores agindo na geração F2, introduzidos pelos tipos paternais. Assim, o segregante SS no F2, tem mais espinhos do que o pai homozigoto da mesma constituição. 4) Foram encontrados dois novos gens cal e ca2, com interação não alélica do tipo de polimeria complementar duplo-recessiva, dando no F2 uma segregação de 15 com espinhos uniformes : 1 com espinho careca, no "back-cross" uma segregação de 3 com espinhos uniformes : 1 com espinho careca. Estes gens determinaram, nos frutos com espinhos, a formação de zonas sem espinhos, ou como denominamos, "carecas". Estes novos fatores foram encontrados numa única variedade, de n.° 51, conhecida por laciniada, em virtude da for- ma especial de suas fôlhas. Esta variedade é de côr verde, apresenta cera na haste e possui numerosos cachos, porém pequenos. Ê tida como planta ornamental e foi originalmente importada de Erfurt, Alemanha. 5) Mesmo nas variedades inermes foi constatada a presença dos gens Cal e Ca2, para distribuição uniforme de espinhos, embora nas ditas variedades não se possa identificar a sua presença, em virtude do gen s ser epistático recessivo sobre Cal e Ca2. 6) Uma vez que os fatores S e CalCa2 sao independentes, isto é, possivelmente situados em cromosômios diferentes, fazendo-se o cruzamento de variedades com espinho careca x variedades sem espinho, obtem-se o PI com número de espinhos intermediário e distribuição uniforme. No F2 obtém-se a segregação de 45 com espinho uniforme : 3 com espinho careca : 16 sem espinho e no "back-cross" a segregação de 3 com espinho uniforme : 1 com espinho careca : 4 sem espinho.

Análise da variação qualitativa em amostras pequenas

Na aplicação do X2-teste devemos distinguir dois casos : Á) Quando as classes de variáveis são caracterizadas por freqüências esperadas entre p = 0,1 e p = 0,9, podemos aplicar o X2-teste praticamente sem restrição. É talvez aconselhável, mas não absolutamente necessário limitar o teste aos casos nos quais a freqüência esperada é pelo menos igual a 5. e porisso incluimos na Táboa II os limites da variação de dois binômios ( 1/2 + 1/2)n ( 1/4 + 3/4)n para valo r es pequenos de N e nos três limites convencionais de precisão : ,5%, 1% e 0,1%. Neste caso, os valores dos X2 Índividuais têm apenas valor limitado e devemos sempre tomar em consideração principalmente o X2 total. O valor para cada X2 individual pode ser calculado porqualquer das expressôe seguintes: x2 = (f obs - f esp)²> f. esp = ( f obs - pn)2 pn = ( f obs% - p)2.N p% (100 - p%) O delta-teste dá o mesmo resultado estatístico como o X2-teste com duas classes, sendo o valor do X2-total algébricamente igual ao quadrado do valor de delta. Assim pode ser mais fácil às vezes calcular o X2 total como quadrado do desvio relativo da. variação alternativa : x² = ( f obs -pn)² p. (1-p)N = ( f obs - p %)2.N p% (100 - p%) B) Quando há classes com freqüência esperada menor do que p = 0,1, podemos analisar os seus valores individuais de X2, e desprezar o valor X2 para as classes com p maior do que 0,9. O X2-teste, todavia, pode agora ser aplicado apenas, quando a freqüência esperada for pelo menos igual ou maior do que 5 ou melhor ainda, igual ou maior do que 10. Quando a freqüência esperada for menor do que 5, a variação das freqüências observadas segue uma distribuição de Poisson, não sendo possível a sua substituição pela aproximação Gausseana. A táboa I dá os limites da variação da série de Poisson para freqüências esperadas (em números) desde 0,001 até 15. A vantagem do emprego da nova táboa I para a comparação, classe por classe, entre distribuições esperadas e observadas é explicada num exemplo concreto. Por meio desta táboa obtemos informações muito mais detablhadas do que pelo X2-teste devido ao fato que neste último temos que reunir as classes nas extremidades das distribuições até que a freqüência esperada atinja pelo menos o valor 5. Incluimos como complemento uma táboa dos limites X2, pára 1 até 30 graus de liberdade, tirada de um outro trabalho recente (BRIEGER, 1946). Para valores maiores de graus da liberdade, podemos calcular os limites por dois processos: Podemos usar uma solução dada por Fischer: √ 2 X² -√ 2 nf = delta Devem ser aplicados os limites unilaterais da distribuição de Gauss : 5%:1, 64; 1%:2,32; 0,1%:3,09: Uma outra solução podemos obter segundo BRIEGER (1946) calculando o valor: √ x² / nf = teta X nf = teta e procurando os limites nas táboas para limites unilaterais de distribuições de Fischer, com nl = nf(X2); n2 = inf; (BRIEGER, 1946).

A contribuição das cooperativas de cafeicultores na melhoria do tipo de café

Êste trabalho estuda estatísticamente dados sôbre café rebeneficiado por cooperativas de cafeicultores do Estado de São Paulo. Seis cooperativas foram estudadas, com um total de 289 partidas de café. Em cada partida se determinou a média ponderada, do número de defeitos, antes e depois do rebeneficiamento. As raízes quadradas dos dados assim obtidos é que foram analisados. Melhoria estatisticamente significativa do tipo do café foi comprovada em tôdas as cooperativas, com uma única exceção, referente à Cooperativa da Média Sorocabana, onde a diminuição do número de defeitos não atingiu o nível de significância. Esta exceção da Cooperativa da Média Sorocabana provàvelmente se deve às seguintes razões: a) Apenas 7 partidas de café foram beneficiadas. b) A Cooperativa, ainda nova, não dispunha ainda de equipamento completo. Resultados excelentes foram obtidos, por exemplo, na Cooperativa dos Cafeicultores da Alta Mogiana, onde a diferênça observada foi significativa ao nível de 1% de probabilidade. As médias foram as seguintes: Média das raízes quadradas dos números de defeitos antes do rebeneficiamento = 7,81 ± 0,21. Média das raízes quadradas dos números de defeitos depois do rebeneficiamento = 3,53 ± 4,21. Estas médias correspondem a 61 defeitos para o café antes do rebeneficiamento, e 12 depois dêle.