Doctoral Thesis
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Um das heuristische Potential multidimensionaler Analysen exemplarisch zu untersuchen, wird ein kieferorthopädisches Patienten¬kollektiv (n=259, Alter 15,5 ± 7 Jahre) anhand der Anfangs-Fernröntgendaten mit Hilfe multivariat-statistischer Verfahren charakterisiert. Beim 1. Ansatz werden sämtliche kephalometrische Parameter der modifizierten Bergen-Analyse faktorisiert und die Patienten anhand der Faktorscores mittels Cluster¬analyse in sieben Gruppen klassifiziert. Der 2. Ansatz umfasst Clusteranalysen von Patientengruppen, die a priori anhand ihrer sagittalen Basenrelation als eindeutig „neutral“, „distal“ oder „mesial“ klassifiziert werden. Jeweils zwei bis drei Subcluster mit typischen Merkmalskonfigurationen werden identifiziert. Beim 3. Ansatz werden anhand der „Harmonievariablen“ SNA, SNB, ML-NSL, NL-NSL und NSBa nach Hasund und Segner fünf Hauptcluster mit insgesamt elf Subclustern gebildet, die sich hinsichtlich des Gesichtstyps sowie der sagittalen und vertikalen Harmonie und des Ausmaßes der Gesamtharmonie unterscheiden. Mit Hilfe der schrittweisen Diskriminanzanalyse werden die ökonomischsten Parametersätze bestimmt, die eine möglichst gute Reklassifikation der Clusterzugehörigkeit erlauben. Zwischen den Clusterlösungen der drei multivariaten Ansätze sind signifikante wechselseitige Überlappungen festzustellen.