Pesquisas de diversas áreas corno: Biologia, Medicina, Psicologia, Sociologia, Agricultura etc, apresentam como resultados dados qualitativos o que nos leva a distribuí-los em algumas categorias de respostas, razão principal da denominação de dados categorizados. Nas últimas décadas, dada urna intensa utilização, esse tipo de dados passou a ser objeto de estudo de diversos pesquisadores no intuito de tornar mais flexível as hipóteses a serem testadas, uma vez que as soluções usuais não permitem nenhuma flexibilidade. O objetivo geral do presente trabalho referese ao estudo do método proposto por GRIZZLE et alli (1969) no qual propõe urna teoria utilizando modelos de regressão linear para solucionar problemas envolvendo tabelas de contingência. É objetivo fundamental deste trabalho aplicar o método em um experimento odontológico onde os dados são classificados em cinco fatores subdivididos em dois níveis cada um, e mostrar que as matrizes envolvidas são de fácil construção, após tal construção, o método pode ser processado por um microcomputador através de um programa relativamente simples envolvendo produtos de inversão de matrizes. Pudemos com a teoria de GRIZZLE et alli ajustar uma superfície de resposta ao experimento odontológico com bons resultados e concluir ao final que o método é de fácil aplicação e possibilita uma grande diversificação de hipoteses a serem testadas.

Researches of several areas like: Biology, Medicine, Psychology, Sociology, Agriculture, etc, presente like results qualitative data that conducts us to distribute them in some categories of answers, principal reason by denomination of categorical data. ln the last decades, because of a intensive utilization, this type of points passed to be the object of estudy of several searchers in the intent to turn more flexible the hypothesis to be examined, considering that usual solutions do not perrnit any flexibility. General objective of the present work refers to the study of the rnethod proposed by GRIZZLE et alii (1969) in which proposes a theory utilizing models of linear regression to solve problems involving tables of contingency. It is fundamental objective of this work to apply the method in an odontological experiment where the elements are classified in five factors subdivided in two involved matrixes are of easy construction, and following this the method may be prosecuted by a micron computer through a program more or less simple involving products of inversion of matrixes. With the theory by Grizzle, Starmer and Koch we could adjust a response surface to the odontological experiment with good results and we could conclude at the final that the method is of easy application and it makes possible a great diversification of hypothesis to be tested.