Técnicas analíticas variadas têm sido usadas para avaliar o dimorfismo sexual em medidas de vertebrados, mas não há consenso sobre o melhor procedimento. Um problema adicional, no caso dos anfíbios, é a presença de ponderável erro de medida. Para analisar dimorfismo sexual examinamos uma única hipótese (Ho = médias iguais) para dois grupos (fêmeas e machos). Demonstramos que dados de anfíbios preenchem as premissas para hipóteses estatísticas claramente definidas, usando modelos lineares em vez de técnicas exploratórias multivaraiadas, tais como components principais, correlação ou análise de correspondências. Para distinguir significância biológica de significância estatística nas hipóteses, propomos um protocolo incorporando erro de medida e "effect size". O erro de medida é avaliado por meio de um novo índice específico. Demonstramos que "effect size", amplamente usado nas ciências do comportamento e em meta-análises biológicas, é a medida mais útil na discriminação entre significância biológica e significância estatística. São dadas definições de uma ampla gama de "effect sizes" para dados anfibiológicos. São apresentados exemplos com medidas do gênero Leptodactylus. O novo protocolo é recomenadado não apenas no caso de anfíbios, mas em todos os casos de vertebrados em que possam ser calculados erros de medida e "effect sizes" observados ou determinados a priori.
estatística; dimorfismo sexual; índice de erro de medida; effect size; rãs
