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        不對(duì)稱行為特征的對(duì)應(yīng)分析

        2013-08-29 09:32:44李玉梅皮建輝
        關(guān)鍵詞:漢族學(xué)報(bào)變量

        李玉梅 ,向 陽,皮建輝

        (1.懷化學(xué)院 數(shù)學(xué)系,湖南 懷化 418008;2.懷化學(xué)院 生命科學(xué)系,湖南 懷化 418008)

        在人類日?;顒?dòng)中,人體某些功能活動(dòng)或習(xí)慣行為顯示出左右不對(duì)稱的特征,也稱為一側(cè)優(yōu)勢(shì)功能特征.比如,人的眼睛在確定物體方位時(shí),其中一只眼在起主導(dǎo)作用,而這只起主導(dǎo)作用的眼睛稱之為優(yōu)勢(shì)眼或利眼.目前已確定存在左右不對(duì)稱行為的特征有如利手、扣手、疊臂、疊腿、利眼、利足、起步類型等.人體的這種不對(duì)稱行為特征分布具有群體遺傳特性,并且存在明顯的地域性[1],因此是人類群體遺傳學(xué)研究的經(jīng)典指標(biāo).近年來,我國一些民族和地區(qū)人群的不對(duì)稱行為特征的分布頻率及相關(guān)關(guān)系得到了廣泛的研究,但關(guān)于這些特征間的相關(guān)關(guān)系的研究結(jié)果并不一致[1-9].造成這些結(jié)果存在差異的原因可以從兩個(gè)方面分析:一是我國民族眾多,特點(diǎn)鮮明,而不對(duì)稱行為特征的形成與遺傳因素有關(guān),這就使得不同民族和同一民族的不同地域人群的不對(duì)稱行為特征存在著一定的差異.二是研究不對(duì)稱行為特征的常用方法是采用χ2檢驗(yàn)做相關(guān)分析和群體間的差異性分析,孫岳楓等[5]曾用聚類分析和主成分分析研究了內(nèi)蒙古18個(gè)人群7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征.但我們除了要研究族群之間的關(guān)系和不對(duì)稱行為特征之間的關(guān)系外,還希望能在同一個(gè)直角坐標(biāo)系內(nèi)同時(shí)表達(dá)出族群與不對(duì)稱行為特征兩者之間的相互關(guān)系,實(shí)現(xiàn)這一目的的方法是對(duì)應(yīng)分析.

        對(duì)應(yīng)分析(Correspondence Analysis)又稱相應(yīng)分析,由法國數(shù)學(xué)家P.Benzecri在1970年首次提出,是近年新發(fā)展起來的一種多元相依變量統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)[10].對(duì)應(yīng)分析通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系,揭示同一變量的各個(gè)類別之間的差異,以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系.本文用對(duì)應(yīng)分析研究我國不同民族和不同地區(qū)的漢族人群的不對(duì)稱行為特征.

        1 對(duì)象與方法

        從文獻(xiàn)中整理了10個(gè)民族以及7個(gè)不同地區(qū)漢族的7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征的R型(右型)和L型(左型)數(shù)據(jù).10個(gè)民族包括漢族[11]、苗族[6]、侗族[6]、怒族[9]、黎族[7]、回族[5]、蒙古族[3]、朝鮮族[3]、獨(dú)龍族[12]和布依族[13].7個(gè)不同地區(qū)漢族包括湖南漢族[11]、貴州漢族[8]、??跐h族[14]、江西漢族[15]、山東漢族[16]、天津漢族[4]和興安盟漢族[3].7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征是利手、扣手、疊臂、疊腿、利眼、利足、起步類型.為了分析的方便,考慮7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征的R 型與L 型的比值,不妨稱為R/L值.整理的R/L值見表1和表2,比如,在表1中漢族扣手R/L值是1.37,意味著在漢族的709人中R 型410人而L型299人,R 型是L型的1.37倍,從中可以看出R/L值的大小反映了R(右)型相對(duì)于L(左)型的優(yōu)勢(shì).如果將R/L值看作是數(shù)軸上點(diǎn)的坐標(biāo),則R/L值為1表明R 型和L型趨于平衡;R/L值相對(duì)于1越大,表明R 型優(yōu)勢(shì)越明顯;R/L值相對(duì)于1越小,表明L型優(yōu)勢(shì)越明顯.

        把表1中10個(gè)民族(Yj,j=1,2,…,10)和表2中7個(gè)不同地區(qū)漢族(Yj,j=1,2,…,7)作為樣品,7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征的R/L值作為變量(Xi,i=1,2,…,7),用SPSS13.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析.

        表1 10個(gè)民族不對(duì)稱行為特征的R/L值Tab.1 The R/L values of behavioral traits of lateral functional dominance in 10nationalities

        表2 7個(gè)不同地區(qū)漢族的不對(duì)稱行為特征的R/L值Tab.2 The R/L values of behavioral traits of lateral functional dominance of Han nationality in 7different regions

        對(duì)應(yīng)分析可用于處理二維列聯(lián)表資料,一般要求數(shù)據(jù)不小于0,在有數(shù)據(jù)小于0時(shí),將每個(gè)數(shù)據(jù)加上同一適當(dāng)?shù)恼?shù)即可,不影響對(duì)結(jié)果的分析.分析中主要取前兩個(gè)主成分,這就要求二者的累計(jì)貢獻(xiàn)率較大,一般以大于75%為宜.對(duì)應(yīng)分析對(duì)小概率事件較為敏感,通過因子負(fù)荷圖,能發(fā)現(xiàn)各變量與每個(gè)樣本的親密程度,每一樣本點(diǎn)或樣本點(diǎn)群,可以用靠近它們的變量點(diǎn)來描述.

        對(duì)應(yīng)分析具備一般主成分分析的特征,即降維作用.雖然要分析的變量較多,但真正說明問題的只是方差貢獻(xiàn)最大的少數(shù)幾個(gè)因子.這就大大減少了工作量,起到降維的作用,而且各因子彼此正交,不存在多重共線問題.

        2 結(jié)果與分析

        2.1 10個(gè)民族7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征R/L值的對(duì)應(yīng)分析結(jié)果與分析

        表3和圖1是10個(gè)民族7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征R/L值的對(duì)應(yīng)分析中最重要的結(jié)果輸出部分.從表3可見,前兩個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率為0.968即96.8%,表明這兩個(gè)維度能夠解釋總信息量的96.8%,由前2個(gè)因子軸構(gòu)成的二維投影圖(圖1)已包含了原向量信息的96.8%.

        由圖1可以看出,對(duì)應(yīng)分析在同一平面上給出了樣品點(diǎn)群與變量點(diǎn)群,從而可以直觀地研究樣品點(diǎn)群與變量點(diǎn)群之間的關(guān)系,這是對(duì)應(yīng)分析的主要特點(diǎn).依據(jù)各樣品點(diǎn)和變量點(diǎn)的簇集情況,可將它們分成3個(gè)點(diǎn)群:

        Ⅰ民族:苗族,侗族.變量:利手;

        Ⅱ民族:漢族.變量:起步;

        Ⅲ民族:怒族、黎族、回族、蒙古族、朝鮮族、獨(dú)龍族、布依族.變量:扣手、疊臂、疊腿、利足、利眼.

        根據(jù)對(duì)應(yīng)分析圖可作如下解釋:點(diǎn)群族Ⅰ苗族和侗族的利手R/L值最大,分別為106和35.2,這兩個(gè)民族的利手R 型相對(duì)于L 型占絕對(duì)優(yōu)勢(shì).點(diǎn)群族Ⅱ漢族的起步R/L值為12.63,是其他民族的5倍以上,漢族的起步R 型比其他民族的優(yōu)勢(shì)最為突出.點(diǎn)群族Ⅲ怒族、黎族、回族、蒙古族、朝鮮族、獨(dú)龍族和布依族,這些民族的扣手、疊臂、疊腿、利足和利眼的R/L值差異不是特別明顯.

        表3 慣性貢獻(xiàn)(Ⅰ)Tab.3 Inertial contribution(Ⅰ)

        表4 慣性貢獻(xiàn)(Ⅱ)Tab.4 Inertial contribution(Ⅱ)

        圖1 對(duì)應(yīng)分析因子負(fù)荷圖(Ⅰ)Fig.1 The factor loading chart(Ⅰ)

        圖2 對(duì)應(yīng)分析因子負(fù)荷圖(Ⅱ)Fig.2 The factor loading chart(Ⅱ)

        2.2 7個(gè)不同地區(qū)漢族7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征R/L值的對(duì)應(yīng)分析結(jié)果與分析

        表4和圖2是7個(gè)不同地區(qū)漢族7項(xiàng)不對(duì)稱行為特征R/L值的對(duì)應(yīng)分析中最重要的結(jié)果輸出部分.從表4可見,前兩個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率為0.893即89.3%,表明這兩個(gè)維度能夠解釋總信息量的89.3%,由前2 個(gè)因子軸構(gòu)成的二維投影圖(圖2)已包含了原向量信息的89.3%.圖2中,依據(jù)各樣品點(diǎn)和變量點(diǎn)的簇集情況,可將它們分成3個(gè)點(diǎn)群:

        Ⅰ民族:貴州漢族.變量:扣手;

        Ⅱ民族:湖南漢族.變量:起步;

        Ⅲ民族:??跐h族、江西漢族、山東漢族、天津漢族、興安盟漢族.變量:利手、疊臂、疊腿、利足、利眼.

        點(diǎn)群族Ⅰ貴州漢族的扣手R/L值最大,為4.80.相對(duì)于其他地區(qū)漢族,貴州漢族的扣手R 型具有明顯優(yōu)勢(shì).點(diǎn)群族Ⅱ湖南漢族的起步R/L值為12.63,是其他地區(qū)漢族的10倍以上,湖南漢族的起步R 型比其他地區(qū)漢族更為突出.點(diǎn)群族Ⅲ??跐h族、江西漢族、山東漢族、天津漢族和興安盟漢族,這些民族的利手、疊臂、疊腿、利足和利眼的R/L值差異不是特別明顯.

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