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）

人類的一些形態(tài)學(xué)特征如內(nèi)眥褶、耳垂類型、頭發(fā)類型等明顯地受到遺傳因素的影響，具有群體遺傳特性，在不同民族的人群中存在不同的出現(xiàn)率［1－3］.對這類形態(tài)學(xué)特征的研究，將為族群的起源以及族群間的親緣關(guān)系提供生物學(xué)方面的依據(jù)，因此這些特征構(gòu)成了人類群體遺傳學(xué)研究的經(jīng)典指標(biāo)［4］.近年來，我國學(xué)者先后在不同地區(qū)對不同群體的人類形態(tài)特征的分布頻率及相關(guān)性做了廣泛的研究.如：栗淑媛等［2］對內(nèi)蒙古興安盟3個民族9種形態(tài)特征做了相關(guān)研究.張興華等［5］對西藏地區(qū)13項人類群體遺傳學(xué)指標(biāo)的相關(guān)研究.旺慶等［3，6］對浙江漢族和江西漢族9種形態(tài)特征做了調(diào)查研究.這些研究大多采用相關(guān)分析或聚類分析.相關(guān)分析只是考察形態(tài)特征的相關(guān)關(guān)系，而沒有體現(xiàn)種族之間的關(guān)系；聚類分析只是考察族群間的相近程度，而沒有體現(xiàn)形態(tài)特征間的關(guān)系.而我們除了要研究族群之間的關(guān)系和形態(tài)特征之間的關(guān)系外，還希望能在同一個直角坐標(biāo)系內(nèi)同時表達(dá)出族群與形態(tài)特征兩者之間的相互關(guān)系，實現(xiàn)這一目的的方法是對應(yīng)分析.

對應(yīng)分析是一種多元相依變量統(tǒng)計分析技術(shù)［7］，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，可以揭示同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系.本文用對應(yīng)分析研究我國不同地區(qū)漢族人群的9項人類群體遺傳學(xué)特征.

1 對象與方法

從文獻(xiàn)中整理了6個不同地區(qū)漢族的9項人類群體遺傳學(xué)特征的出現(xiàn)率，數(shù)據(jù)見表1.6個不同地區(qū)漢族包括浙江漢族［3］，江西豐城漢族［6］，伊盟漢族，巴盟漢族，阿盟漢族和興安盟漢族［2］.9項形態(tài)學(xué)特征是內(nèi)眥褶、上眼瞼皺褶、門齒類型、鼻梁類型、鼻孔形狀、下頦類型、耳垂類型、額頭發(fā)際、頭發(fā)類型.將表1中6個不同地區(qū)漢族（Yj，j＝1，2，…，6）作為樣品，9項形態(tài)學(xué)特征的出現(xiàn)率作為變量（Xi，i＝1，2，…，9），用SPSS13.0軟件對數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行對應(yīng)分析.

對應(yīng)分析可用于處理二維列聯(lián)表資料，具備一般主成分分析的特征.雖要分析的變量較多，但說明問題的只是方差貢獻(xiàn)最大的少數(shù)幾個因子.分析中主要取前兩個主成分，要求二者的累計貢獻(xiàn)率較大，一般以大于75%為宜.通過因子負(fù)荷圖，能發(fā)現(xiàn)各變量與每個樣本的親密程度，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.

2 結(jié)果與分析

表2和圖1是6個不同地區(qū)漢族9項形態(tài)學(xué)特征出現(xiàn)率的對應(yīng)分析中最重要的結(jié)果輸出部分.從表2可以看出，前兩個特征值的累積貢獻(xiàn)率為0.917即91.7%，表明這兩個維度能夠解釋總信息量的91.7%，由前二個因子軸構(gòu)成的二維投影圖（圖1）已包含了原向量信息的91.7%.圖1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個點(diǎn)群：

表1 6個漢族9項遺傳學(xué)指標(biāo)出現(xiàn)率Tab.1 Frequencies of occurrence of nine genetic characters of six Han nationalities.／%

表2 慣性貢獻(xiàn)Tab.2 Inertial contribution

圖1 對應(yīng)分析因子負(fù)荷圖Fig.1 The factor loading chart

Ⅰ.民族：江西漢族 變量：卷發(fā)；

Ⅱ.民族：浙江漢族 變量：突形下頦；

Ⅲ.民族：伊盟漢族，巴盟漢族，阿盟漢族，興安盟漢族 變量：有內(nèi)眥褶，有眼瞼，鏟形門齒，凸鼻梁，窄鼻孔，發(fā)際有尖，有耳垂.

點(diǎn)群族Ⅰ江西漢族的卷發(fā)出現(xiàn)率最大，為18.1%.相對于其他地區(qū)漢族，江西漢族的卷發(fā)具有明顯優(yōu)勢，是其他地區(qū)漢族的1～2倍.點(diǎn)群族Ⅱ浙江漢族的突形下頦出現(xiàn)率為43.5%，是其他地區(qū)漢族的2～3倍以上，浙江漢族的突形下頦比其他地區(qū)漢族更為突出.點(diǎn)群族Ⅲ伊盟漢族、巴盟漢族、阿盟漢族和興安盟漢族，這些民族的有內(nèi)眥褶，有眼瞼，鏟形門齒，凸鼻梁，窄鼻孔，發(fā)際有尖和有耳垂的出現(xiàn)率差異不是特別明顯.

［1］ 王 楊，鄭連斌，陸舜華，等.廣東梅州地區(qū)客家人9項人類群體遺傳學(xué)指標(biāo)的研究［J］.華中師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2012，46（1）：75－82.

［2］ 栗淑媛，鄭連斌，陸舜華，等.興安盟3個民族9種形態(tài)特征的研究［J］.天津師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2000，20（4）：39－44.

［3］ 旺 慶，李詠蘭，張瑜珂，等.浙江漢族9項人類群體遺傳學(xué)研究［J］.華中師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2013，47（3）：380－384.

［4］ 人類遺傳學(xué)編寫組.人類遺傳學(xué)［M］.北京：高等教育出版社，1999.

［5］ 張興華，鄭連斌，陸舜華，等.西藏林芝地區(qū)藏族13項人類群體遺傳學(xué)指標(biāo)的研究［J］.華東師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2011，3（2）：152－162.

［6］ 旺 慶，李詠蘭，陸舜華，等.江西豐城漢族9項人類群體遺傳學(xué)特征研究［J］.內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2013，44（1）：62－68.4

［7］ 裴鑫德.多元統(tǒng)計分析及其應(yīng)用［M］.北京：北京農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，1991.