Robert Dąbrowski Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 1 Elektryk, Nowa Sól
|
|
- Szczepan Bukowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZRÓŻNICOWANIE ANTROPOLOGICZNE POPULACJI LUDZKICH Z DORZECZA ODRY I WISŁY W OKRESIE WPŁYWÓW RZYMSKICH W ŚWIETLE PROBLEMÓW ETNOGENEZY SŁOWIAN Robert Dąbrowski Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych nr 1 Elektryk, Nowa Sól 1 WSTĘP 1.1 Wprowadzenie Zróżnicowanie antropologiczne populacji ludzkich było rozpatrywane w dwóch ujęciach. Typologicznym zakładającym zanik działania doboru naturalnego na populacje człowieka, od kiedy ma on do swojej dyspozycji kulturę definiowaną obecnie jako ekstrasomatyczny system adaptacji do środowiska, oraz populacyjnym bazującym na całości wiedzy o genetyce populacyjnej, ewolucji kultury i specyfice relacji człowiek kultura. Podejście typologiczne ma już charakter historyczny. Podejście populacyjne uwzględniało w swoich założeniach teoretycznych fakt, iż: (...) człowiek nieprzerwanie przystosowuje się do środowiska zarówno na drodze przemian biologicznych jak i kulturowych (...). [3]. Populacja jest w tym ujęciu realnie istniejącą jednostką taksonomiczną, a przedmiotem badań są częstości posiadanej przezeń puli genów [10]. Przyjmuje się, że pewien wpływ na kształtowanie zmienności w częstościach genów mają czynniki kulturowe i społeczne (pozabiologiczne). Łączne rozpatrywanie informacji biologicznej i kulturowej leżało więc u podstaw wszelkich badań etnogenetycznych i wszelkich podziałów w obrębie gatunku ludzkiego. Dopasowanie tych dwóch elementów może być silniejsze lub słabsze, zależnie od ujęcia, w jakim jest czynione [7]. Klasyfikacje biologiczne i kulturowe mogą pokrywać się, gdy interpretujemy kulturę jako system adaptacyjny populacji. Specyfika geograficzna Europy (podobne warunki środowiskowe i brak istotnych naturalnych barier) powoduje, iż zróżnicowanie rasowe grup ludzkich, rozumiane jako zróżnicowanie populacji lub grup populacji różniących się od innych populacji częstością występowania lub wartościami cech biologicznych [7], ma charakter ciągły, co utrudnia badania ich zróżnicowania antropologicznego. Zmiany systemu kulturowego, którego najważniejszymi elementami są: społeczeństwo (struktura społeczna, rozmieszczenie grupy, relacja człowiek wytwory kultury), gospodarka (zdolność eksploatacyjna, stosunki produkcji, wytwórczość przedmiotów) i świadomość (ideologiczny system sterujący, techniki edukacji i propagacji, zabiegi religijno magiczne), są niezwykle szybkie i wiążą się zwykle z kryzysem tego systemu [11]. Wiążą się także z dogłębnymi zmianami w strukturze biologicznej samej populacji, ale nie muszą oznaczać jej biologicznej zagłady. Ponieważ składniki społeczny i kulturowy możemy próbować połączyć na bazie jednej teorii, możemy je rozpatrywać wspólnie jako elementy systemu społeczno-kulturowego. Systemy społeczno-kulturowe mają charakter przystosowania populacji do lokalnych warunków środowiska. Sąsiadują przy tym z innymi systemami innych populacji mogących występować w tym samym lub innym typie środowiska. System społeczno-kulturowy i populację go posiadającą możemy ująć w ramy systemu biokulturowego. Podstawą do dalszych badań systemu biokulturowego jest twierdzenie, że w danych warunkach otoczenia (biotycznego i abiotycznego) utrzymują się i rozwijają systemy biokulturowe o określonych natężeniach cech (biologicznych, społecznych, kulturowych) Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
2 i określonych między nimi relacjach. Trwanie tych systemów na określonym poziomie adaptacji jest możliwe dzięki przyjętej strategii adaptacji, tj. generowanej społecznie i kulturowo koncepcji kształtowania związków człowiek otoczenie; koncepcji gwarantującej zabezpieczenie potrzeb biologicznych, społecznych i kulturowych [8]. Kryzysy w systemie biokulturowym związane z oddziaływaniem na ten system czynników biologicznych i kulturowych (zarówno stabilizujących, jak i destabilizujących system) odpowiednio ze sobą powiązanych i zhierarchizowanych, kształtują zmienność struktury morfologicznej, demograficznej, społecznej, gospodarczej, ideologicznej czy innej właściwości grupy ludzkiej (lub tych właściwości jednocześnie i we wzajemnym powiązaniu) ze względu na zjawisko adaptacji systemu społeczno-kulturowego do warunków otoczenia [9]. Proces kształtowania tej zmienności bywa nazywany przez niektórych badaczy etnogenezą. 1.2 Archeologiczny spór o pochodzenie Słowian. Nikt z archeologów nie kwestionuje odmienności kultury archeologicznej z okresu wpływów rzymskich i w okresie wczesnego średniowiecza. Problemem jest jednak to, czy ta odmienność ma charakter ciągłej, konsekwentnej zmiany (kontynuacji), czy zmiany nagłej, przedzielonej znaczną luką czasową (dyskontynuacji). Zupełnie innym, nierozwiązywalnym wyłącznie na gruncie archeologii, problemem jest stwierdzenie, czy przy ewentualnym dyskontynuacyjnym charakterze zmian kulturowych podobny przebieg miały przemiany populacyjne i społeczne z dorzeczy Odry i Wisły czy też nie. Stanowisko allochtoniczne zakłada w V-V/VI w., a w szczególności w 2 połowie V w., istnienie hiatusu absolutnego, dyskontynuacji społeczno-kulturowej czyli brak obserwowalnych (archeologicznie) przejawów egzystencji ludzkiej [15]. Dyskontynuacja społeczna to brak ciągłości dotychczasowego modelu gospodarki, bądź to powodowana przez zmiany wewnętrzne lub wpływ zewnętrzny, bądź też jest kombinacją obu elementów. Gdy w pewnej przestrzeni określone społeczeństwo wraz ze swoimi warunkami społecznoekonomicznego istnienia wykazuje znaczną, nieciągłą odrębność od stanu wcześniejszego, to możemy mówić albo o zachwianiu wewnętrznej logiki jego rozwoju, albo przyjmujemy tezę o zupełnie innym społeczeństwie. Dyskontynuacja kulturowa jest nierozerwalnie związana z dyskontynuacją społeczną i zaistnienie jej bez zaburzeń w systemie społecznym jest niemożliwe [15]. Dyskontynuacja nie dotyczy jednak zwykle ciągłości biologicznego elementu systemu. Stanowisko autochtoniczne w wyżej wymienionym okresie ujmuje materiał archeologiczny jako w znacznym stopniu niepełny, ograniczony ilościowo i jakościowo, ale wykazujący elementy ciągłości, czyli kontynuację rozwoju społeczno-kulturowego oraz biologicznego na ziemiach dorzecza Odry i Wisły. 2 CELE PRACY Główny cel pracy sprowadza się do oceny stopnia zróżnicowania antropologicznego populacji zamieszkujących dorzecze Odry i Wisły w okresie wpływów rzymskich na podstawie cech metrycznych czaszki. W pracy wykonano analizę synchroniczną i diachroniczną wewnątrzpopulacyjnej i międzypopulacyjnej zmienności cech czaszki, dążąc do realizacji trzech niżej nakreślonych celów badawczych. Pierwszym celem było uzyskanie określenia stopnia zróżnicowania antropologicznego i wzajemnego podobieństwa biologicznego populacji z okresu rzymskiego, zaliczanych do archeologicznych kultur: przeworskiej i wielbarskiej. Drugim celem było stwierdzenie, czy zbiór czaszek pochodzących z różnych kultur i stanowisk archeologicznych datowanych na okres wpływów rzymskich wykazuje zmienność biologiczną właściwą populacji lokalnej i może stanowić dobrą podstawę do badań populacyjnych. Trzecim celem było określenie poziomu zróżnicowania antropologicznego populacji z dorzecza Odry i Wisły w okresie wpływów rzymskich na tle różnoczasowych populacji porównawczych, konfrontując wyniki badań zróżnicowania morfologicznego ludności z okresu wpływów rzymskich z okresem wczesnego średniowiecza w analizie diachronicznej Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
3 3 MATERIAŁ Materiał kostny z pochówków szkieletowych z okresu wpływów rzymskich na obszarze dorzecza Odry i Wisły zachowany jest słabo i dlatego jest on małoliczny (rys. 1). Danych dostarczyły pomiary czaszek 168 osobników o określonej płci i wieku juvenis senilis. W liczbie tej jest 71 czaszek męskich i 97 czaszek żeńskich. Do zbioru kraniologicznego, wyróżnionego na podstawie przynależności do kultury przeworskiej, zaklasyfikowano 9 czaszek męskich i 19 żeńskich (łącznie 28), do zbioru kraniologicznego wyróżnionego na podstawie przynależności do kultury wielbarskiej zaklasyfikowano 62 czaszki męskie i 78 żeńskich (łącznie 140). Obie serie porównawcze wybrano z następujących powodów: (1) są to równoczasowe serie o zbliżonych systemach społeczno-kulturowych, (2) serii czaszek duńskich przypisuje się pochodzenie germańskie, co umożliwia porównanie wyników antropologicznych z archeologiczną koncepcją o przynależności czaszek kultur przeworskiej i wielbarskiej do etnosu germańskiego, (3) dzięki serii czaszek z kultury czerniachowskiej możemy ocenić znaczenie sugestii archeologicznej o migracji przypisanej kulturze czerniachowskiej populacji z obszaru występowania kultury wielbarskiej, czyli o ich wysokim podobieństwie biologicznym, (4) dzięki serii czerniachowskiej uzyskujemy dane do porównań diachronicznych na obszarze dorzecza Dniepru w sugerowanej przez allochtonistów kolebce etnosu słowiańskiego oraz (5) w Europie Środkowowschodniej podobnie dużych serii więcej nie ma. Do analiz diachronicznych użyto materiałów z drugiej strony ewentualnej luki dyskontynuacyjnej, czyli z okresu wczesnego średniowiecza (VII-XII w.) w dorzeczu Odry i Wisły (Słowianie Zachodni) i dorzeczu Dniepru (Słowianie Wschodni) (tabela 1). Rys. 1. Rozmieszczenie cmentarzysk z analizowanymi czaszkami z okresu wpływów rzymskich na ziemiach obecnej Polski. Dane zebrane dla okresu wpływów rzymskich rozpatrywano zarówno w ujęciu synchronicznym, jak i diachronicznym. W tym celu zebrano odpowiedni materiał porównawczy. Sposób prowadzenia analizy i dobór użytych w tym celu metod wymagały, aby dane te były pomiarami czaszek osobników. Pochówki szkieletowe z okresu wpływów rzymskich są nieliczne i generalnie źle zachowane na terenach całej Europy. Podobnie więc jak czaszki z dorzecza Odry i Wisły, grupy porównawcze z przedśredniowiecznej Danii i z obszaru występowania kultury czerniachowskiej są seriami zbiorczymi. Tabela 1. Liczebności analizowanego materiału. Grupy kraniologiczne Czaszki żeńskie Czaszki męskie Łącznie Epoka żelaza Dania Okres wpływów rzymskich k.przeworska Okres wpływów rzymskich k.wielbarska Okres wpływów rzymskich k.czerniachowska Wczesne średniowiecze Słowianie Wschodni Wczesne średniowiecze Słowianie Zachodni Łącznie METODY ANALIZY STATYSTYCZNEJ 4.1 Kryteria doboru zmiennych opisujących Podstawę analizy zróżnicowania morfologicznego stanowiły dane uwzględniające dziesięć pomiarów czaszki: g-op, eu-eu, ft-ft, ba-b, zy-zy, n-pr, mf-ek, wysokość oczodołu, największa szerokość apertura piriformis, n-ns, Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
4 które zostały zmierzone zgodnie z techniką podaną przez R. Martina i K. Sallera [4]. Zgodnie z poglądami I. Schwidetzky [12] powyższe dziesięć cech należy do kanonu wykonywanych przez antropologa pomiarów czaszki, gdyż najlepiej opisują jej zróżnicowanie morfologiczne w populacjach ludzkich. 4.2 Kryteria podziału materiału Podstawowym zespołem danych był zestaw pomiarów czaszki pojedynczego osobnika. U każdego z analizowanych w tej pracy osobników wystąpił co najmniej jeden z dziesięciu uwzględnianych w tej pracy pomiarów. Każdy osobnik przypisany był do określonego cmentarzyska lub, jak w przypadku części danych dla wczesnośredniowiecznych Słowian Wschodnich, do grupy cmentarzysk. Każde natomiast cmentarzysko lub grupa cmentarzysk, przynależało do jednej z dwóch grup chronologicznych: okresu wpływów rzymskich lub wczesnego średniowiecza. Obie te grupy chronologiczne miały różne kryteria wewnętrznego podziału, które przedstawia rys. 2. Rys. 2. Schemat przydzielenia czaszki do grupy w przyjętym systemie klasyfikacji. 4.3 Metody analizy statystycznej Cechy metryczne czaszek, które posłużyły do badania stopnia zróżnicowania morfologicznego populacji z okresu wpływów rzymskich, poddane zostały szczegółowej analizie metodą jednocechową istotność różnic pomiędzy średnimi arytmetycznymi porównano za pomocą testów parametrycznych t-studenta, a istotność różnic pomiędzy wariancjami porównano za pomocą testu F. W przypadku niespełnienia założeń analizy wariancji testowanych testem Levene a (jednorodność wariancji) i wykresami normalności rozkładu stosowano nieparametryczną alternatywę testu t-studenta w postaci testu U Manna-Withneya [1]. Spośród metod wielocechowych (wielowymiarowych) w pracy tej wykorzystano analizę składowych głównych i ocenę odległości biologicznej według statystyki podanej przez Mahalanobisa. Liczbę składowych głównych wyznaczono za pomocą kryterium Kaisera. W antropologii fizycznej, generalnie bazującej na porównaniach średnich arytmetycznych badanych grup (populacji, serii zbiorczych), najpowszechniejszą miarą odległości biologicznej jest odległość euklidesowa lub stosuje się odległość biologiczną według wzoru podanego przez Penrose a. W przypadku gdy mamy indywidualne pomiary czaszek, najlepszą miarą odległości biologicznej jest odległość Mahalanobisa. Zaletą tej miary jest między innymi możliwość określenia jej istotności statystycznej [5, 14]. Jako metodę grupowania przyjęto konsekwentnie w całej pracy metodę Warda, jako najodpowiedniejszą dla zmiennych o charakterze ciągłym właściwych dla pomiarów metrycznych szkieletu oraz przy stosowaniu metod analizy wariancji. Metoda Warda tworzenia skupień polega na połączeniu tych skupień, które zapewniają minimum sumy kwadratów odchyleń wszystkich elementów od środków ciężkości skupień, do których należą [6]. Uzyskane wyniki przedstawiono graficznie za pomocą dendrogramów. Wszelkie obliczenia i wykresy wykonano za pomocą programu STATISTICA PL. 5 WYNIKI 5.1 Zróżnicowanie morfologiczne grup ludzkich w okresie wpływów rzymskich Pierwszym krokiem badań, mających odpowiedzieć na postawione w celach pracy pytania, Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
5 było określenie budowy morfologicznej grup ludzkich zaliczanych do dwóch kultur archeologicznych z okresu wpływów rzymskich: przeworskiej i wielbarskiej (tabela 2). Tabela 2. Charakterystyki opisowe dziesięciu cech czaszek męskich i żeńskich zaliczanych do kultury przeworskiej i kultury wielbarskiej. Płeć Cecha Kultura przeworska Kultura wielbarska N SD N SD g-op 9 188,2 4, ,0 7,7 eu-eu 9 137,6 6, ,3 6,8 ft-ft 6 95,3 2, ,0 4,7 ba-b 5 135,4 10, ,2 7,2 zy-zy 6 131,3 7, ,5 6,6 n-pr 7 68,9 4, ,3 5,4 mf-ek 6 42,3 3, ,2 2,3 w.o. 7 33,4 2, ,0 2,6 a.p. 7 24,4 2, ,8 2,3 n-ns 7 52,0 2, ,6 3,8 g-op ,8 9, ,7 7,9 eu-eu ,0 5, ,3 7,2 ft-ft 16 93,4 3, ,6 3,6 ba-b ,4 6, ,6 9,0 zy-zy 7 120,9 6, ,4 6,3 n-pr 8 64,4 5, ,2 5,3 mf-ek 8 37,8 2, ,9 3,1 w.o. 9 32,7 2, ,3 2,5 a.p. 9 24,3 1, ,0 2,6 n-ns 8 48,6 3, ,1 3,5 Wyniki testu t-studenta świadczą o braku istotności różnic w cechach morfologicznych czaszki między grupą czaszek zaliczanych do kultury wielbarskiej i do kultury przeworskiej, zarówno czaszek mężczyzn, jak i kobiet (tabela 3). Istotność różnicy średnich arytmetycznych w szerokości oczodołu (mf-ek) dla mężczyzn (p=0,05) jest pozorna, bo wynika z zaokrąglenia. Wyniki testu F, służącego do oceny zróżnicowania wariancji, także wskazywały (u obu płci) na przypadkowe rozbieżności pomiędzy ich wartościami. W związku z niewielką liczebnością czaszek kultury przeworskiej, mogącej zakłócać wyniki testu t-studenta, przeprowadzono nieparametryczny test U Manna-Whitneya, którego wyniki potwierdziły brak istotnie różniących cech pomiędzy badanymi grupami oraz usunęły ewentualne kontrowersje dotyczące istotności różnic pomiędzy grupami mężczyzn w szerokości oczodołu (mf-ek). Tabela 3. Wartości testów różnic pomiędzy cechami czaszek kultury przeworskiej i kultury wielbarskiej. Test Test t Test F Test M-W Płeć Cecha Levene a t p F p F p Z P g-op 0,82 0,41 3,23 0,08 3,88 0,06 0,94 0,35 eu-eu -0,70 0,49 1,27 0,77 0,22 0,64-0,89 0,37 ft-ft -0,84 0,41 2,57 0,29 2,79 0,10-0,73 0,46 ba-b -1,02 0,31 2,13 0,20 0,75 0,39-0,74 0,46 zy-zy 0,62 0,54 1,22 0,64 0,07 0,79 0,66 0,51 n-pr 0,69 0,50 1,43 0,70 0,19 0,66 0,74 0,46 mf-ek 1,97 0,05 2,31 0,12 0,36 0,55 1,45 0,15 w.o. 0,42 0,68 1,20 0,90 0,10 0,75 0,13 0,90 a.p. 0,69 0,49 1,16 0,69 0,00 0,98 0,91 0,36 n-ns 0,28 0,78 2,41 0,27 1,56 0,22 0,46 0,65 g-op 0,51 0,61 1,28 0,46 0,00 0,97 0,51 0,61 eu-eu -1,15 0,25 1,46 0,44 0,65 0,42-1,17 0,24 ft-ft -1,21 0,23 1,34 0,54 0,15 0,70-1,26 0,21 ba-b -0,39 0,70 1,67 0,42 0,05 0,82-0,13 0,90 zy-zy -0,21 0,84 1,16 0,71 0,20 0,66-0,59 0,56 n-pr 0,58 0,57 1,00 1,00 0,00 0,97 0,71 0,48 mf-ek -1,04 0,30 1,68 0,49 0,02 0,89-1,31 0,19 w.o. 0,45 0,66 1,29 0,75 0,03 0,85 0,59 0,56 a.p. 0,37 0,71 2,31 0,21 0,58 0,45 0,47 0,64 n-ns 0,36 0,72 1,08 0,79 0,14 0,71 0,60 0,55 Indywidualne dane pomiarów czaszek osobników przypisanych do obu badanych kultur archeologicznych poddano analizie wielocechowej za pomocą metody składowych głównych w celu opisania, przy użyciu wybranych zmiennych, struktur morfologicznych czaszki (jej rozmiaru i kształtu). Zachowując podział materiału względem płci, wyznaczono po trzy składowe główne (tabela 4). Tabela 4. Wartości współczynników korelacji pomiędzy składowymi głównymi a zmiennymi oryginalnymi; %W procent wariancji całkowitej wyjaśnianej przez kolejną składową główną, zzw procent zakresu zmienności wspólnej cechy wyjaśnianej przez wyodrębnione składowe główne. Cecha PC 1 PC 2 PC 3 zzw PC 1 PC 2 PC 3 zzw g-op 0,19 0,36 0,47 0,38 0,06-0,01 0,70 0,49 eu-eu 0,20 0,77-0,10 0,64-0,18 0,61-0,03 0,40 ft-ft 0,15 0,65-0,13 0,46-0,03 0,70 0,20 0,54 ba-b -0,06 0,06 0,76 0,58 0,17 0,15 0,65 0,47 zy-zy 0,25 0,75 0,17 0,66 0,05 0,67-0,02 0,45 n-pr 0,83 0,29 0,04 0,77 0,89 0,00-0,08 0,81 mf-ek 0,78 0,22 0,13 0,68 0,46 0,29-0,31 0,39 w.o. 0,77-0,10-0,13 0,62 0,47-0,40 0,18 0,42 a.p. -0,01 0,27-0,63 0,47 0,33 0,49-0,36 0,48 n-ns 0,66 0,39-0,10 0,60 0,88-0,03 0,19 0,81 %W 24,86 20,86 12,90 21,91 18,22 12,52 Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
6 W celach interpretacyjnych za najważniejsze przyjęto arbitralnie wartości współczynnika korelacji pomiędzy składowymi głównymi a zmiennymi oryginalnymi większe od 0,6. Tabela 4 zawiera także wartości zasobów zmienności wspólnych (zzw), czyli wielkości wariancji danej zmiennej wyjaśnione przez wyodrębnione trzy pierwsze składowe główne. Wielkość wariancji wyjaśnianej przez trzy kolejne składowe główne (%W) wynosi łącznie dla mężczyzn 58,62%, a dla kobiet 52,65%. Pierwszą składową główną u mężczyzn zinterpretowano jako opisującą wysokość części twarzowej czaszki i kształt oczodołu, a pierwszą składową główną u kobiet jako opisującą wysokość części twarzowej czaszki (lecz przy słabej korelacji z kształtem oczodołu). Drugą składową główną u obu płci interpretowano jako opisującą szerokość puszki mózgowej. Trzecia składowa główna u mężczyzn była dodatnio skorelowana z wysokością puszki mózgowej, a ujemnie z szerokością apertura piriformis. W interpretacji tej składowej postanowiono skupić się na jej związku z wysokością puszki mózgowej, między innymi dlatego, że związek z tą samą zmienną wykazywała trzecia składowa główna u kobiet. Trzecia składowa główna u kobiet opisywała kształt puszki mózgowej, wiążąc wysokość puszki mózgowej (ba-b) z długością czaszki (g-op). Tabela 5. Charakterystyki opisowe wyznaczone z wartości składowych głównych oraz testy różnic dla czaszek z kultur przeworskiej i wielbarskiej. Płeć Czaszki k. przeworskiej Czaszki k. wielbarskiej Test t Test F Test Levene a N SD N SD t p F p F p PC 1 9 0,42 1, ,06 1,01 1,33 0,19 1,02 0,86 0,33 0,57 PC 2 9-0,10 1, ,01 1,00-0,30 0,76 1,34 0,48 0,58 0,45 Cech a PC 3 9-0,12 0, ,02 1,03-0,39 0,70 1,13 0,93 0,00 0,99 PC ,09 0, ,02 1,05 0,41 0,68 1,53 0,31 1,03 0,31 PC ,23 0, ,06 1,08-1,12 0,27 2,70 0,02 1,79 0,18 PC ,01 0, ,00 1,04-0,05 0,96 1,31 0,53 0,19 0,66 Każdemu osobnikowi przypisano wartości składowych głównych, będące wartościami współrzędnych umiejscawiających danego osobnika na wykresie, w celu porównania statystycznego wielowymiarowych struktur czaszki. Braki danych w cechach osobników zastępowano średnią arytmetyczną danej cechy. Wyniki testu t-studenta przeprowadzone na wielowymiarowych strukturach czaszki potwierdziły brak różnic morfologicznych pomiędzy badanymi seriami zbiorczymi czaszek (tabela 5). Test F wykazał różnice w wariancji drugiej składowej głównej u kobiet. Osobniki zaklasyfikowane do kultury przeworskiej charakteryzowały się istotnie mniejszą (p=0,02) zmiennością szerokości czaszek niż osobniki z kultury wielbarskiej. Ponieważ obie serie, zarówno przypisana archeologicznie do kultury wielbarskiej, jak i kultury przeworskiej, są morfologicznie podobne (można nawet powiedzieć, że identyczne), postanowiono połączyć je w dalszych analizach w jedną serię z dorzecza Odry i Wisły, opisywaną dalej łącznie jako czaszki kultur przeworskiej i wielbarskiej. Tabela 6. Charakterystyki opisowe dziesięciu cech czaszki dla trzech obszarów Europy z okresu wpływów rzymskich: Danii (cz. duńskie), dorzecza Dniepru (cz. k.czerniachowskiej) oraz dorzecza Odry i Wisły (cz. k.przeworskiej i wielbarskiej). Płeć Cecha Czaszki duńskie Czaszki k.czerniachowskiej Czaszki k.przeworskiej i wielbarskiej N SD N SD N SD g-op ,7 8, ,5 6, ,4 7,3 eu-eu ,5 6, ,0 6, ,0 6,7 ft-ft ,8 4, ,3 4, ,8 4,6 ba-b ,3 6, ,5 5, ,7 7,6 zy-zy ,1 7, ,0 4, ,8 6,7 n-pr 60 69,8 4, ,0 4, ,6 5,2 mf-ek 59 40,8 2, ,8 1, ,5 2,5 w.o ,8 2, ,6 2, ,1 2,5 a.p ,1 2, ,9 1, ,9 2,3 n-ns 53 50,8 3, ,2 3, ,6 3,6 g-op ,3 7, ,7 5, ,9 8,1 eu-eu ,8 5, ,1 5, ,9 7,0 ft-ft 95 92,5 6, ,1 4, ,3 3,5 ba-b ,4 5, ,2 5, ,3 8,5 zy-zy ,3 8, ,1 5, ,3 6,3 n-pr 46 65,4 4, ,9 4, ,9 6,2 mf-ek 58 39,3 2, ,5 1, ,6 3,2 w.o ,7 2, ,5 1, ,4 2,5 a.p ,2 1, ,7 1, ,0 2,5 n-ns 55 47,7 2, ,4 2, ,7 4, Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
7 Wydzieloną serię porównano z dwiema seriami zbiorczymi: z terytorium Danii i z kultury czerniachowskiej z Ukrainy (tabela 6). Porównując serię przeworsko-wielbarską z seriami z terytorium Danii i kultury czerniachowskiej, stwierdzamy, że w przypadku mężczyzn cechami istotnie różniącymi je są: największa długość czaszki (g-op), szerokość twarzy (zy-zy) i szerokość apertura piriformis (a.p.). Obie serie różnią się istotnie zmiennością szerokości twarzy (zy-zy) i szerokości oczodołów (mf-ek). W przypadku kobiet są to: największa długość czaszki (g-op) i szerokość twarzy (zy-zy). Istotnie różnią je wariancje największej długości głowy (g-op), najmniejszej szerokości czoła (ft-ft) i szerokość twarzy (zy-zy). Generalnie czaszki kultur przeworskiej i wielbarskiej oraz czaszki z terytorium Danii nie wykazują różnic w wariancjach, przybierając zbliżone wartości, natomiast czaszki kultury czerniachowskiej wykazują wariancję istotnie mniejszą od tych grup (tabela 7). Tabela 7. Testy istotności różnic średnich (test t) i wariancji (test F) pomiędzy porównywanymi seriami zbiorczymi z okresu wpływów rzymskich. Czaszki duńskie a k.czerniachowskiej Czaszki duńskie a k.przeworskiej i wielbarskiej Czaszki k.czerniachowskiej a k.przeworskiej i wielbarskiej Test t Test F Test t Test F Test t Test F t p F P t p F p T p F p g-op 5,49 0,00 1,46 0,07-4,16 0,00 1,31 0,25 0,75 0,46 1,12 0,63 eu-eu -0,53 0,60 1,03 0,91 1,48 0,14 1,24 0,34 0,97 0,33 1,27 0,31 ft-ft 0,78 0,44 1,33 0,18 1,26 0,21 1,11 0,69 1,98 0,05 1,20 0,46 ba-b -1,17 0,24 1,40 0,18 2,42 0,02 1,51 0,16 1,72 0,09 2,11 0,01 zy-zy -1,74 0,09 2,49 0,00 0,45 0,66 1,13 0,70-1,11 0,27 2,20 0,01 n-pr -0,24 0,81 1,18 0,50-2,14 0,03 1,25 0,44-2,52 0,01 1,47 0,16 mf-ek -0,05 0,96 2,05 0,01-0,65 0,51 1,22 0,47-0,83 0,41 2,50 0,00 w.o. 0,45 0,65 1,05 0,84 0,56 0,58 1,56 0,10 0,95 0,34 1,48 0,14 a.p. -2,44 0,02 1,54 0,10-0,45 0,65 1,22 0,48-2,77 0,01 1,89 0,02 n-ns -0,73 0,46 1,48 0,13 1,12 0,26 1,07 0,83 0,62 0,54 1,38 0,24 g-op 5,31 0,00 1,88 0,00-2,79 0,01 1,06 0,78 2,03 0,04 2,00 0,00 eu-eu -1,50 0,14 1,24 0,33 3,03 0,00 1,38 0,15 1,87 0,06 1,71 0,01 ft-ft -0,63 0,53 2,84 0,00 1,98 0,05 3,73 0,00 2,00 0,05 1,32 0,24 ba-b 1,28 0,20 1,25 0,39 2,18 0,03 2,34 0,00 3,15 0,00 2,93 0,00 zy-zy -3,30 0,00 2,28 0,00 1,76 0,08 1,82 0,07-1,45 0,15 1,25 0,44 n-pr -0,61 0,54 1,01 0,98-2,30 0,02 2,25 0,01-3,11 0,00 2,23 0,00 mf-ek -0,68 0,50 1,10 0,70-1,43 0,16 2,56 0,00-2,07 0,04 2,82 0,00 w.o. 0,50 0,62 1,50 0,11-0,75 0,46 1,24 0,41-0,38 0,71 1,86 0,01 a.p. -1,20 0,23 1,09 0,78 1,66 0,10 1,79 0,07 0,81 0,42 1,63 0,06 n-ns -1,45 0,15 1,32 0,30 0,00 1,00 3,85 0,00-0,99 0,32 2,92 0,00 Wartości istotne zaznaczono drukiem pogrubionym. Płeć Cecha W porównaniu męskich czaszek z terytorium Danii z męskimi czaszkami kultur przeworskiej i wielbarskiej istotne różnice zanotowano w największej długości głowy (g-op), wysokości górnotwarzowej (n-pr) i w wysokości czaszki (ba-b). Brak było istotnych różnic w wariancjach pomiędzy grupami. Porównując czaszki żeńskie, istotne różnice stwierdzono w największej długości głowy (g-op), wysokości górnotwarzowej (n-pr) oraz w największej szerokości czaszki (eu-eu), wysokości czaszki (ba-b) i najmniejszej szerokości czoła (ft-ft). Istotne różnice w wariancjach miały cechy: najmniejszej szerokości czoła (ft-ft), wysokości czaszki (ba-b), wysokości górnotwarzowej (n-pr), szerokości oczodołów (mf-ek) i wysokości nosa (n-ns). Istotne różnice pomiędzy czaszkami męskimi serii kultury czerniachowskiej i kultur przeworskiej i wielbarskiej stwierdzono w pomiarach najmniejszej szerokości czoła (ft-ft) i wysokości czaszki (ba-b), wysokości górnotwarzowej (n-pr) i szerokości apertura piriformis (a.p.). Obie serie różniły się wariancjami pomiarów wysokości czaszki (ba-b), szerokości twarzy (zy-zy), szerokości oczodołów (mf-ek) i szerokości apertura piriformis (a.p.). Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
8 Tabela 8. Test Manna-Whitneya dla zmiennych niespełniających założenia jednorodności wariancji pomiędzy trzema analizowanymi seriami zbiorczymi z okresu wpływów rzymskich. Cecha Test Manna-Whitneya Z p Czaszki duńskie a czerniachowskie zy-zy -2,03 0,04 mf-ek -0,50 0,61 Czaszki czerniachowskie a przeworsko-wielbarskie ba-b -2,40 0,02 zy-zy 0,63 0,53 mf-ek 1,10 0,27 Czaszki duńskie a czerniachowskie g-op 5,30 0,00 Czaszki duńskie a przeworsko-wielbarskie n-ns -0,84 0,40 Czaszki czerniachowskie a przeworsko-wielbarskie g-op -1,89 0,06 eu-eu -2,02 0,04 ba-b -3,44 0,00 n-pr 3,11 0,00 mf-ek 1,89 0,06 n-ns 0,35 0,73 Płeć Czaszki żeńskie obu serii różniły się pomiarami cech: największej szerokości czaszki (eu-eu), najmniejszej szerokości czoła (ft-ft) i wysokości czaszki (ba-b) oraz wysokości górnotwarzowej (n-pr). Różnice w pomiarach największej długości głowy (g-op) i szerokości oczodołu (mf-ek) testowano za pomocą testu nieparametrycznego U Manna-Whitneya (istotność p=0,06, czyli poza przyjętym kryterium), gdyż nie spełniały założenia o jednorodności wariancji (w teście t-studenta wykazywały różnice istotne statystycznie) (tabela 8). Obie grupy różniły się następującymi cechami o odmiennych wariancjach: największą długością głowy (g-op), największą szerokością czaszki (eu-eu), wysokością czaszki (ba-b), wysokością górnotwarzową (n-pr), szerokością oczodołu (mf-ek), wysokością oczodołu (w.o.) i wysokością nosa (n-ns). Wyliczono, dzięki pomiarom indywidualnym poszczególnych czaszek, odległości biologiczne Mahalanobisa (tabela 9) dla trzech porównywanych serii zbiorczych. Tabela 9 jest złożeniem dwóch, odrębnych dla obu płci, macierzy Mahalanobisa. Tabela 9. Macierze Mahalanobisa pomiędzy trzema porównywanymi seriami zbiorczymi z okresu wpływów rzymskich dla mężczyzn i kobiet. Serie zbiorcze z okresu wpływów rzymskich Płeć Duńska Czerniachowska Przeworskowielbarska Duńska 0,996 1,292 Czerniachowska 0,878 1,106 Przeworsko-wielbarska 0,853 0,804 Wartości istotne (p<0,01) zaznaczono drukiem pogrubionym. Ukazano mniejsze zróżnicowanie morfologiczne (mniejsze wartości odległości Mahalanobisa) pomiędzy kobietami niż pomiędzy mężczyznami analizowanych serii. Najbardziej podobnymi seriami są u mężczyzn serie duńska i czerniachowska, natomiast u kobiet czerniachowska i przeworsko-wielbarska. 5.2 Zróżnicowanie morfologiczne grup ludzkich we wczesnym średniowieczu i okresie wpływów rzymskich Po rozpoznaniu zróżnicowania morfologicznego czaszek w okresie wpływów rzymskich przystąpiono do określenia relacji w analizie diachronicznej. Dwie serie zbiorcze z okresu wpływów rzymskich (czerniachowska i przeworsko-wielbarska) postanowiono połączyć z seriami czaszek wyróżnionymi za pomocą drugiego analizowanego kryterium przynależności językowej Słowian, aby stwierdzić, czy faktycznie różnice chronologiczne mają mniejsze znaczenie niż przestrzenne w analizie podobieństw morfologicznych. Otrzymane macierze odległości biologicznych Mahalanobisa przedstawia tabela 10 (wartości istotne na przyjętym poziomie istotności p<0,05 pogrubiono) będąca złożeniem tabelarycznym macierzy dla mężczyzn i kobiet. Graficznie macierz dla mężczyzn i kobiet prezentują rys. 3 i 4. Widać podobieństwo ludności kultur przeworskiej i wielbarskiej do Słowian Zachodnich oraz ludności kultury czerniachowskiej do Słowian Wschodnich. Wyniki, tak z macierzy Mahalanobisa, jak i z rys. 3 i 4, potwierdzają jednak większy wpływ na kształtowanie się zmienności morfologicznej odległości przestrzennej (w tym wypadku powiązanej ściśle z odległością językową) niż odległości chronologicznej Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
9 6 DYSKUSJA k.czerniachowska Słowianie Wschodni k.przeworska i wielbarska Słowianie Zachodni 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 Odległość Mahalanobisa Metoda Warda Rys. 3. Odległość biologiczna grup męskich według macierzy Mahalanobisa z tabeli 10. k.czerniachowska Słowianie Wschodni k.przeworska i wielbarska Słowianie Zachodni 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 Odległość Mahalanobisa Metoda Warda Rys. 4. Odległość biologiczna grup żeńskich według macierzy Mahalanobisa z tabeli 10. Tabela 10. Macierz odległości biologicznych Mahalanobisa dla grup kulturowych z okresu wpływów rzymskich i językowych grup Słowian z wczesnego średniowiecza z Europy Środkowo- Wschodniej. Płeć Grupa k. czerniachowska k. przeworska i wielbarska Słowianie Wschodni Słowianie Zachodni k. czerniachowska 0,843 0,525 0,652 k. przeworska i wielbarska 0,903 1,675 0,597 Słowianie Wschodni 0,471 1,182 0,904 Słowianie Zachodni 0,632 0,372 0,674 Analiza zróżnicowania morfologicznego grup ludzkich z okresu wpływów rzymskich w dorzeczu Odry i Wisły jest dla antropologa zagadnieniem niezwykle trudnym. Wpływ poglądów archeologów na procesy ówczesnych przemian społeczno-kulturowych jest tu również niezwykle ważny. Niestety jest to wpływ mogący zniekształcać interpretacje analiz antropologicznych dotyczących tej tematyki. Formułowanie poprawnej chronologii i przynależności do kultury archeologicznej stanowisk zawierających materiał kostny jest dla antropologa kluczowe, gdyż tylko prawidłowy i dokładny system klasyfikacji archeologicznej umożliwia uchwycenie procesów o charakterze biologicznym w czasie i w przestrzeni. W przypadku antropologicznych badań nad grupami ludzkimi z okresu wpływów rzymskich znaczącym ich ograniczeniem jest dominujący wówczas obrządek pogrzebowy ciałopalenie, skutkujący niewielką liczebnością materiału szkieletowego do analiz. Liczebność ograniczają także zły stan zachowania materiału, zanik zwyczaju publikowania materiałów źródłowych i związany z tym brak szerszej informacji o nowych znaleziskach. Badania antropologiczne zdają się świadczyć, że różnice pomiędzy wytworami kulturowymi charakterystycznymi dla kultur przeworskiej i wielbarskiej nie miały charakteru różnic, które opisują odrębne strategie adaptacyjne noszących je grup ludzkich. Pomiędzy obu grupami tychże kultur nie było społecznych czy też ekonomicznych barier, a obszary występowania obu kultur wielokrotnie się przeplatały. Wydaje się ponadto, że same różnice w stylach wykonania przedmiotu funkcjonalnie i technologicznie podobnego nie powinny mieć wpływu na biologiczne różnice międzygrupowe. Badacze okresu wpływów rzymskich nie postulują także istnienia pomiędzy kulturami przeworską a wielbarską najsilniejszej w kulturze ludzkiej bariery języka. Allochtoniści przypisują obie kultury Germanom, autochtoniści Słowianom. Dlatego ujawnione statystyczne podobieństwo morfologiczne czaszek (wręcz identyczność), wyróżnionych na podstawie przynależności do kultur przeworskiej i wielbarskiej, nie wydaje się być dla antropologa stwierdzeniem zaskakującym. Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
10 Wyniki analizy porównawczej (statystyczna identyczność) uprawomocniły nas jednocześnie do wyodrębnienia w dalszych badaniach tylko jednej grupy czaszek z okresu wpływów rzymskich z dorzecza Odry i Wisły. Charakteryzowała się ona podziałem na dwa podobne systemy społeczno-kulturowe wyróżnione na podstawie danych archeologicznych. W świetle niniejszych wyników można stwierdzić, że różnice w kulturach archeologicznych realizujących podobną strategię adaptacyjną nie muszą przekładać się na różnice biologicznych właściwości grup i co się z tym wiąże na różnice genetyczne. Różnice w strukturach biologicznych będą więc oparte tylko na kryteriach biologicznych. Kryterium najlepiej wydzielającym grupy europejskie jest w zasadzie odległość między nimi i związany z tym spadek intensywności wymiany genów. Kryterium to staje się słabsze wraz ze wzrostem mobilności grup [2]. Obraz zakresu zmienności morfologicznej czaszek z okresu wpływów rzymskich unaocznia fakt, że analizowane różnice międzypopulacyjne nie polegają na głębokiej odrębności genetycznej, lecz realizują się w ramach tej samej zmienności w wyodrębnionych głównych czynnikach struktur morfologicznych czaszki (tabela 9). W miejscu tym należy ustosunkować się do antropologicznych interpretacji wyników uzyskiwanych metodą składowych głównych. Metoda ta służy klasyfikacji przypadków (osobników, grup) za pomocą zredukowanej liczby zmiennych (cech) [1]. Obecny brak problemów technicznych z przeprowadzeniem analizy statys - tycznej metodą składowych głównych doprowadził do jej rozpowszechnienia w badaniach zmienności międzygrupowej, w badaniach ontogenetycznych, pokrewieństwa czy kształtu czaszki. Prace antropologiczne wykazały między innymi, że dymorfizm płciowy człowieka jest większy niż jego zróżnicowanie chronologiczne czy przestrzenne. W badaniach metodą składowych głównych konieczne jest zatem stosowanie rozdziału płci. Ważnym elementem w analizie metodą składowych głównych jest liczebność analizowanego materiału. Silne działanie przejawia tu prawo wielkich liczb informujące, że ze wzrostem liczebności zbioru maleje znaczenie czynników obocznych, a wyraźne stają się czynniki główne. W analizie składowych głównych niezwykle trudno jest stwierdzić, czy dana liczebność zbioru jest już wielką liczbą. Bardzo dobre wyniki uzyskujemy, gdy liczba przypadków jest ośmiokrotnie większa niż liczba zmiennych. Jednak dla zbiorów o wyraźnej strukturze wewnętrznej krotność ta może być mniejsza, a dla dużej liczby zmiennych konieczna krotność może być większa. Metoda składowych głównych grupująca zespoły cech opisujących wyróżnione na czaszce struktury za pomocą głównie pomiarów wielkościowych długościowych, wysokościowych lub szerokościowych jest więc szczególnie przydatna do opisu zróżnicowania genetycznego analizowanych zbiorów. Analiza statystyczna metodą składowych głównych jest analizą bardzo dobrze obrazującą zróżnicowanie międzygrupowe trójwymiarowych struktur czaszki oraz przemiany tych struktur w czasie. Także pozostałe metody statystyczne zostały użyte adekwatnie do analizowanych cech. Są to zarówno testy statystyczne, jak i analizy odległości metodą Mahalanobisa najprecyzyjniejszą w tego typu badaniach. Aby morfologiczna i co się z tym wiąże genetyczna odrębność na takim poziomie powstała i utrwaliła się, obie grupy musiały być także w długotrwałej, względnej izolacji. Wykształcenie tej odrębności wyklucza możliwość migracji w V-VII w., szczególnie przy sugerowanej przez archeologów stopniowej migracji Słowian w kierunku ze wschodu na zachód. Wątpliwy jest także ówczesny ruch ludności z zachodu na wschód. Jednakże mniejsza zmienność cech czaszki na wschodzie może świadczyć o krótszym czasie przemian w tej grupie. Z tabeli 10 wynika, że grupy ludzkie, zajmujące to samo terytorium przed rzymsko/wczesnośredniowiecznym kryzysem systemu biokulturowego i po nim, są bardziej podobne do siebie niż do równoczasowych grup sąsiednich. W porównaniu z modelami etnogenezy zaproponowanymi przez A. Wiercińskiego [13] najbardziej adekwatnym do uzyskanych obrazów zdaje się być model stacjonarnego rozwoju. 7 WNIOSKI Grupy ludzkie z okresu wpływów rzymskich zaliczane do archeologicznych kultur wielbarskiej i przeworskiej nie wykazują różnic w strukturach morfologicznych czaszek. Brak różnic międzygrupowych świadczy Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
11 o takiej samej strukturze genetycznej w badanych grupach. Obie grupy możemy traktować jak jedną populację zamieszkującą dorzecze Odry i Wisły w okresie wpływów rzymskich. Populacja z dorzecza Odry i Wisły z okresu wpływów rzymskich, mimo że składa się z czaszek pochodzących z różnych cmentarzysk i różnych obszarów (serie zbiorcze), wykazuje odpowiednią dla populacji lokalnej zmienność struktur morfologicznych czaszki, podobną jak populacje sąsiednich kultur z okresu wpływów rzymskich: duńskiej grupy germańskiej i grupy z kultury czerniachowskiej. Zróżnicowanie morfologiczne pomiędzy populacjami wyodrębnionymi na podstawie przynależności do kultur archeologicznych z okresu wpływów rzymskich nie jest duże. Największy udział w całkowitej zmienności czaszek osobników z populacji z okresu wpływów rzymskich mają (bez względu na płeć) wysokość części twarzowej czaszki i szerokość puszki mózgowej czaszki. W nawiązaniu do dyskusji nad kontynuacją i dyskontynuacją etnogenezy Słowian wyniki niniejszej pracy wspierają model przemian systemu społeczno-kulturowego prezentowany przez koncepcję autochtoniczną umiejscawiającą kolebkę Słowian w dorzeczu Odry i Wisły na przełomie er. i kultury zachodniej Słowiańszczyzny, red. Żak J., Ostoja- Zagórski J ) Piontek J Rekonstrukcja historycznego procesu etnogenezy Słowian. Model adaptacyjny. Folia Praehistorica Posnaniensia ) Piontek J Antropologia pradziejowa i wczesnohistoryczna. Spory o etnogenezę Słowian: ustalenia archeologów i wątpliwości antropologów fizycznych. [w:] Perspektywy rozwoju antropologii w Polsce, red. Charzewski J. Warszawa. 10) Piontek J., Mucha E Koncepcje rasy w antropologii a współczesne problemy badań etnogenetycznych. [w:] Teoria i empiria w Polskiej Szkole Antropologicznej. Seria Antropologia ) Piontek J., Weber A Spór o wartość poznawczą badań paleodemograficznych. [w:] Szkice z antropologii ogólnej. Seria Antropologia 12, red. Piontek J. UAM Poznań ) Schwidetzky I Vergleichend-statistische Untersuchungen zur Anthropologie des Neolithikums. Ergebnisse der Penrose-Analyse: Das Gesamtmaterial. Homo ) Wierciński A Aktualny stan badań nad etnogenezą Słowian w antropologii. Slavia Antiqua ) Wilmink F.W., Uytterschaut H.T Cluster analysis, history, theory and applications. [w:] Multivariate Statistical Methods in Physical Anthropology. red. Van Vark G.N., Howells W.W, Dodrecht-Boston-Lancaster. D. Reidel Publishung Company. 15) Żak J O kontynuacji i dyskontynuacji społecznej i kulturowej na ziemiach nadodrzańskich i nadwiślańskich w V-V/VI w. n.e. Folia Praehistorica Posnaniensia 1 (1984) BIBLIOGRAFIA 1) Dobosz M Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań. Problemy współczesnej nauki. Teoria i zastosowania. Statystyka. Warszawa. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT. 2) Henneberg M Izolacja grup ludzkich przez odległość. Model rozkładu odległości małżeńskich. [w:] Badania populacji ludzkich na materiałach współczesnych i historycznych. Seria Antropologia ) Henneberg M., Piontek J., Strzałko J Dobór naturalny a zmienność morfologiczna w Europie od neolitu do współczesności. [w:] Badania populacji ludzkich na materiałach współczesnych i historycznych. Seria Antropologia ) Martin R., Saller K Lehrbuch der Anthropologie. Band 1. Stuttgart. Gustaf Fischer Verlag. 5) Mucha E Wartość poznawcza różnych metod oceny odległości biologicznej w badaniach zróżnicowania populacji ludzkich. Szkice z antropologii ogólnej. Seria Antropologia 12, UAM Poznań. 6) Parysek J Modele klasyfikacji w geografii. Seria Geografia 31. UAM Poznań. 7) Piontek J Etnogeneza Słowian we współczesnych badaniach antropologicznych. [w:] Studia z dziejów Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
Zmienne zależne i niezależne
Analiza kanoniczna Motywacja (1) 2 Często w badaniach spotykamy problemy badawcze, w których szukamy zakresu i kierunku zależności pomiędzy zbiorami zmiennych: { X i Jak oceniać takie 1, X 2,..., X p }
Testy nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Analiza korespondencji
Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy
Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Statystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem
Metody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin. Henryk Bujak
Metody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin Henryk Bujak e-mail: h.bujak@ihar.edu.pl Ocena różnorodności fenotypowej Różnorodność fenotypowa kolekcji roślinnych zasobów
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?
Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu
PODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA
PODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA Krzysztof Suwada, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wstęp Wiele różnych analiz dotyczy danych opisujących wielkości charakterystyczne bądź silnie
WYKORZYSTYWANE W ANALIZIE WYNIKÓW METOD WYCENY OBSZARÓW CHRONIONYCH. Dr Dariusz Kayzer
Seminarium I: Przegląd metod wyceny przyrody METODY STATYSTYCZNE WYKORZYSTYWANE W ANALIZIE WYNIKÓW METOD WYCENY OBSZARÓW CHRONIONYCH Dr Dariusz Kayzer Katedra Metod Matematycznych i Statystycznych Uniwersytet
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w
Hierarchiczna analiza skupień
Hierarchiczna analiza skupień Cel analizy Analiza skupień ma na celu wykrycie w zbiorze obserwacji klastrów, czyli rozłącznych podzbiorów obserwacji, wewnątrz których obserwacje są sobie w jakimś określonym
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności
Testowanie hipotez statystycznych
Testowanie hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną jest dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna to zespół metod statystycznych używanych w celu znalezienia funkcji dyskryminacyjnej, która możliwie najlepiej charakteryzuje bądź rozdziela
Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej
Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o
Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Wykład 12. Korelacje Korelacja Korelacja występuje wtedy gdy dwie różne miary dotyczące tych samych osób, zdarzeń lub obiektów
Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby
Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby 1. Wstęp teoretyczny Prezentowane badanie dotyczy analizy wyników uzyskanych podczas badania grupy rodziców pod kątem wpływu ich przekonań
Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego
Metody Analiz Przestrzennych Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego mgr Marcin Semczuk Zakład Przedsiębiorczości i Gospodarki Przestrzennej Instytut
Sposoby prezentacji problemów w statystyce
S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych
MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik
MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą
Przykład 1. (A. Łomnicki)
Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele
LUDNOŚĆ DORZECZA ODRY I WISŁY WARUNKI ŻYCIA I STAN BIOLOGICZNY OD PÓŹNEJ STAROŻYTNOŚCI DO ŚREDNIOWIECZA JANUSZ PIONTEK
JANUSZ PIONTEK LUDNOŚĆ DORZECZA ODRY I WISŁY OD PÓŹNEJ STAROŻYTNOŚCI DO ŚREDNIOWIECZA WARUNKI ŻYCIA I STAN BIOLOGICZNY WYDAWNICTWO INSTYTUTU ANTROPOLOGII MONOGRAFIE, NR 16 Poznań 2014 Recenzja wydawnicza:
Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład-26.02.07. Przedmiot statystyki
Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. Wykład-26.02.07 Statystyka dzieli się na trzy części: Przedmiot statystyki -zbieranie danych; -opracowanie i kondensacja danych (analiza danych);
ZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA. dr inż. Aleksander Astel
ZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA dr inż. Aleksander Astel Gdańsk, 22.12.2004 CHEMOMETRIA dziedzina nauki i techniki zajmująca się wydobywaniem użytecznej informacji z wielowymiarowych
I. Umiejscowienie kierunku w obszarze/obszarach kształcenia wraz z uzasadnieniem: Kierunek archeologia mieści się w obszarze nauk humanistycznych.
Załącznik nr 1 do uchwały nr 441/06/2012 Senatu UR z dnia 21 czerwca 2012 roku EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW: ARCHEOLOGIA poziom kształcenia profil kształcenia tytuł zawodowy absolwenta I STOPIEŃ
Żródło:
Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich Zmienne muszą być zmiennymi ilościowym (liczymy i porównujemy średnie!) Są to testy parametryczne Test
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Elementy statystyki wielowymiarowej
Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład Spis treści 1 Elementy statystyki wielowymiarowej 1.1 Kowariancja i współczynnik korelacji 1.2 Macierz kowariancji 1.3 Dwumianowy rozkład normalny 1.4 Analiza składowych
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA
Analizę ANOVA wykorzystujemy do wykrycia różnic pomiędzy średnimi w więcej niż dwóch grupach/więcej niż w dwóch pomiarach JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA porównania jednej zmiennej pomiędzy więcej niż dwoma grupami
SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej. Patrycja Świeczkowska Michał Woźny
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej Patrycja Świeczkowska Michał Woźny 0.0.0 pomiar nastroju Przeprowadzone badania miały na celu ustalenie, w jaki sposób rozmówcy dopasowują się do siebie nawzajem.
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP Cechy jakościowe są to cechy, których jednoznaczne i oczywiste scharakteryzowanie za pomocą liczb jest niemożliwe lub bardzo utrudnione. nominalna porządek
TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
Analiza składowych głównych
Analiza składowych głównych Wprowadzenie (1) W przypadku regresji naszym celem jest predykcja wartości zmiennej wyjściowej za pomocą zmiennych wejściowych, wykrycie związku między wielkościami wejściowymi
W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.
Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. dr Mariusz Grządziel 23 lutego 2009 Przedmiot statystyki Statystyka dzieli się na trzy części: -zbieranie danych; -opracowanie i kondensacja danych
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona GRUPY ZALEŻNE (zmienne dwuwartościowe) McNemara Q Cochrana
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona Testy stosujemy w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali nominalnej Liczba porównywanych grup (czyli liczba kategorii zmiennej niezależnej) nie ma
Pobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
Jednoczynnikowa analiza wariancji
Jednoczynnikowa analiza wariancji Zmienna zależna ilościowa, numeryczna Zmienna niezależna grupująca (dzieli próbę na więcej niż dwie grupy), nominalna zmienną wyrażoną tekstem należy w SPSS przerekodować
Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Analiza składowych głównych. Wprowadzenie
Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących
Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji
Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe
Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty
Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty Przygotowała: Aleksandra Jasińska (a.jasinska@ibe.edu.pl) wykorzystując materiały Zespołu EWD Czy dobrze uczymy? Metody oceny efektywności nauczania
Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)
Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Regresja logistyczna (LOGISTIC)
Zmienna zależna: Wybór opcji zachodniej w polityce zagranicznej (kodowana jako tak, 0 nie) Zmienne niezależne: wiedza o Unii Europejskiej (WIEDZA), zamieszkiwanie w regionie zachodnim (ZACH) lub wschodnim
Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona
Badanie zależności między cechami Obserwujemy dwie cechy: X oraz Y Obiekt (X, Y ) H 0 : Cechy X oraz Y są niezależne Próba: (X 1, Y 1 ),..., (X n, Y n ) Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Test niezależności chi-kwadrat (χ 2 ) Cel: ocena występowania zależności między dwiema cechami jakościowymi/skategoryzowanymi X- pierwsza cecha; Y druga cecha Przykłady
( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?
2 Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia czy pomiędzy zmiennymi istnieje związek/zależność. Stosujemy go w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali
Wykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
SYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Statystyka w badaniach medycznych. dr Bernard Sozański wykład, ćwiczenia konwersatoryjne
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2018-2020 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w badaniach medycznych Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 9 Analiza skupień wielowymiarowa klasyfikacja obiektów Metoda, a właściwie to zbiór metod pozwalających na grupowanie obiektów pod względem wielu cech jednocześnie.
PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY
PORÓWNYWANIE POPULACJI POD WZGLĘDEM STRUKTURY obliczanie dystansu dzielącego grupy (subpopulacje) wyrażonego za pomocą indeksu F Wrighta (fixation index) w modelu jednego locus 1 Ćwiczenia III Mgr Kaczmarek-Okrój
Wykład ze statystyki. Maciej Wolny
Wykład ze statystyki Maciej Wolny T1: Zajęcia organizacyjne Agenda 1. Program wykładu 2. Cel zajęć 3. Nabyte umiejętności 4. Literatura 5. Warunki zaliczenia Program wykładu T1: Zajęcia organizacyjne T2:
4.1. Charakterystyka porównawcza obu badanych grup
IV. Wyniki Badana populacja pacjentów (57 osób) składała się z dwóch grup grupy 1 (G1) i grupy 2 (G2). W obu grupach u wszystkich chorych po zabiegu artroskopowej rekonstrukcji więzadła krzyżowego przedniego
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)
Analiza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Analiza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analizę wariancji, często określaną skrótem ANOVA (Analysis of Variance), zawdzięczamy angielskiemu biologowi Ronaldowi A. Fisherowi, który opracował ją w 1925 roku dla rozwiązywania
Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich
Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich Zmienne muszą być zmiennymi ilościowym (liczymy i porównujemy średnie!) Są to testy parametryczne Nazwa
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 4 Temat: Analiza korelacji i regresji dwóch zmiennych
Efekt główny Efekt interakcyjny efekt jednego czynnika zależy od poziomu drugiego czynnika Efekt prosty
ANOVA DWUCZYNNIKOWA testuje różnice między średnimi w grupach wyznaczonych przez dwa czynniki i ich kombinacje. Analiza pozwala ustalić wpływ dwóch czynników na wartości zmiennej zależnej (ilościowej!)
Metodologia badań psychologicznych
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania
Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.
Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde
Żródło: https://scepticemia.com/2012/09/21/william-gosset-a-true-student/
Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich Zmienne muszą być zmiennymi ilościowym (liczymy i porównujemy średnie!) Są to testy parametryczne Test
Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14
Statystyka #6 Analiza wariancji Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2015/2016 1 / 14 Analiza wariancji 2 / 14 Analiza wariancji Analiza wariancji jest techniką badania wyników,
Liczba zadań a rzetelność testu na przykładzie testów biegłości językowej z języka angielskiego
Ewaluacja biegłości językowej Od pomiaru do sztuki pomiaru Liczba zadań a rzetelność testu na przykładzie testów biegłości językowej z języka angielskiego Tomasz Żółtak Instytut Badań Edukacyjnych oraz
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP NIEZBĘDNE DO ZROZUMIENIA WYKŁADU POJĘCIA Doświadczenie jednogrupowe (jednopróbkowe), dwugrupowe (dwupróbkowe) Doświadczenie niezależne i wiązane (zależne, sparowane)
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
Szkice rozwiązań z R:
Szkice rozwiązań z R: Zadanie 1. Założono doświadczenie farmakologiczne. Obserwowano przyrost wagi ciała (przyrost [gram]) przy zadanych dawkach trzech preparatów (dawka.a, dawka.b, dawka.c). Obiektami
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,
Z poprzedniego wykładu
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne
Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej
Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 3 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 3 kwietnia / 36
Statystyka Wykład 7 Magdalena Alama-Bućko 3 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 3 kwietnia 2017 1 / 36 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska D syst D śr m 1 3 5 2 4 6 śr j D 1
Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski
Uczelnia Łazarskiego Wydział Medyczny Kierunek Lekarski Nazwa przedmiotu INFORMATYKA I BIOSTATYSTYKA Kod przedmiotu WL_ 10 Poziom studiów Jednolite studia magisterskie Status przedmiotu x podstawowy uzupełniający
Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka
Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez Statystyka Co nazywamy hipotezą Każde stwierdzenie o parametrach rozkładu lub rozkładzie zmiennej losowej w populacji nazywać będziemy hipotezą statystyczną
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM
Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.
L a b o r a t o r i u m S P S S S t r o n a 1 W zbiorze Pytania zamieszczono odpowiedzi 25 opiekunów dzieci w wieku 8. lat na następujące pytania 1 : P1. Dziecko nie reaguje na bieżące uwagi opiekuna gdy
You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Prezentacja materiału statystycznego Szeroko rozumiane modelowanie i prognozowanie jest zwykle kluczowym celem analizy danych. Aby zbudować model wyjaśniający relacje pomiędzy różnymi aspektami rozważanego
Ekologia wyk. 1. wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych
Ekologia wyk. 1 wiedza z zakresu zarówno matematyki, biologii, fizyki, chemii, rozumienia modeli matematycznych Ochrona środowiska Ekologia jako dziedzina nauki jest nauką o zależnościach decydujących