体质人类学数据的相对统计分析

1、体质人类学数据统计体质人类学数据统计体质人类学数据的相对统计分析第一节数据的录入 1、把表格按性别（男、女）分为两大组，再分别按照年龄（20岁-、30岁-、40岁-、50岁-、60岁以上）分为五组。 2、把表格按年龄的大小顺序排列编号，并用笔在纸质表的右上角标记出来。 3、按性别分年龄组统计，分别计算各年龄组及总体的平均值、标准差、变异范围。 如图所示体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析第二节公式的编辑 在excel表格中，可以直接编辑公式。比如f(x)=(B2/D2)*100,字母B表示的是列，而2表示是行，在公式中用B2表示具体的数字。经常用的运算符号为+、-、/、*、

2、(乘方)以及有时要加括号加以辅助。 在“插入”中点击“函数”，一般最常用的为AVERAGE（平均值）,SUM （求和）,STDEV （标准差）,MAX （最大值）,MIN （最小值） 。例如：在一个空白的单元格中编入， =AVERAGE（C2:C201），即可显示该组数据的平均值，其他的函数的使用方法与此相同。体质人类学数据的相对统计分析 AVERAGE 返回参数的平均值（算术平均值）。 语法语法 AVERAGE(number1,number2,.) Number1, number2, . 为需要计算平均值的 1 到 30 个参数。体质人类学数据的相对统计分析 STDEV 估算样本的标准偏差。

3、标准偏差反映相对于平均值 (mean) 的离散程度。 语法语法 STDEV(number1,number2,.) Number1,number2,. 为对应于总体样本的 1 到 30 个参数。 体质人类学数据的相对统计分析 SUM 返回某一单元格区域中所有数字之和。 语法语法 SUM(number1,number2, .) Number1, number2, . 为 1 到 30 个需要求和的参数。体质人类学数据的相对统计分析 MAX 返回一组值中的最大值。 语法语法 MAX(number1,number2,.) Number1, number2, . 是要从中找出最大值的 1 到 30 个数

4、字参数。体质人类学数据的相对统计分析 MIN 返回一组值中的最小值。 语法语法 MIN(number1,number2,.) Number1, number2,. 是要从中找出最小值的 1 到 30 个数字参数。体质人类学数据的相对统计分析 POWER 返回给定数字的乘幂。 语法语法 POWER(number,power) Number 底数，可以为任意实数。 Power 指数，底数按该指数次幂乘方。 说明说明 可以用“”运算符代替函数 POWER 来表示对底数乘方的幂次，例如 52。 体质人类学数据的相对统计分析 SQRT 返回正平方根。 语法语法 SQRT(number) Number 要

5、计算平方根的数。 说明说明 如果参数 Number 为负值，函数 SQRT 返回错误值 #NUM!。体质人类学数据的相对统计分析 ABS 返回数字的绝对值。绝对值没有符号。 语法语法 ABS(number) Number 需要计算其绝对值的实数。体质人类学数据的相对统计分析 SUMSQ 返回参数的平方和。返回参数的平方和。 语法语法 SUMSQ(number1,number2, .) Number1, number2, . 为为 1 到到 30 个需要求个需要求平方和的参数，也可以使用数组或对数组平方和的参数，也可以使用数组或对数组的引用来代替以逗号分隔的参数。的引用来代替以逗号分隔的参数。体

6、质人类学数据的相对统计分析 COUNT 返回包含数字以及包含参数列表中的数字的单元格的个数。返回包含数字以及包含参数列表中的数字的单元格的个数。利用函数利用函数 COUNT 可以计算单元格区域或数字数组中数字字可以计算单元格区域或数字数组中数字字段的输入项个数。段的输入项个数。 语法语法 COUNT(value1,value2,.) Value1, value2, . 为包含或引用各种类型数据的参数（为包含或引用各种类型数据的参数（1 到到 30个），但只有数字类型的数据才被计算。个），但只有数字类型的数据才被计算。 说明说明 函数函数 COUNT 在计数时，将把数字、日期、或以文本代表的在计

7、数时，将把数字、日期、或以文本代表的数字计算在内；但是错误值或其他无法转换成数字的文字数字计算在内；但是错误值或其他无法转换成数字的文字将被忽略。将被忽略。 如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文字或错误数字；数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文字或错误值都将被忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使值都将被忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数用函数 COUNTA。 体质人类学数据的相对统计分析 ROUND 返回某个数字按指定位数取整后的数字。返回某个数字按指定位数取整后的数字

8、。 语法语法 ROUND(number,num_digits) Number 需要进行四舍五入的数字。需要进行四舍五入的数字。 Num_digits 指定的位数，按此位数进行四舍五指定的位数，按此位数进行四舍五入。入。 说明说明 如果如果 num_digits 大于大于 0，则四舍五入到指定的小，则四舍五入到指定的小数位。数位。 如果如果 num_digits 等于等于 0，则四舍五入到最接近的，则四舍五入到最接近的整数。整数。 如果如果 num_digits 小于小于 0，则在小数点左侧进行四，则在小数点左侧进行四舍五入。舍五入。 体质人类学数据的相对统计分析 CONCATENATE 将几个

9、文本字符串合并为一个文本字符串。 语法语法 CONCATENATE (text1,text2,.) Text1, text2, . 为 1 到 30 个将要合并成单个文本项的文本项。这些文本项可以为文本字符串、数字或对单个单元格的引用。 说明说明 也可以用 &（和号）运算符代替函数 CONCATENATE 实现文本项的合并。函数应用示例体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析 上唇皮肤高度（Upper lip skin height，sn-ls）：鼻下点至上唇点的直线距离。（1）低：上唇皮肤高度不超过12 mm；（2）中等：上唇皮肤高度在12 mm -19mm；（3）高：上唇皮

10、肤高度超过19 mm。 红唇厚度（Thickness of lips is-sto）：将红唇厚度分为4种类型：（1）薄唇：上红唇厚度在8mm以下；（2）中唇：上红唇厚度在8-10mm；（3）厚唇：上红唇厚度在10mm以上；（4）胀肿：上下红唇明显鼓胀，而且明显外翻。体质人类学数据的相对统计分析 鼻翼宽（Breadth of alae nasi）：鼻宽与眼内角间宽的关系。分为三种类型：（1）狭窄：鼻宽小于眼内角间宽；（2）中等：两者几乎等长；（3）宽阔：鼻宽大于眼内角间宽。 下肢全长(Length of lower limb，马丁编号：53)：髂前棘点高减去适当数值。身高130厘米以下减去1.5

11、厘米；131150厘米者减去2厘米；151一165厘米者减3厘米；166一175厘米者减4厘米；176厘米以上者减5厘米。体质人类学数据的相对统计分析 体质指数 头面部和体部指数分型 身高分型 原始数据公式的编辑体质人类学数据的相对统计分析第三节关于皮褶的计算及作图 国内学者论文中多采用几何均数，即皮褶厚度几何均数值=lg-1(lgX/n),其标准差为原始数据取常用对数后的标准差的反对数值，单位为mm。 体脂百分率采用Brozek改良公式身体脂肪%=（4.570/身体密度-4.142）100计算得出。 根据肱三头肌位和肩胛下位皮褶厚度推算出身体密度 ( 19 岁以上男性的身体密度=1.0913

12、 - 0.00116 X ; 19 岁以上女性的身体密度=1.0897 - 0.00133 X ; X = 肱三头肌位皮褶厚度+肩胛下位皮褶厚度) 体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析12221212xxussnn男女间男女间u检验检验X1代表男平均值，代表男平均值，S1代表男标准差，代表男标准差，n1代表男性代表男性个体数量；个体数量； X2代表女平均值，代表女平均值，S2代表女

13、标准差，代表女标准差，n2代表女性个体数量；代表女性个体数量；体质人类学数据的相对统计分析 当u=1.96时，p=0.05. 当u=2.58时，p=0.01 当u0.05.无显著性差异。 当1.96u2.58时,0.01p2.58时,p0.01，有极显著性差异。 示例连接体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对

14、统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析对所做的图像进行编辑，可以任意拖、拉，直到图像完整为止对所做的图像进行编辑，可以任意拖、拉，直到图像完整为止体质人类学数据的相对统计分析 围度的作图方法与皮褶作图方法基本相同（都是做折线图的方法），在此不作赘述。 皮褶文章示例 围度文章示例1 围度文章示例2体质人类学数据的相对统计分析第四节在word中编辑表格把把excel表格直接复制到

15、表格直接复制到word文档中，如图文档中，如图体质人类学数据的相对统计分析体质人类学数据的相对统计分析 表格工具栏表格工具栏体质人类学数据的相对统计分析作三线表格和其他表格作三线表格和其他表格体质人类学数据的相对统计分析出现表格属性出现表格属性体质人类学数据的相对统计分析操作时必须选中表格操作时必须选中表格体质人类学数据的相对统计分析表格属性中的行、列、单元格都可以这样做表格属性中的行、列、单元格都可以这样做体质人类学数据的相对统计分析对编辑栏中对编辑栏中“表格表格”的总体介绍：插入表格，合并与拆分表格，的总体介绍：插入表格，合并与拆分表格，表格中文字的转换。表格中文字的转换。体质人类学数据的

16、相对统计分析点右键进行如下操作点右键进行如下操作所做表格示例1所做表格示例2体质人类学数据的相对统计分析第五节聚类分析聚类分析的基本过程聚类分析的基本过程是根据实体或者变量之间的相似程度,把它们逐步聚合成为一类,以此来推断各变量之间的相互关系。聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是采用一定的系数作为地区间的相似系数,先将所有的n 个变量看成不同的n 类,然后将性质最近(距离最近) 的两类合并为一类;再将这n - 1 类中找到最接近的两类加以合并,依次类推,直到所有的变量被合并为一类。 聚类分析及主成分分析论文体质人类学数据的相对统计分析 7种聚类方法：1.Between-groups link

17、age：类间平均链锁法；2.Within-groups linkage：类内平均链锁法；3.Nearest neighbor：最近距离法；4.Furthest neighbor：最远距离法；5.Centroid clustering：重心法，应与欧氏距离平方法一起使用；6.Median clustering：中间距离法，应与欧氏距离平方法一起使用；7.Wards method：差离平方和法，应与欧氏距离平方法一起使用。体质人类学数据的相对统计分析选择类间平均链锁法（系统默认方法）。在选择距离测量技术上，系统提供8种形式供选择：1.Euclidean distance(欧氏距离)：Euclide

18、an距离，即两观察单位间的距离为其值差的平方和的平方根，该技术用于Q型聚类；2.Squared Euclidean distance：Euclidean距离平方，即两观察单位间的距离为其值差的平方和，该技术用于Q型聚类；3.Cosine：变量矢量的余弦，这是模型相似性的度量；4.Pearson correlation：相关系数距离，适用于R型聚类；5.Chebychev：Chebychev距离，即两观察单位间的距离为其任意变量的最大绝对差值，该技术用于Q型聚类；6.Block：City-Block或Manhattan距离，即两观察单位间的距离为其值差的绝对值和，适用于Q型聚类；7.Minkowski：距离是一个绝对幂的度量，即变量绝对值的第p次幂之和的平方根；p由用户指定8.Customized：距离是一个绝对幂的度量，即变量绝对值的第p次幂之和的第r次根，p与r由用户指定。体质人类学数据的相对统计分析利用SPSS软件做聚类分析：（1）在“Variable View”中，先输入各指标的名称，并相应选择各指标的类型。（2）在“Data View”中，输入原始数据或者从Excel表中直接粘入。（3）选中“Analyze”“Classify” “Hierarchical Cluster Analysis” 在“Hierarchica