太行山猕猴掌面花纹密度的性别差异分析

目的:研究太行山猕猴掌面的花纹密度(PD)的性别差异.材料与方法:运用SPSS 11.0 for Windows统计软件,对20只猕猴(10♂,10♀)的掌面7个主要花纹区,即近端小鱼际(HP)、远端小鱼际(HD)、大鱼际(TH)及指间4区(Ⅰ-Ⅳ)的花纹密度进行统计分析,用全模型法和逐步判别法建立判别函数.结果:掌面研究变量有7项变量在性别间有显著差异(P<0.05),6项变量达到极显著差异(P<0.01).两种方法的性别判别率均为90.0%.结论:掌面的花纹密度在两性之间有显著性差异,进行性别鉴别和功能推断有一定的实用价值和理论价值.     

太行山猕猴掌(跖)面花纹类型

对26例(♂8,♀18)太行山猕猴的掌,跖面花纹类型及各类花纹出现的区域和频率进行统计研究,并依据掌跖面花纹强度值,探讨太行山猕猴掌(跖)面各类花纹之间的相互关系,以期为灵长类的遗传,进化和分类等基础理论研究积累较为可靠而有使用价值的素材.结果显示,太行山猕猴掌面主要有5类花纹:O,L,Z,W和M;跖面有8类花纹:O,...     

太行山猕猴胫骨的性别判别分析

研究成年太行山猕猴胫骨变量在性别判别中的作用.本文对20例太行山猕猴(8♂、12♀)胫骨的8项变量进行测量,采用SPSS10.0forWindows分析软件中单因子方差分析和多变量判别分析.统计结果显示,所测项目性别差异显著(P<0.05);通过全模型法和逐步判别法建立胫骨变量的判别函数,判别率分别为100.0%和95.0%.说明利用猕猴胫骨进行性别判别具有一定的实践意义.     

猕猴颅骨变量和面角的性差研究

本文对27例(9♂,18♀)成年太行山猕猴颅骨有关变量进行单因素方差分析和多变量性别判别分析.结果表明,太行山猕猴的颅骨变量有明显的性别差异,15项变量中有9项性别间差异显著,其中3项变量有极显著性差异;颅骨的面角雄性较雌性小3.43°,颅骨单项变量性别判别率较低,范围在51.95%～74.10%之间,通过全模型和逐步选择法建立颅骨变量的判别函数,判别率分别为96.30%和74.10%.     

太行山猕猴掌骨性差分析

目的是用猕猴掌骨变量建立性别判别函数.成年太行山猕猴骨骼标本39例(27雌,12雄).每根掌骨测量7个变量.数据分析采用SPSS 20.0.建立逐步判别函数.选择出来的性差较大的变量直接进行判别分析.结果表明大部分变量性差显著(P<0.01),侧别差异很小(P>0.05).逐步判别函数选择出来最好的变量是掌骨长度.总体上5根掌骨的性别正确判别率较高,雄性判别率为83.3%~100.0%,雌性判别率为85.2%~100.0%,总的性别判别率达84.6%~94.7%.交互检验比回代检验判别率略微低一些.结果提示用掌骨长度变量可以很好的鉴定性别.     

太行山猕猴蹠骨形态学判别分析

目的:了解太行山猕猴5根蹠骨形态学差异.方法:测量34例成年太行山猕猴蹠骨标本10个变量.数据用SPSS13.5统计软件分析处理,建立5根蹠骨的多元判别函数.结果:5根蹠骨正确判别率的范围是91.2%～100.0%,回代检验和交互检验结果相似,说明判别函数稳定有效.结论:太行山猕猴5根蹠骨的形态差异显著.采用多元判别函数可以有效地将未知标本进行判别.     

太行山猕猴锁骨性差研究

了解猕猴锁骨性差特征及影响因素.太行山猕猴锁骨和颅骨标本51例(雄:18,雌:33).选择锁骨11个变量.数据分析采用SPSS 19.0.用判别分析方法建立锁骨性别判别函数.单因素方差分析锁骨大多数变量性差显著(P<0.01).采用有关锁骨变量性别正确判别率较低(50.0%~76.5%).考虑到锁骨与颅长比值,性别正确判别率有所增加(80.4%~86.3%).整体上雌性判别率高于雄性,两侧之间没有明显差异.这种性差模式主要与锁骨特殊生长模式、形态结构、行为习性和种属特异性有关.     

太行山猕猴锁骨性差研究

了解猕猴锁骨性差特征及影响因素.太行山猕猴锁骨和颅骨标本51例(雄:18,雌:33).选择锁骨11个变量.数据分析采用SPSS 19.0.用判别分析方法建立锁骨性别判别函数.单因素方差分析锁骨大多数变量性差显著(P0.01).采用有关锁骨变量性别正确判别率较低(50.0%~76.5%).考虑到锁骨与颅长比值,性别正确判别率有所增加(80.4%~86.3%).整体上雌性判别率高于雄性,两侧之间没有明显差异.这种性差模式主要与锁骨特殊生长模式、形态结构、行为习性和种属特异性有关.     

猕猴和叶猴掌面花纹强度的比较分析

为了研究猕猴和叶猴掌面平均花纹强度(API)的种属间差异,运用SPSS 11.0 for Windows统计软件,对太行山猕猴(55只)、藏猴(19只)、山魈(52只)、日本猕猴(74只)、食蟹猕猴(112只)、黑叶猴(13只)、菲氏叶猴(7只)的左侧掌面上6个主要花纹区(Hp,Th,指间Ⅰ-Ⅳ区)的平均花纹强度值进行统计分析.结果表明,同科不同种属间具有共性,也具有一定的差异性;灵长类掌面的花纹强度不仅是由遗传因素所决定的,同时还与他们的生活方式和生活环境有关.     

太行山猕猴下颌骨、颅骨和髋骨变量的性别判别分析

本对25例（♂9，♀16）成年太行山猕猴下颌骨的17项变量，24例（♂8，♀16）颅骨的20项变量和22例（♂11，♀11）髋骨的21项变量进行了测量，采用SPSS for windows 10.0的多变量差别分析方法对有关变量建立性别判别函数式。结果表明，采用逐步判别法，髋骨变量 性别判别分析时所用变量最少，髋骨，下颌骨和颅骨变量，差别率分别 为95.50%,88.00%和79．20％。     

太行山猕猴跖骨性差

以39例成年太行山猕猴跖骨为标本(27雌,12雄),测量每根跖骨7个变量,采用SPSS 20.0进行数据分析,用7个跖骨变量建立逐步判别函数.选择性差最大的变量直接进行判别分析.结果表明,大部分变量性差显著(P<0.01),侧别差异很小.逐步判别分析选择出来的最好变量是跖骨长度.雄性判别率为78.6%⁹2.9%,雌性判别率为79.3%92.9%,雌性判别率为79.3%⁹3.1%,平均判别率为79.1%93.1%,平均判别率为79.1%⁹3.0%.交互检验比回代检验判别率略微低一些.结果显示用跖骨长度变量可以很好地鉴定性别.     

416例湘西苗族学生手纹研究

<正>皮纹是人体稳定的体表特征.它的各种性状具有遗传特征,种族差异和民族差异,并且在刑侦及其某些遗传性疾病的诊断中起重要作用.为积累我国各民族正常群体的皮纹学参数值,为人类学、遗传学及临床医学等相关研究提供正常对照数据,我们对416例湘西苗族学生的手纹进行了研究,为了对照分析,引用了有关文献.     

猕猴骶骨性别判别分析

目的:探讨太行山猕猴骶骨指数性差.材料和方法:成年猕猴骶骨标本55例(雄17,雌38).选择骶骨5个线性变量和4个指数变量;统计处理采用ANOVA、多元判别分析和二元逻辑回归分析.结果:大部分骶骨线性变量存在性差(P0.05),雄性大于雌性;猕猴骶骨相对宽指数性差显著(P0.01),雌性大于雄性.多元判别分析性别正确判别率为78.2%~87.3%.逻辑回归分析性别正确判别率为83.6%~87.3%.结论:骶骨变量性差显著,骶骨体长和骶骨相对宽性别判别的能力较强.     

Fisher′s判别分析在性别鉴定中的应用

本文对57例(男36,女21)国人髋骨进行了16个项目的测量,并进行了性别判别分析。研究结果表明:16个测量项目中有6项判别效果较好。本文采用Fisher's判别分析建立了4个性别判别函数,判别率达90％以上。     

淇河鲫鱼下咽骨形态学描述

观察成年淇河鲫鱼下咽骨形态特征,比较下咽骨与体型性差.选取58例成年淇河鲫鱼(雄24,雌34)3个体型变量、下咽骨4个形态变量及3个比值变量.测量数据处理采用SPSS 20.0软件.结果显示淇河鲫鱼体型变量性差有统计学意义(P0.05),性差方向是雌性大于雄性;下咽骨形态变量和比值变量性差无统计学意义(P0.05).主成分分析结果显示下咽骨7个变量可以提取3个因子,可以解释原始变量总变异的88.05%.反映了变量之间的关联程度.淇河鲫鱼体型变量性差显著,下咽骨性差无统计学意义;下咽骨变量提取的少数因子可以对多个自变量做出解释.     

皮纹与运动机能的相关研究

本文对安徽１１５名汉族运动员（男５４人，女６８人）的皮纹进行了研究。调查分析了指纹、掌纹和跖纹。结果表明：运动员的皮纹参数与对照组间有若干统计学差异。这些皮纹特征为运动员选材提供了参考指标     

运用判别分析对肝癌及癌前病变形态定量研究初探

本文在运用判别分析方法对肝癌及癌前病变形态进行定量研究方面作了初步尝试,给出了具体的判别函数和判别规则.对原48个样品进行回报,其准确率达到81%以上.