И.Г. Широбоков. О применении метода главных компонент в краниологии

 Скачать  |  К содержанию #1. 2020

 

Широбоков Иван Григорьевич. Музей антропологии и этнографии им. Петра Великого (Кунсткамера) РАН (Санкт-Петербург, Россия).

E-mail: ivansmith @ bk.ru

 ORCID: 0000-0002-3555-7509

 

Аннотация

Анализ главных компонент часто используется краниологами для оценки однородности выборок, но до сих пор не существует общепринятого подхода к интерпретации его результатов. Для проведения такой оценки были созданы две модельные группы, суммарно включающие измерения 900 мужских черепов. Из модельных выборок извлекались случайные выборки разного объема, для каждой проводился анализ методом главных компонент (ГК) по набору из 14 краниометрических признаков. Выявлены закономерности в средней величине и вариативности нагрузок признаков на первые две главные компоненты и определена изменчивость дисперсий. Они условно могут быть обозначены как фактор общего размера и фактор формы лицевого скелета. В больших сериях первая компонента имеет высокую корреляцию со средним геометрическим всех линейных признаков, а вторая обусловлена отрицательными связями между широтным и высотным комплексами признаков. Корреляционный анализ показал, что из-за случайных различий в величине собственных чисел ГК по результатам отдельных анализов вторая компонента может меняться местами с третьей и даже четвертой. Результаты эксперимента, в ходе которого моделировались смешанные серии черепов саамов и финнов, показали, что при условии отсутствия внешних (некраниометрических) дифференцирующих признаков метод главных компонент является недостаточно эффективным инструментом для обнаружения скрытой структуры выборки.

 

Ключевые слова: морфология черепа, проблема выборки, исследовательские ошибки, метод главных компонент.

 

УДК 572

DOI: 10.31250/2658-3828-2020-1-121-138

 

Список литературы

Алексеев В.П., Дебец Г.Ф. Краниометрия. Методика антропологических исследований. — М.: Наука, 1964. — 128 c.

Дебец Г.Ф. Палеоантропология СССР. — М., 1948. — 392 с. (Труды Института этнографии АН СССР. Новая серия. Т. IV).

Дерябин В.Е. О методиках многомерного таксономического анализа в антропологии. Канонический анализ против главных компонент // Вестник антропологии. — Вып. 4. — 1998. — С. 30–67.

Дерябин В.Е. Краткий справочник по решению типовых задач биометрической обработки антропологических данных. Депонент МГУ (М.). — [Б. м.: б. и.], 2005. — 247 с.

Евтеев А.А., Двуреченский О.В. Краниологическая изменчивость русского сельского населения XVI–XIX веков в координатах «мировых» главных компонент // АЭАЕ. — 2017. — Т. 45. — № 4. — С. 143–151.

Ефимова С.Г. Палеоантропология Поволжья и Приуралья. — М.: Изд-во МГУ, 1991. — 95 с.

Козинцев А.Г. Антропологический состав и происхождение населения тагарской культуры. — Л.: Наука, 1977. — 144 с.

Козинцев А.Г. О некоторых аспектах статистического анализа в краниометрии // Радловский сборник: научные исследования и музейные проекты МАЭ РАН в 2015 году. — СПб.: МАЭ РАН, 2016. — С. 381–390.

Миклашевская Н.Н. Краниология киргизов // Труды Киргизской археолого-этнографической экспедиции. Т. II. — Фрунзе, 1959. — С. 266–294.

Рогинский Я.Я. Величина изменчивости измерительных признаков черепа и некоторые закономерности их корреляции у человека // Ученые записки МГУ. Вып. 166. — М.: Изд-во МГУ, 1954. — С. 57–92.

Рогинский Я.Я. Закономерности связей между признаками в антропологии // СЭ. — 1962. — № 5. — С. 15–29.

Хартанович В.И. Материалы к краниологии финнов // Антропология сегодня. Вып. 1. — СПб., 1995. — С. 71–89.

Широбоков И.Г. Насколько серьезное влияние оказывают межисследовательские расхождения на результаты краниологических исследований? (некоторые итоги семинара по коннексии краниометрических признаков в МАЭ РАН) // Вестник Московского университета. Серия XXIII. Антропология. — 2016. — № 3. — С. 36–48.

Широбоков И.Г., Моисеев В.Г., Козинцев А.Г., Хартанович В.И. Чистов Ю.К., Гро-мов А.В. Индивидуальные краниометрические данные близких к современности групп населения Восточной и Северо-Восточной Европы [Электронный ресурс]. СПб.: МАЭ РАН, 2017. URL: http://camera-praehistorica.kunstkamera.ru/files/camera_praehistorica/ee_craniometric_database/ee_craniometric_database_rus.pdf. (Дата обращения: 15.03.2020.)

Ярхо А.И. О некоторых вопросах расового анализа // Антропологический журнал. — 1934. — № 3. — С. 43–76.

Ярхо А.И. Алтае-саянские тюрки. Антропологический очерк. — Абакан: Хакасское областное национальное изд-во, 1947. — 148 с.

Berner D. Size correction in biology: how reliable are approaches based on (common) principal component analysis? // Oecologia. — 2011. — Vol. 166. — No. 4 — P. 961–971.

Björklund M. Be Careful with Your Principal Components // Evolution. — 2019. — Vol. 73. — No. 10. — P. 2151–2158.

Bookstein F.L. A Method of Factor Analysis for Shape Coordinates // American Journal of Physical Anthropology. — 2017. — Vol. 164. — No. 2. — P. 221–245.

González-José R., Van der Molen S., González-Pérez E., Hernández M. Patterns of Phenotypic Covariation and Correlation in Modern Humans as Viewed from Morphological Integration // American Journal of Physical Anthropology. — 2004. — Vol. 123. — No. 1. — P. 69–77.

Goodman M.M. Distance Analysis in Biology // Systematic Zoology. — 1972. — Vol. 21. — № 2. — P. 174–186.

Page J.W. A Note on Interobserver Error in Multivariate Analyses of Populations // American Journal of Physical Anthropology. — 1976. — Vol. 44. — No. 3. — P. 521–526.

Pearson K. Craniological Notes: Homogeneity and Heterogeneity in Collections of Crania // Biometrika. — 1903. — Vol. 2. — No. 3. — P. 345–347.

Peres-Neto P.R., Jackson D.A., So-mers K.M. Giving Meaningful Interpretation to Ordination Axes: Assessing Loading Significance in Principal Component Analysis // Ecology. — 2003. — Vol. 84. — No. 9. — P. 2347–2363.

Shaukat S.S., Rao T.A., Khan M.A. Impact of Sample Size on Principal Component Ana-lysis Ordination of an Environmental Data Set: Effects on Eigenstructure // Ekólogia (Bratislava). — 2016. — Vol. 35. — No. 2. — P. 173–190.

Skalski J.R., Richins S.M., Townsend R.L. A statistical test and sample size recommendations for comparing community composition following PCA // Plos ONE. — 2018. — Vol.13(10): e0206033. — https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206033

Taleb N.N. The Statistical Consequences of Fat Tails. Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications. — [New-York]: STEM Academic Press, 2019. — 446 p. (Technical Incerto Collection. Vol. 1).

Utermohle C.J., Zegura S.L., Heathcote G.M. Multiple Observers, Humidity, and Choice of Precision Statistics: Factors Influen-cing Craniometric Data Quality // American Journal of Physical Anthropology. — 1983. — Vol. 61. — No. 1. — P. 85–95.

Vieira V.M.N.C.S. Permutation Tests to Estimate Significances on Principal Components Analysis // Computational Ecology and Software. — 2012. — Vol. 2 — No. 2. — P. 103–123.