Buono Giuseppe, 2007, Phd Thesis (tesi dottorato) - Paleonews

caratteri variano nelle stesse proporzioni, la forma si modifica al crescere della
taglia.
Le analisi multivariate infine consentono uno studio di più parametri contemporaneamente e
pertanto consentono una caratterizzazione molto più completa delle caratteristiche biometriche
rispetto alle analisi univariate e bivariate.
In questo studio sono state usate utilizzate alcune comuni tecniche statistiche multivariate per
investigare sulla variabilità del genere Soaresirhynchia e della specie S. bouchardi. Tali tecniche
sono:
• Cluster Analysis
La cluster analysis è un insieme di procedure (algoritmi) che si prefiggono di classificare o
raggruppare elementi in classi tali che:
- al loro interno ci sia la massima somiglianza tra gli elementi che li costituiscono (gli
oggetti appartenenti a ciascun cluster);
- ogni classe sia relativamente distinta dalle altre.
Nel nostro caso tale analisi è stata usata per testare la classificazione degli esemplari di
Soaresirhynchia.
• Principal component analysis
L’analisi delle componenti principali (PCA) è una tecnica statistica usata per la semplificare lo
studio di un gruppo di dati, riducendo gruppi di dati multi-dimensionali ad un numero di dimensioni
più basso e facilizzandone l’analisi.
Nel nostro caso si è utilizzato tale metodo al fine di ottenere una classificazione morfologica
coerente all’interno dei campioni e di determinare le variabili più influenti su tale classificazione.
• Discriminant analisys
La discriminant analysis di funzione è usata per determinare quali variabili discriminano fra due o
più gruppi naturali.
Nel nostro caso l’utilizzo di tale mezzo ha consentito di raffinare i risultati ottenuti dalla PCA.
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