论文昆虫形态学标记中常见的多元统计方法是关于对不知道怎么写形态学论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文形态学论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
[摘 要]传统的昆虫分类学以定性分类为标准,但是传统分类对操作人员的经验要求较高,近年来,随着统计知识的普及以及相应的软件的开发和使用,使用定量特征结合数学统计已经成为传统分类学的一种辅助手段,使其越来越多的应用于昆虫数量性状分类.本文主要阐述昆虫形态学标记中常见的几种多元统计方法.
[关键词]多元统计；昆虫；形态标记
昆虫形态学是昆虫学发展史中最悠久的分支之一, 是研究昆虫形态、结构及其功能的科学.而昆虫形态学标记是利用可以直接观察和测量昆虫的外部形态特征、行为特征、生理代谢特征等作为遗传标记,是遗传标记的一种,可以用来研究物种间的关系、分类和鉴定.形态学标记作为研究昆虫物种种间关系和差异的一种方法,可以分为定性和定量两个方面,定性是以昆虫的外部形态、内部结构依据,根据形态结构和功能相一致的原理,对昆虫进行分类鉴别,然而在实际研究当中,由于某些昆虫的形态特征不稳定、同种异型、异种同型以及近缘种形态结构十分相似等问题导致我们所得到的结果往往不够精确,最为主要的是,定性形态标记难以排除环境对其数量性状的影响,所以在某种情况下,需要使用定量的形态标记,并利用相关的生物统计学知识与其结合进行严密的分析.
统计学基本上包含基本统计和多元统计两个大类.而多元统计又是在解决实际问题中有效的数据处理方法,包括聚类分析、因子分析、主成分分析、典型分析以及判别分析等方法.目前多元统计方法在生物上的应用主要集中在群落分析和的研究上.例如周红、张志南就曾使用聚类分析、主成分分析等统计方法在底栖群落生态学的研究中.但是在物种间的遗传多样性研究中也有逐渐发展的趋势,如母华强、张泽钧等在四川藏鼠兔头骨形态的种群分化的研究中,首先使用单因素方差分析随后采用Bonferroni方法对有显著差异的变量进行多重比较得出“如果以颅全长作为衡量体型大小的指标,邛崃山系的藏鼠兔较凉山和岷山为小”的这一结论.再通过逐步判别分析分化从而得出“藏鼠兔头骨样本在山系间的差异主要来自于颧宽、眶间宽、鼻骨长等变量的影响”的结论.多元统计方法在昆虫形态标记中的应用也得到了相应的发展,如牙森·沙力高松等通过聚类分析和主成分分析对西藏飞蝗九个地理种群群居型形态特征进行了一个数量分析；蔡小娜,黄大庄等利用蛾翅数学形态特征用于夜蛾分类和鉴定的可行性研究中,使用判别分析、聚类分析等统计方法；秦绪栋,窦广民等对长白山林区21 种食蚜蝇的数值分类研究中采用聚类分析完成了对这21种食蚜蝇亲缘关系的鉴定.通过以上的事例不难发现,如今,多元统计方法和形态标记的结合使用已经成为了一种发展的趋势.通过查阅文献发现,多元统计在昆虫形态标记中的应用相对其在生物群落分析等研究中较为少见,而且,在昆虫形态标记的多数研究中,只使用单一的方法,本文以常见的多元统计方法阐述其在昆虫形态标记中的应用.在昆虫形态标记中常用的多元统计方法主要包括多因素方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析与因子分析等方法,这些方法结合多元统计软件的使用能够有效的达到对昆虫亲缘关系的判断以及分类.目前,在生物统计上经常见到的统计软件有STATISTICA、SPSS、R软件等.关于统计软件的介绍请参考相关文献、书籍.
一、材料与方法
针对不同的昆虫,根据其习性、生活环境在采集样本的时候往往需要考虑相应的采集、毒杀以及运送的方法.使得到的昆虫样本尽可能的保持完整性,从而不使其研究价值打折.在采集到标本之后还要做详细的记录如：采集日期（年、月、日）、采集地点（省、县、乡）、采集人姓名等三项.除以上记载外还应该注意采集时的环境,其寄主系植物或动物,采集地点的海拔高度,采集方法,以及昆虫的生活习性等等都可以写在记录本上,而在标本上只要附一个相应的号码. 如有必要可以根据地理隔绝或分布点之间的距离进行相应的分组.根据其形态特征进行初步鉴定.
形态指标的选取主要依据传统的分类特征,并结合标本的观察比较.或者根据目前已有的测量标准进行选取如Ruttner1988年提出的的蜜蜂形态特征测定标准、第四届国际蝗虫学会（1936） 所规定的测量标准等测定标准进行选取.在选定形态指标后,利用游标卡尺进行数据测量.
二、数据分析
1.多因素方差分析
多因素方差分析是检验两个或两个以上的因素对一个因素之间的差异是否显著的一种方法.是以方差分析的原理对分析模型进行扩展,是把全部观测值之间所表现的变异（即总变异）分解为两个或多个部分,除了一部分代表随机误差的作用外,其他部分分别代表各因素作用,通过一定方法的比较,了解某个因素对结果变量是否有明显影响.常用的试验设计几乎都可以用多因素方差分析,如随机区组设计、裂区设计、交叉设计、析因设计等.
多因数方差分析在昆虫形态学标记中的应用有着一定的地位,由于是分析两个或两个以上的因素对一个变量的影响,其分析方法与单因素方差分析相差并不大.从中能够检验组间或变量间的均数之间的差别是否具有统计学意义.也就是通过将总变异分解为由随机误差造成的变异（即组内方差）与由均数差异造成的变异（即组间方差）两个部分.如果后者大于前者,并且具有统计学意义,我们将拒绝无效假设,接受备择假设：即总体中均数间存在差异.利用相应的统计软件还能获得相关的分析,例如协方差、相关系数、半正态图形等.使用时必须满足多因素方差分析的假定： 每个总体服从正态分布,方差齐性及观察值独立.
在实际应用中应结合自己的需求做相应的多元方差分析.在对于存在显著性的变量,我们通常需要对其进行“事后检验”.
2.回归分析
回归分析是寻找两个或两个以上的变量之间的相互关系.包括只有一个自变量的一元线性回归（一因一果）和有多个自变量的多元线性回归（多因一果）.在昆虫形态标记中,我们通常需要了解所选取的形态指标之间是否存在这相互关系,例如想要了解某种昆虫的体长与胫节长、翅长之间的相互关系就要使用多元回归分析,通过建立一个回归方程从而进行确定.
总结:本论文主要论述了形态学论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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