Tab. 1. Rozměry pánve užité pro určení pohlaví metodou dle Muraila et al. (2005).

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Tab. 1. Rozměry pánve užité pro určení pohlaví metodou dle Muraila et al. (2005)."

Transkript

1 . Přílohy: Tabulky Tab.. Rozměry pánve užité pro určení pohlaví metodou dle Muraila et al. (5). Zkratka PUM (M4) Název Preacetabulární délka stydké kosti SPU Šířka těla os pubis DCOX (M) Maximální výška pánevní kosti IIMT (M5.) Výška incisura ischiadica major ISMM Postacetabulární délka sedací kosti SCOX (M) Šířka kosti kyčelní SS Spinosciatické šířka pánevní kosti SA Spinoaurikulární šířka pánevní kosti SIS (M4.) Šířka těla os ischii VEAC (M) Vertikální rozměr acetabula Popis Přímočará vzdálenost od středu horního okraje facies symphysialis k nejbližšímu bodu okraje acetabula v úrovni facies lunata. Vzdálenost od nejvíce vyčnívajícího bodu na pubické části okraje acetabula k hornímu vnitřnímu okraji foramen obturatum ve směru kolmém na linea terminalis. Přímočará vzdálenost, měřená od vrcholu sedacího hrbolu (tuber ischiadicum ) k nejvzdálenějšímu bodu hřebene kyčelní kosti. Přímočará vzdálenost měřená kolmo od spina iliaca posterior inferior (za kterou považujeme místo styku horního ramene incisury a dolního ramene facies auricularis) k dolnímu rameni incisura ischiadica major. Přímá vzdálenost od nejventrálnějšího bodu okraje tuber ischiadicum sedací kosti k nejvzdálenějšímu bodu horního okraje acetabula. Přímá vzdálenost mezi nejventrálnějším bodem (crista iliaca anterior superior) a nejdorzálnějším bodem (crista iliaca posterior superior) křídla kyčelní kosti. Nejkratší vydálenost mezi vrcholem spina iliaca anterior inferior a nejhlubším bodem sedacího zářezu (incisura ischiadica major). Nejkratší vzdálenost mezi vrcholem spina iliaca anterior inferior a nejbližším bodem okraje facies auricularis (A). Bod A je definován jako průsečík linea arcuata s okrajem facies auricularis. Vzdálenost měřená kolmo od okraje acetabula k bodu na dolním rameni incisura ischiadica major, který leží uprostřed mezi jejím vrcholem (nejhlubším místem) a spina ischiadica. Přímočará vzdálenost mezi nejvzdálenějšími body okrajů kyčelní jamky měřená v ose sedací kosti. Původní zdroj Bräuer, 988 Gaillard, 96 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Schulter-Ellis et al., 983 Bräuer, 988 Gaillard, 96 Gaillard, 96 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Legenda: zkratky užité v práci Muraila et al. (5) jsou doprovázeny zkratkami dle Martina (Bräuer,988). 4

2 Tab.. Měřené rozměry pažní kosti. Zkratka H Ha H H3 H9 H H5 H6 Mindidia Maxdidia H4 Rozměr Největší délka humeru Délka hlavice trochlea Celková délka humeru Šířka horní epifýzy Největší transverzální průměr hlavice Největší sagitální průměr hlavice Největší průměr středu Nejmenší průměr středu Nejmenší průměr diafýzy Největší průměr diafýzy Šířka dolní epifýzy Popis rozměru Přímočará vzdálenost nejvyššího bodu caput humeri od nejníže položeného bodu trochlea humeri. Měříme stejně jako u míry H s tím rozdílem, že měříme projektivně k podélné ose. Vzdálenost nejvyššího bodu caput humeri od nejvzdálenějšího bodu capitulum humeri. Projektivní vzdálenost bodu, který leží na kloubní ploše caput humeri nejmediálněji od nejlaterálnějšího bodu na tuberculum majus. Přímá vzdálenost mezi oběma laterálními body okraje chrupavky. Transverzální průměr leží při kolmém směru humeru horizontálně. Přímá vzdálenost nejvyššího od nejnižšího bodu okraje chrupavky kolmo k transverzálnímu průměru. Absolutně největší průměr bez ohledu na sagitální nebo transverzální rovinu. Absolutně nejmenší průměr bez ohledu na rovinu nebo polohu největšího průměru. Nejmenší rozměr měřen bez ohledu na střed kosti, pevné rameno měřidla se přikládá k oploštělé (obvykle anteromediální) straně kosti. Největší rozměr měřen na úrovni předchozí míry, osa měřidla se přikládá k oploštělé (obvykle anteromediální) straně kosti. Projektivní vzdálenost nejlaterálnějšího bodu epicondylus lateralis od hrotu epicondylus medialis. Zdroj Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 France, 988 France, 988 Bräuer, 988 Legenda: Zkratka zkratky rozměrů definované Martinem (Bräuer, 988), písmeno M je ve zkratce nahrazeno písmenem H, udávající zkratku kosti, ze které daný rozměr pochází. V případě rozměrů mindidia a maxdidia zkratky rozměrů definované France (988). Tab. 3. Počet měření u jednotlivých rozměrů kosti pažní v souboru jedinců s pohlavím určeným za pomoci primární pohlavní diganostiky. Sex Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Venkov Alespoň celkem Dex Sin Alespoň Dex Sin Praha celkem H Ha H H H H H H Mindidia Maxdidia H

3 Legenda: Alespoň počet jedinců s konkrétním rozměrem měřeným alespoň na straně těla, dex počet měřených kostí z pravé strany těla, sin počet měřených kostí z levé strany těla, názvy rozměrů viz. Tab.. Tab. 4. Měřené rozměry stehenní kosti. Zkratka F F F8 Rozměr Největší délka femuru Celková délka femuru v přirozené poloze Vertikální průměr hlavice F9 Transverzální průměr hlavice F3 Horní šířka F9 Horní transverzální průměr diafýzy Horní sagitální průměr diafýzy Sagitální průměr středu diafýzy Transverzální průměr středu diafýzy Maximální vertikální rozměr diafýzy F F6 F7 Maxverdi F Epikondylární šířka Popis rozměru Vzdálenost nejvyššího bodu hlavice od nejspodnějšího bodu condylus medialis (lateralis). Vzdálenost nejvyššího bodu hlavice od roviny, která prochází spodní plochou obou kondylů. Zdroj Bräuer, 988 Přímočará, vertikální vzdálenost koncových bodů roviny, která prochází hlavicí v nejširším místě, kolmo na osu krčku. Hlavici držíme před sebou tak, že vidíme fovea capitis femoris a osa krčku probíhá horizontálně. Přímočará vzdálenost dvou nejvíce do stran vybíhajících bodů roviny popsané u míry F8. Měříme kolmo k vertikálnímu průměru hlavice. Vzdálenost konce prodloužené osy krčku na plochu hlavice od konce této osy na laterálním okraji kosti. Transverzální průměr horního konce diafýzy na místě mírného výstupku. Pokud chybí -5 cm pod bazí trochanter minor. Bräuer, 988 Sagitální průměr na horním konci diafýzy, měřený na stejném místě jako transverzální průměr, a to kolmo na něj. Vzdálenost přední plochy kosti od zadní plochy kosti přibližně ve středu diafýzy na největší vyvýšenině linea aspera. Vzdálenost obou bočních okrajů kosti od sebe na místě, kde měříme sagitální průměr kolmo na rozměr F6. Bräuer, 988 Maximální aposteriorní rozměr diafýzy, přičemž hranice diafýzy jsou pro potřeby tohoto měření definována jako: sup. dolní hranice tuberositas glutea, inf. úroveň divergence linea aspera. Projektivní vzdálenost obou nejvystouplejších bodů epikondylů, kolmo k ose diafýzy. MacLaughlin a Bruce, 985 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Legenda: Zkratka s výjimkou rozměru maxverdi zkratky rozměrů definované Martinem (Bräuer, 988), písmeno M je ve zkratce nahrazeno písmenem F, udávající zkratku kosti, ze které daný rozměr pochází. 3

4 Tab. 5. Počet měření u jednotlivých rozměrů kosti stehenní v souboru jedinců s pohlavím určeným za pomoci primární pohlavní diganostiky. Praha celkem Sex Venkov celkem Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin F F F F F F F F F Maxverdi F Legenda: Alespoň počet jedinců s konkrétním rozměrem měřeným alespoň na straně těla, dex počet měřených kostí z pravé strany těla, sin počet měřených kostí z levé strany těla, názvy rozměrů viz. Tab. 4. Tab. 6. Měřené rozměry holenní kosti. Zkratka T Rozměr Celková délka tibie Ta Největší délka tibie Tb Délka tibie T3 Největší šířka proximální epifýzy Největší průměr středu Transverzální průměr středu Sagitální průměr v úrovní f. nutritium Transverzální průměr v úrovni f. nutritium Největší šířka distální epifýzy T8 T9 T8a T9a T6 Popis rozměru Vzdálenost facies articularis superior laterálního kondylu od špičky malleolus medialis. Podélná osa kosti probíhá rovnoběžně s deskou. Vzdálenost nejvystouplejšího bodu eminentia intercondylaris od hrotu malleolus medialis. Vzdálenost středu bočního okraje horní mediální kloubní plochy od špičky malleolus medialis. Vzdálenost těch bodů condylus medialis a lateralis, které vybíhají nejvíce od sebe do stran. Přímočará vzdálenost margo anterior od facies posterior, měřená ve středu kosti. Přímočará vzdálenost margo medialis od margo lateralis, měřená ve středu kosti. Technika je stejná jako u míry M8 s tím rozdílem, že průměr určíme ve výši foramen nutricium. Technika je stejná jako u míry M9 s tím rozdílem, že průměr určíme ve výši foramen nutricium. Zdroj Bräuer, 988 Vzdálenost nejvíce do strany vybíhajícího bodu malleolus medialis od laterální plochy distální epifýzy. Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Legenda: Zkratka zkratky rozměrů definované Martinem (Bräuer, 988), písmeno M je ve zkratce nahrazeno písmenem T, udávající zkratku kosti, ze které daný rozměr pochází. 4

5 Tab. 7. Počet měření u jednotlivých rozměrů kosti holenní v souboru jedinců s pohlavím určeným za pomoci primární pohlavní diganostiky. Praha celkem Sex Venkov celkem Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin T Ta Tb T T T T8a T9a T Legenda: Alespoň počet jedinců s konkrétním rozměrem měřeným alespoň na straně těla, dex počet měřených kostí z pravé strany těla, sin počet měřených kostí z levé strany těla, názvy rozměrů viz. Tab. 6. Tab. 8. Měřené rozměry hlezenní kosti. Zkratka Ta Rozměr Délka talu Ta Šířka talu Ta3a Mediální výška talu Popis rozměru Projektivní vzdálenost sulcus tendinis musculi flexoris hallucis longi od nejvzdálenějšího bodu na facies articularis navicularis. Projektivní vzdálenost hrotu processus lateralis tali od mediální strany talu měřená v transverzální rovině trochlea tali. Projektivní vzdálenost horizontální roviny, na niž kost naléhá svou základnou od nejvyššího bodu mediálního bočního okraje facies superior. Zdroj Bräuer, 988 Bräuer, 988 Bräuer, 988 Legenda: Zkratka zkratky rozměrů definované Martinem (Bräuer, 988), písmeno M je ve zkratce nahrazeno písmeny Ta, udávajícími zkratku kosti, ze které daný rozměr pochází. 5

6 Tab. 9. Počet měření u jednotlivých rozměrů kosti hlezenní v souboru jedinců s pohlavím určeným za pomoci primární pohlavní diganostiky. Praha celkem Sex Venkov celkem Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Alespoň Dex Sin Ta Ta Ta3a Legenda: Alespoň počet jedinců s konkrétním rozměrem měřeným alespoň na straně těla, dex počet měřených kostí z pravé strany těla, sin počet měřených kostí z levé strany těla, názvy rozměrů viz Tab. 8. Tab.. Rovnice užité pro odhad výšky postavy. Metoda Kost Breitinger (937) Femur,645*F+94,3,33*F+6,69 a Bach (965) Tibia,988*Tb+95,59,745*Tb+95,9 Humerus,75*H+83,,*H+99,44 Femur,7*F+45,86,7*F+ 45,86 Tibia 3,9*T+47,34 3,9*T+47,34 Humerus 4,6*H+9, 4,6*H+9, Femur 3,*F+9, 3,*F+8, 3,*F+9, 3,*F+8, Tibia 3,58*T+36,6 3,58*T+36,6 Humerus 3,76*H+45, 3,76*H+45, Sjøvold (99) Vercellotti et al. (9) Legenda: názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8. 6

7 Tab.. Základní statistické charakteristiky a mezipohlavní rozdíly ve velikosti jednotlivých rozměrů v souboru pražské populace. NK Průměr H 4 Ha H Min Max Min Max t-test t p NK Průměr 333,33 3, 36,5 6, ,389 7,5 33,5 4,6, 4 333, 3,5 36,5 6, ,89 7, 33, 4,57, ,6 95,5 354,5 6, ,37 68, 35, 3,93 9,8 H9 44,43 4, 48,, ,737 34, 4,,37 9,9 H 39 48,64 43, 5,5,7 44 4,443 36, 45,,35 3,73 H5 4 3,98, 7,5,68 45,5 7,5 4,,677 7,34 H6 4 8,68 5,,, ,7,5 9,,94 *6,5 Mindidia 63 8,95 5,,,5 65 5,5,5 9,, *8,96 Maxdidia 63,3 9, 7,, ,869 7, 5,,539 8,78 H3 39 5,859 48, 56,, ,3 4, 49,, 5,49 H , 56, 74, 3, ,5 49, 6, 3,9,3 F ,855 43, 53, 5, ,95 379, 469, 9,36 **,744 <, F ,557 4,5 53, 4, ,3 376,5 46, 8,77,533 F3 5,48 89, 9, 6, ,63 76,, 5,49,74 F ,76 44, 53,5,5 64 4,85 37, 46,,365 6,499 F ,578 45, 53,5,85 5 4,43 37, 46,,46 5,63 F9 64 3,96 6, 4,, ,96 4, 35,5,5 6,843 F 6 7,475 4, 3,,4 7 4,33,5 3,,49 8,87 F6 54 9,593 5, 34,, ,83, 3,,89 9,683 F7 56 8,598 4,5 33,5, ,38, 9,,89 8,793 Maxverdi 64 3,34 5, 35,, ,438, 3,,93,63 F 45 83,78 8, 88,, ,689 66,5 78,5 3, 8,7 T 4 37,63 38,5 45,, ,96 3, 366, 6,67 8,93 Ta 44 38, , 4,5, ,6 39, 37, 6,677 9,65 Tb 45 37, 38, 43,, ,939 3,5 364,5 7,36 9,68 T3 5 78,34 74, 83,, ,769 6, 73,,843 3,75 T8 46 3,44 6,5 36,,87 5 6,55,5 3,,836 8,75 T9 46,794 9,5 7,,89 5 9,9 7,,5,389 **,69 <, T8a 58 35,336 3, 4,, ,33 6, 34,,573 **,89 <, T9a 58 4,93, 3,,567 6,5 9, 6,,76 **,46 <, T ,94 45, 54,, ,48 39, 47,5,546,8 Ta 4 54,793 5, 59,, 43 48,395 44, 55,,546,735 Ta 36 4,597 39, 47,5, ,3 34, 4,5,64,789 Ta3a 38 34,97 3,5 38,, ,46 7, 33,5,754,586 Legenda: NK počet měřených kostí, Min minimální hodnota, Max maximální hodnota, směrodatná odchylka t hodnota t-testu p. signifikance t-testu, hodnoty označené * nevykazovaly normální rozložení v populaci a byl u nich tudíž proveden Mann-Whitney test, hodnoty ozančené **nesplňovaly předpoklad homogenity rozptylu a byl u nich tudíž proveden dvouvýběrový Kolmogorov-Smirnov test. Rozměry udávány v mm. Názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8. 7

8 Tab.. Základní statistické charakteristiky a mezi pohlavní rozdíly ve velikosti jednotlivých rozměrů v souboru venkovské populace. NK Průměr Min Max NK Průměr Min Max t-test t p H 63 33,684 98, 37, 6, ,69 68, 33, 3,86,67 Ha 63 33,437 98, 37, 6, ,564 68, 33, 3,,63 H 6 36,79 9, 365, 6, ,935 63,5 34,5,64,973 H9 5 44,68 38,5 5,, ,76 36, 4,,375 **,887 <, H 64 48, 39, 57, 3,6 46 4,77 37,5 45,,855 *8,34 H5 66 3,44, 6,,79 5,78 6,5 3,5,468,4 H6 66 8,69 6,,,47 5 5,84 3, 8,,3 3,989 Mindidia 84 8,393 5,5,,85 6 5,3 3, 8,,63 4,656 Maxdidia 84,49 9, 6,, ,54 6, 3,,484,56 H3 59 5,763 45,5 59,, ,698 39,5 5,,3 3,534 H ,793 58, 75, 3, ,84 47, 6,,834 6,378 F , 4,5 55,, ,779 38, 457, 6,859 **,79 <, F ,738 47,5 5,, ,69 377, 454, 6,539 **,746 <, F3 9,359 84, 4, 6, ,759 8,5 94, 3,349 **,856 <, F ,95 43, 55,, ,74 38, 45,,74 **,958 <, F ,543 4, 54,, ,68 38, 45,,73 **,95 <, F9 33,775 7,5 4,, ,36 4, 34,,94,45 F 96 7,38,5 3,,9 8 3,5 9, 9,,64,474 F6 85 8,98 4, 34,, ,355, 3,,,8 F7 85 8,8 4,5 34,, ,658, 3,,769,34 Maxverdi 94 9,676 6, 35,, ,5, 3,,93 *8,633 F 8 83,538 73, 9, 4, ,76 66, 79,5,743 **,869 <, T ,986 3, 4, 9, ,84 35,5 36,5 4,635 **,77 <, Ta ,97 34,5 48,, ,68 3,5 369,5 5,6 **,7 <, Tb 7 366,5 34,5 49, 9, ,67 3, 36, 4,93 **,689 <, T ,949 66, 84, 3, ,765 65, 74,,475 **,93 <, T8 7 3,4 6, 35,, ,98, 3,,745,7 T9 7,739 8, 3,,9 58 9,6 7, 3,,4 **,654 <, T8a 9 34,698 4, 4,, ,88 5, 37,5,37,6 T9a 9 5,77 9, 3,5,3 66,583 9, 6,,59 **,667 <, T ,984 4, 56, 3, ,794 38, 49,,333,86 Ta 6 55,9 47, 6,, ,88 43,5 53,,9 **,89 <, Ta 6 43,7 38,5 48,,3 4 38,5 35, 44,,,9 Ta3a 6 34, 3, 37,, ,75 8, 33,,53 3,9 Legenda: NK počet měřených kostí, Min minimální hodnota, Max maximální hodnota, směrodatná odchylka t hodnota t testu p. signifikance, hodnoty označené * nevykazovaly normální rozložení v populaci a byl u nich tudíž proveden Mann-Whitney test, hodnoty označené **nesplňovaly předpoklad homogenity rozptylu a byl u nich tudíž proveden dvouvýběrový Kolmogorov-Smirnov test. Rozměry udávány v mm, názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8. 8

9 Tab. 3. Základní statistické ukazatele diskriminačních rovnic vypočítaných na základě rozměrů kosti pažní, stehenní, holenní a hlezenní v souboru pražské populace. Diskriminační funkce DFH DFH DFH3 DFF DFF DFF3 DFT DFT DFTa Počet proměnných 3 Wilk s lambda,96,347,358,76,74,464,988,3589,5639 p < < < < < < < < < Zařazené proměnné H, mindidia H3, H4 mindidia, H4 F3, F9, F F9, maxverdi maxverdi, F T3, T8a Ta, T6 Ta, Ta Legenda: p signifikance. Názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8, podoba rovnic viz Tab. 4. Tab. 4. Diskriminační rovnice navržené pro pražskou středověkou populaci a odpovídající koeficienty rovnice logistické regrese pro určení pravděpodobnosti být mužem. Diskriminační rovnice DFH DFH DFH3 DFF DFF DFF3 DFT DFT DFTa DF = (,85*H) + (,33*mindidia) -78,98 DF = (,364*H3) + (,38*H4) - 84,783 DF = (,67*mindidia) + (,69*H4) - 48,46 DF = (,3*F3) + (-,48*F9) + (,39*F) - 6,69 DF = (,*F9) + (,67*maxverdi) - 67,75 DF = (,495* maxverdi) + (,39*F) -,698 DF = (,8*T3) + (,67*T8a) -,8 DF = (,6*Ta) + (,85*T6) - 6,387 DF = (,95*Ta) + (,93*Ta) -84,44 Log. regrese absolutní člen,9,355,354,995,989 -,66,499,953,5354 Log. regrese lineární člen,5,4,67,9,3,99976,,9,54 Legenda: názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8. Tab. 5. Základní statistické ukazatele diskriminačních rovnic vypočítaných na základě rozměrů kosti pažní, stehenní, holenní a hlezenní v souboru venkovské populace. Diskriminační funkce DFH DFH DFH3 DFF DFF DFT DFT DFTa Počet proměnných Wilk s lambda,54,794,453,6586,77,9356,3497,3685 p < < < < < < < < Zařazené proměnné H9, mindidia, H4 H9, mindidia mindida, H4 F9, F F, F, F T3, T9a T, T8, T6 Ta, Ta3a Legenda: p signifikance. Názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8, podoba rovnic viz Tab. 6. 9

10 Tab. 6. Diskriminační rovnice navržené pro venkovskou středověkou populaci a odpovídající koeficienty rovnice logistické regrese pro určení pravděpodobnosti být mužem. Diskriminační rovnice DFH DFH DFH3 DFF DFF DFT DFT DFTa DF = (,4*H9)+(,85*mindidia)+(,436*H4)-83,395 DF=(,546*H9)+(,849*mindidia)-78,58 DF=(,49*mindidia)+(,834*H4)-69,753 DF=(,58*F9)+(,69*F)-74,6 DF=(,3*F)+(,46*F)+(,76*F)-79,97 DF=(,875*T3)+(,353*T9a)-7,47 DF=(,53*T)+(,578*T8)+(,55*T6)-6,58 DF=(,78*Ta)+(,94*Ta3a)-7,468 Log. regrese absolutní člen,35 -,78,333 -,939 -,8863 -,57 -,377 -,94 Log. regrese lineární člen,3,99984,7,99987,9998,9997,9979,9997 Legenda: názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8.

11 Tab. 7. Přesná (p =,5) a spolehlivá (p =,9) klasifikace souboru pražské populace. p =,5 Přesnost (A) % (B) p =,9 Přesnost (C) % (D) ND (E) % (F) Chyba (G) % (H) Male 38/38 36/38 94,737 /38 5,63 /38 Female 4/4 95,38 33/4 78,57 9/4,49 /4 celkem 78/8 97,5 69/8 86,5 /8 3,75 /8 DFH DFH Male 3/3 9/3 93,548 /3 6,45 /3 Female 3/33 96,97 9/33 87,879 4/33, /33 celkem 63/64 98,438 58/64 9,65 6/64 9,375 /64 DFH3 Male 4/44 9,99 3/44 7,77 /44 7,73 /44 Female 4/44 9,99 3/44 7,455 3/44 9,545 /44 celkem 8/88 9,99 63/88 7,59 5/88 8,49 /88 Male 39/39 37/39 94,87 /39 5,8 /39 Female 39/39 36/39 9,38 3/39 7,69 /39 celkem 78/78 73/78 93,59 5/78 6,4 /78 DFF DFF Male 39/4 95, 35/4 85,366 6/4 4,634 /4 Female 45/48 93,75 33/48 68,75 5/48 3,5 /48 celkem 84/89 94,38 68/89 76,44 /89 3,596 /89 Male 43/43 4/43 97,674 /43,36 /43 Female 45/45 4/45 9, 4/45 8,889 /45 celkem 88/88 83/88 94,38 5/88 5,68 /88 DFF3 DFT Male 5/5 /5 88, 3/5, /5 Female 5/5 /5 88, 3/5, /5 celkem 5/5 44/5 88, 6/5, /5 Male 3/33 93,939 /33 63,636 /33 36,364 /33 Female 3/34 9,76 /34 64,76 /34 35,94 /34 celkem 6/67 9,537 43/67 64,79 4/67 35,8 /67 Male 33/35 94,86 9/35 8,857 6/35 7,43 /35 Female 33/37 89,89 3/37 83,784 6/37 6,6 /37 celkem 66/7 9,667 6/7 83,333 /7 6,667 /7 DFT DFTa Legenda: A přesnost počet správně určených/celkový počet jedinců, B A v %, C přesnost při p =,9, D C v %, E počet neurčených při p =,9/celkový počet jedinců, F E v %, G počet chyb při p =,9/celkový počet jedinců, H G v %. Podoba rovnic viz Tab. 4.

12 Tab. 8. Přesná (p =,5) a spolehlivá (p =,9) klasifikace souboru venkovské populace. p =,5 Přesnost (A) % (B) p =,9 Přesnost (C) % (D) ND (E) % (F) Chyba (G) % (H) Male 38/4 9,683 38/4 9,683 /4,439 /4 4,878 Female 3/3 9/3 96,667 /3 3,333 /3 Celkem 68/7 95,775 67/7 94,366 /7,87 /7,87 DFH DFH Male 4/46 89,3 38/46 8,69 5/46,87 3/46 6,5 Female 35/36 97, 35/36 97, /36,778 /36 Celkem 76/8 9,683 73/8 89,4 6/8 7,37 3/8 3,659 Male 63/67 94,3 5/67 77,6 4/67,896 /67,493 Female 5/5 48/5 96, /5 4, /5 Celkem 3/7 96,58 /7 85,47 6/7 3,675 /7,855 DFH3 DFF Male 63/68 9,647 57/68 83,84 9/68 3,35 /68,94 Female 56/56 5/56 9,7 5/56 8,99 /56 Celkem 9/4 95,968 8/4 87,97 4/4,9 /4,63 Male 64/69 9,754 55/69 79,7 /69 7,39 /69,899 Female 57/59 96,6 5/59 86,44 8/59 3,559 /59 Celkem /8 94,53 6/8 8,83 /8 5,65 /8,563 DFF DFT Male 66/69 95,65 54/69 78,6 /69 7,39 3/69 4,348 Female 47/49 95,98 39/49 79,59 /49,48 /49 Celkem 3/8 95,763 93/8 78,84 /8 8,644 3/8,54 Male 5/59 86,44 37/59 6,7 /59 35,593 /59,695 Female 44/47 93,67 3/47 68,85 5/47 3,95 /47 Celkem 95/6 89,63 69/6 65,94 36/6 33,96 /6,943 DFT DFTa Male 55/6 9,667 47/6 78,333 /6 /6,667 Female 37/39 94,87 3/39 8,5 7/39 7,949 /39 Celkem 9/99 9,99 79/99 79,798 9/99 9,9 /99, Legenda: A přesnost počet správně určených/celkový počet jedinců, B A v %, C přesnost při p =,9, D C v %, E počet neurčených při p =,9/celkový počet jedinců, F E v %, G počet chyb při p =,9/celkový počet jedinců, H G v %. Podoba rovnic viz Tab. 6.

13 Tab. 9. Výsledky sekundární pohlavní diagnostiky. N Alespoň (A) (B) % (C) Celkem (D) (E) (F) % (G) ND (H) % (I) Venkov ,636 36,364 Praha , ,77 8 7,73 Celkem , , ,33 Legenda: A počet měřených jedinců, B počet jedinců, u nichž bylo možno spočítat alespoň diskriminační rovnice, C B v %, D počet jedinců určených jako muži, E počet jedinců určených jako ženy, F D+E, G F/B v %, H počet jedinců, u nichž nebylo pohlaví určeno, přestože byly spočítány alespoň rovnice, I H/B v %. 3

14 Tab.. Základní statistické charakteristiky mužských rozměrů souborů pražské a venkovské populace a jejich porovnání t-testem. Venkov NK Průměr Praha NK Průměr H Ha H H9 H ,684 6,33 33,437 6,5 36,79 6,5 44,67,389 48, 3, ,33 6, , 6,59 35,6 6,483 44,43,383 48,64,7 H5 66 3,44,79 4 3,98 H6 66 8,69,47 4 8,68 mindidia 84 8,393,85 63 maxdidia H3 H4 F F F3 F8 F9 F9 F F6 F7 maxverdi F T Ta Tb T3 T8 T9 T8a T9a T6 Ta Ta Ta3a ,49 5,763 64, , 455,738,359 49,95 48,543 33,775 7,38 8,98 8,8 9,676 83, , ,97 366,5 77,949 3,4,739 34,698 5,77 49,984 55,9 43,7 34,,688,753 3,596,4,86 6,63,68,48,47,9,43,67,34 4,84 9,79,9 9,95 3,664,878,9,545,3 3,78,67,3, t-test t p -,9 -,,346,783 -,6,849,84,73,436,96,68,37,89,36 *,3,58 8,95,5 *,35,56,3 5,859 64, 465, ,557,48 48,76 48,35 3,78 7,57 9,593 8,64 3, 83,78 37,63 38,398 37, 78,34 3,43,793 35,336 4,93 48,94 54,793 4,597 34,97,67,43,668,345 -,79,858 3,73,83,48 5,56 -,79,86 4,75 -,7,5 6,948 -,986,36,5,43,55,8,488,66,79,47,7,4 -,569,57,43 -,64,9,5,467,64,64 *-,78,88,434 **,56 >,,478 -,63,47,99 -,86,,95 -,46,6,637 -,489,66,87,433,666,89 -,37,89,564 -,489,39,567,367,74,965 **,89 <,5,,68,545,96,4,64,638 -,86,776 Legenda: NK počet měřených kostí, směrodatná odchylka t hodnota t-testu p. signifikance t-testu, hodnoty označené * nevykazovaly normální rozložení v populaci a byl u nich tudíž proveden Mann-Whitney test, hodnoty ozančené **nesplňovaly předpoklad homogenity rozptylu a byl u nich tudíž proveden dvouvýběrový Kolmogorov-Smirnov test. Rozměry, u nichž byl prokázán statisticky významný rozdíl mezi oběma soubory označeny červeně. Rozměry udávány v mm. Názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8. 4

15 Tab.. Základní statistické charakteristiky ženských rozměrů souborů pražské a venkovské populace a jejich porovnání t-testem. Venkov NK Průměr H Ha H H9 H H5 H6 mindidia maxdidia H3 H4 F F F3 F8 F9 F9 F F6 F7 maxverdi F T Ta Tb T3 T8 T9 T8a T9a T6 Ta Ta Ta3a ,69 98,564 94,935 38,76 4,77,78 5,84 5,3 9,54 44,698 54,84 47,779 43,69 87,759 4,74 4,68 3,36 3,5 5,355 5,658 6,5 7,76 333,84 34,68 333,67 68,765 6,98 9,6 3,88,583 43,794 48,88 38,5 9,75 3,86 3,,64,375,855,468,3,63,484,3,834 6,859 6,539 3,349,74,73,94,64,,769,93,743 4,635 5,6 4,93,475,745,4,37,59,333,9,,53 Praha NK Průměr ,389 96,89 9,37 37,737 4,443,5 5,7 5,5 9,869 44,3 55,5 48,95 45,3 88,63 4,85 4,43 9,959 4,33 5,83 5,38 6,438 7, ,96 34,6 333,939 67,769 6,55 9,9 3,33,5 43,48 48,395 37,3 3,46 t-test t p 4,6 4,57 3,93,37,35,677,94,,539, 3,9 9,36 8,77 5,49,365,46,5,49,89,89,93 3, 6,67 6,677 7,36,843,836,389,573,76,546,546,64,754,8,8,939 **,58 *,33 -,348 -,667 -,96 -,7,8 -,5 -,383 -,48 **,9 **,49 **,7,746 -,87 -,395,96 -,37,3 -,758 -,65 -,86,575 -,77 -,65 **,38 -,54,743 -,7,49 -,8,4,46,35 >,,747,8,99,97,6,49,53,7,63 >, >, >,,456,3,65,356,9,976,45,547,93,,469,89 >,,35,46,88,35,83 Legenda: NK počet měřených kostí, směrodatná odchylka t hodnota t testu p. signifikance, hodnoty označené * nevykazovaly normální rozložení v populaci a byl u nich tudíž proveden Mann-Whitney test, hodnoty ozančené **nesplňovaly předpoklad homogenity rozptylu a byl u nich tudíž proveden dvouvýběrový Kolmogorov-Smirnov test. Rozměry, u nichž byl prokázán statisticky významný rozdíl mezi oběma soubory označeny červeně. Rozměry udávány v mm. Názvy rozměrů viz Tab., 4, 6, 8. 5

16 Tab.. Spolehlivá klasifikace (p =,9) souboru pražské a venkovské populace pomocí rovnic navržených pro pražskou populaci. Praha Správně (A) DFH Celkem DFH Celkem DFH3 Celkem DFF Celkem DFF Celkem DFF3 Celkem DFT Celkem DFT Celkem DFTa Celkem % (B) ND (C) % (D) Chyba (E) % (F) Venkov Správně (G) % (H) ND (Ch) % (I) Chyba (J) % (K) 36/38 33/4 69/8 94,737 /38 5,63 78,57 9/4,49 86,5 /8 3,75 /38 /4 /8 5/58 /5 73/83 89,655 84, 87,95 3/58 3/5 6/83 5,7, 7,9 3/58 /5 4/83 5,7 4, 4,89 9/3 9/33 58/64 93,548 87,879 9,65 6,45, 9,375 /3 /33 /64 43/5 8/ 6/73 8,69 85,74 83,56 7/5 / 9/73 3,46 9,54,39 /5 / 3/73 3,846 4,76 4, 3/44 3/44 63/88 7,77 /44 7,73 7,455 3/44 9,545 7,59 5/88 8,49 /44 /44 /88 5/67 5/9 76/96 76,9 86,7 79,67 6/67 4/9 /96 3,88 3,793,833 /67 /9 /96 37/39 36/39 73/78 94,87 9,38 93,59 5,8 7,69 6,4 /39 /39 /39 59/7 83,99 6/6 96,774 9/33 89,474 6/7 /6 8/33 8,45 3,6 6,5 6/7 8,45 /6 6/33 4,5 35/4 33/48 68/89 85,366 6/4 4,634 68,75 5/48 3,5 76,44 /89 3,596 /4 /48 /89 6/84 7,69 /84 5, /84,38 4/49 8,633 9/49 8,367 /49 /33 75,94 3/33,556 /33,54 4/43 4/45 83/88 97,674 9, 94,38 /43 4/45 5/88,36 8,889 5,68 /43 /45 /88 64/75 85,333 8/75,667 3/75 4, 53/57 9,98 3/57 5,63 /57,754 7/3 88,636 /3 8,333 4/3 3,3 /5 /5 44/5 88, 88, 88, 3/5 3/5 6/5,,, /5 /5 /5 6/69 86,957 6/69 8,696 3/69 4,348 4/46 86,957 5/46,87 /46,74 /5 86,957 /5 9,565 4/5 3,478 /33 /34 43/67 63,636 /33 36,364 64,76 /34 35,94 64,79 4/67 35,8 /33 /34 /67 38/58 33/47 7/5 65,57 8/58 3,34 /58 3,448 7,3 4/47 9,787 /47 67,69 3/5 3,476 /5,95 9/35 3/37 6/7 8,857 83,784 83,333 /35 /37 /7 5/6 7/34 78/94 85, 79,4 8,979 /3 4/33 6/64 /39 3/39 5/78 6/35 7,43 6/37 6,6 /7 6,667 8/6 6/34 4/94 3,333 7,647 4,894 /6 /34 /94,667,94,8 Legenda: A počet správně určených při p =,9/celkový počet jedinců (pražská populace), B A v %, C počet neurčených při p =,9/celkový počet jedinců (pražská populace), D C v %, E počet chyb při p =,9/celkový počet jedinců (pražská populace), F E v %, G počet správně určených při p =,9/celkový počet jedinců (venkovská populace), H G v %, Ch počet neurčených při p =,9/celkový počet jedinců 6

17 (venkovská populace), I Ch v %, J počet chyb při p =,9/celkový počet jedinců (venkovská populace), K J v %. Podoba rovnic viz Tab. 4. Tab. 3. Porovnání výsledků DFA dle rovnic navržených pro pražskou populaci v souboru mužů a žen pražské a venkovské populace. Praha DFH DFH DFH3 DFF DFF DFF3 DFT DFT DFTa Chí-kvadr.,3,336,6 4,78,93 4,676,99,33,83 p,36,3,687,3,3,97,5,54,666 Chí-kvadr.,55,656,48,5,6,8,564,74,5 p,84,437,9,34,4,57,754,6,56 Legenda: Chí-kvadr. hodnora Pearsonova Chí-kvadrátu, p signifikance. Podoba rovnic viz Tab. 4. 7

18 Tab. 4. Spolehlivá klasifikace (p =,9) souboru venkovské a pražské populace pomocí rovnic navržených pro venkovskou populaci. Venkov Správně (A) % (B) ND (C) % (D) Chyba (E) % (F) Praha Správně (G) % (H) ND (Ch) % (I) Chyba (J) % (K) 38/4 9,683 /4,439 /4 4,878 /8 66,667 6/8 33,333 /8 9/3 96,667 /3 3,333 /3 5/6 93,75 /6 6,5 /6 Celkem 67/7 94,366 /7,87 /7,87 7/34 79,4 7/34,588 /34 38/46 8,69 5/46,87 3/46 6,5 4/ 66,667 7/ 33,333 / 35/36 97, /36,778 /36 7/9 89,474 /9,56 /9 Celkem 73/8 89,4 6/8 7,37 3/8 3,659 3/4 77,5 9/4,5 /4 5/67 77,6 4/67,896 /67,493 3/44 7,77 /44 5, /44,73 48/5 96, /5 4, /5 35/44 79,545,455 /44 6/7 3,675 /7,855 67/88 77, /88,989 /88,36 DFH DFH DFH3 Celkem /7 85,47 9/44 DFF 57/68 83,84 9/68 3,35 /68,94 35/38 9,5 3/38 7,895 /38 5/56 9,7 5/56 8,99 /56 9/35 8,857 6/35 7,43 /35,9 /4,63 64/73 87,67 9/73,39 /73 4/4 Celkem 8/4 87,97 4/4 DFF 55/69 79,7 /69 7,39 /69,899 36/4 9 /4 5/59 86,44 8/59 3,559 /59 35/45 77,778 /45, /45 Celkem 6/8 8,83 /8 5,65 /8,563 7/85 83,59 4/85 6,47 /85 DFT 54/69 78,6 /69 7,39 3/69 4,348 /5 84, 4/5 6, /5 39/49 79,59 /49,48 /49 /5 8 5/5 /5 Celkem 93/8 78,84 /8 8,644 3/8,54 4/5 8, 9/5 8, /5 37/59 6,7 /59 35,593 /59,695 /3 64,56 /3 35,484 /3 3/47 68,85 5/47 3,95 /47 3/34 67,647 /34 3,353 /34 Celkem 69/6 65,94 36/6 33,96 /6,943 43/65 66,54 /65 33,846 /65 47/6 78,333 3/39 Celkem 79/99 DFT DFTa /6 /6,667 3/38 78,947 8/38,53 /38 8,5 7/39 7,949 /39 3/4 75,6 7/4 7,73 3/4 7,37 79,798 9/99 9,9 /99, 6/79 77,5 5/79 8,987 3/79 3,797 Legenda: A počet správně určených při p =,9/celkový počet jedinců (pražská populace), B A v %, C počet neurčených při p =,9/celkový počet jedinců (pražská populace), D C v %, E počet chyb při p =,9/celkový počet jedinců (pražská populace), F E v %, G počet správně určených při p =,9/celkový počet jedinců (venkovská populace), H G v %, Ch počet neurčených při p =,9/celkový počet jedinců (venkovská populace), I Ch v %, J počet chyb při p =,9/celkový počet jedinců (venkovská populace) K J v %. Podoba rovnic viz Tab. 6. 8

19 Tab. 5. Porovnání výsledků DFA dle rovnic navržených pro venkovskou populaci v souboru mužů a žen venkovské a pražské populace. Chí-kvadr. p Chí-kvadr. p DFH,94,3,3,644 DFH 5,94,5,448,9 DFH3,37,83 6,33,3 DFF,94,38,368,4 DFF,43,98,339,47 DFT,84,553,,967 DFT,536,765,,967 DFTa,647,74,968,7 Legenda: Chí-kvadr. hodnora Pearsonova Chí-kvadrátu, p signifikance. Podoba rovnic viz Tab. 6. 9

20 Tab. 6. Srovnání výsledků pohlavní diagnózy s původními autory (počty jedinců). PPD Původně Lokalita SPD Původně Žena?Žena ND?Muž Muž Žena?Žena ND?Muž Muž Muž 8 Muž 3 Žena Žena 4 Muž 7 Muž 3 Žena 5 Žena Muž 7 Muž Žena Žena Muž 7 Muž Žena 5 3 Žena Muž 3 Muž Žena 4 Žena 8 Malé nám. Muž Žena 4 Muž 8 Žena 8 Vrat. Palác Muž Žena 4 Muž 3 Žena Muž 5 Muž Žena 3 Žena Týnský ch. Muž Žena 3 Muž 3 Žena Muž 8 98 Muž 6 4 Žena 8 9 Žena Vršany Nespěšice Oškobrh Sázava Benedikt Klárov Celkem Legenda: PPD určení pohlaví užitím primární pohlavní diagnostiky, SPD určení pohlaví užitím sekundární pohlavní diagnostiky, Původně určení pohlaví původními autory (?Žena pravděpodobně žena, ND pohlaví neurčitelné,?muž pravděpodobně muž).

21 Tab. 7. Míra shody v určení pohlaví s původními autory za použití primární a sekundární pohlavní diagnostiky. Původně к Muž Žena Nové (PPD) Muž 6 Žena 3 98 Nové (SPD) Muž Žena 3 4 8,96,74 Legenda: Nové (PPD) určení pohlaví za užití primární pohlavní diagnostiky, Nové (SPD) určení pohlaví za užití sekundární pohlavní diagnostiky, Původně určení pohlaví původními autory, к koeficient míry shody. Tab. 8. Základní statistické charakteristiky odhadu výšky postavy a největší délky femuru souborů mužů a žen pražské a venkovské populace dle metod Breitingera (937) a Bacha (965), Sjøvolda (99) a Vercellottiho et al. (9). město Breitinger (937) a Bach (965) N Průměr N Průměr 6 6 7,8 67, 73,3 4,7 Sjøvold (99) Vercellotti et al. (9) N Průměr 6 Délka F N Průměr 79,7 74, ,33 4,8 48,5 8,95 město 66 64,9 7, ,7 6, ,8 6,5 55 venkov 7 699,35 34,7 7 74,6 57,7 7 74,3 63, ,56,55 574,86 49, ,4 6,33 venkov 63 65,, ,94 46,33 64 Legenda: N počet jedinců, Směrodatná odchylka. Hodnoty výšky postavy i délky Fudávány v mm. Tab. 9. ANOVA pro opakovaná měření: srovnání hodnot odhadu výšky postavy mužů a žen podle jednotlivých metod pro jednotlivé kosti. Užitá kost Femur Tibia Humerus Test Wilksův Wilksův Wilksův Hodnota p ,,, Test Wilksův párový t Wilksův Hodnota p 5,5556, 9, Legenda: p signifikance. Signifikantní výsledky testu označeny červeně.

22 Tab. 3. Srovnání výšky postavy mezi muži a ženami v rámci souborů pražské a venkovské populace středověkých Čech, odhadnuté metodou dle Sjøvolda (99) a velikosti S mezi oběma soubory. N Průměr Praha 6 Venkov 7 t-test N Průměr 7,9 67, 7 586,7 6,4 74,6 57,7 64 M:F ratio Greenův test t p,,78 587,94 46,33,8,73,59 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka t hodnota t testu p. signifikance. M:F ratio poměr výšky postavy mužů a žen, Greenův test hodnota. Hodnoty výšky postavy udávány v mm. Tab. 3. Srovnání výšky postavy souborů pražské a venkovské populace středověkých Čech, odhadnuté metodou dle Sjøvolda (99). Praha N Průměr Venkov N Průměr 6 7,9 67, ,7 6,4 64 t-test t p 74,6 57,7,557,578 *-,3, ,94 46,33 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka t hodnota t testu p. signifikance. Hodnoty označené * nesplňovaly předpoklad homogenity rozptylu a byl u nich tudíž proveden dvouvýběrový Kolmogorov-Smirnov test. Hodnoty výšky postavy udávány v mm. Tab. 3. Srovnání délek jednotlivých kostí (F, T, H) mezi naším souborem a souborem užitým Vercellottim et al. (9) k vytvoření regresních rovnic. Užitá kost Femur Tibia Humerus N Čechy (tato studie) Průměr 46,589,75 48,98 7,597 37,547,39 334,864 5, ,645 5,53 98,53 4,66 Polsko (Vercellotti et al., 9) Test rozdílů N Průměr (p) 4 46,68 5,6,8 4,5 9,4, ,3,689,4 343,68 3,379, ,4 9,67,4 3,7,683,3 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, Test rozdílů (p) signifikance výsledků testu rozdílů průměrů obou vzorků. Délka femuru udávána v mm.

23 Tab. 33. Srovnání délek jednotlivých kostí (F, T, H) a bércového indexu mezi soubory pražské a venkovské populace středověkých Čech. Tibia Humerus Index cruralis Femur N Praha Průměr N Venkov Průměr ,36 48,55 37, ,3 333,67 98,488 8,389 8,5 4,78 8,954,97 7,6 4,986 4,99,87, ,56 48,4 369,47 335,86 334,53 98, 8,7 8,576,545 6,39 9,7 4,445 6,47 3,446,89,3 t p,69 -,6,577 -,58 -,53,54,8 -,84,88,979,565,63,8,878,46,8 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka t hodnota t-testu p. signifikance t-testu. Rozměry kostí udávány v mm. Názvy a popisy rozměrů viz Tab. 4, 6,. Index cruralis = T*/F (Aiello, 98). Tab. 34. Základní statistické charakteristiky souborů pražské a venkovské populace v první a druhé polovině sledovaného období. N,..st., Praha Průměr 6 77,37 64,66,..st., venkov 79,7 55,67, 3. 4.st., Praha 6 79,66 55,95, 3. 4.st., Praha 43 74, 6,8,..st., Praha 3 575,88 57,37,..st., venkov 8 585,3 44,98, 3. 4.st., Praha 3 595,95 66,3, 3. 4.st., Praha Leveneův test (p),87, ,54 48,9 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, Leveneův test (p) signifikance výsledků Leveneova testu homogenity rozptylů. Hodnoty výšky udávány v mm. 3

24 Tab. 35. Vícefaktorová ANOVA: výsledky hodnocení vlivu faktoru časového období, venkovského či městského prostředí a jejich interakce na výšku postavy mužů a žen české středověké populace. F p F p Fáze,68,4,,645 Lokalita,,895,4,64 Fáze*Lokalita,98,34,66, Legenda: Fáze časové období (.. vs století) Lokalita pražské či venkovské prostředí, Fáze*Lokalita interakce obou faktorů, F hodnota testu, p signifikance. Tab. 36. Vícefaktorová ANOVA: výsledky hodnocení vlivu faktoru časového období, venkovského či městského prostředí a jejich interakce na délku femuru (F) mužů a žen české středověké populace. Fáze F p F p,4,88,39,533 Lokalita,53,47,5,66 Fáze*Lokalita,5,8,,6 Legenda: Fáze časové období (.- a století) Lokalita městské či venkovské prostředí, Fáze*Lokalita interakce obou faktorů, F hodnota testu, p signifikance. Tab. 37. Vícefaktorová ANOVA: výsledky hodnocení vlivu faktoru časového období, venkovského či městského prostředí a jejich interakce na délku tibie (T) mužů a žen české středověké populace. Fáze F p F p,5,85,,979 Lokalita,,89,,946 Fáze*Lokalita 4,38,4,85,8 Legenda: Fáze časové období (.- a století) Lokalita městské či venkovské prostředí, Fáze*Lokalita interakce obou faktorů, F hodnota testu, p signifikance. Statisticky významné hodnoty označeny červeně. 4

25 Tab. 38. Srovnání variability výšky postavy v pražské a venkovské populaci při užití různých metod pro odhad výšky postavy. Praha Venkov Průměr Praha CV (%) Průměr venkov CV (%) F-poměr p rozptyly rozptyly 7,8 67, 3,97 74,6 57,7 3,387,348,7 586,7 6,4 3, ,94 46,33,98,69,35 Breitinger (937) 73,3 4,7,39 699,35 a Bach (965) 64,9 7,4,674 65, 34,7,43,375,97,87,354,59,94 79,7 74,7 4,334 74,3 63,44 3,73,363, 575,8 6,5 3,84 574,86 49,35 3,34,54, Sjøvold (99) Vercellotti et al. (9) Legenda: směrodatná odchylka souboru pražské populace, směrodatná odchylka souboru venkovské populace, CV variační koeficient (/průměr v procentech), F-poměr rozptyly poměr rozptylu hodnot pražské a venkovské populace, p rozptyly signifikance výsledků testu homogenity rozptylu pražské a venkovské populace. Signifikantní výsledky vyznačeny červeně. Hodnoty výšky udávány v mm. Tab. 39. Srovnání výšky postavy jedinců, jejichž pohlaví bylo určeno za pomoci primární a sekundární pohlavní diagnostiky, odhadnuté pomocí metody dle Sjøvolda (99). PPD N Průměr SPD N Průměr 79,7 6, ,84 53,67 t-test t Greenův test p ,6 65,64,853, ,3 5,7,7,47 -,634 Legenda: PPD primární pohlavní diagnóza, SPD sekundární pohlavní diagnóza, N počet jedinců, směrodatná odchylka t hodnota t-testu p. signifikance t-testu. Statisticky významné výsledky označeny červeně. Hodnoty výšky udávány v mm. Tab. 4. Srovnání hodnot největší délky femuru souboru české středověké populace s hodnotami souboru soudobé polské populace (Betsinger, 7). N Čechy (tato studie) Průměr Polsko (Betsinger, 7) N Průměr t-test t p 46,589, ,,56,393,695 48,98 7,598 47,35 7,845,98,843 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka t hodnota t-testu p. signifikance t-testu. Délka femuru udávána v mm. 5

26 Tab 4. Srovnání velikosti pohlavního dimorfismu největší délky femuru souboru české středověké populace s hodnotami souboru soudobé polské populace (Betsinger, 7). Leveneův test Greenův test (p) N Průměr N Průměr (hodnota),93 Čechy (tato studie) 46,589,75 48,98 7,598, Polsko (Betsinger, 7) 5 459,,56 47,35 7,845 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, Leveneův test (p) signifikance výsledků Leveneova testu homogenity rozptylu. Délka femuru udávána v mm. Tab. 4. Srovnání průměrných hodnot největší délky femuru souboru české středověké populace s hodnotami souboru soudobé polské populace (Vercellotti et al., 9). Čechy (tato studie) N Průměr Polsko (Vercellotti et al., 9) Test rozdílů N Průměr (p) 46,589, ,68 5,6,8 48,98 7,597 4,5 9,4,464 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, Test rozdílů (p) signifikance výsledků testu rozdílů průměrů obou vzorků. Délka femuru udávána v mm. Tab. 43. Srovnání velikosti pohlavního dimorfismu největší délky femuru souboru české středověké populace s hodnotami souboru soudobé polské populace (Vercellotti et al., 9). N Průměr N Průměr Čechy (tato studie) 46,589,75 48,98 7,598 Polsko (Vercellotti et al., 9) 4 46,68 4,5 5,6 Greenův test (hodnota),34 3,98 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka. Délka femuru udávána v mm. 6

27 Tab. 44. Základní statistické charakteristiky souborů z jednotlivých časových období na území ČR (Dobisíková et al., 7) doplněno o soubor Středověk, vycházející z dat této práce. Doba Římská Stěhování národů Velkomoravská Středověk 7.století Recent N Průměr ,9 43,4 4, 36, N , 56,8 6 6 Průměr ,8 3, 7, 3, , 45,3 S Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, S absolutní hodnota mezipohlavního rozdílu ve výšce postavy. Soubor Středověk označen žlutě. Hodnoty výšky postavy a S udávány v mm. Tab. 45. Srovnání průměrných hodnot výšky postavy středověké a recentní populace. Středověk (tato studie) Recent (Dobisíková et al., 7) Test rozdílů N Průměr N Průměr 7,76 36, ,85 55,75 65,97 3, ,43 46,88 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, Test rozdílů signifikance výsledků testu rozdílů průměrů obou vzorků. Hodnoty výšky postavy udávány v mm. Tab. 46. Srovnání velikosti pohlavního dimorfismu výšky postavy souboru české středověké populace a souboru recentní populace (Dobisíková et al., 7). Středověk (tato studie) N Průměr 7,76 36,6 N Průměr 65,97 3,7 Recent (Vercellotti et al., 9) 7 747,85 55, ,43 46,88 Greenův test (hodnota) -,4 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka. Hodnoty výšky postavy udávány v mm. 7

28 Tab. 47. Srovnání průměrných hodnot největší délky femuru souboru české středověké populace s hodnotami souboru recentní populace (Dobisíková et al., a,b). Středověk (tato studie) N Průměr 46,589,75 48,98 7,597 Recent (Dobisíková et al., a,b) Test rozdílů N 7 53 Průměr 47,7,3 434,9 3,86,3 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka, Test rozdílů (p) signifikance výsledků testu rozdílů průměrů obou vzorků. Délka femuru udávána v mm. Tab. 48. Srovnání velikosti pohlavního dimorfismu největší délky femuru souboru české středověké populace a souboru recentní populace (Dobisíková et al., a,b). Středověk (tato studie) N Průměr 46,589,75 N Recent (Dobisíková et al., a,b) 7 47,7,3 53 Průměr 48,98 7, ,9 3,86 Greenův test (hodnota),43 Legenda: N počet měřených jedinců, směrodatná odchylka. Délka femuru udávána v mm. 8

29 . Přílohy: Grafy Graf p(m): DFH 4 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFH v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. Graf p(m): DFH 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFH v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. 9

30 Graf p(m): DFH3 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 3. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFH3 v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. Graf p(m): DFF 4 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 4. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFF v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. 3

31 Graf p(m): DFF 4 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 5. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFF v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. Graf p(m): DFF Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 6. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFF3 v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. 3

32 Počet pozorování Graf p(m): DFT ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 7. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFT v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. Počet pozorování Graf p(m): DFT ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 8. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFT v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 4. 3

33 Graf p(m): DFTa 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 9. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFTa v souboru pražské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab

34 Spolehlivá diskriminace v souboru pražské populace : správně % 6 : neurčeno : chybně 5 : správně : neurčeno 4 : chybně 3 DFH DFH DFH3 DFF DFF DFF3 DFT DFT DFTa Graf. Výsledky spolehlivé (p =,9) klasifikace v souboru pražské populace za použití jednotlivých rovnic. Legenda: podoba rovnic viz Tab. 4. Graf p(m): DFH 4 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFH v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab

35 Graf p(m): DFH 4 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFH v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 6. Graf p(m): DFH3 6 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 3. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFH3 v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab

36 Graf p(m): DFF 6 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 4. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFF v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 6. Graf p(m): DFF 6 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 5. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFF v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab

37 Graf p(m): DFT 6 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 6. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFT v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 6. Graf p(m): DFT 4 35 Počet pozorování ,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 7. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFT v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab

38 Graf p(m): DFTa 5 Počet pozorování 4 3 -,,,,,3,4,5,6,7,8,9,, p(m) Graf 8. Výsledky diskriminační funkční analýzy užitím rovnice DFTa v souboru venkovské populace. Legenda: p(m) pravděpodobnost být mužem. Podoba rovnice viz Tab. 6. Spolehlivá diskriminace v souboru venkovské populace : správně : neurčeno : chybně : správně : neurčeno : chybně % DFH DFH DFH3 DFF DFF DFT DFT DFTa Graf 9. Výsledky spolehlivé (p =,9) klasifikace v souboru venkovské populace za použití jednotlivých rovnic. Legenda: podoba rovnic viz Tab

39 Výsledky rovnic navržených pro pražskou populaci: muži % 6 Správně Praha Správně venkov Chybně Praha Chybně venkov DFH DFH DFH3 DFF DFF DDF3 DFT DFT DFTa Graf. Úspěšnost a chybovost spolehlivé klasifikace (p =,9) rovnic navržených pro pražskou populaci v původním souboru a souboru venkovské populace muži. Legenda: podoba rovnic viz Tab

40 Výsledky rovnic navržených pro pražskou populaci: ženy % 6 Správně Praha Správně venkov Chybně Praha Chybně venkov DFH DFH DFH3 DFF DFF DDF3 DFT DFT DFTa Graf. Úspěšnost a chybovost spolehlivé klasifikace (p =,9) rovnic navržených pro pražskou populaci v původním souboru a souboru venkovské populace ženy. Legenda: podoba rovnic viz Tab. 4. 4

41 Výsledky rovnic navržených pro venkovskou populaci: muži % 6 Správně venkov Správně Praha Chybně venkov Chybně Praha DFH DFH DFH3 DFF DFF DFT DFT DFTa Graf. Úspěšnost a chybovost spolehlivé klasifikace (p =,9) rovnic navržených pro venkovskou populaci v původním souboru a souboru pražské populace muži. Legenda: podoba rovnic viz Tab. 6. 4

42 Výsledky rovnic navržených pro venkovskou populaci: ženy % 6 Správně venkov Správně Praha Chybně venkov Chybně Praha DFH DFH DFH3 DFF DFF DFT DFT DFTa Graf 3. Úspěšnost a chybovost spolehlivé klasifikace (p =,9) rovnic navržených pro venkovskou populaci v původním souboru a souboru pražské populace ženy. Legenda: podoba rovnic viz Tab. 6. 4

43 Srovnání metod pro odhad výšky postavy Výška postavy Vercelloti Sjovold Breitinger a Bach Vercelloti Sjovold Breitinger a Bach 4 Med ián 5%-75% Rozsah neodleh. Graf 4. Srovnání metod pro odhad výšky postavy. Legenda: hodnoty výšky postavy uvedené v mm. 43

44 Výška postavy mužů a žen pražské populace dle Sjøvolda (99) 7 6 Počet pozorování Praha: muži Praha: ženy Výška postavy Graf 5. Srovnání výšky postavy mužů a žen ze souboru pražské populace (odhad dle Sjøvolda, 99). Legenda: hodnoty výšky postavy uvedené v cm. 44

45 Výška postavy mužů a žen venkovské populace dle Sjøvolda (99) 9 8 Počet pozorování Venkov: muži Venkov: ženy Výška postavy Graf 6. Srovnání výšky postavy mužů a žen ze souboru venkovské populace (odhad dle Sjøvolda, 99). Legenda: hodnoty výšky postavy uvedené v cm. 45

46 Výška mužů pražské a venkovské populace dle Sjøvolda (99) 8 7 Počet pozorování : Praha : venkov Výška postavy Graf 7. Srovnání výšky postavy mužů mezi soubory pražské a venkovské populace (odhad dle Sjøvolda, 99). Legenda: hodnoty výšky postavy uvedené v cm. 46

47 Výška postavy žen pražské a venkovské populace dle Sjøvolda (99) 9 8 Počet pozorování : Praha : venkov Výška postavy Graf 8. Srovnání výšky postavy žen mezi soubory pražské a venkovské populace (odhad dle Sjøvolda, 99). Legenda: hodnoty výšky postavy uvedené v cm. 47

48 Fáze*Lokalita Výška postavy: muži Fáze Lokalita: Praha Lokalita: venkov Graf 9. Vývoj výšky postavy souborů mužů venkovské a pražské populace ve sledovaném období. Legenda: vyznačeny průměry s pomocí vertikálních sloupců označují,95 intervaly spolehlivosti. Hodnoty výšky postavy uvedené v mm. 48

49 Fáz e *Lokalita 63 6 Výška postavy: ženy Fáze Lokalita: Praha Lokalita: venkov Graf 3. Vývoj výšky postavy souborů žen venkovské a pražské populace ve sledovaném období. Legenda: vyznačeny průměry s pomocí vertikálních sloupců označují,95 intervaly spolehlivosti. Hodnoty výšky postavy uvedené v mm. 49

50 Lokalita* Fáze; T Fáze Lokalita: Praha Lokalita: venkov Graf 3. Vývoj celkové délky tibie (T) souborů mužů venkovské a pražské populace ve sledovaném období. Legenda: vyznačeny průměry s pomocí vertikálních sloupců označují,95 intervaly spolehlivosti. Hodnoty celkové délky tibie uvedeny v mm. Popis rozměru viz Tab. 6. 5

51 Lokalita*Fáze; T Fáze Lokalita: Praha Lokalita: venkov Graf 3. Vývoj celkové délky tibie (T) souborů žen venkovské a pražské populace ve sledovaném období. Legenda: vyznačeny průměry s pomocí vertikálních sloupců označují,95 intervaly spolehlivosti. Hodnoty celkové délky tibie uvedeny v mm. Popis rozměru viz Tab. 6. 5

52 Výška postavy mužů a žen během posledních dvou tisíciletí Římská Stěh.národů Velkomoravská Středověk 7.století Recent Graf 33. Vývoj výšky postavy mužů a žen na území ČR od doby římské po současnost. Legenda: skupina středověk vychází z dat této studie, další data podle: Dobisíková et al. (7). Hodnoty výšky postavy udávány v mm. 5

53 Vývoj absolutní velikosti mezipohlavních rozdílů S (mm) Římská Stěh.národů Velkomoravská Středověk 7.století Recent Graf 34. Vývoj absolutních rozdílů ve výšce postavy mezi muži a ženami od doby římské po současnost. Legenda: skupina středověk vychází z dat této studie, další data podle: Dobisíková et al. (7). Hodnoty S udávány v mm. 53

54 3. Přílohy: Obrázky Obr.. Model působení negativních faktorů na jedince i populaci (upraveno podle: Goodman a Armelagos, 989). Obr.. Hospodaření organismu s energií, rozdíly mezi muži a ženami (upraveno podle: Kuzawa, 7). 54

55 Obr. 3. Plán lokality Malé Náměstí (převzato z: Starec, ). Obr. 4. Detailní plán pohřebiště na Malém náměstí (převzato z: Starec, ). 55

Kosti pánevního pletence a pánve. Roviny a směry pánevní. Kosti horní a dolní končetiny. Somatologie Mgr. Naděžda Procházková

Kosti pánevního pletence a pánve. Roviny a směry pánevní. Kosti horní a dolní končetiny. Somatologie Mgr. Naděžda Procházková Kosti pánevního pletence a pánve. Roviny a směry pánevní. Kosti horní a dolní končetiny. Somatologie Mgr. Naděžda Procházková Pánev - PELVIS Je složena: 2 kosti pánevní OSSA COXAE Kost křížová OS SACRUM

Více

RTG snímky. Prosté snímky

RTG snímky. Prosté snímky RTG snímky Prosté snímky Prosté snímky K získání obrazu využíváme schopnost tkání pohlcovat RTG záření Čím je tkáň hutnější tím více záření pohltí a na RTG snímku se vytvoří sytější stín ( snímek je negativ,

Více

OSSA MEMBRI INFERIORIS - KOSTRA DK

OSSA MEMBRI INFERIORIS - KOSTRA DK OSSA MEMBRI INFERIORIS - KOSTRA DK Cingulum membri inf. - Pletenec dolní končetiny Pánevní kost (os coxae) párová, dorsálně přiložena ke křížové kosti, ventrálně spojena symfýzou pletenec dolní končetiny

Více

Zpracování a katalogizace osteologického materiálu

Zpracování a katalogizace osteologického materiálu Univerzita Palackého v Olomouci Přírodovědecká fakulta Katedra zoologie a ornitologická laboratoř Zpracování a katalogizace osteologického materiálu Bakalářská práce Michaela Petrušková Studijní program:

Více

Příloha 1 Svaly kyčelního kloubu Příloha 2 Pohybový režim po TEP kyčelního kloubu Příloha 3 Vybrané prvky Bobath konceptu 3 a) Bridging 3 b) Plná

Příloha 1 Svaly kyčelního kloubu Příloha 2 Pohybový režim po TEP kyčelního kloubu Příloha 3 Vybrané prvky Bobath konceptu 3 a) Bridging 3 b) Plná 11. PŘÍLOHY Příloha 1 Svaly kyčelního kloubu Příloha 2 Pohybový režim po TEP kyčelního kloubu Příloha 3 Vybrané prvky Bobath konceptu 3 a) Bridging 3 b) Plná extenze/ flexe v kyčli 3 c) Protažení zkráceného

Více

ossis ilii, s horním hřebenem crista iliaca. Tento hřeben přechází ve významné orientační body na pánvi přední horní trn kyčelní kosti a zadní horní t

ossis ilii, s horním hřebenem crista iliaca. Tento hřeben přechází ve významné orientační body na pánvi přední horní trn kyčelní kosti a zadní horní t Dolní končetiny Dolní končetina membrum inferius je orgánem opory a lokomoce vzpřímeného těla po dvou končetinách. Když srovnáme dolní končetinu s horní končetinou, má dolní končetina stejné základní články,

Více

Měření rozměrů těla. Díl 4.

Měření rozměrů těla. Díl 4. Měření rozměrů těla Díl 4. Při měření výškových rozměrů vycházíme ze základního antropometrického postavení: kdy je hlava v orientační rovině, (určená horními okraji zvukovodů a dolním okrajem očnice rovina

Více

Příloha II Speciální vyšetřovací testy kolenního kloubu. Příloha IV Příklady aplikace tejpů a kinezio-tejpů na kolenní kloub

Příloha II Speciální vyšetřovací testy kolenního kloubu. Příloha IV Příklady aplikace tejpů a kinezio-tejpů na kolenní kloub 5 PŘÍLOHY Příloha I/A Vazy v oblasti kolenního kloubu Příloha I/B Svaly v oblasti kolenního kloubu Příloha I/C Přehled svalů v okolí kolenního kloubu Příloha II Speciální vyšetřovací testy kolenního kloubu

Více

Svaly dolní končetiny

Svaly dolní končetiny Svaly dolní končetiny Mm. coxae Musculus iliopsoas ZAČÁTEK:disci intervertebrales a vazivové snopce po straně bederní páteře, fossa iliaca ÚPON: trochanter minor femoris INERVACE: plexus lumbalis FUNKCE:

Více

Krční páteř. Pohyby v kloubu. Anatomie. Martin Vanko rukověť ke zkoušce z anatomie v Norman s academy

Krční páteř. Pohyby v kloubu. Anatomie. Martin Vanko rukověť ke zkoušce z anatomie v Norman s academy Krční páteř Pohyby v kloubu 1. Flexe mm. scaleni, m. sternocleidomastoideus, mm. praevertebrales 2. Extenze (dorzální flexe) m. trapezius (pars superior), m. splenius capitis et cervicis, m. erector spinae,

Více

M.psoas major. M.iliacus

M.psoas major. M.iliacus Svaly DK. Svaly kyčelní Dělíme na skupinu přední a zadní: Přední skupina: M.iliopsoas Zadní skupina: Mm.glutei (maximus, medius, minimus) M.piriformis Mm.gemelli M.obturatorius internus M.quadratus femoris

Více

crista iliaca musculus gluteus medius ligamentum inguinale musculus sartorius patella vena saphena magna musculus semitendinosus musculus

crista iliaca musculus gluteus medius ligamentum inguinale musculus sartorius patella vena saphena magna musculus semitendinosus musculus Dolní končetina Viz také tabule 470, 471 7 pohled zepředu anterior superior tensor fasciae latae ligamentum inguinale sartorius gluteus medius pohled zezadu gluteus maximus trochanter major femoris vastus

Více

Svaly dolní končetiny

Svaly dolní končetiny Svaly dolní končetiny SVALY DOLNÍ KONČETINY (musculi membri inferioris) pocházejí z hypaxiální svaloviny bederní a křížové oblasti inervovány nervy bederní pleteně (přední skupina svalů pletence a přední

Více

Publikováno z 2. lékařská fakulta Univerzity Karlovy (http://www.lf2.cuni.cz)

Publikováno z 2. lékařská fakulta Univerzity Karlovy (http://www.lf2.cuni.cz) Publikováno z 2. lékařská fakulta Univerzity Karlovy (http://www.lf2.cuni.cz) Kosti končetin Průběh zkoušení Student dostane od vyučujícího několik kostí z horní a z dolní končetiny. Student kosti správně

Více

Kostra trupu, páteře Kostra končetin. Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové

Kostra trupu, páteře Kostra končetin. Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové Kostra trupu, páteře Kostra končetin Markéta Vojtová VOŠZ a SZŠ Hradec Králové Kostra trupu, páteře Columna vertebralis (1) Tvořena z obratlů, na každém popisujeme: a) corpus vertebrae (tělo obratle) b)

Více

Publikováno z 2. lékařská fakulta Univerzity Karlovy (https://www.lf2.cuni.cz)

Publikováno z 2. lékařská fakulta Univerzity Karlovy (https://www.lf2.cuni.cz) Publikováno z 2. lékařská fakulta Univerzity Karlovy (https://www.lf2.cuni.cz) Kosti končetin Průběh zkoušení Student dostane od zkoušejícího jednu z kostí horní nebo dolní končetiny. Student kost správně

Více

Název školy: Základní škola a Mateřská škola Žalany. Číslo projektu: CZ. 1.07/1.4.00/ Téma sady: Přírodověda

Název školy: Základní škola a Mateřská škola Žalany. Číslo projektu: CZ. 1.07/1.4.00/ Téma sady: Přírodověda Název školy: Základní škola a Mateřská škola Žalany Číslo projektu: CZ. 1.07/1.4.00/21.3210 Téma sady: Přírodověda 4. - 5. Název DUM: VY_32_INOVACE_1C_11_KOSTRA_KONČETIN Vyučovací předmět: Přírodověda

Více

OBSAH ODBORNÉ PUBLIKACE:

OBSAH ODBORNÉ PUBLIKACE: ORTOPEDICKÉ MINIMUM OBSAH ODBORNÉ PUBLIKACE: 1. ANATOMIE A FYZIOLOGIE POHYBOVÉHO APARÁTU 2. DIAGNOSTICKÁ TERMINOLOGIE 3. PORANĚNÍ KOSTÍ 4. ONEMOCNĚNÍ KOSTÍ 5. NÁZVY ORTOPEDICKÝCH OPERACÍ 6. VYŠETŘOVACÍ

Více

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu

Více

Materiály ke zkoušce z bp 2001 Morfologie pohybového systému, podzim 2017 Mgr. Marta Gimunová

Materiály ke zkoušce z bp 2001 Morfologie pohybového systému, podzim 2017 Mgr. Marta Gimunová Materiály ke zkoušce z bp 2001 Morfologie pohybového systému, podzim 2017 Mgr. Marta Gimunová Kosti Kostra osová Kostra horní končetiny Kostra dolní končetiny Kostra hlavy Svaly Svaly hlavy (musculi capitis)

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9 Statistické testování hypotéz Základní výzkumné otázky/hypotézy 1. Stanovení hodnoty parametru =stanovení intervalu spolehlivosti na μ, σ, ρ,

Více

Plánování experimentu

Plánování experimentu Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces

Více

Cvičení 12: Binární logistická regrese

Cvičení 12: Binární logistická regrese Cvičení 12: Binární logistická regrese Příklad: V roce 2014 konalo státní závěrečné zkoušky bakalářského studia na jisté fakultě 167 studentů. U každého studenta bylo zaznamenáno jeho pohlaví (0 žena,

Více

Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta. Antropologie a genetika člověka

Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta. Antropologie a genetika člověka Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Antropologie a genetika člověka Bc. Lenka Nehasilová Pohlavní dimorfismus tvaru incisura ischiadica major pánevní kosti člověka Shape sexual dimorphism

Více

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze

Více

MASARYKOVA UNIVERZITA

MASARYKOVA UNIVERZITA MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍROOVĚECKÁ FAKULTA ÚSTAV ANTROPOLOGIE Sexuální dimorfismus kosti pažní člověka Bakalářská práce Alžběta Šťastná Vedoucí práce: doc. RNr. Miroslav Králík, Ph.. Brno 2015 Bibliografické

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství 1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 11 2 Seznam příloh ke kapitole 11 Podkapitola 11.2. Přilité tyče: Graf 1 Graf 2 Graf 3 Graf 4 Graf 5 Graf 6 Graf 7 Graf 8 Graf 9 Graf 1 Graf 11 Rychlost šíření ultrazvuku vs. pořadí

Více

ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK. ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz PŘEHLED TESTŮ rozdělení normální spojité alternativní / diskrétní

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách

Více

Univerzita Karlova v Praze

Univerzita Karlova v Praze Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Studijní program: Biologie Studijní obor: Antropologie a genetika člověka Bc. Šárka Mesteková DIGITÁLNÍ FORENZNÍ ANTROPOLOGIE A POHLAVNÍ DIMORFISMUS PÁNVE

Více

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,

Více

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody

Více

KOSTERNÍ (OP RNÁ) SOUSTAVA

KOSTERNÍ (OP RNÁ) SOUSTAVA KOSTERNÍ (OPĚRN RNÁ) SOUSTAVA Kostra člověka 1. Osová kostra: 2. Kostra končetin kostra hlavy (lebka) kostra trupu etin: kostra horních končetin kostra dolních končetin PÁTEŘ 7 krčních obratlů 12 hrudních

Více

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára Odhady parametrů základního souboru Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára Motivační příklad Mám průměrné roční teploty vzduchu z 8 stanic

Více

Měření závislosti statistických dat

Měření závislosti statistických dat 5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě

Více

Kosti splanchnokrania

Kosti splanchnokrania ANATOMIE Kosti splanchnokrania Kosti splanchnocrania Frankfurtská horizontála Maxilla Corpus Facies: anterior, nasalis, orbitalis, infratemporalis (tuber maxillae) Processus: frontalis,zygomaticus, alveolaris,

Více

Svaly a osteofasciální prostory DK, hlavní kmeny cév a nervů

Svaly a osteofasciální prostory DK, hlavní kmeny cév a nervů Svaly a osteofasciální prostory DK, hlavní kmeny cév a nervů Svaly dolní končetiny - musculi membri inferioris 1. Svaly kyčelní - musculi coxae 2. Svaly stehna - musculi femoris 3. Svaly bérce - musculi

Více

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Zadání 1 JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL

Více

Cuneiforme mediale. Cuneiforme laterale. Cuboideum. Naviculare. Talus Calcaneus. Cuneiforme intermedium

Cuneiforme mediale. Cuneiforme laterale. Cuboideum. Naviculare. Talus Calcaneus. Cuneiforme intermedium Cuneiforme mediale Cuneiforme intermedium Cuneiforme laterale Cuboideum Naviculare Talus Calcaneus Talus kost hlezenní Spojuje se s bércovými kostmi a patní a loďkovitou kostí. Tvarem připomíná nepravidelný,

Více

4. Zpracování číselných dat

4. Zpracování číselných dat 4. Zpracování číselných dat 4.1 Jednoduché hodnocení dat 4.2 Začlenění dat do písemné práce Zásady zpracování vědecké práce pro obory BOZO, PÚPN, LS 2011 4.1 Hodnocení číselných dat Popisná data: střední

Více

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

INDUKTIVNÍ STATISTIKA 10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ

Více

Regionální anestezie dolní končetiny. Pavel Suk Anesteziologicko-resuscitační klinika FN u svaté Anny v Brně 2004

Regionální anestezie dolní končetiny. Pavel Suk Anesteziologicko-resuscitační klinika FN u svaté Anny v Brně 2004 Regionální anestezie dolní končetiny Pavel Suk Anesteziologicko-resuscitační klinika FN u svaté Anny v Brně 2004 Rozdělení bloky nervů z plexus lumbalis n. femoralis (blok 3v1 ) n. cutaneus femoris lateralis

Více

Svaly ramenní = mm.humeri

Svaly ramenní = mm.humeri Svaly HK. Svaly ramenní = mm.humeri M.supraspinatus M.infraspinatus M.teres minor M.teres major M.subscapularis M.deltoideus Úponové části většiny svalů, které odstupují přímo od lopatky jsou klinicky

Více

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica Program Statistica I Statistica je velmi podobná Excelu. Na základní úrovni je to klikací program určený ke statistickému zpracování dat.

Více

TOPOGRAFICKÁ ANATOMIE DOLNÍ KONČETINY

TOPOGRAFICKÁ ANATOMIE DOLNÍ KONČETINY TOPOGRAFICKÁ ANATOMIE DOLNÍ KONČETINY Václav Báča, David Kachlík Tereza Smržová, Martin Holek, Katarína Hubčíková, Radek Jakša Ústav anatomie 3. LF UK, Praha podpořeno grantem FRVŠ 1101/2008/F3 FORAMEN

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza

Více

Analýza dat na PC I.

Analýza dat na PC I. CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika

Více

Svaly dolní končetiny

Svaly dolní končetiny Svaly dolní končetiny SVALY DOLNÍ KONČETINY (musculi membri inferioris) Svaly dolní končetiny pocházejí z hypaxiální svaloviny bederní a křížové oblasti. Jsou proto inervovány nervy bederní (přední skupina

Více

Kostra končetin EU peníze středním školám Didaktický učební materiál

Kostra končetin EU peníze středním školám Didaktický učební materiál Kostra končetin EU peníze středním školám Didaktický učební materiál Anotace Označení DUMU: VY_32_INOVACE_BI1.3 Předmět: Biologie Tematická oblast: Biologie člověka Autor: RNDr. Marta Najbertová Datum

Více

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko Cvičení ze statistiky - 9 Filip Děchtěrenko Minule bylo.. Dobrali jsme normální rozdělení Tyhle termíny by měly být známé: Inferenční statistika Konfidenční intervaly Z-test Postup při testování hypotéz

Více

Studium žárových hrobů

Studium žárových hrobů Studium žárových hrobů Definice kremace Pod pojmem kremace rozumíme celkové množství nespalitelných ostatků lidského těla. Zpravidla se jedná o mineralizované části kostí. Pokud je teplota při spalování

Více

31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě 31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty

Více

Seznam příloh. Vyjádření etické komise. Znění informovaného souhlasu pacienta. Výstupní vyšetření z tabulky

Seznam příloh. Vyjádření etické komise. Znění informovaného souhlasu pacienta. Výstupní vyšetření z tabulky Seznam příloh Příloha 1 Příloha 2 Příloha 3 Příloha 4 Příloha 5 Příloha 6 Příloha 7 Příloha 8 Příloha 9 Vyjádření etické komise Znění informovaného souhlasu pacienta Vstupní vyšetření z 14. 1. 2013 - tabulky

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 3 Jak a kdy použít parametrické a

Více

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: SMAD Cvičení Ostrava, AR 2016/2017 Popis datového souboru Pro dlouhodobý

Více

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních

Více

Diskriminační analýza hodnocení rozdílů mezi 2 nebo více skupinami objektů charakterizovanými více znaky

Diskriminační analýza hodnocení rozdílů mezi 2 nebo více skupinami objektů charakterizovanými více znaky Diskriminační analýza hodnocení rozdílů mezi 2 nebo více skupinami objektů charakterizovanými více znaky Interpretují rozdíly mezi předem stanovenými třídami Cílem je klasifikace objektů do skupin Hledáme

Více

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Regrese Závislostproměnných funkční y= f(x) regresní y= f(x)

Více

Charakteristika datového souboru

Charakteristika datového souboru Zápočtová práce z předmětu Statistika Vypracoval: 10. 11. 2014 Charakteristika datového souboru Zadání: Při kontrole dodržování hygienických norem v kuchyni se prováděl odběr vzduchu a pomocí filtru Pallflex

Více

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl)

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 12. 2002 60 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Tato

Více

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Korelační a regresní analýza 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza Pearsonův korelační koeficient u intervalových a poměrových dat můžeme jako

Více

Plánování experimentu

Plánování experimentu SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Plánování experimentu 05/06 Ing. Petr Eliáš 1. NÁVRH NOVÉHO VALIVÉHO LOŽISKA 1.1 Zadání Při návrhu nového valivého ložiska se v prvotní fázi uvažovalo pouze o změně designu věnečku (parametr

Více

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická

Více

1. Horní a dolní končetina

1. Horní a dolní končetina I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY Pracovní list č. 3 Kosterní soustava II. - Kostra

Více

Porovnání dvou výběrů

Porovnání dvou výběrů Porovnání dvou výběrů Menu: QCExpert Porovnání dvou výběrů Tento modul je určen pro podrobnou analýzu dvou datových souborů (výběrů). Modul poskytuje dva postupy analýzy: porovnání dvou nezávislých výběrů

Více

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y β ε Matice n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h() k - tj. matice je plné hodnosti

Více

VIII. JIŽNÍ PŘEDHRADÍ

VIII. JIŽNÍ PŘEDHRADÍ VIII. JIŽNÍ PŘEDHRADÍ Jižní předhradí (obr. 24) bylo zkoumáno v několika fázích. Bylo objeveno v letech 1960-1962 na jihozápadě od hradiska. Další výzkum v tomto místě byl organizován v letech 1975-1979,

Více

Kalibrace a limity její přesnosti

Kalibrace a limity její přesnosti Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Kalibrace a limity její přesnosti Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015

Více

10. Analytická geometrie kuželoseček 1 bod

10. Analytická geometrie kuželoseček 1 bod 10. Analytická geometrie kuželoseček 1 bod 10.1. Kružnice opsaná obdélníku ABCD, kde A[2, 3], C[8, 3], má rovnici a) x 2 10x + y 2 + 7 = 0, b) (x 3) 2 + (y 3) 2 = 36, c) x 2 + 10x + y 2 18 = 0, d) (x 10)

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 10. Mgr. David Fiedor 27. dubna 2015 Nelineární závislost - korelační poměr užití v případě, kdy regresní čára není přímka, ale je vyjádřena složitější matematickou funkcí

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chb v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tto slid berte pouze jako doplňkový materiál není v nich

Více

TYPY KLOUBNÍCH SPOJENÍ

TYPY KLOUBNÍCH SPOJENÍ BIOMECHANIKA KLOUBY TYPY KLOUBNÍCH SPOJENÍ SYNARTRÓZA VAZIVO (syndesmóza) sutury ligamenta KOST (synostóza) křížové obratle CHRUPAVKA (synchondróza) symfýza SYNOVIÁLNÍ (diartróza) 1-5 mm hyalinní chrupavka

Více

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet

Více

2. Ramena sedací kosti svírají téměř pravý úhel, mezi kostí kyčelní a sedací je zúženina...3 Úhel sedací kosti není dokonale pravoúhlý...

2. Ramena sedací kosti svírají téměř pravý úhel, mezi kostí kyčelní a sedací je zúženina...3 Úhel sedací kosti není dokonale pravoúhlý... 23/6/2011 Kosterní zbytky v potravě kalouse ušatého 70 12. PŘÍLOHY 12.1 Klíč k určování kosti pánevní britských myšovitých a hrabošovitých (Brown, Twigg, 1969 a Dungel, Gaisler, 2002) 1. Kost stydká je

Více

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje

Více

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Př. : Stanovte jednotlivé četnosti a číselné charakteristiky zadaného statistického souboru a nakreslete krabicový graf:, 8, 7, 43, 9, 47, 4, 34, 34, 4, 35. Statistický soubor seřadíme vzestupně podle

Více

Vydání podpořila společnost Upozornění

Vydání podpořila společnost Upozornění Vydání podpořila společnost Upozornění Všechna práva vyhrazena. Žádná část této tištěné či elektronické knihy nesmí být reprodukována a šířena v papírové, elektronické či jiné podobě bez předchozího písemného

Více

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti OVĚŘOVÁNÍ PŘEDPOKLADU NORMALITY Doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Ing. Jan Král Používané metody statistické testy: Chí-kvadrát test dobré shody Kolmogorov -Smirnov

Více

Určování dožitého věku z kosterního materiálu

Určování dožitého věku z kosterního materiálu Určování dožitého věku z kosterního materiálu Při určování věku z kosterních pozůstatků určujeme Biologický (kostní) věk Tento věk je ovlivněn etnickými a diachronními rozdíly v tempu stárnutí. Navíc se

Více

Anatomie. Roviny. Směry

Anatomie. Roviny. Směry Anatomie Pro popis těla se používá terminologie rovin a směrů abychom se orientovali v umístění jednotlivých částí a v pohybech, je to něco jako kompas. Postavení těla pro popis je vzpřímený postoj s volně

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza

Více

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje

Více

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy 10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu

Více

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry Testování hypotéz Obecný postup 1. Určení statistické hypotézy 2. Určení hladiny chyby 3. Výpočet

Více

Korelační a regresní analýza

Korelační a regresní analýza Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná

Více

Svaly horní končetiny

Svaly horní končetiny Svaly horní končetiny Musculi humeri Musculus subscapularis ZAČÁTEK: facies costalis scapulae (fossa subscapularis) ÚPON: tuberculum minus humeri INERVACE: n. subscapularis FUNKCE: humerální pronace, addukce

Více

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY Martina Litschmannová Obsah přednášky Vybrané dvouvýběrové testy par. hypotéz test o shodě rozptylů (F-test), testy o shodě středních hodnot (t-test, Aspinové-Welchův test),

Více

Určování pohlaví u dospělých a dětských koster

Určování pohlaví u dospělých a dětských koster Určování pohlaví u dospělých a dětských koster Morfologické určování pohlaví Při určování pohlaví na kosterním materiálu je důležité stáří určovaného jedince, protože většina pohlavních znaků se vyvine

Více

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model Mějme lineární regresní model (LRM) Y = Xβ + e, kde y 1 e 1 β y 2 Y =., e

Více

Určování pohlaví a věku z kosterního materiálu. Morfoskopické a morfometrické metody.

Určování pohlaví a věku z kosterního materiálu. Morfoskopické a morfometrické metody. Určování pohlaví a věku z kosterního materiálu. Morfoskopické a morfometrické metody. I. Určování věku Růst organismu Zrání organismu Stárnutí organismu Smrt organismu Bi4340c Biologie člvěka - cvičení

Více

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni Kvantifikace dat Pro potřeby statistického zpracování byly odpovědi převedeny na kardinální intervalovou

Více

SPOJENÍ KOSTÍ NA DOLNÍ KONČETINĚ

SPOJENÍ KOSTÍ NA DOLNÍ KONČETINĚ SPOJENÍ KOSTÍ NA DOLNÍ KONČETINĚ Spojení pletence pánevního (articulationes cinguli pelvici) Spona stydká (symphysis pubica) chrupavčité spojení, které tvoří discus interpubicus = vazivové a zčásti chrupavčité

Více

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Základy biostatistiky II Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Teoretické rozložení-matematické modely rozložení Naměřená data Výběrové rozložení Teoretické rozložení 1 e 2 x 2 Teoretické rozložení-matematické

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 5. Odhady parametrů základního souboru Mgr. David Fiedor 16. března 2015 Vztahy mezi výběrovým a základním souborem Osnova 1 Úvod, pojmy Vztahy mezi výběrovým a základním

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y Xβ ε Předpoklady: Matice X X n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h(x) k - tj. matice

Více

1. ÚVOD DO STUDIA ANTROPOLOGIE, DEFINICE OBORU A DÍLČÍCH OBORŮ ANTROPOLOGIE

1. ÚVOD DO STUDIA ANTROPOLOGIE, DEFINICE OBORU A DÍLČÍCH OBORŮ ANTROPOLOGIE Studijní distanční text Metody antropologického výzkumu 1. ÚVOD DO STUDIA ANTROPOLOGIE, DEFINICE OBORU A DÍLČÍCH OBORŮ ANTROPOLOGIE Antropologie (z řeckého anthrópos člověk) je věda zabývající se člověkem,

Více