VÝZKUMNÁ METODA
Vícerozměrná analýza
PCA, vztahy proxy, kategorie a hlavní gradienty v komplexních datech.
01
Co metoda ukazuje
Kovariaci více proxy, seskupování vzorků, hlavní gradienty a vztahy mezi kategoriemi či prostorovými jednotkami.
Jak ji používáme v HEL
Pro standardizované tabulky s dostatečným počtem vzorků a jasně definovanými proměnnými; PCA a testy se interpretují spolu s archeologickým kontextem.
02
Jak metoda funguje
Vícerozměrná analýza hledá strukturu v datech, kde každý vzorek nese mnoho proměnných. U PCA se korelované proměnné převádějí na nové vzájemně kolmé osy, které postupně zachycují co největší část variability souboru.
Scores ukazují polohu vzorků v novém prostoru, loadings zase to, které proměnné jednotlivé osy vytvářejí. To pomáhá odhalit skupiny, gradienty a společně se měnící prvky, které by v desítkách samostatných grafů zůstaly nepřehledné.
PCA nevysvětluje příčinu a citlivě reaguje na škálování, transformaci a odlehlé hodnoty. Statistická struktura se musí vrátit zpět k archeologické otázce a prostorovému kontextu.
GIS, geochemií, robustními kontrolními skupinami a následnými testy konkrétních hypotéz.
03
Prakticky
- Vstup / materiálvyčištěná numerická tabulka a kontextové kategorie
- Škála / rozlišenívzorek, profil, lokalita i srovnávací soubor
- Odběr / přípravazávisí na primární metodě; zásadní jsou metadata a replikace
- Typický výstupPCA skóre a zátěže, krabicové grafy, post-hoc testy a další ordinační výstupy
04
Limity a kontrola
PCA a statistické rozdíly nejsou samy o sobě kauzální vysvětlení; je nutné kontrolovat škálování, složení dat, chybějící hodnoty a velikost skupin.
Třebokov: PCA a prostorová analýza vícerozměrných geochemických signálů.
05
Literatura a studie HEL
Výběr studií, z nichž vychází popis použití metody na webu Human Earth Lab.