Parietográfia

A parietográf egy módszer a törzskönyv grafikus elemzésére, a betegeket külön pontokba helyezve, különböző markerek szerint rétegezve - halálokok, a betegség kezdetének kora stb. A grafikonon minden személyt külön pont ábrázol, és ezeket a pontokat e családok tagjai közötti rokonsági fokok számával arányos, változó hosszúságú vonalak kötik össze, a családokon belül (közös tagok) pedig a kapcsolatokat 2, 3, 4 rokoni fokú vonalláncok kötik össze. A grafikon vonalai nemzedékek sorozatát mutatják, általában az ük-ük-ükapától az ükunokákig és fordítva (ábra).

A partitus (parthitus, latinul „törött, felbontott”) vagy parthetis gráf a genealógiai diagramok metrikus privát ábrázolásának módja a kétdimenziós tér „elágazó” árnyékolt koordinátadiagramja formájában, amely tükrözi a változó szegmensek mennyiségi és minőségi sajátosságait. a családi csoport tagjainak családi kötelékei az Ameyo-Nakagawa kodonokban és a Retgie-ben.

A parietográfia egy olyan adatelemzési módszer, amely páros összehasonlítások megjelenítésén és értelmezésén alapul. Ezt a módszert az 1970-es években Paul Verlaine francia pszichológus és munkatársai dolgozták ki a Párizs-Sorbonne Egyetemen.

A parietográfiai technika két táblázat használatán alapul: a páros összehasonlításokat tartalmazó táblázaton és a páros összehasonlítások elemzésének eredményeit bemutató táblázaton. Az első táblázat az objektumpárokat hasonlítja össze, a második táblázat pedig ezen párok elemzésének eredményeit mutatja be.

A páronkénti összehasonlítás mátrixként ábrázolható, ahol minden cella egy pár objektumnak felel meg, és a cellában lévő értékek jelzik, hogy melyik objektum van előnyben a másikkal szemben. Például, ha egy cella azt mondja, hogy „A nagyobb”, ez azt jelenti, hogy a pár első objektuma előnyösebb. Ha egy cellában az „Egyenlő” felirat szerepel, az azt jelenti, hogy a pár mindkét objektuma egyenlő.

A páros összehasonlító elemzés több lépésből áll:

1. Normalizálás: Ahhoz, hogy a páros összehasonlításokat összehasonlíthatóvá tegyük, normalizálni kell őket egy közös mérési skálára.
2. Korreláció: Számítsa ki az objektumpárok közötti korrelációs együtthatót.
3. Faktoranalízis: azon mögöttes tényezők azonosítása, amelyek a páronkénti összehasonlítások varianciájának legnagyobb részét magyarázzák.
4. Klaszteranalízis: objektumok csoportosítása a páronkénti összehasonlítások hasonlósága alapján.