Modelo multivariante para la estimación del dimorfismo sexual en húmero en una muestra osteológica de la ciudad de Medellín

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Uribe, Londoño Cecilia, Olga
Copyright Year	2017
Abstract	En el marco del conflicto armado la desaparicion forzada en el pais y en Antioquia que ocupa el primer puesto, ha contribuido al aumento de cuerpos no identificados encontrados principalmente en fosas. En este aspecto, la estimacion del sexo del esqueleto humano es basico en la reconstruccion del perfil biologico del individuo desconocido. Debido a la inexistencia de metodos locales, los investigadores forenses utilizan metodos internacionales para la identificacion humana; proceso lento y dificultoso, debido a la variabilidad poblacional expresada en las caracteristicas de forma y de tamano especificas de cada individuo que cambian a lo largo del ciclo vital. Por lo anterior y teniendo presente que el humero es uno de los huesos que mas se conserva de los efectos tafonomicos, este estudio busco establecer los indicadores multivariantes de tamano y forma que estimaran con mayor precision el dimorfismo sexual en el humero. En la coleccion de referencia del laboratorio de Osteologia Antropologica de la Universidad de Antioquia, se tomaron las medidas del humero. Con el modelo estadistico discriminante de inclusion por pasos, se seleccionaron las mejores medidas para la discriminacion de sexo, Obtuvimos los centroides o los puntos de seccionamiento. Generamos la constante, los coeficientes y las tasas de clasificacion para cada medicion y las tasas de clasificacion general. El 91,3 % de los individuos fueron clasificados correctamente, mientras que la validacion cruzada fue del 90,7%. Esto significa que el modelo tiene gran significancia y capacidad predictiva, por lo tanto se puede utilizar para la estimacion de dimorfismo sexual en humero.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/10860/1/Londo%C3%B1oOlga_2017_ModeloMultivarianteEstimacion.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article