A Móra Ferenc Múzeum Évkönyve, 1984/85-2. A népvándorláskor fiatal kutatóinak szentesi találkozóján elhangzott előadások. (Szeged, 1991)

Fóthi Erzsébet: A Kárpát-medence avar korának összehasonlító embertani vizsgálata

gedményt, mert lehetőség szerint a teljes Kárpát-medencei avarság megoszlásáról kívántam képet nyerni. Véleményem szerint nem helyes a merev cezúrák alkalmazása (pl. csak 10-nél nagyobb esetszámú minta bevonása). Egy kis lélekszámú népesség jellemzésére ennél kisebb esetszámú mintát is el kell fogadnunk. Annál is inkább, mert e tudomány jellegéből adódóan nincs módunk az esetszám tetszőleges növelésére. Ha elvetjük a relatíve kis mintákat - amelyek többségben vannak -, akkor lemondunk arról, hogy a régészet társai legyünk a történeti folyamatok rekonstrukciójában. Az összehasonlító vizsgálatban 47 avar kori temető szerepel - gyakorlatilag az összes jelentős méretű publikált anyag. A szériákat a férfiak kraniológiai méretátlagaival jellemeztem. 9 méretet vettem alapul: Martin 1, 8,9, 17,45, 48, 51, 52, 54. Az első 6 méretet úgy választottam meg, hogy azok a koponya nagyságát, alakját többirányból globálisan jellemezzék. Az utolsó 3 mérettel az arc finomabb részleteit kívántam leírni. A jellemzők megválasztásánál nem hagyhattam figyelmen kívül azt sem, hogy melyek azok a méretek, amelyek az antropológiai publikációk döntő többségében szerepelnek. Olyan összehasonlító módszert kerestem, amely alkalmas a paleoantropológiai minták összehasonlítására és csoportosítására. A legtöbb, egyébként kitűnő és a populációbiológiában igen jól bevált statisztikai eljárás nem alkalmazható a történeti antropológiában a relatíve kis minták miatt. A statisztikai módszerek alkalmazhatóságának alapfeltétele, hogy a minta jellemzésére szolgáló változók száma és a minta mérete között legalább négyzetes összefüggés legyen. A minta jellemzését csak sok változóval tudom elvégezni, hiszen általában meglehetősen bonyolult formák, nevezetesen koponyák összehasonlításáról van szó. Az pedig az ilyen vizsgálat jellegéből adódik, hogy sem az esetszám, sem a mintaszám nem növelhető tetszés szerint, mint ahogy az megtehető például egy kémiai kísérletsornál. Ezért arra kell törekednünk, hogy a meglevő adathalmazból, annak alapos vizsgálatával a lehető legtöbb információt nyerjük ki. Erre alkalmas vizsgálati módszer a cluster analízis. A cluster angol szó, csomót, köteget, csoportot jelent. Sokféle cluster analízis van. Az összehasonlító vizsgálatban agglomeratív módszereket alkalmaztam. Ezekben közös vonás, hogy a bemeneti adatokból csoportokat képeznek az egymáshoz hasonló elemekből. A clusterezés célja olyan csoportok képzése, amelyek elemei jobban hasonlítanak egymásra, mint más cluster elemeire. A vizsgálatot IBM kompatibilis személyi számítógépen végeztem el Fóthi E. és Fóth Á. vizsgálati modellje

3 szerint, Breiner erre a célra fejlesztett programjával.

4 Minden с a. vizsgálatban az egyik legnehezebb probléma a clusterezés érvényességének a meghatározása. Kiinduláskor rendelkezünk egy adathalmazzal, amelyet csoportokra próbálunk bontani anélkül, hogy tudnánk, valóban léteznek-e összetartozó elemek, különálló csoportok. Természetesen van némi ismeretünk a minta megoszlásáról, de az meglehetősen esetleges (más szempontú vizsgálatok, részminta alapján vont következtetések). Ezért nagyon nehéz eldönteni, hogy a kapott csoportosítás reális-e, az eredményeket milyen mértékben lehet elfogadni. Jelen tanulmányban két irányból közelítettem meg a kérdést. 3 Fóthi Erzsébet-Fóthi Ákos 1990. 4 Breiner László Gábor 1988. 484 i