(3) 行為型式出現的歧異度 (diversity)

■ 行為序列的馬可夫連鎖 (Markov chain): 動作的發生, 受先前出現過的一個或多個動作之影響。

■ 行為序列的分析, 採用三種數理模式:

  (1) 數值分類 (numerical taxonomy): 將動機 (motivation) 相同的行為型式聚在一起, 可有助於了解行為型式之間的關係。包含:

          因素分析 (factor analysis)

          主成份分析 (principal component analysis)

          階層聚類分析 (hierarchical cluster analysis)

          判別函數分析 (discriminant analysis)

          多空間尺度分析 (multidimensional scaling analysis)

  (2) 頻度關連表分析 (frequency contingency table analysis): 計算行為序列中每兩個行為型式先後出現的次數, 據出現之頻度測驗行為序列是否屬於馬可夫連鎖? 例如, 行為型式之出現是否獨立? 或是先前行為型式之影響?  也可判定型式間有否促進作用 (directive effect), 進一步了解行為型式出現之順序關係。

  (3) 訊息理論 (information theory): 應用於動物通訊之研究, 可以計算通訊過程中行為型式出現的歧異度, 以及個體內與個體間訊息傳遞量, 由求得的值可判定訊息傳遞之方式。

■ 參考文獻:

Colgan, P. W., 1978. Quantitative Ethology Wiley, New York.

Hazlett, B. A., 1977. Quantitative Methods in the Study of Animal Behavior Academic Press, New York.

Martin, P. & P. Bateson, 1993. Measuring Behaviour: An Introductory Guide. 2nd edition. Cambridge University Press, Cambridge.

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