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This study, based on a 48 Xisqueta skull samples, gives a statistical insight of the skull shape in this breed. Thirty eight measurements and eight indexes were recorded. The variance structure was done using a Principal Component Analysis (PCA). This was possible sequel to the application and permission of the covariance matrix. The mean length of the skulls was found to be 265.51± 22.24 mm, with the width and cephalic index to the magnitude of 117.2 ± 6.89 mm and 44.69 ± 4.29 mm, respectively. The viscerocranium length was 143.07± 9.74 mm thus indicating a similar portion with the neurocranium part of the skull (137.17 ± 6.25 mm). The orbit was slightly almond shaped. Variability was generally high within parameters but parameter variation was less in regard to basal surface length parameters than the others. The results from Principal Component Analysis indicated that skull variance was concentrated on the first two components. The first principal component explained 99.21 % of the generalized variance in skull parameters and gave special emphasis to viscerocranium. The second principal component may be called the neurocranial component. The first and the second principal components explained 99.77% of the observed variance. The third principal component was related with foramen magnum and orbital parameters.
Este estudio, basado en una muestra de 48 cráneos de Xisqueta, da una visión estadística de la biometría del cráneo de esta raza. Treinta y ocho mediciones y ocho índices fueron tomados. La longitud media de los cráneos se encontraron entre 265,51±22,24 mm con el ancho e índice cefálico con la magnitud de 117,2±6,89 mm y 44,69±4,29 mm respectivamente. La longitud del viscerocráneo fue 143,07±9,74 mm, lo que indica una porción similar con la parte del neurocráneo (137,17 ± 6,25 mm). La órbita tuvo una forma ligeramente de almendra. La variabilidad fue generalmente alta dentro de los parámetros, pero fueron menores en la longitud de la superficie basal. La estructura de varianza se realizó utilizando un Análisis de Componentes Principales (ACP). Esto fue posible gracias a la aplicación y la permisividad de la matriz de covarianza. La solución del ACP indica que la varianza del cráneo se concentró en los dos primeros componentes. El primer componente principal explicó el 99,21% de la varianza generalizada en los parámetros de cráneo y prestó especial atención al viscerocráneo. El segundo componente principal se puede llamar el componente neurocráneo. El primer y el segundo componente principal explicaron 99,77% de la varianza observada. El tercer componente principal estaba relacionado con el foramen magno y los parámetros orbitales. |
