以《中国民族药志》1~3卷的内容为基础，应用数值分类学方法，根据中国11 个主要少数民族用药种类的异同，计算了这11 种民族医药的距离并得出了他们的亲缘关系图;经过与各民族使用语言的亲缘关系图的比较，发现两者基本一致;同时作者发现，各民族医药亲缘关系图与各民族的生活环境、生产生活方式和分布距离都有密切的关系。??

　　由于西药副作用的显现和对一些疾病的无能为力，以及在新药筛选中成功率越来越小，促使人们又把目光投向了民族民间使用的药物。药用民族植物学(Medical Ethnobotany)的研究便应运而生[1,2]。?

　　过去的药用民族植物学研究由于缺乏科学的统计和计算，经常受到自然科学家的批评和攻击。为了使自己的数据具有可重复性和可验证性，自上世纪80年代中期以后，定量的方法逐渐引入以文化为背景的该领域[3,4]，其中应用较多的是数值分类学的方法[5]。?

　　数值分类学方法是以数据矩阵的方式，将多个分类单元及相应的大量性状数值输入矩阵，利用计算机按一定的计算程序计算出相似性系数并根据相似性系数归类的一种方法[6]。该方法常用的计算程序软件有NTSYS、SPSS、PHYLIP等。?

　　在我国，将数值分类学方法应用到药用民族植物学研究中的例子还不多见，本文作者利用NTSYS软件对我国11个较大的少数民族的用药种类的相似性进行了尝试性的计算和归类，得到如下结果。?

 数据来源?

　　本文用以计算的数据的来源，是《中国民族药志》第一、二、三卷的相关记录[7~9]，即统计了这三本书中关于11个少数民族分别使用的一卷120种、二卷115种、三卷93种共计328种药物。?

 计算方法?

　　本文计算所使用的软件是美国应用生物统计公司(Applied Biostatistics Inc.)开发的NTSYS软件(2.11f版)。具体计算步骤和方法如下：

　　(1)聚类分析：点击聚类(Clustering)中的成聚计算(SAHN)，在输入文件(Input file)一栏中双击插入相似性系数文件，在输出树形文件(Output tree file)中输入要保存文件(树形聚类文件)的路径和文件名或双击后选择存贮路径和输入文件名;在聚类方法(Clustering method)一栏通常选用UPGMA(使用算术平均的不加权对群法)，其余用默认值即可;最后点击计算(Compute)，树形聚类文件便算出来了。???

　　(2)计算相似性系数：打开该软件的主程序(NTSYSpc)，点击相似性(Similarity)一栏的定性数据(Qualitative data)，在输入文件(Input file)一栏中双击插入刚才保存的原始数据文件;计算系数(Coefficient)可选Dice或Jaccard，结果差不多;在输出文件(Output file)中输入要保存文件(相似性系数文件)的路径和文件名或双击后选择存贮路径和输入文件名;然后点击计算(Compute)，相似性系数便算出来了。?

　　(3)显示聚类结果(树形图)：点击图示(Graphics)中的树形图(Tree plot)，在输入文件(Input file)一栏中双击插入树形聚类文件，点击计算(Compute)，树形分树图便显示出来了。

　　(4)输入数据：打开该软件的文件编辑程序(NTedit)，在行标记(Row Labs)中输入药物名(本文共统计了328种)，而在列标记(Col. Labs)中输入各民族名称(本文统计了11个民族);然后在表格中输入二维数值0或1(该民族没有使用该种药物记为0，使用了则记为1)。最后保存文件(原始数据文件)。

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