我国十二星座出生人口十二星座人口数量( 九 )

注1：岁差(axial precession)，在天文学中是指一个天体的自转轴指向因为重力作用导致在空间中缓慢且连续的变化。例如，地球自转轴的方向逐渐漂移，追踪它摇摆的顶部，以大约26,000年的周期扫掠出一个圆锥。
附录三：南半球的情况
其实，我在一开始研究时，并没有意识到会有南北半球的差异。计算的结果都是基于全球的数据（见表一）。但由于数据中北半球的样本占了大多数，还是可以大致看出波的形状，所以才有了前文所有的结果（基于北半球数据）和猜想。那么，基于南半球数据的结果如何呢？
图A：十二星座行业平均得分（南半球）
如图A所示，正如和猜想地一样，任凭“天翻地覆”，白羊宫与天秤宫依旧“岿然不动” 。而且，与北半球（图六）正好相反，白羊宫与天秤宫之间的5个宫的平均分只有-0.07分，而天秤宫后5个宫的平均分高达0.1分，两者之差异于零的显著性达85%（t检验）。
由于南半球的数据不多，可能会造成结果出现误差，所以我不打算对结果做详细分析，只要大家明白南北半球存在差异就行了。另外，如果上文的猜想成立，那么赤道上的胎儿应该没有倾斜。它们在夏至和冬至时受到的影响一样，且较春分，秋分两点来得弱。但总体仍应该呈现出波的形状。如果有数据进行验证就完美了，呵呵。
顺便提一下，人类在南北半球存在对称的差异性不是新的发现。有研究表明在北半球，出生在10，11，12月的人们的寿命比出生在4，5，6月的要长。而在南半球，结论正好相反（或相差6个月）（见【附三1】）。又有研究表明在北半球，出生在7，8，9月的妇女的生育率要比在其它月份出生的妇女低。而在南半球，结论正好相反（见【附三2】）。
【附三1】Doblhammer and Vaupel, Lifespan Depends on Month of Birth, PNAS, Vol. 98, No. 5, February 27, 2001.
【附三2】Huber, Didham, and Fieder, Month of Birth and Offspring Count of Women: Data from the Southern Hemisphere, Human Reproduction. 2008 May, 23(5)
附录四：人数分布方法检验
首先，简单回顾一下，本文主要讨论的是十二星座与天赋之间的关系。使用的方法是考察每一个行业中的星座人数分布。这里的星座人数分布是指十二星座中每个星座会被分配到一定的人数。
在本附录中，我就要来检验人数分布方法：如果我不按十二星座分配人数（星座人数分布），而是按十二月份分配人数（月份人数分布），情况是否会发生变化？我判断分布方法优劣的标准是看哪个方法更能反映人数的差异性，这里我用离散系数（coefficient of variation，CV，定义为标准差与平均值之比）来衡量。
举个极端的例子，假设按十二个月份分配人数，我得到了一个均匀分布（uniform distribution），那我就无从得知人数差异的有效信息（CV=0），从而无法把它和天赋建立起关系。换句话说，CV越大，越能够反映人数的差异性，这正是本文所需要的。
那么，真实情况如何呢？下表（附表一）总结了27个行业在两种人数分布中的离散系数，以及两者之差，和它们的统计显著性。
如表所示，相较于月份人数分布CV，星座人数分布CV在27个行业中增大的多达16个，减少的只有8个。如果考虑二者之差的统计显著性（计算两个离散系数相同与否的假设检验方法，请见【附四1】），星座人数分布CV增大的行业个数也多于月份人数分布CV 。
所以，从这个角度来说，使用星座人数分布方法要优于月份人数分布方法。另外，如果来观察十二月份的平均得分，我发现“波”消失了（见图B）。只有10月到3月，稍微有一点 “波” 的影子。我想一个很重要的原因就是因为月份与太阳的运行的关系不紧密。正因为此，我更感叹正文中图八的美妙！

我国十二星座出生人口 十二星座人口数量( 九 )

我国十二星座出生人口十二星座人口数量( 九 )