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出版者:

作者:Drennan, Robert D.

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页数:335

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价格:386.00 元

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isbn号码:9781441960719

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• 考古统计学
• 周南
• 匹兹堡大学
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《统计学方法在考古学中的应用：数据分析与解读》 引言 在考古学研究领域，随着田野调查和遗址发掘的规模日益扩大，出土的考古资料也呈现出海量化、多样化的特征。如何有效地处理、分析和解读这些海量数据，从中提取出有价值的信息，揭示古代社会的复杂面貌，已经成为当前考古学研究面临的重大挑战。传统的定性描述和主观判断在面对如此庞杂的资料时，其局限性日益凸显。统计学，作为一门研究如何收集、组织、分析、解释和呈现数据的科学，为考古学研究提供了强有力的理论框架和技术工具。 本书旨在系统地介绍统计学在考古学研究中的重要性、核心概念以及具体应用方法。我们期望通过本书的学习，能够帮助考古学研究者掌握运用统计学工具解决实际考古问题的能力，提升研究的科学性、客观性和说服力，从而更深入地理解和解释古代人类的行为、社会结构、经济活动以及文化变迁。本书并非一本纯粹的统计学教材，而是将统计学理论与考古学实际紧密结合，以考古学研究中的具体案例为导向，讲解统计学方法的原理和操作。 第一章：考古学研究中的数据与统计学的重要性 考古学研究本质上是一个信息提取和知识构建的过程。出土的遗物、遗迹、环境遗存等都蕴含着丰富的信息，但这些信息往往是零散的、隐晦的，需要经过科学的分析才能显现。统计学的重要性体现在以下几个方面： 量化与客观性： 统计学能够将考古现象转化为可量化的数据，从而避免主观臆断和笼统描述，增强研究的客观性。例如，通过对墓葬数量、器物种类、出土年代的统计分析，可以更精确地描绘某一时期或某一区域的社会状况。 模式识别与规律发现： 海量数据中往往隐藏着不易察觉的模式和规律。统计学方法，如聚类分析、因子分析等，能够帮助考古学家识别这些隐藏的模式，发现考古现象背后的内在联系。例如，通过分析不同遗址出土遗物的空间分布模式，可能揭示区域间的文化交流或贸易路线。 假设检验与推断： 考古学研究常常需要提出并检验关于古代社会的假设。统计学提供了严谨的假设检验框架，使研究者能够根据样本数据对总体做出推断，并评估推断的可靠性。例如，我们可以检验某个特定类型的器物在不同社会阶层中的分布是否存在显著差异。 预测与模拟： 在特定条件下，统计模型还可以用于预测未来的考古发现，或者模拟古代社会的运作过程。例如，基于已发现遗址的分布规律，可以预测可能存在新的遗址区域。 数据可视化与沟通： 统计学提供了多种可视化手段，如图表、地图等，能够将复杂的统计结果以直观易懂的方式呈现出来，便于研究者之间的交流与讨论，也利于向公众普及考古知识。 第二章：考古学数据的类型与收集 在应用统计学方法之前，首先需要了解考古学研究中数据的类型以及如何有效地收集这些数据。 数据的基本类型： 定性数据（分类数据）： 描述事物的类别属性，例如器物种类（陶器、石器、骨器）、陶器纹饰类型（绳纹、网格纹）、墓葬形制（圆形、方形）、遗址类型（居住遗址、墓葬遗址）。 定量数据（数值数据）： 能够用数值表示的量，又可细分为： 离散型数据： 计数型数据，取值只能是整数，例如墓葬的数量、出土的器物数量、埋藏的种子数量。 连续型数据： 测量型数据，取值可以是任意实数，例如遗物的长度、宽度、高度、壁厚、碳十四测年结果、土壤pH值、地形高程。 考古学数据的收集方法： 田野调查与遗址普查： 系统性地搜寻和记录遗址的空间分布、类型、地层信息等。 遗址发掘： 通过科学的发掘手段，获取遗迹、遗物、环境遗存等详细信息，并进行精确的三维坐标记录、定点、分层、分类等。 实验室分析： 对出土材料进行各种科学检测，如材质成分分析、年代测定（碳十四、热释光）、DNA分析、同位素分析等。 文献资料与档案： 收集历史文献、考古报告、照片、地图等二手资料。 公众考古学项目： 鼓励公众参与数据收集，如记录发现的石器、陶片等。 第三章：描述性统计：认识你的数据 描述性统计是统计学的基础，其目的是通过概括性的指标来描述数据的集中趋势、离散程度和分布形态。 集中趋势的度量： 均值（Mean）： 所有数值的总和除以数值的个数，适用于定量数据。例如，计算一批出土陶器的平均口径。 中位数（Median）： 将数据排序后，位于中间位置的数值，对异常值不敏感，适用于定量数据和有序的定性数据。例如，一组墓葬的长度数据，中位数可以代表典型墓葬的长度。 众数（Mode）： 数据中出现次数最多的数值，适用于定性数据和定量数据。例如，统计某遗址出土陶器最常见的纹饰类型。 离散程度的度量： 极差（Range）： 最大值与最小值之差，简单但易受极端值影响。 方差（Variance）： 数据与其均值之差平方的平均数，度量数据围绕均值的离散程度，值越大表示数据越分散。 标准差（Standard Deviation）： 方差的平方根，与原始数据具有相同的单位，更直观地反映数据的离散程度。例如，使用标准差可以衡量某地出土石器的长度变异程度。 四分位距（Interquartile Range, IQR）： 第三四分位数与第一四分位数之差，对异常值不敏感。 数据分布的度量： 偏度（Skewness）： 度量数据分布的不对称性。正偏态（右偏）表示数据集中在左侧，长尾向右；负偏态（左偏）表示数据集中在右侧，长尾向左；对称分布（如正态分布）偏度接近于零。 峰度（Kurtosis）： 度量数据分布的尖峭程度。高峰度表示数据分布比正态分布更尖峭，峰部更集中，尾部更厚；低峰度则相反。 数据可视化： 频数分布表（Frequency Distribution Table）： 统计不同类别或数值范围出现的次数。 直方图（Histogram）： 用于展示定量数据的分布形态，柱子之间连续。 条形图（Bar Chart）： 用于展示定性数据的频数或相对频数，柱子之间有间隔。 饼图（Pie Chart）： 用于展示各部分占整体的比例。 散点图（Scatter Plot）： 用于展示两个定量变量之间的关系。 箱线图（Box Plot）： 用于展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）以及异常值，尤其适合比较不同组别的数据分布。 第四章：概率论基础与推断统计学的入门 在考古学研究中，我们通常面对的是样本数据，并希望通过样本推断出总体的特征。概率论是推断统计学的基础。 概率的基本概念： 随机事件、样本空间、概率的计算。 概率分布： 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于独立重复的伯努利试验（只有两种可能结果）。例如，计算连续投掷一枚钱币出现正面次数的概率。 泊松分布（Poisson Distribution）： 适用于单位时间内或单位空间内随机事件发生的次数。例如，在一定面积的探方中，出现特定数量的陶片碎片。 正态分布（Normal Distribution）： 许多自然现象和测量结果都近似服从正态分布，具有钟形对称的特点，是推断统计学中最重要的分布之一。 抽样与抽样分布： 抽样方法： 简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。 抽样分布： 样本统计量（如样本均值、样本比例）的概率分布。中心极限定理是理解抽样分布的关键。 参数估计： 点估计（Point Estimation）： 用样本统计量来估计总体参数的单个值。 区间估计（Interval Estimation）： 构造一个包含总体参数的可能范围，并给出该范围包含总体参数的概率（置信水平）。例如，估计某时期墓葬平均长度的95%置信区间。 假设检验： 基本原理： 设定一个关于总体参数的假设（原假设），然后利用样本数据来判断是否有足够的证据拒绝原假设。 基本步骤： 设定原假设（H0）和备择假设（H1），选择统计检验方法，设定显著性水平（α），计算检验统计量，做出决策（拒绝或不拒绝H0）。 常见的假设检验： t检验（t-test）： 用于比较两组样本均值是否存在显著差异，适用于小样本或总体标准差未知的情况。例如，检验不同墓葬形制下随葬品数量是否存在差异。 z检验（z-test）： 用于比较样本均值或比例与已知总体参数是否存在显著差异，适用于大样本或总体标准差已知的情况。 卡方检验（Chi-squared test）： 用于分析定性数据中两个分类变量之间是否存在关联性，或检验观测频数与期望频数之间的差异。例如，检验墓葬类型与随葬品类型之间是否存在关联。 第五章：相关性与回归分析：探索变量间的关系 相关性分析和回归分析是研究变量之间关系的重要统计工具。 相关性分析（Correlation Analysis）： 散点图： 直观展示两个变量之间的关系趋势。 相关系数（Correlation Coefficient）： 度量两个变量之间线性关系的强度和方向。Pearson相关系数（r）用于定量变量，取值范围在-1到+1之间，越接近1表示正相关越强，越接近-1表示负相关越强，接近0表示线性关系越弱。 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 适用于定序数据或当数据不满足Pearson相关系数的假设条件时。 回归分析（Regression Analysis）： 线性回归（Linear Regression）： 建立一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 只有一个自变量。例如，建立遗物长度与埋藏深度之间的回归模型。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 有多个自变量。例如，建立遗址面积、墓葬数量、器物种类与某个社会组织程度指标之间的回归模型。 回归方程： y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + ε，其中y是因变量，x是自变量，β是回归系数，ε是误差项。 回归系数的解释： β1表示在其他自变量不变的情况下，x1每改变一个单位，y平均改变β1个单位。 模型拟合优度： 决定系数（R-squared）表示模型能够解释因变量变异的百分比。 残差分析： 检验模型假设是否满足，如残差的独立性、同方差性、正态性。 考古学应用举例： 分析遗址面积与人口数量的潜在关系。 研究特定农作物产量与气候条件（温度、降水）的回归模型。 预测墓葬随葬品数量与墓主社会地位的相关性。 第六章：多元统计分析方法：处理复杂数据 当考古学研究涉及多个变量时，多元统计分析方法能够帮助我们更有效地处理和理解数据。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 将一组可能相关的变量转化为一组不相关的线性组合（主成分），并通过少数几个主成分来捕获原始变量的大部分变异信息，用于降维和识别数据结构。例如，对大量墓葬的多个测量指标进行PCA，找出最能区分不同墓葬类型的主成分。 因子分析（Factor Analysis）： 假设观测到的变量是由一些潜在的、不可观测的“因子”所驱动的，旨在识别这些潜在因子及其与观测变量的关系。例如，通过分析出土器物的多个属性（材质、纹饰、形制），识别潜在的文化类型或生产技术因子。 聚类分析（Cluster Analysis）： 将具有相似特征的样本（如遗址、墓葬、器物）进行分组，形成不同的“簇”。例如，根据遗址的地理位置、规模、出土遗物类型等信息，将遗址聚类，识别出不同的文化分区或发展阶段。 判别分析（Discriminant Analysis）： 已知样本属于不同的组别，建立一个判别函数，能够根据样本的特征将其正确地分类到所属组别。例如，根据墓葬的形制、随葬品类型等特征，建立一个模型来判别墓葬的社会阶层。 对应分析（Correspondence Analysis）： 用于分析两个定性变量之间的关联性，常用于分析行（如遗址）和列（如器物类型）之间的对应关系，例如分析不同遗址文化类型的分布模式。 第七章：空间统计与地理信息系统（GIS）在考古学中的应用 考古学数据具有显著的空间属性，空间统计学和GIS为考古学研究提供了强大的分析工具。 空间数据的类型： 点数据（遗址、墓葬）、线数据（道路、河流）、面数据（遗址范围、行政区划）。 空间描述性统计： 空间自相关（Spatial Autocorrelation）： 度量空间上邻近单元的属性值相似程度。莫兰指数（Moran's I）是常用的度量指标。 空间集中度分析： 度量空间对象的聚集程度。 空间推断统计： 空间回归模型： 考虑了空间依赖性的回归模型，如空间滞后模型、空间误差模型。 克里金插值（Kriging）： 一种最优无偏估计方法，用于根据已知点的数据预测未知区域的值，常用于地貌重建、古代环境模拟。 地理信息系统（GIS）： 数据采集与管理： 整合各种空间数据，建立考古数据库。 空间分析： 叠置分析、缓冲区分析、网络分析等，用于分析遗址分布、资源可达性、迁徙路线等。 可视化： 生成专业的考古地图，直观展示研究结果。 应用案例： 识别潜在的考古遗址分布规律，指导田野调查。 分析古代交通网络与聚落分布的关系。 重建古代景观，模拟人口密度与资源利用。 第八章：古人类学与生物考古学中的统计方法 统计学在古人类学和生物考古学领域也发挥着至关重要的作用。 形态计量学（Morphometrics）： 使用数学方法对生物体的形状和大小进行量化描述和比较。 头骨测量： 对古人类头骨的各种尺寸进行测量和统计分析，比较不同人种、不同时期的头骨差异。 骨骼测量： 分析古人类骨骼的长度、粗细等，推断身高、体格、性别等。 比较解剖学： 使用统计方法比较不同物种或不同个体的解剖学特征。 分子考古学统计： DNA序列分析： 对古DNA序列进行比对和统计分析，研究人群的遗传关系、迁徙历史、疾病传播等。 系统发育树构建： 利用统计算法构建生物的进化关系树。 疾病与健康研究： 分析骨骼病变（如骨质疏松、关节炎）的发生频率和分布，了解古代人群的健康状况。 利用统计模型分析疾病传播的模式。 第九章：考古学数据分析的软件与工具 掌握相关的统计软件是进行数据分析的关键。 R语言： 一款强大的开源统计计算和图形软件，拥有丰富的统计包，适合进行复杂的数据分析和可视化。 Python： 拥有NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等库，在数据处理、分析和机器学习方面应用广泛。 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）： 一款广泛应用于社会科学领域的商业统计软件，操作界面友好，易于学习。 Stata： 另一款广泛应用于经济学、社会学和流行病学等领域的统计软件。 ArcGIS/QGIS： 地理信息系统软件，用于处理和分析空间数据。 Excel： 适用于基本的数据整理、统计计算和图表制作。 第十章：考古学统计分析的挑战与未来展望 尽管统计学为考古学研究带来了巨大的进步，但仍然面临一些挑战，并有着广阔的发展前景。 挑战： 数据质量问题： 考古数据可能存在不完整、不准确、偏差等问题，影响统计分析的可靠性。 抽样偏差： 考古发掘的局限性可能导致样本不能很好地代表总体。 方法选择的复杂性： 考古学研究需要根据具体问题选择合适的统计方法，这需要深厚的专业知识。 模型解释的难度： 复杂的统计模型需要谨慎解释，避免过度拟合或误读。 跨学科合作： 统计学知识的普及和与考古学研究者的有效沟通仍需加强。 未来展望： 大数据与人工智能： 随着考古数据量的爆炸式增长，机器学习、深度学习等人工智能技术将会在遗址识别、文物分类、模式发现等方面发挥更大作用。 贝叶斯统计： 贝叶斯方法在处理不确定性、整合先验知识方面具有优势，在考古学中应用越来越广泛。 复杂性科学： 将复杂性科学的理论和方法应用于分析古代社会的网络结构、动态演化等问题。 开放数据与Reproducibility： 提倡数据共享和研究的可重复性，促进科学的透明度和发展。 可视化技术的进步： 更高级的可视化工具将帮助考古学家更直观地理解和展示复杂的数据关系。 结论 统计学已不再是考古学研究的边缘工具，而是其核心组成部分。掌握统计学方法，能够使考古学家更系统、更深入地理解和解释古代文明，提升研究的科学性和国际影响力。本书为读者提供了统计学在考古学中应用的全面导览，希望能够激发更多研究者运用统计学工具，探索古代社会的无限奥秘。在未来的考古学研究中，统计学将继续扮演越来越重要的角色，驱动学科不断向前发展。

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从宏观角度审视，这本书的叙事结构成功地构建起了一座坚实的桥梁，连接了纯粹的数学理论与具体的考古学实践。它超越了单纯的“如何计算”的层面，而是深入探讨了“为什么要这样计算”，以及“计算结果对我们的解释意味着什么”。例如，在探讨遗址密度和丰度分析时，作者不仅展示了泊松分布的应用，还花了不少篇幅讨论了遗址发现概率受地表暴露程度和现代环境影响的系统性偏差（Systematic Bias）。这种对数据源头和潜在陷阱的深刻洞察，体现了作者深厚的考古学背景而非仅仅是统计学家的视角。它促使读者在得出任何结论之前，都要进行多重反思：我的抽样方法是否引入了选择偏差？我的时间标尺是否足够可靠？这种批判性的思维训练，比掌握任何单个统计方法都更加宝贵。这本书无疑为未来考古学的量化研究设定了一个非常高的基准线，它不仅教会了我们工具的使用，更重要的是，塑造了一种更严谨、更具怀疑精神的科学研究范式。

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坦白说，我对统计学的兴趣一直处于“敬而远之”的状态，总觉得那是一片充满希腊字母和高深莫测假设的无人区。然而，当我开始阅读这本书的早期章节时，我的这种偏见被彻底打破了。作者似乎拥有某种魔力，能将那些原本枯燥乏味的概率论基础，转化成一个个生动有趣的故事。他们不是简单地罗列定义，而是深入挖掘了每一个统计方法的“灵魂”——它存在的意义和它试图解决的考古学难题。比如，在讨论空间分析（Spatial Analysis）的统计模型时，书中没有急于展示矩阵运算，反而花了大篇幅去解释为什么我们需要空间自相关性检验，以及如果忽略了它可能导致我们对遗址分布产生多么荒谬的误判。这种叙事性的讲解方式，让我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的导师，一步步揭开古代文明留下的谜团，而不是在背诵教科书。更值得称赞的是，书中提供的案例研究都非常贴近真实的田野工作，从陶器碎片测年误差的修正，到墓葬布局的聚类分析，每一个例子都让人感到亲切和实用，真正做到了“学以致用”，极大地激发了我运用这些工具的信心。

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这本书的深度与广度达到了一个令人印象深刻的平衡点，尤其是在涉及贝叶斯统计（Bayesian Statistics）的那几章，我感觉自己仿佛在进行一次思维的深度潜水。许多针对考古学家的统计教材往往会为了追求易懂而牺牲理论的严谨性，或者反过来，陷入纯粹数学推导的泥潭，让应用者无从下手。但此书在这方面拿捏得恰到好处。它不仅清晰地介绍了MCMC方法在年代学重建中的应用，还细致地探讨了先验信息（Prior Information）在贝叶斯模型构建中的选择与合理性辩护，这对于我们这些习惯于基于实物证据进行推断的考古学家来说，提供了一个极具说服力的量化框架。我特别留意到作者在讨论模型选择时，对Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的对比分析，措辞极为审慎，充分考虑了小样本和非正态分布在考古数据中普遍存在的难题。这种对细节的关注和理论深度的挖掘，使得即便是经验丰富的专业人士也能从中获得启发，绝非只是停留在基础操作层面的“工具书”，而更像是一本深入探讨统计哲学在时间科学中应用的专著。

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这本书的配套资源和在线支持系统，简直是为自学者量身打造的福音。我发现书中引用的所有复杂计算，都配有明确的软件操作指南，涵盖了R语言和一些主流的GIS统计模块。这在传统的纸质教材中是极其少见的。更贴心的是，作者似乎预料到了我们在实际操作中会遇到的各种“陷阱”——比如数据预处理的规范性、缺失值（Missing Data）的处理策略，以及如何有效地可视化高维数据等问题。随书附带的FAQ和勘误列表更新得非常及时，这表明作者团队对读者的反馈非常重视。我曾尝试联系作者团队询问一个关于协方差矩阵奇异性的问题，没想到很快就收到了建设性的回复，这极大地增强了我对这套学习资源的信赖感。这种“活的”学习体验，让我不再惧怕那些代码和脚本，而是将它们视为解放我们双手、专注于诠释考古学意义的有力助手。对于那些希望将统计分析真正整合到日常研究中的同行来说，这种无缝衔接的软件教学支持，是衡量一本优秀教材的关键标准。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，硬壳封面搭配哑光处理，拿在手里有一种沉甸甸的质感，让人立刻觉得这不是一本泛泛之作。内页的纸张选择也非常考究，米白色的纸张有效减少了阅读时的反光，即便是长时间面对密集的图表和公式，眼睛也不会感到过分疲劳。我尤其欣赏它在版式设计上的匠心独运，不仅仅是简单的文字堆砌，而是巧妙地运用了留白空间，使得复杂的统计概念在视觉上得到了极佳的呼吸感。章节之间的过渡非常自然，每一章的开头都有一个简短的引言，勾勒出本章的核心主题和它在整个学科体系中的位置。例如，在介绍假设检验的部分，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用一个考古现场经常遇到的实际问题作为案例引入，这种“情境化教学”的方式，极大地降低了初学者的畏惧感。图表的清晰度达到了专业水准，无论是散点图、方差分析表还是时间序列图，线条都锐利而准确，颜色搭配既专业又不失美观，让人在查阅复杂数据可视化时，能迅速捕捉到关键信息。总而言之，从物理层面上看，这简直就是一件集知识性与艺术性于一体的阅读工具，光是翻阅和把玩，就已是一种享受，这为后续的学习奠定了极其积极的心理基础。

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