给考古学家的统计学

周南，生于1947年，美国国家科学院院士\匹兹堡大学人类学系杰出教授，曾获得世界考古学论坛重大考古研究成果奖、美洲考古学会会长奖和拉美与加勒比地区考古杰出奖。周南教授本科毕业于普林斯顿大学艺术与考古系，硕博毕业于密歇根大学考古系。在读博期间，周南教授师从肯特.弗兰纳瑞教授学习新考古学。周南教授的研究方向为社会复杂化、量化方法在考古学中的应用、比较考古学和家户考古等。周南曾在北美洲、中美洲和南美洲地区进行考古工作，是哥伦比亚新考古学的开创者，曾获得哥伦比亚安第斯大学荣誉博士。从1996年至今，周南教授和吉林大学、中国人民大学、内蒙古自治区考古所和辽宁省考古所等单位合作，在内蒙古和辽宁等地开展早期社会复杂化研究。

译者简介

李冬冬，中央民族大学人类学和社会学学院讲师，本硕就读于武汉大学历史学院考古系，2016年硕博士毕业于美国匹兹堡大学人类学系。在读博期...

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周南，生于1947年，美国国家科学院院士\匹兹堡大学人类学系杰出教授，曾获得世界考古学论坛重大考古研究成果奖、美洲考古学会会长奖和拉美与加勒比地区考古杰出奖。周南教授本科毕业于普林斯顿大学艺术与考古系，硕博毕业于密歇根大学考古系。在读博期间，周南教授师从肯特.弗兰纳瑞教授学习新考古学。周南教授的研究方向为社会复杂化、量化方法在考古学中的应用、比较考古学和家户考古等。周南曾在北美洲、中美洲和南美洲地区进行考古工作，是哥伦比亚新考古学的开创者，曾获得哥伦比亚安第斯大学荣誉博士。从1996年至今，周南教授和吉林大学、中国人民大学、内蒙古自治区考古所和辽宁省考古所等单位合作，在内蒙古和辽宁等地开展早期社会复杂化研究。

译者简介

李冬冬，中央民族大学人类学和社会学学院讲师，本硕就读于武汉大学历史学院考古系，2016年硕博士毕业于美国匹兹堡大学人类学系。在读博期间，师从美国国家科学院院士周南教授和林嘉琳教授，学习早期社会复杂化、量化方法在考古学中应用和比较考古学等，博士论文研究方向为江汉平原早期城址崛起和社会复杂化进程。现在中央民族大学讲授《先秦考古专题》《考古定量方法》《外国考古学概论》和《专业英语》等课程。

喻明玥，中央民族大学民族学与社会学学院硕士研究生。本科就读于中央民族大学民族学与社会学学院文物与博物馆学专业，现为中央民族大学民族学与社会学学院文物与博物馆学硕士在读。

目 录
第Ⅰ部分 数值探索
第一章 数组（3）
茎叶图（4）
背靠背茎叶图（10）
柱状图（13）
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目 录
第Ⅰ部分 数值探索
第一章 数组（3）
茎叶图（4）
背靠背茎叶图（10）
柱状图（13）
多束或多峰（14）
练习（16）
第二章 数组的水平或中心（18）
均值（18）
中值（20）
异常值和耐抗性（21）
去除异常值（21）
截尾均值（22）
要使用哪个指数?（24）
双中心数组（25）
练习（27）
第三章 数组的离散（29）
极差（29）
中间离散或四分位差（31）
方差和标准差（32）
截尾标准差（35）
要使用哪个指数（38）
练习（39）
第四章 数组比较（40）
箱点图（40）
消除中心差异（44）
消除离散差异（48）
异常性（50）
基于平均值和标准差的标准化（52）
练习（53）
第五章 数组的形状或分布（55）
对称（55）
变换（58）
对非对称分布的修正（62）
正态分布（66）
练习（67）
第六章 分类（69）
列比例和行比例（74）
比例和密度（77）
条形图（79）
分类和子数组（82）
练习（84）
第Ⅱ部分 抽样
第七章 样本 （Samples） 和总体 （Populations）（87）
什么是抽样?（88）
为什么抽样?（89）
我们应该如何抽样（91）
代表性（94）
不同类的抽样和偏见（95）
非随机样本的使用（98）
目标总体（104）
练习（107）
第八章 同一总体的不同样本（109）
既定容量的所有可能样本（109）
更大既定容量的所有可能样本（112）
特殊数组（121）
标准误差（122）
第九章 置信度和总体平均值（126）
从一个随机样本开始（127）
样本可能从什么样的总体中得来（129）
置信度与精确度（135）
概率上更精确的值——t检验（Student’s t）（138）
特定置信度的误差范围（142）
有限总体（145）
一个完整的案例（146）
我们需要多大的样本（148）
假设和稳健方法（抗干扰方法）（150）
练习（153）
第十章 中值和再抽样（155）
自助抽样法（TheBootstrap）（158）
练习（161）
第十一章 类别比例和总体比例（162）
我们需要多大容量的样本（165）
练习（167）
第Ⅲ部分 两个变量之间的关系
第十二章 比较两个样本的均值（171）
置信度、显著性和强度（176）
用t检验比较（177）
一个样本的t检验（181）
零假设（182）
统计结果和解释（185）
假设和稳健方法（186）
练习（188）
第十三章 比较两个以上样本的均值（190）
估计均值和误差范围的比较（192）
通过方差分析进行比较（194）
差异的强度（199）
总体之间的不同和变量之间的关系（201）
假设和稳健方法（204）
练习（206）
第十四章 比较不同样本的比例（207）
利用估计比例和误差范围对不同总体进行比较（207）
用卡方检验比较（209）
衡量强度（213）
样本大小的影响（216）
总体之间的不同和变量之间的关系（218）
假设和稳健方法（219）
附言：理论预期和比例的比较（221）
练习（224）
第十五章 一个测量型变量与另一个测量型变量的相关性（226）
从宏观上着眼（227）
线性关系（229）
最佳拟合直线 （ thebest-fit straight line）（231）
预测（235）
最佳拟合的效果（236）
显著性和置信度（239）
残差分析（242）
假设和稳健方法（抗干扰方法）（246）
练习（250）
第十六章 等级的相关性（252）
计算斯皮尔曼等级相关系数（253）
显著性（256）
假设和稳健方法（258）
练习（258）
第Ⅳ部分 抽样专题
第十七章 分组抽样（Sampling a Population with Subgroups）（263）
合并估算（265）
分层抽样的优点（267）
第十八章 通过空间单元对遗址或区域抽样（269）
空间抽样单元：点､ 样带和样方（270）
估算总体比例（274）
估算总体均值（278）
密度（280）
第十九章 不含研究对象的抽样（282）
第二十章 抽样和现实（287）
第Ⅴ部分 多变量分析
第二十一章 多变量方法 （Multivariate Approaches）
和变量（296）
一个样本的数据集（298）
变量类型､ 数据缺失和统计软件（301）
第二十二章 案例之间的相似性（305）
欧氏距离（306）
标准化变量的欧氏距离（309）
何时使用欧氏距离（311）
存在/不存在变量：简单匹配和Jaccard 系数（312）
混合变量组：Gower和Anderberg 系数（315）
Ixcaquixtla 遗址家户之间的相似性（317）
第二十三章 多维标度 （Multidimensional Scaling）（320）
不同数量维度的构型（321）
解读构型（323）
第二十四章 主成分分析（335）
相关性和变量（336）
提取成分（338）
进行分析（340）
第二十五章 聚类分析（346）
最短距离算法聚类（347）
最远距离算法聚类（349）
平均距离算法聚类（351）
选择哪种距离算法（354）
应该定义多少聚类（355）
按照变量聚类（355）
Ixcaquixtla 遗址家户数据的聚类（356）
阅读书目推荐（360）
· · · · · · (收起)