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| 編輯推薦： |
英文第二版推荐语
自出版以来，本书的英文版已经成为课堂教学的必备教材。本书用去术语化的书写方式为考古学家介绍了基本的统计学原理，其内容涵盖田野调查、发掘和实验室数据分析中必备的统计学技术，也包括变量显著性评估的必要方法。本书也讨论了抽样和使用已有样本过程中需要注意的关键问题，还对量化实践操作中的一系列问题进行了深入浅出的解释，是考古学和人类学专业学生的理想教材。
在英文版出版后，作者采纳了教师和学生在教学过程中反馈的建议，也引入了作者的田野经验，从而对英文版的相关内容进行了更新和修订，并终完成了英文第二版的写作。更新的专题包括：比例和密度、点取样、中值的误差范围、再抽样方法、回归分析中的残差、主成分分析、多变量分析、相似性测量、聚类分析和多维标度。
对于已经熟悉英文版的读者来说，他们将会乐于接受这些更新的专题。对于新的读者（学生、教师和专业人员）而言，新专题的引入也会使本书成为他们必不可少的读本。
英文版收到的赞誉
“本书是周南教授对田野工作的伟大贡献”
—Larry R. Kimball， American Antiquity， Vol 62（1997）.
“本书
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| 內容簡介： |
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本书是周南教授的代表作之一。本书致力于解释统计学的原理和技术在考古学中的应用。其写作风格简单易懂，是一本难得的考古统计学应用读物。本书将统计学和考古学案例相结合，从基本的统计学原理和技术入手，简明易懂，容易上手，改变了以往考古学家对统计学艰深晦涩的刻板印象，非常适合没有数学背景的考古学者和学生学习。本书自1996年第1版出版以来，已经在很多美国高校考古专业作为研究生的必读书目。2010年本书再版，受到广泛好评。
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| 關於作者： |
作者简介
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。
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| 目錄：
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第Ⅰ部分 数值探索
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 ( The Bootstrap) ……………………………… (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)
拟合直线 ( the best - fit straight line) ………………… (231)
预测 …………………………………………………………… (２３５)
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)
短距离算法聚类 …………………………………………… (３４７)
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)
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