『고고학을 위한 통계학』

Statistics for Archaeologists A Commonsense Approach 2nd. Edition

전라문화유산연구원 학술총서 1권

미국 피츠버그대학 인류학과 로버트 드레넌 석좌 교수의 Statistics for Archaeologists A Commonsense Approach 개정판이 번역·출간되었습니다. 『고고학을 위한 기초 통계학』이라는 제목으로 초판을 번역했던 충북대학교 김범철 교수가 9년 만에 이룬 작업의 성과입니다. 이번에 발간된 『고고학을 위한 통계학』은 초판에 비해 내용이 대폭 수정 보완된 원본의 내용을 새롭게 완역했을 뿐 아니라, 원저자와의 소통을 통해 원본이 가지고 있던 오류까지 교정한 ‘완성판’이라고 할 수 있을 것입니다.

『고고학을 위한 통계학』은 복잡하고 어려운 분야라는 이유로 인문학 연구자들 사이에 기피되곤 하는 ‘통계학’에 대한 내용을 고고학에서 사용되는 사례와 데이터를 통해 보다 용이하게 이해할 수 있도록 기술되었을 뿐 아니라, 고고학 연구에 있어서 통계학을 활용하는 방법에 친숙해질 수 있도록 기획되어 있다는 것이 큰 특징입니다.

『고고학을 위한 통계학』은 모두 25개장 5개 부로 구분하여 구성되었습니다. 1부 수치탐색, 2부 표본조사, 3부 두 변수의 관계, 4부 표집 특론, 5부 다변량 분석 순으로 기본적인 통계학 개념 및 자료 설계, 구성, 자료 수집, 기록으로부터 간단한 상관관계 해석에서 복잡한 수치해석에 이르는 통계학의 활용방법론에 대한 내용을 망라하고 있습니다. 모든 장에서는 기본적인 개념 설명과 사례를 통항 응용 방법 제시 및 연습문제 풀이 등을 통해서 고고학 연구자들이 통계학적 방법론의 개념을 이해하고, 익숙하게 활용할 수 있도록 기술되어 있기도 합니다.

『고고학을 위한 통계학』은 원저자의 제자인 동시에, 강단에서 고고학을 위한 통계학 강의 경험을 가진 번역자가 자신의 학생이자 교수로서의 중복된 경험을 바탕으로 느꼈던 애로사항에 대한 답을 구하는 과정에서 번역된 노력의 산물이기도 합니다. 번역된 내용에 대한 깊은 이해와 뚜렷한 목적의식으로 작성된 번역서의 모범으로서 가치도 뚜렷하다 평가할 수 있습니다.

『고고학을 위한 통계학』 출판물 발간을 통해 우리나라 고고학 발전에 기여하고자 노력하는 전라문화유산연구원의 학술총서 1권으로 기획되어 발간되었습니다.

목차는 다음과 같습니다.

발간사 5

서문(개정증보판) 7

제Ⅰ부 수치 탐색

1장 숫자군 25

줄기-잎도표 26 ｜ 등 맞댄 줄기-잎도표 33

히스토그램 33 ｜ 다중 군집 혹은 다중 봉우리 37

연습문제 39

2장 숫자군의 수준 혹은 중심 41

평균 41 ｜ 중앙값 44 ｜ 이상점과 저항성 45

이상점 제거하기 46 ｜ 절사평균 47

적절한 지표의 선택 49 ｜ 두 개의 중심을 가진 숫자군 50

연습문제 53

3장 숫자군의 분포 혹은 산포 55

범위 55 ｜ 중앙산포 혹은 사분위범위 57

분산과 표준편차 58 ｜ 절사표준편차 63

적절한 지표의 선택 65 ｜ 연습문제 66

4장 숫자군 비교하기 69

상자-점도표 69 ｜ 수준 제거하기 75 ｜ 산포 제거하기 77

특이성 80 ｜ 평균과 표준편차에 의거한 표준화 82

연습문제 83

5장 숫자군의 형상 혹은 분포 85

대칭성 85 ｜ 변환 88 ｜ 비대칭성 보정하기 92

정규분포 97 ｜ 연습문제 99

6장 범주 101

행과 열의 비율 106 ｜ 비율과 밀도 110 ｜ 막대도표 112

범주와 하위숫자군 116 ｜ 연습문제 116

제Ⅱ부 표본조사

7장 표본과 모집단 121

표집이란 무엇인가? 122 ｜ 왜 표본조사를 하는가? 123

어떻게 표본을 추출할 것인가? 125 ｜ 대표성 129

몇 가지 표집방법과 편향성 130 ｜ 비임의표본의 활용 134

예: 닥치는 대로 수집된 지표수집품 136

예: 의도적인 흑요석기 표본 139

편향에 관한 몇 가지 결론 140 ｜ 목표모집단 142

연습문제 146

8장 한 모집단으로부터 추출되는 여러 표본들 149

특정 크기의 모든 표본 149 ｜ 더 큰 크기의 모든 표본 153

“특별숫자군” 158 ｜ 표준오차 160

9장 신뢰도와 모평균 163

임의표본으로 시작하기 164

표본은 어떤 모집단으로부터 추출되었나? 166

신뢰도 대 정확도 173

확률에 대한 정밀한 점을 정하기—Student의 t 177

특정 신뢰수준에서의 오차범위 181 ｜ 유한모집단 184

완전한 사례 185 ｜ 얼마나 큰 표본이 필요한가? 187

가정과 로버스트방법 191 ｜ 연습문제 194

10장 중앙값과 재표집 197

부트스트랩 200 ｜ 연습문제 204

11장 범주와 모비율 205

얼마나 큰 표본이 필요한가? 210 ｜ 연습문제 212

제Ⅲ부 두 변수의 관계

12장 두 표본의 평균 비교하기 215

신뢰도, 유의성, 강도 221 ｜ t검정으로 비교하기 223

단일표본 t검정 227 ｜ 귀무가설 229

통계 결과와 해석 233 ｜ 가정과 로버스트방법 234

연습문제 236

13장 셋 이상의 표본평균 비교하기 239

추정평균과 오차범위로 비교하기 241

분산분석에 의한 비교 243 ｜ 편차의 강도 251

모집단 간의 차이 대 변수들의 관계 252

가정과 로버스트방법 255 ｜ 연습문제 256

14장 서로 다른 표본의 비율 비교하기 259

추정비율과 오차범위에 의한 비교 259

                     x2을 이용한 비교 261 ｜ 강도의 측정 266

표본크기의 영향 269 ｜ 모집단 간 편차 대 변수 간 관계 271

가정과 로버스트방법 272

후기: 이론적 기댓값과 비율 비교하기 274 ｜ 연습문제 278

15장 두 계측형변수의 관련성 보기 281

큰 그림 보기 282 ｜ 선형관계 284 ｜ 최적직선 287

예측 291 ｜ 최적은 얼마나 잘 맞나? 293

유의성과 신뢰도 296 ｜ 잔차분석 300

가정과 로버스트방법 304 ｜ 연습문제 309

16장 등급 간 관련성 보기 311

Spearman의 순위상관 계산하기 312 ｜ 유의성 315

가정과 로버스트방법 318 ｜ 연습문제 318

제Ⅳ부 표집 특론

17장 세부집단별로 모집단에서 표집하기 323

합동추정치 324 ｜ 층화표집의 장점 328

18장 공간단위를 이용한 유적이나 지역의 표집 329

공간표집단위: 점, 횡단대, 그리고 방형구 330

모비율 추정하기 334 ｜ 모평균 추정하기 339 ｜ 밀도 341

19장 아무것도 발견하지 못한 표집 345

20장 표집과 실제 351

제Ⅴ부 다변량분석

21장 다변량 접근법과 변수 363

예제 데이터세트 365

변수의 종류, 결측자료, 통계꾸러미 368

22장 개체 간 유사성 373

유클리드거리 374

표준화된 변수에 의거한 유클리드거리 377

유클리드거리의 사용 380

존/부변수: 단순대응계수와 Jaccard의 계수 381

변수들이 혼합된 세트: Gower의 계수와 Anderberg의 계수 384

이쉬카퀴쉬트라 가구단위 간의 유사성 386

23장 다차원척도법 391

다양한 차원에서의 배치 393 ｜ 배치 해석하기 395

24장 주성분분석 409

상관관계와 변수들 411 ｜ 주성분 추출하기 413

분석하기 415

25장 군집분석 421

단일연결(법) 군집화 422 ｜ 완전연결(법) 군집화 425

평균연결(법) 군집화 427 ｜ 연결(법) 선택하기 430

군집 개수 정하기 431 ｜ 변수로 군집화하기 431

이쉬카퀴쉬트라 가구자료에 대한 군집화 433

추천문헌 437

찾아보기 445

역자후기(초판 번역본) 453

역자후기 457

참고표 차례

표 7.1 난수표 128

표 9.1 Student의 t분포 179

표 14.4 x2분포 264

표 16.2 10미만 표본에 대한 Spearman의 순위상관(rs) 확률값 317