Археология. В начале

Вторым принципом является предположение о структуре наборов данных. На языке АИД (анализа исследовательских данных) блок наблюдений можно разделить на общую часть, иногда называемую «гладкой», и отклонения от этой части, «неровности». «Гладкая» часть важная для понимания общего распределения данных и явлений, обусловливающих наблюдаемую регулярность. «Негладкая» часть важна для потенциального обнаружения особенных событий или осложнений в нормальном действии системы.

Эти методы анализа данных очень привлекательны для археологии, особенно в области типологии, где конечной целью анализа является идентификация нормальных моделей материальных данных, которые могут открыть системность в действиях человека, в результате которых были произведены или распределены артефакты. Анализ полученных в результате исследований данных также применим и для снижения размерности массивов данных до значений, допускающих наблюдение, обычно в виде распределения частот, чтобы получить первоначальное представление о «гладкой» и «негладкой» частях. Можно использовать любые графические представления, включая диаграммы, гистограммы, кривые частот, прямоугольных диаграмм и графиков вариационного ряда (stem-and-leaf plots). Эти графики могут помочь исследователю понять структуру данных, указать на возможные взаимосвязи между переменными и выбрать подходящие методы в целях проведения последующего анализа для создания описательной и доказательной базы накопленных эмпирических данных (замечательное обсуждение вопроса анализа исследовательских данных см. у Шеннана — Shennan, 1988).

Описание.Описательная статистика помогает экономично представить различные грани археологического материала. Эти методы обеспечивают средства для организации и количественного представления археологического материала таким образом, чтобы способствовать объективному сравнению при сохранении неотъемлемой структуры данных. Описательная статистика обеспечивает археологов экономичным путем указания числа и видов артефактов, найденных на памятнике, или размеров артефактов и степени колебания этих размеров. Они дают средства перемещения массивов данных, хранимых в компьютерных базах данных, и суммирования их в легком для восприятия виде. В наши дни описательная статистика часто используется непосредственно в полевых условиях и помогает при раскопках и изысканиях. Часто основные данные ежедневно собираются и вводятся в компьютерную базу данных прямо в полевой лаборатории. Эти данные можно быстро суммировать с использованием основных описательных методов, чтобы указать на различия в частоте артефактов между участками или уровнями, или для того, чтобы указать неожиданно возникшие структуры изыскательских данных с целью усовершенствовать полевые методы и стратегии. Использование описательной статистики обычно включает в себя суммирование блоков данных с применением очень простых замеров структуры данных. Они включают определение главных характеристик вариационного ряда и меры дисперсии (стандартное отклонение, разброс и размах вариации), так же как и основные графические представления, такие как столбчатые графики, гистограммы и линейные графики.

В археологии конечной целью описательной статистики является организация данных в более упорядоченном виде, чтобы облегчить сравнение и выявить закономерности. Для археологов она является одной из старейших и простейших методик количественного анализа. Описательная статистика и сегодня остается одной из наиболее часто используемых благодаря своей простоте и эффективности. В неисчислимых археологических проблемах основы описательной статистики — это все, что требуется для адекватного описания данных и получения содержательной информации для интерпретации данных раскопок.