Este libro sobre Estadística aplicada a la Arqueología intenta cubrir cuatro puntos fundamentales. Un primer punto básico es conocer y saber cuándo aplicar diferentes técnicas estadísticas a nuestros estudios arqueológicos o disciplinas afines. Un segundo aspecto es cómo utilizar R en los análisis estadísticos. R es un lenguaje de programación estadístico publicado con licencia libre y que tiene una implantación enorme en la comunidad científica. Sin embargo, requiere una curva de aprendizaje elevada que puede ahuyentar y alejar de su uso a arqueólogos u otros científicos no versados en programación. Aquí es donde entra en escena el tercer punto fundamental.
Teniendo en cuenta la dificultad de esta curva de aprendizaje, se emplea el paquete de R conocido como R Commander. Este paquete es una interfaz gráfica de R que permite hacer una enorme cantidad de análisis estadísticos sin necesidad de conocer el código base que se ejecuta. De este modo, se facilita considerablemente la interacción del científico con R. El último y cuarto punto y, no menos importante, es que se publica en castellano. Aunque existe una amplia literatura en lengua inglesa, ésta es mucho más reducida en castellano a pesar de ser la segunda lengua en número de hablantes como lengua nativa después del chino mandarín.
Notará el lector de este manual la casi total ausencia de fórmulas matemáticas. No es intención del autor hacer un estudio detallado de la base matemática de los análisis estadísticos. Para ello ya existen obras de referencia al respecto. Al contrario, este manual busca la simplicidad, rapidez y precisión a la hora de resolver problemáticas arqueológicas mediante el uso de la estadística. Nos sumamos, por lo tanto, a lo que tan acertadamente escribió el fabuloso científico Stephen Hawkings cuando indicó que existía una relación inversamente proporcional entre el número de fórmulas matemáticas y el número de lectores.
1. Estadística Aplicada a la Arqueología
Introducción a la Estadística
Arqueología y Estadística
Conceptos generales de Estadística
Tipos de variables estadísticas
Conjuntos de datos en el manual
2. Estadística descriptiva
Introducción a la Estadística Descriptiva
Representación gráfica de datos unidimensionales
Representación gráfica de datos bidimensionales
Representación gráfica de datos tridimensionales
Medidas de tendencia central
Medidas de dispersión
3. Modelos de probabilidad y contrastes de hipótesis
Modelos probabilísticos y cálculo de probabilidades
Distribución Normal
Contraste de hipótesis
Contraste de hipótesis relacionado con la media de una población normal
4. Análisis univariante: Test estadísticos para comparar muestras
Estadística paramétrica
Estadística no paramétrica
5. Análisis bivariante: Regresión y Correlación
Regresión Lineal Simple
Correlación de una regresión lineal simple
Correlación de una regresión polinomial
Representación gráfica de las regresiones con ggplot2
Predicción de valores
Interpolar y Extrapolar
6. Análisis multivariante I: Análisis cluster
Fases de un Análisis cluster
Tipos de Análisis cluster
Análisis cluster jerárquico de casos
Análisis cluster por k-medias
7. Análisis multivariante II: Análisis discriminante
Ejemplo de las manos paleolíticas
Código personalizado
Ejecución, resultados e interpretación
8. Análisis multivariante III: Análisis de componentes principales
Ejecución en R Commander
Resultados e interpretación del PCA
Selección del número de componentes
Gráfico de PCA
Influencia de las variables en los componentes
9. Análisis multivariante IV: Análisis de correspondencias
Ejemplo de cerámicas arqueológicas de Lagunillas
Test de independencia Chi-cuadrado
Instalación del paquete CA
Anexo 1. Instalación de R y R Commander
Instalación en Windows
Instalación en Linux (Debian / Ubuntu / Linux Mint)
Instalación en MAC OS X
Anexo 2. Manual básico de R Commander
Aproximándonos a la interfaz gráfica
Barra de menús de R Commander
Menú: Datos (Data)
Cómo se ejecutan comandos en R Commander
Guardar el trabajo realizado
Anexo 3. Personalizando las figuras de R
Tipo de línea (LTY)
Grosor de línea (LWD)
Intervalos numéricos de los ejes X e Y (xlim e ylim)
Colores
Títulos de los ejes, del título principal y del subtítulo
Tipos de icono (PCH)
Tamaño de los iconos (CEX)
Anexo 4. Test estadísticos para contrastar la normalidad
Contrastar la normalidad
Contrastar la homocedasticidad
Bibliografía recomendada
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