Rchaeology

Der Name dieses Blogs erklärt sich leicht: R ist eine Statistiksoftware, relativ einfach zu bedienen, nahezu unbegrenzt in ihren Möglichkeiten und kostenlos noch obendrein. Und unsere Absicht ist es, die Verwendung von R in der Archäologie mit diesem Blog zu unterstützen, daher: Rchaeology.

Bei dem Wort Statistik runzelt mancher die Stirn, nicht wahr? Denn als Archäologin oder Archäologe braucht man natürlich keine Statistik; man gräbt aus, dokumentiert, katalogisiert, publiziert – und fertig. Aber wofür vermisst man eigentlich etwa seine Funde? Und wie steht es beispielsweise mit Fragen der Taphonomie oder der Chronologie, wie mit nachvollziehbaren Klassifikationen?  Sätze wie “Die Berechnung hab’ ich mit Excel gemacht” oder “Die Tabelle kann man ja per Hand seriieren” sind, Hand aufs Herz, keine gute wissenschaftliche Praxis. Zugleich ist man mit solchen Auswertungen auch selbst schon mittendrin in der Statistik, nur dass man auf diese Weise zu Fuß geht, obwohl ein Hyperraumantrieb kostenlos zur Verfügung steht.

Archäologie bedeutet akribische Datenerfassung mit enormem Aufwand. Archäologische Auswertung sollte deshalb auch bedeuten, die anspruchsvollste Methodik zu nutzen, um auf nachvollziehbare Weise ein Maximum an Erkenntnis zu gewinnen.  Mit R lässt sich dieser Anspruch erfüllen. Mit vielseitigen Funktionen hilft Ihnen das Programm bei der Berechnung und Darstellung Ihrer Ergebnisse weit jenseits der begrenzten Möglichkeiten herkömmlicher kommerzieller Statistiksoftware. Und wieso die eigenen Daten aus der Hand geben, wenn man in fünf Minuten eine Korrespondenz- oder Clusteranalyse auf dem neuesten Stand der Technik selbst rechnen lassen kann? Natürlich mag manch eine kommerziell erhältliche Software mit ihrem Knöpfedrücken verführerisch einfach aussehen, aber wer kennt schon deren Source-Code und weiss, was intern tatsächlich gerechnet wird? Man versuche nur einmal herauszufinden, welchen der gängigen fünf Algorithmen zur Erstellung einer Faktorenanalyse das Programm SPSS genau verwendet. Bei R handelt es sich dagegen um eine wissenschaftliche Open-Source-Software, die eine zitierbare wissenschaftliche Publikation darstellt und für deren Funktionen weltweit führende Wissenschaftler verschiedenster Disziplinen mit ihren guten Namen einstehen.

“Die  Methode muss der Fragestellung folgen” ist eine andere häufige Aussage. Und was man dazu braucht, sei ja seit langem bekannt. Die Archäologie ist jedoch eine Wissenschaft, die ihre Quellen explorativ – also erkundend – gewinnt, nämlich mit Ausgrabungen. Und in dieser Wissenschaft soll es unnötig sein, die explorativ gewonnenen Daten explorativ auszuwerten? Und was, wenn Verfahren neue Fragen und vor allem neue Antworten erlauben,  an die man bisher noch nicht gedacht hat? Wer das Primat der Fragestellung postuliert, formuliert eigentlich implizit wissenschaftlichen Stillstand bei der Methodennutzung. In diesem Blog geht es uns aber um wissenschaftlichen Fortschritt. Die Benutzung von R erleichtert insbesondere den Zugang zu neuen Methoden. In diesem weltweit benutzten Open-Source-Projekt stehen zeitnah neueste Verfahren und Algorithmen zur Verfügung, die einfach zu installieren sind. Überdies entwickelt und unterstützt eine große wissenschaftliche Nutzergemeinde die Programmentwicklung und hilft bei Fehlersuche und Anwenderfragen.

Allerdings bedarf der Einstieg in das Programm einer Gewöhnungsphase. Als normaler Windows-Nutzer tut man sich anfangs etwas schwer mit der manuellen Eingabe von Befehlen. Beginnt man mit einem konkreten Problem, kann man sich leicht in den unzähligen Möglichkeiten der Software verlieren. Dieser Blog möchte den Einstieg erleichtern. Wir stellen Ihnen, neben einer kurzen Einführung, in loser Folge Kurzanleitungen für alltägliche Auswertungsschritte vor. Solche  Anleitungen enthalten in der Regel skizzenhaft Problemstellung und kommentierte Programmcodezeilen die sich nicht nur zum Lernen eignen und Selbermachen animieren, sondern schnell an die eigenen Daten und Fragestellungen angepasst werden können.

Ein Blog wie dieser bietet natürlich keine “Rundum-glücklich-Lösungen”: Anleitungen für eine Programmiersprache sind hilfreich, aber man lernt nur, indem man anwendet und ausprobiert. Je spielerischer Sie sich R nähern, umso schneller werden Sie es verinnerlichen. Eine umfangreiche Sammlung von frei zugänglichen Unterlagen zur autodidaktischen Annäherung an das Programm finden Sie hier.

Wir wünschen Ihnen viel Erfolg dabei und bei Ihren Auswertungen,
Ihre bloggeR

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