Análisis de agrupación y jerarquía de los pendientes celtiformes antropomórficos de la Colección de Dumbarton Oaks
David F. Mora-Marín
davidmm@unc.edu
University of North Carolina
Chapel Hill
26/12/2022
Este blog presenta un ejemplo de cómo utilizar métodos cuantitativos para el estudio de los pendientes de jade chibchenses de Costa Rica. Utilizaré los ejemplos de pendientes celtiformes antropomórficos que estudié en Mora-Marín (2021a, 2021b), que forman parte de la Colección de Dumbarton Oaks. Para el análisis emplearé el calculador de estadísticas DATAtab (DATAtab Team 2022).
El Cuadro 1 provee los datos básicos de los 17 pendientes estudiados, mientras que el Cuadro 2 provee las estadísticas descriptivas.
Cuadro 1. Datos básicos de los 17 pendientes.
Artefacto | Lámina | Longitud | Hoja/Filo | Ancho | Espesor | Peso | Proporción de Hoja/Filo |
PC.B.215 | 21 | 21.7 | 9.11 | 6.67 | 2.22 | 500.92 | 42% |
PC.B.216 | 22 | 17.3 | 8.13 | 5.24 | 1.76 | 269.82 | 47% |
PC.B.217 | 19 | 12.38 | 5.26 | 5.08 | 1.91 | 225.41 | 42.5% |
PC.B.219 | 50 | 14.29 | 6.6 | 1.59 | 1.27 | 58.6 | 46% |
PC.B.221 | 42 | 13.02 | 5.6 | 1.91 | 0.95 | 37.25 | 42.7% |
PC.B.222 | 53 | 11.43 | 5.37 | 2.54 | 1.59 | 51.94 | 47% |
PC.B.223 | 20 | 9.53 | 4.0 | 4.76 | 1.27 | 108.99 | 42% |
PC.B.224 | 18 | 8.57 | 4.1 | 3.81 | 1.27 | 67.27 | 47.6% |
PC.B.226 | 16 | 8.26 | 3.63 | 4.13 | 1.27 | 71.43 | 44% |
PC.B.227 | 23 | 7.3 | 2.8 | 3.49 | 0.95 | 31.55 | 36.6% |
PC.B.235 | 24 | 5.72 | 2.21 | 3.18 | 0.64 | 18.38 | 38.7% |
PC.B.262 | 43 | 8.26 | 3.4 | 2.22 | 0.74 | 22.43 | 41% |
PC.B.251 | 25 | 5.72 | 2.0 | 4.13 | 1.27 | 72.4 | 35% |
PC.B.289 | 17 | 6.99 | 2.7 | 3.3 | 0.95 | 35.65 | 38% |
PC.B.290 | 5 | 9.31 | 3.63 | 4.45 | 1.35 | 89.34 | 39% |
PC.B.292 | 44 | 10.16 | 5.5 | 2.54 | 1.32 | 48.11 | 54% |
Cuadro 2. Estadísticas descriptivas.
Longitud | Hoja/Filo | Ancho | Espesor | Peso | Proporción de Hoja/Filo | |
Mean | 10.62 | 4.63 | 3.69 | 1.3 | 106.84 | 42.69 |
Median | 9.42 | 4.05 | 3.65 | 1.27 | 62.94 | 42.25 |
Modal | 5.72 | 3.63 | 2.54 | 1.27 | 18.38 | 42 |
Std. Deviation | 4.33 | 2.05 | 1.37 | 0.42 | 126.37 | 4.85 |
Minimum | 5.72 | 2 | 1.59 | 0.64 | 18.38 | 35 |
Maximum | 21.7 | 9.11 | 6.67 | 2.22 | 500.92 | 54 |
Number of valid values | 16 | 16 | 16 | 16 | 16 | 16 |
La primera pregunta que quise investigar es la de posibles agrupaciones en base a las dimensiones físicas de los pendientes. Para ello utilicé el calculador de agrupaciones jerárquicas de DATAtab, específicamente mediante el método de enlace completo y de distancia euclidiana. La Figura 1 muestra el resultado en base a dos dimensiones: longitud y ancho. La Figura 2 muestra el resultado de añadir el espesor y la longitud de la hoja/filo del pendiente. La gran similitud entre los modelos de las Figuras 1 y 2 sugieren que longitud y ancho bien podrían ser suficientes para establecer agrupaciones de utilidad. Estas agrupaciones podrían ser el resultado de una variedad de causas: subregionalismos, distintas tradiciones de artesanos a través del tiempo, distintas materias primas, distintos temas artísticos, etc. Por supuesto, dado el hecho de que estos artefactos carecen de procedencia, no es posible investigar ninguna de las primeras dos posibilidades.
Figura 1. Dendograma de agrupaciones por longitud y ancho. (Las imágenes de los pendientes no están mostradas a escala.)
Figura 2. Dendograma de agrupaciones por longitud, ancho, espesor y longitud de hoja/filo. (Las imágenes de los pendientes no están mostradas a escala.)
Se puede utilizar el dendograma de la Figura 1 para hacer una inspección visual de las agrupaciones con respecto a la variable de composición. Se dividieron los pendientes en tres grupos: jadeíta (jadeite), combinación de jadeíta (con otros minerales) (jadeite mix) y piedra verde (greenstone). Como se puede ver en la Figura 3, cuatro de los 7 ejemplos compuestos de piedra verde forman una agrupación algo estrecha. La Figura 4 muestra el diagrama de dispersión correspondiente a la misma información utilizada para el análisis de agrupación jerárquica; los ejemplos de piedra verde se muestran dentro de rectángulos. Tal distribución podría sugerir una relación entre las dimensiones de longitud y ancho, por un lado, y la composición del pendiente, por el otro.
Figura 3.
Figura 4. Diagrama de dispersión con ejemplos de piedra verde dentro de rectángulos.
También, el dendograma de agrupaciones, visto desde el punto de vista de los motivos de los tocados (gorro = cap, doble penacho = double tuft, doble zoomórfico = double zoomorphic), como en la Figura 6, pareciera mostrar una agrupación densa del motivo de gorro, especialmente con respecto a la longitud de los pendientes, con cuatro de los siete ejemplos mostrando valores similares, como se aprecia en la Figura 7.
Figura 5.
Figura 6. Diagrama de dispersión con ejemplos de motivos de gorro dentro de rectángulos
Para determinar si estos patrones aparentes tiene alguna significancia estadística, se realizaron varias pruebas. Las pruebas de Kruskal-Wallis realizadas no mostraron significancia estadística, con valores p por encima del valor mínimo de .05. Sin embargo, un análisis de regresión logística con la composición como variable dependiente y la longitud y ancho como variables independientes sugiere algo distinto: el modelo (Cuadro 3) muestra que un incremento en longitud se asocia con un incremento en la probabilidad de que el pendiente sea de jadeíta, y que tal asociación posee significancia estadística (valor p = .045). Aunque el análisis mostró una correlación negativa entre los pendientes de “piedra verde” y la longitud, tal asociación no muestra significancia estadística (valor p = .065). El ancho de los pendientes no mostró ninguna relación con la variable de composición.
Cuadro 3. Regresión logística para variante Jadeite (variable Composition)
a. Resultado para predicción de variante Jadeite (variable Composition)
Total number of cases | Correct assignments | In percent |
16 | 12 | 75% |
b. Cuadro de clasificación
Predicted | ||||
not Jadeite | Jadeite | Correct | ||
Observed | not Jadeite | 7 | 2 | 77.78% |
Jadeite | 2 | 5 | 71.43% | |
Total | 75% |
c. Chi2
Chi2 | df | p |
7.67 | 2 | 0.022 |
d. Resumen del modelo para variante Jadeite (variable Composition)
-2 Log-Likelihood | Cox & Snell R2 | Nagelkerke R2 | McFadden’s R2 |
14.26 | 0.38 | 0.51 | 0.35 |
e. Modelo para variante Jadeite (variable Composition)
Coefficient B | Standard error | z | p | Odds Ratio | 95% conf. interval | |
Length | 0.5 | 0.25 | 1.97 | 0.049 | 1.64 |
1 – 2.7 |
Width | -0.37 | 0.59 | 0.64 | 0.525 | 0.69 |
0.22 – 2.18 |
Constant | -4.09 | 3.15 | 1.3 | 0.194 |
En lo que respecta a los motivos de los tocados, se realizaron también varias pruebas Kruskal-Wallis. La primera analizó si las variantes de la variable Tocado muestran una diferencia significativa con respecto a la longitud. La Figura 7 muestra la distribución de los tres motivos de los tocados con respecto a la longitud de los pendientes. El Cuadro 4 presenta los resultados de esta prueba, los cuales sugieren significancia estadística (valor p = .015), y por ende, que hay una diferencia significativa entre las categorías de la variable Tocado con respecto a la longitud; las pruebas Dunn-Bonferroni señalan que la diferencia significativa es la que distingue al motivo de Doble Penacho (con valores medios más bajos) y Gorro (con valores medios más altos).
Figura 7. Distribución de Longitud con respect a tres tipos de Tocado.
Cuadro 4. Prueba Kruskal-Wallis para Longitud y variable Tocado.
a. Rangos
Groups | N | Mean Rank |
Double Tuft | 5 | 3.4 |
Double Zoomorphic | 4 | 10.38 |
Cap | 7 | 11.07 |
Total | 16 |
b. Estadísticas
Values | |
Chi2 | 8.42 |
df | 2 |
p | 0.015 |
c. Pruebas Dunn-Bonferroni
Test Statistic | Std. Error | Std. Test Statistic | p | Adj. p | |
Double Tuft – Double Zoomorphic | -6.98 | 3.19 | -2.19 | 0.029 | 0.086 |
Double Tuft – Cap | -7.67 | 2.78 | -2.76 | 0.006 | 0.018 |
Double Zoomorphic – Cap | -0.7 | 2.98 | -0.23 | 0.815 | 1 |
Ni la anchura ni la proporción de la hoja/filo del pendiente mostraron asociaciones de significancia estadística con la variable Tocado.
Para resumir, es posible que los artesanos chibchenses hubiesen preferido: 1) trabajar la jadeíta en formas de pendientes de mayor longitud, a comparación con otras materias primas; y 2) el motivo de Gorro con pendientes de mayor longitud. Pero para concluir, este blog simplemente propone una metodología para investigar los pendientes de jade chibchenses de Costa Rica. No es posible proponer que 17 ejemplos sean representativos de decenas de miles, pero estos mismos métodos se pueden emplear para investigar bases de datos más extensas. Sería importante comenzar con una base de datos de ejemplos con contexto arqueológico, por ejemplo, para intentar de detectar patrones estilísticos, temáticos y composicionales en base a región y período.
Referencias
DATAtab Team. (2022). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.net.
Mora-Marín, David F. 2021a. Artifact Descriptions. En Pre-Columbian Art of Central America and Colombia at Dumbarton Oaks, editado por John Hoopes y Colin McEwan, pp. 80-175. Washington, DC: Dumbarton Oaks Research Library and Collection.
Mora-Marín, David F. 2021b. The Anthropomorphic Celtiform Pendant Theme of the Jade Tradition in Costa Rica. En Pre-Columbian Art of Central America and Colombia at Dumbarton Oaks, editado por John Hoopes y Colin McEwan, pp. 47-60. Washington, DC: Dumbarton Oaks Research Library and Collection.
Hoopes, John, and Colin McEwan, editors. 2021a. Pre-Columbian Art of Central America and Colombia at Dumbarton Oaks. Washington, DC: Dumbarton Oaks Research Library and Collection.
Hoopes, John, and Colin McEwan, editors. 2021b. Pre-Columbian Art of Central America, Colombia, and Ecuador: Toward an Integrated Approach. Washington, DC: Dumbarton Oaks Research Library and Collection.