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Vieri, J., Crema, E. R., Uribe Villegas, M. A., Sáenz Samper, J. & Martinón-Torres, M. (2025). Beyond baselines of performance: Beta regression models of compositional variability in craft production studies. Journal of Archaeological Science 173, 106106.

Chemical analyses of archaeological artefacts are often used for provenance studies and for assessing whether specific performance characteristics were targeted by craftspeople in the past. Traditionally, the answers to these questions were sought by identifying compositional averages and by studying their correlations with either the geochemical signatures of candidate raw material sources or the corresponding physical or chemical properties of the studied materials. However useful, this approach only exploits part of the potential information locked inside the chemical compositions of archaeological artefacts. We argue that different levels of compositional dispersion observed within and across archaeological assemblages, and in particular changes in them as a function of behaviourally meaningful factors (such as the size, function, or recovery location of the objects), are sources of information in themselves. To gain probabilistic insights into both types of variability (averages and dispersions) simultaneously, we introduce variable dispersion beta regression models for the archaeological sciences. In doing so, we show how adopting the beta distribution provides a significantly improved alternative to previous solutions to modelling compositional data within the field — namely, those involving simple linear regression on log-transformed data. These approaches often result in numerically impossible predictions, whilst beta regression restricts the model predictions between the upper and lower compositional bounds, accounts for the inherently inconsistent variances of compositional data, and explicitly permits the modelling of compositional dispersions as a function of covariates. Finally, we expand upon this toolset by showing how using a hierarchical model specification within the framework accounts for both local variation and more widely shared practices of material processing and procurement concurrently, and alleviates issues to do with sampling uncertainty. We demonstrate the proposed approach with a study of Muisca gold procurement practices (AD 600–1600) in the Eastern Highlands of Colombia, based on a dataset of 243 elemental analyses. The results allow us to argue for intra-regional movements of fresh geological gold imported from a variety of distant sources. We suggest these movements could result from contributions of gold by people converging into the same location for festivities. The approaches taken to modelling compositional data are readily applicable to other sub-disciplines of the archaeological sciences, such as compositional studies of ceramics and glass, or modelling the variability of diets in isotopic studies.

Los análisis químicos de objetos arqueológicos se utilizan frecuentemente en estudios de procedencia, y para evaluar si los artesanos buscaban optimizar características específicas de sus materiales. Tradicionalmente, estas preguntas se resolvían a partir de promedios de composición, y explorando sus posibles correlaciones con la huella geoquímica de posibles fuentes de materias primas, o con propiedades físicas o químicas de los materiales estudiados. Sin embargo, este enfoque solo aprovecha una parte del potencial informativo de las composiciones químicas de los artefactos arqueológicos. En este artículo argumentamos que los diferentes niveles de dispersión composicional observados dentro de un grupo de objetos, o entre conjuntos, y particularmente sus cambios en funcion de otros factores como el tamaño, la función o el lugar de recuperación de los objetos, son fuentes de información en sí mismos. Para obtener información probabilística sobre ambos tipos de variabilidad (promedios y dispersiones) simultáneamente, introducimos modelos de regresión beta de dispersión variable como una herramienta nueva para las ciencias arqueológicas. Al hacerlo, demostramos que la adopción de la distribución beta ofrece una alternativa superior a las estrategias más habituales para modelar datos composicionales (p.e. regresiones lineales con transformaciones logarítmicas), y que frecuentemente generan predicciones numéricamente imposibles. Por el contrario, la regresión beta restringe las predicciones del modelo a los límites superiores e inferiores de la composición, resuelve variaciones inconsistentes de los datos, y permite modelar explícitamente las dispersiones de composición en función de covariables. Finalmente, ampliamos este conjunto de herramientas mostrando cómo el uso de una especificacion de modelo jerárquico dentro de este marco permite considerar al mismo tiempo tanto variación local como practicas compartidas de procesamiento y obtención de materiales en un ámbito más amplio, mitigando los problemas de incertidumbre del muestreo. El enfoque se ilustra con un estudio de las prácticas de obtención de oro entre los muiscas (600-1600 d.C.) en los Altiplanos Orientales de Colombia, basado en un conjunto de datos de 243 análisis elementales de objetos de orfebrería. Los resultados apoyan la propuesta de que hubo movimientos intrarregionales de oro nativo, importado de diversas fuentes lejanas. Estos movimientos podrían reflejar las contribuciones de oro de personas de diferentes lugares, que convergían en un mismo lugar para hacer festividades o rituales. Las estrategias de modelado de datos composicionales empleados en este trabajo son fácilmente aplicables a otras áreas de las ciencias arqueológicas, como los estudios composicionales de cerámica y vidrio, o el modelado de variabilidad de dietas en estudios isotópicos. El artículo incluye extensos materiales suplementarios para facilitar su reproducibilidad y aplicación en otros contextos.