Historia de la estadística

¿Qué es la historia de la estadística?

La historia de la estadística es el relato que cuenta el desarrollo de esta ciencia, que comenzó como un método sencillo de los gobiernos para contar personas, animales y tierras con fines de control e impuestos, y que con el tiempo se convirtió en una ciencia matemática que analiza datos y calcula el azar.

Se desarrolló significativamente a partir del siglo XVI. Uno de los puntos iniciales de partida fueron los juegos de azar, que generaban múltiples cuestionamientos y de los que no se conocía a ciencia cierta si realmente estaban ligados solamente a la fortuna o si podían tener un fundamento científico.

Fue cuando los estudios sobre la probabilidad florecieron con precursores como Girolamo Cardano y continuaron desarrollándose a lo largo del tiempo hasta formar oficialmente una teoría de la probabilidad.

Posteriormente se comenzaría a implementar este tipo de estudios en la sociedad, para registrar enfermedades, nacimientos y otro tipo de distribuciones en la población. Es así como la estadística también se relaciona con la ciencia social.

Otro factor que ha impulsado esta ciencia es su vínculo con la matemática, que le ha permitido generar una influencia positiva en áreas de la ciencia y la experimentación.

Hoy en día la estadística es valiosa porque permite ordenar y analizar conjuntos de datos para realizar predicciones y explicaciones de diferentes tipos de fenómenos.

El origen de la palabra estadística se le atribuye frecuentemente al economista prusiano Gottfried Achenwall (1719-1772), quien la interpretaba como “aquello que está relacionado al Estado”.

Historia de la estadística: inicios de la probabilidad

Uno de los puntos más resaltantes en los inicios de la estadística como se conoce en la actualidad, es el surgimiento de los estudios probabilísticos, entre los cuales destaca como principal precursor Girolamo Cardano. 

Girolamo Cardano (1501-1576) fue un italiano reconocido por sus aportes a la matemática y la medicina. En su trabajo relacionado con los juegos de azar, Liber de Ludo Aleae, hizo el primer acercamiento a lo que sería un cálculo sistemático de las probabilidades. 

En este estudio, Cardano reflexionó sobre lo que hay detrás de los juegos. Afirmó que las probabilidades de obtener un doble seis en los dados, poseen un fundamento matemático y que no son solo eventos relacionados con la suerte o el azar (aunque Cardano asociaba la suerte con una fuerza externa que llamaba “la autoridad del príncipe”).

Hay quienes consideran que Cardano puede ser realmente el padre de la teoría de la probabilidad y la estadística moderna. Sus trabajos fueron anteriores a los de personajes más populares en la historia como Blaise Pascal y Pierre de Fermat. Sin embargo, sus estudios no fueron muy conocidos sino hasta 1663, cuando aparecieron impresos. 

• Nacimiento de la teoría de la probabilidad. Blaise Pascal (1623-1662) y Pierre de Fermat (1607-1665) han sido reconocidos como los responsables de crear las bases para la teoría de la probabilidad. A través de un intercambio epistolar, estos matemáticos lograron desarrollar un concepto que cambió la forma de percibir la incertidumbre y los riesgos a través del análisis probabilístico. La correspondencia surgió a partir de un problema planteado por un monje italiano, Luca Paccioli, conocido como “el problema de los puntos”, expuesto en su trabajo Summa Arithmetica, Geometria, Proportioni et Proportionalita de 1494. El problema de los puntos plantea un cuestionamiento que podría reflejarse así: dos jugadores tienen la misma oportunidad de ganar en un juego de azar. Ambos han hecho una apuesta en común acordando que el primero en obtener seis puntos se lleva el premio. Si el juego se suspende por circunstancias externas, cuando los rivales iban 5 – 3 de diferencia, ¿cómo se realizaría una repartición justa del dinero de la apuesta? Tras evaluar todos los resultados posibles a partir del momento en el que se paralizó el juego, con el fin de calcular qué probabilidades de ganar tendría un jugador sobre otro, ambos matemáticos propusieron que la repartición debía ser acorde a la probabilidad que cada uno tuviese de ganar. Es así como lo importante del asunto no se enfoca en las victorias obtenidas por cada ronda entre los jugadores, sino en las probabilidades que cada uno tuviese de obtener la victoria final desde el punto en el que se interrumpió el juego.
• Estudios de Edmund Halley. Posteriormente, los acercamientos a la estadística se fueron generando también a través de los intentos por medir fenómenos o hechos dentro de una población. Tal es el caso de Edmund Halley (1656-1742), astrónomo y matemático inglés, quien fue el primero en relacionar la mortalidad y la edad dentro de una población. Publicó en 1693 unas tablas de mortalidad de la ciudad de Breslau.
• La ley de los grandes números. En 1713 Jacob Bernoulli (1623-1708) publicó su trabajo sobre la teoría de la probabilidad Ars conjectandi, donde expuso lo que se conoce como “ley de los grandes números”. Esta ley afirma que si un experimento se repit un gran número de veces tendiendo hacia el infinito, la frecuencia relativa con la que ocurre el evento comienza a ser una constante. Por ejemplo, al lanzar un dado, la probabilidad de que salga 1 es de 1/6, es decir, 16,66%. Es aquí donde la ley de los grandes números explica que mientras más lanzamientos se hagan del dado, más se acercará la frecuencia de salida del número 1 a la probabilidad, que es 16,66%.

Historia de la estadística: descubrimientos del siglo XVIII

A mediados del siglo XVIII, Johann Peter Sussmilch (1707-1767), pastor y protestante alemán, hizo uno de los primeros aportes significativos en la estadística en relación con la demografía, con su trabajo El orden divino en las circunstancias del sexo humano, el nacimiento, la muerte y la reproducción. 

En esta investigación recopiló datos que tenían que ver con frecuencia de nacimientos, defunciones, casamientos clasificados por edad y sexo y más.

• Teorema de Bayes. Durante el mismo siglo, Thomas Bayes (1701-1761) generó lo que se conoce como “teorema de Bayes”, publicado después de su muerte. Es conocido como un teorema de probabilidad inversa en la que se calcula la probabilidad de que ocurra un suceso, tomando como referencia una información previa acerca de las condiciones en las que se produce.
• Primer censo. También se realizó el primer censo en Estados Unidos por el presidente Thomas Jefferson, con un resultado de 3,9 millones de ciudadanos americanos.
• Modelo de Gauss. Por otra parte, Carl Friedrich Gauss, científico alemán, realizó dos aportes relevantes hacia finales de siglo XVIII y comienzos del XIX: el llamado modelo lineal de Gauss y el método de los mínimos cuadrados.

Historia de la estadística: progresos de los siglos XIX, XX y XXI

En este siglo se crearon más lugares especializados en el estudio de la estadística, como la fundación, en 1839, de la Asociación Americana de Estadística. La utilización de los recursos matemáticos en la estadística para el estudio de la sociedad permitieron que se integrara a las ciencias sociales.

De esta forma, por ejemplo, en 1842 se introdujo el concepto del “hombre promedio”, basado en un estándar de peso corporal, distribución de su masa corporal, ingresos y demás aspectos. 

En 1840, William Farr (1807-1883), epidemiólogo británico, organizó datos estadísticos para llevar un rastreo de las enfermedades en las poblaciones de Inglaterra y Gales. Por sus aportes, es conocido como el fundador de las estadísticas médicas. 

• Trabajos de Karl Pearson. Entre las figuras más relevantes del siglo pasado se encuentra Karl Pearson (1857-1936), quien con sus aportes estadísticos ayudaría a la posterior validación matemática de datos en áreas como antropología y medicina. Entre sus aportes se encuentran:
  • El concepto de desviación estándar, que permite establecer una medida para la cantidad de variación o dispersión de un grupo de datos. 
  • Estudios sobre el coeficiente de correlación lineal, una medida de regresión implementada para determinar el nivel o grado de variación conjunta entre dos variables.
  • La prueba chi-cuadrado de Pearson (x2), que se aplica para determinar en un conjunto de datos categóricos, qué tan probable es que cualquier diferencia observada entre ellos haya sido producto de la casualidad.
• Ronald A. Fisher (1890-1962). Fue una de las figuras más destacadas del siglo XX para la estadística moderna como ciencia. Este genetista y estadístico británico logró aplicar la estadística al campo de la investigación experimental. Su publicación Design of experiment fue una de las bases para el desarrollo del diseño experimental. Su percepción matemática permitiría posicionar el cálculo estadístico dentro de la investigación empírica en diferentes escenarios de la ciencia. De esta forma, gracias a su aporte, podría determinarse en qué momento el resultado de un experimento científico es significativo o no. Es así como la estadística se fue integrando a diversas ramas de estudio, sirviendo a la antropología, la psicología, la experimentación científica, la demografía y en ramas de la salud.
• Bradford Hill. En 1965 creó el criterio para la causalidad. Esto ayudó a determinar, utilizando evidencias epidemiológicas, la relación causal entre aquello que se observe como la causa de una enfermedad y cómo está vinculado con un efecto específico.
• Actualidad. En la actualidad, la estadística ejerce un rol fundamental en áreas como la política. Muchas de las campañas presidenciales o las medidas gubernamentales se basan en datos de la población para determinar los procesos más beneficiosos o las decisiones más acertadas según los datos y las tendencias en la sociedad.

Referencias

1. Gorroochurn, P. Some laws and problems of classical probability and how Cardano anticipated them. Recuperado de columbia.edu.
2. The design of experiments. Recuperado de en.wikipedia.org.
3. Ibarrola, P. Gauss y la estadística. Recuperado de fme.upc.edu.
4. Roldán, P. Estadística. Recuperado de economipedia.com.
5. Edmund Halley. Recuperado de britannica.com.