Geschichte der Statistik und ihre Bedeutung

Die Statistik ist ein relativ neues Fach, das sich aus der Wahrscheinlichkeitstheorie entwickelt hat und in Bereichen wie der Wirtschaft und der Astrologie weit verbreitet ist. Sie ist eine Logik und Methodik zur Messung von Unsicherheiten und wird verwendet, um Rückschlüsse auf diese Unsicherheiten zu ziehen (Stigler, 1986). Die Geschichte der Statistik lässt sich bis in die 1600er Jahre zurückverfolgen. John Graunt (1620-1674) kann als Pionier der Statistik und als Autor des ersten Buches über Statistik betrachtet werden. Er veröffentlichte 1662 „Natural and Political observations on the Bills of Mortality“ (Natürliche und politische Beobachtungen über die Sterblichkeitsrate), in dem er den Ausbruch der Pest in London untersuchte, den der König damals in Auftrag gegeben hatte. Graunt wurde gebeten, ein System zu entwickeln, mit dem man die Gefahr weiterer Ausbrüche erkennen konnte, indem man Aufzeichnungen über die Sterblichkeit und die Todesursachen führte und eine Schätzung der Bevölkerung vornahm. Bei der Erstellung der Sterbetafel entdeckte Graunt, dass das Verhältnis zwischen Männern und Frauen „statistisch gesehen“ fast gleich ist. Im Jahr 1666 sammelte er dann Daten und begann, die Lebenserwartung zu untersuchen. All dies war von grundlegender Bedeutung, da er wohl der erste war, der eine komprimierte Lebenszeittabelle aus großen Datenmengen erstellte und darauf einige Analysen durchführen konnte. Darüber hinaus wird diese Tabelle heute in der Lebensversicherung weithin verwendet, was die Wichtigkeit und Bedeutung von Graunts Arbeit zeigt (Verduin, 2009). Ein weiterer Grund für die Bedeutung dieser Arbeit ist seine Fähigkeit, den Wert der Datenerhebung zu demonstrieren (Stigler, 1986). Im Jahr 1693 erweiterte Edmond Halley die Ideen von Graunt und erstellte die erste Sterbetafel, die die Beziehung zwischen Alter und Sterberate statistisch darstellte. Diese wird wiederum in der Lebensversicherung verwendet (Verduin, 2009).

Ein weiterer Beitrag zur Entstehung der Statistik ist Abraham De Moivre (1667-1823). Er war der erste, der die Eigenschaften der Normalkurve erkannte und 1711 den Begriff der statistischen Unabhängigkeit einführte (Verduin, 2009). Im Jahr 1724 untersuchte De Moivre die Sterblichkeitsstatistiken und legte, inspiriert durch die Arbeit von Halley, die Grundlagen für die Theorie der Annuitäten. Dies ist insofern von Bedeutung, als Annuitäten heute in der Finanzindustrie weit verbreitet sind, insbesondere bei der Erstellung von versicherungsmathematischen Tabellen in der Lebensversicherung. De Moivre sprach dann über die Idee der Normalverteilung, die zur Annäherung an die Binomialverteilung verwendet werden kann (O’Connor und Robertson, 2004).

William Playfair (1759-1823) war derjenige, der die statistische Grafik erfand, zu der das Liniendiagramm und das Balkendiagramm im Jahr 1786 und das Kreisdiagramm im Jahr 1801 gehören. Er war der Meinung, dass Diagramme eine bessere Möglichkeit zur Darstellung von Daten darstellten, und er wurde zu dieser Erfindung durch einen Mangel an Daten getrieben“. Dies war ein Meilenstein, denn diese grafischen Darstellungen werden heute überall verwendet. Am bemerkenswertesten ist das Zeitreihendiagramm, ein Diagramm, das viele Datenpunkte enthält, die in aufeinanderfolgenden gleichmäßigen Intervallen über einen bestimmten Zeitraum gemessen wurden. Diese Diagramme können zur Untersuchung von Daten wie z. B. Aktien verwendet werden und könnten zur Vorhersage künftiger Daten dienen (Robyn 1978).

Adolphe Quetlet (1796-1874) war der erste, der 1835 Wahrscheinlichkeit und Statistik auf die Sozialwissenschaften anwendete. Er interessierte sich für die Untersuchung menschlicher Eigenschaften und schlug vor, dass das Gesetz der Irrtümer, das in der Astronomie allgemein verwendet wird, bei der Untersuchung von Menschen angewandt werden könnte und dadurch Annahmen oder Vorhersagen in Bezug auf physische und intellektuelle Merkmale einer Person getroffen werden könnten. Durch Quetlets Studien entdeckte er, dass die Verteilung bestimmter Merkmale, wenn er sie in einem Diagramm darstellte, die Form einer Glockenkurve hatte. Dies war eine bedeutende Entdeckung, da Quetlet später die Eigenschaften der Normalverteilungskurve formte, die heute ein wichtiges Konzept in der Statistik ist. Mit Hilfe dieses Konzepts des „Durchschnittsmenschen“ untersuchte Quetlet auch andere soziale Fragen wie die Kriminalitätsrate und die Heiratsrate. Er ist auch dafür bekannt, dass er eine Formel entwickelt hat, die Quetlet-Index genannt wird, oder besser bekannt als Body-Mass-Index, der ein Indikator oder ein Maß für Fettleibigkeit ist. Diese Formel wird auch heute noch verwendet, und Sie können Ihren BMI durch Berechnung herausfinden. Wenn Sie einen Index von mehr als 30 erhalten, bedeutet dies, dass die Person offiziell fettleibig ist (O’Connor und Robertson, 2006).

Weitere Mitglieder, die kleine, aber bedeutende Beiträge zur Statistik geleistet haben, sind Carl Gauß und Florence Nightingale. Gauß war die erste Person, die mit der Methode der kleinsten Quadrate herumspielte, als er sich für Astronomie interessierte und versuchte, die Position eines Planeten vorherzusagen. Später bewies er diese Methode unter der Annahme, dass die Fehler normal verteilt sind. Die Methode der kleinsten Quadrate ist heute weit verbreitet, zum Beispiel in der Astronomie, um den Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Ergebnisse oder Berechnungen zu verbessern (O’Connor und Robertson, 1996). Vor 1827 war es auch die am häufigsten verwendete Methode, wenn es darum ging, inkonsistente Gleichungen zu kombinieren (Stigler, 1986). Nightingale ließ sich von Quetlets Arbeit über statistische Grafiken inspirieren und erstellte ein Diagramm, in dem sie die Todesfälle von Soldaten in ihrem Arbeitsbereich aufführte. Später analysierte sie den Zustand und die Pflege der medizinischen Einrichtungen in Indien. Dies war insofern von Bedeutung, als Nightingale Statistiken auf Gesundheitsprobleme anwandte, was zu einer Verbesserung der medizinischen Versorgung führte. Ihre bedeutenden Arbeiten wurden anerkannt, als sie als erste Frau Mitglied der Royal Statistical Society wurde (Cohen, 1984).

Einer der größten Mitwirkenden war Francis Galton (1822-1911), der zu einer statistischen Revolution beitrug, die den Grundstein für zukünftige Statistiker wie Karl Pearson und Charles Spearman legte (Stigler, 1986). Er war mit Charles Darwin verwandt und hatte viele Interessen, wie Eugenik und Anthropologie. Er entwickelte eine Reihe von wichtigen Konzepten, darunter die Regression, die Standardabweichung und die Korrelation, die entstanden, als Galton Zuckererbsen untersuchte. Er entdeckte, dass die aufeinanderfolgenden Erbsen unterschiedlich groß waren, sich aber in Richtung der Durchschnittsgröße und der Verteilung ihrer Eltern zurückentwickelten (Gavan Tredoux, 2007). Später arbeitete er mit der Idee der Korrelation, als er die Körpergröße von Eltern und deren Kindern im Erwachsenenalter untersuchte, wobei er ein Diagramm seiner Ergebnisse anfertigte und eine offensichtliche Korrelation zwischen den beiden feststellte. Er führte daraufhin einige weitere Experimente durch und kam zu dem Schluss, dass der Korrelationsindex ein Hinweis auf den Grad der Beziehung zwischen den beiden Variablen ist. Seine Studien waren von großer Bedeutung, da sie heute in der Statistik von grundlegender Bedeutung sind und diese Methoden in vielen Bereichen der Datenanalyse eingesetzt werden, insbesondere bei der Gewinnung aussagekräftiger Informationen zwischen verschiedenen Faktoren (O’Connor und Robertson, 2003).

1. Die Geschichte der Statistik: The Measurement of Uncertainty before 1900

2. Stephen M Stigelr

   Publisher: Belknap Press of Harvard University Press, March 1, 1990

   p1, 4, 40, 266

3. http://www.leidenuniv.nl/fsw/verduin/stathist/stathist.htm

4. A short History of Probability and Statistics

   Kees Verduin

   Last Updated: März 2009

   Letzter Zugriff: 02/04/2010

5. http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/Biographies/De_Moivre.html

6. Das MacTutor History of Mathematics Archiv

   Artikel von: J J O’Connor und E F Robertson

   Copyright Juni 2004

   Last Accessed: 05/04/2010

7. The American Statistician Volume: 32, No: 1

8. Quantitative Grafiken in der Statistik: A brief history

   James R. Beniger and Dorothy L. Robyn

   p1-11

9. http://www-groups.dcs.st-andrews.ac.uk/~history/Biographies/Quetelet.html

10. The MacTutor History of Mathematics archive

    Article by: J J O’Connor und E F Robertson

    Copyright August 2006

    Last Accessed: 06/04/2010

11. http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/Biographies/Gauss.html

12. Das MacTutor History of Mathematics Archiv

    Artikel von: J J O’Connor und E F Robertson

    Copyright Dezember 1996

    Last Accessed: 06/04/2010

13. Scientific American 250

14. Florence Nightingale

    I. Bernard Cohen

    März 1984, p128-37/p98-107je nach Verkaufsland

15. http://galton.org/

16. Francis Galton

    Bearbeitet und gepflegt von: Gavan Tredoux

    Letzte Aktualisierung: 12/11/07 (gemäß der Aktualisierung im Abschnitt ‚News‘)

    Letzter Zugriff: 07/04/2010

17. http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/Biographies/Galton.html

18. Das MacTutor History of Mathematics Archiv

    Artikel von: J J O’Connor und E F Robertson

    Copyright Oktober 2003

    Last Accessed: 07/04/2010