Historia de la estadística y su significado

La estadística es una materia relativamente nueva, que se ramificó a partir de la Teoría de la Probabilidad y que se utiliza ampliamente en áreas como la Economía y la Astrología. Es una lógica y metodología para medir la incertidumbre y se utiliza para hacer inferencias sobre estas incertidumbres (Stigler, 1986). La historia de la Estadística se remonta a los años 1600. John Graunt (1620-1674) podría considerarse el pionero de la estadística y el autor del primer libro sobre estadística. Publicó Natural and Political observations on the Bills of Mortality (Observaciones naturales y políticas sobre la mortalidad) en 1662, en el que estudiaba el brote de peste en Londres en ese momento, a petición del rey. Se le pidió a Graunt que ideara un sistema que permitiera detectar las amenazas de nuevos brotes, llevando un registro de la mortalidad y de las causas de muerte y haciendo una estimación de la población. Al formar la tabla de vida, Graunt descubrió que, «estadísticamente», la proporción de hombres y mujeres es casi igual. Luego, en 1666, recopiló datos y comenzó a examinar las esperanzas de vida. Todo esto fue fundamental, ya que fue posiblemente el primero en crear una tabla de vida condensada a partir de grandes datos y pudo hacer algunos análisis sobre ella. Además, esto se utiliza ampliamente en los seguros de vida hoy en día, lo que demuestra la importancia y la trascendencia del trabajo de Graunt (Verduin, 2009). Otra razón por la que es significativo es por su capacidad para demostrar el valor de la recopilación de datos (Stigler, 1986). Luego, en 1693, Edmond Halley extendió las ideas de Graunt y formó la primera tabla de mortalidad que hizo estadísticamente la relación entre la edad y las tasas de mortalidad. De nuevo, esto se utiliza en los seguros de vida (Verduin, 2009).

Otro contribuyente a la formación de la estadística es Abraham De Moivre (1667-1823). Fue el primero en identificar las propiedades de la curva normal y, en 1711, introdujo la noción de independencia estadística (Verduin, 2009). En 1724, De Moivre estudió la estadística de la mortalidad y sentó las bases de la teoría de las anualidades, inspirándose en los trabajos de Halley. Esto es significativo, ya que las rentas vitalicias se utilizan ampliamente en la industria de las finanzas hoy en día, en particular, cuando se forman tablas actuariales en los seguros de vida. A continuación, De Moivre habló de la idea de la distribución normal, que puede utilizarse para aproximar la distribución binomial (O’Connor y Robertson, 2004).

William Playfair (1759-1823) fue la persona que inventó los gráficos estadísticos, entre los que se encuentran el gráfico de líneas y el gráfico de barras en 1786 y el gráfico circular en 1801. Creía que los gráficos eran una forma mejor de representar los datos y se vio «impulsado a esta invención por la falta de datos». Fue un hito, ya que estas representaciones gráficas se utilizan hoy en día en todas partes, siendo la más notable el gráfico de series temporales, que es un gráfico que contiene muchos puntos de datos medidos a intervalos uniformes sucesivos durante un periodo de tiempo. Estos gráficos pueden utilizarse para examinar datos como las acciones, y podrían utilizarse para predecir datos futuros (Robyn 1978).

Adolphe Quetlet (1796-1874) fue la primera persona que aplicó la probabilidad y la estadística a las Ciencias Sociales en 1835. Se interesó por el estudio de las características humanas y sugirió que la ley de los errores, comúnmente utilizada en Astronomía, podía aplicarse al estudio de las personas y, a través de ella, se podían hacer suposiciones o predicciones respecto a las características físicas e intelectuales de una persona. A través de los estudios de Quetlet, descubrió que la distribución de ciertas características al hacer un diagrama de la misma tenía la forma de una curva de campana. Este fue un descubrimiento importante, ya que Quetlet pasó a formar las propiedades de la curva de distribución normal, que es un concepto vital en la Estadística actual. A partir de este concepto de «hombre medio», Quetlet lo utilizó para examinar otras cuestiones sociales, como los índices de criminalidad y las tasas de matrimonio. También es conocido por la creación de una fórmula llamada Índice de Quetlet, o más comúnmente conocido como Índice de Masa Corporal, que es una indicación o medida de la obesidad. Se sigue utilizando hoy en día y se puede averiguar el IMC calculando. Si se obtiene un índice superior a 30, significa que la persona es oficialmente obesa (O’Connor y Robertson, 2006).

Otros miembros que hicieron contribuciones poco significativas a la Estadística son Carl Gauss y Florence Nightingale. Gauss fue la primera persona que jugó con el método de estimación de mínimos cuadrados cuando se interesó por la astronomía e intentó predecir la posición de un planeta. Más tarde demostró este método asumiendo que los errores se distribuyen normalmente. El método de los mínimos cuadrados se utiliza mucho hoy en día, en Astronomía por ejemplo, para minimizar el error y mejorar la precisión de los resultados o cálculos (O’Connor y Robertson, 1996). También era el método más utilizado antes de 1827 cuando se trataba de combinar ecuaciones inconsistentes (Stigler, 1986). Nightingale se inspiró en el trabajo de Quetlet sobre gráficos estadísticos y elaboró un gráfico en el que se detallaban las muertes de los soldados donde trabajaba. Más tarde pasó a analizar el estado y la atención de las instalaciones médicas en la India. Esto fue importante, ya que Nightingale aplicó la estadística a los problemas de salud y esto condujo a la mejora de la atención médica. Sus importantes trabajos fueron reconocidos ya que se convirtió en la primera mujer en ser miembro de la Royal Statistical Society (Cohen, 1984).

Uno de los mayores contribuyentes fue Francis Galton (1822-1911) que ayudó a crear una revolución estadística que sentó las bases para futuros estadísticos como Karl Pearson y Charles Spearman (Stigler, 1986). Estaba relacionado con Charles Darwin y tenía muchos intereses, como la eugenesia y la antropología. Ideó una serie de conceptos vitales, como la regresión, la desviación estándar y la correlación, que surgieron cuando Galton estudiaba los guisantes de olor. Descubrió que los guisantes dulces sucesivos tenían tamaños diferentes, pero que retrocedían hacia el tamaño medio y la distribución de sus padres (Gavan Tredoux, 2007). Más tarde, siguió trabajando con la idea de la correlación cuando estudió las alturas de los padres y de los hijos de los padres cuando llegan a la edad adulta, donde hizo un diagrama de sus hallazgos y encontró una correlación evidente entre ambos. Luego realizó otros experimentos y llegó a la conclusión de que el índice de la correlación era una indicación del grado en que las dos variables estaban relacionadas entre sí. Sus estudios fueron significativos, ya que todos ellos son fundamentales en la Estadística actual y estos métodos se utilizan en muchas áreas para el análisis de datos, especialmente con la extracción de información significativa entre diferentes factores (O’Connor y Robertson, 2003).

1. La Historia de la Estadística: La medición de la incertidumbre antes de 1900

2. Stephen M Stigelr

   Editorial: Belknap Press of Harvard University Press, 1 de marzo de 1990

   p1, 4, 40, 266

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

4. Una breve historia de la probabilidad y la estadística

   Kees Verduin

   Última actualización: Marzo 2009

   Último acceso: 02/04/2010

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

6. El archivo de Historia de las Matemáticas de MacTutor

   Artículo de: J J O’Connor y E F Robertson

   Copyright junio 2004

   Último acceso: 05/04/2010

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

8. Gráficos cuantitativos en estadística: Una breve historia

   James R. Beniger y Dorothy L. Robyn

   p1-11

9. http://www-groups.dcs.st-andrews.ac.uk/~history/Biographies/Quetelet.html
10. El archivo MacTutor de Historia de las Matemáticas

    Artículo de: J J O’Connor y E F Robertson

    Copyright agosto 2006

    Último acceso: 06/04/2010

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

12. El archivo de Historia de las Matemáticas de MacTutor

    Artículo de: J J O’Connor y E F Robertson

    Copyright diciembre 1996

    Último acceso: 06/04/2010

13. Scientific American 250

14. Florence Nightingale

    I. Bernard Cohen

    Marzo de 1984, p128-37/p98-107según el país de venta

15. http://galton.org/

16. Francis Galton

    Editado y mantenido por: Gavan Tredoux

    Última actualización: 12/11/07 (según la actualización en la sección ‘Noticias’)

    Último acceso: 07/04/2010

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

18. El archivo de Historia de las Matemáticas de MacTutor

    Artículo de: J J O’Connor y E F Robertson

    Copyright octubre 2003

    Último acceso: 07/04/2010