Historia del razonamiento estadístico

Persiguiendo un poco nuestro objetivo, transcribimos un fragmento de un trabajo preparado por Luis M. Molinero:

Preparado por Luis M. Molinero (Alce Ingeniería) Julio 2004
Correo_e: bioestadistica@alceingenieria.net
Introducción
En la actualidad la estadística ocupa un lugar de gran importancia tanto en la investigación como en la práctica médica; en los estudios de medicina de cualquier país se incluyen varias asignaturas dedicadas a la estadística; es difícil, por no decir imposible, que un trabajo de investigación sea aceptado por una revista médica sin la utilización de técnicas y conceptos estadísticos en su planteamiento y en el análisis de los datos. Y sin embargo esta situación es bastante reciente, baste señalar que el gran auge de la utilización del método estadístico, tanto para la planificación de experimentos como para el análisis de los datos obtenidos, podemos situarlo en los trabajos de quien sin lugar a dudas se considera como el padre de la estadística moderna, Ronald A. Fisher (1890-1962), aunque su aplicación generaliza en la medicina tardó más en llegar. El comienzo de los ensayos clínicos aleatorizados en medicina, fundamentados en esos trabajos de Fisher, empiezan a despegar con Sir Austin Bradford Hill (1897-1991). Precisamente los editores de Lancet, comprendiendo la necesidad de difundir y explicar las técnicas estadísticas a los médicos, encargaron a Hill escribir una serie de artículos destinados a explicar el uso correcto de la estadística en medicina; artículos que posteriormente darían lugar a un libro, auténtico betseller del género, Principles of Medical Statistics, cuya primera edición corresponde a 1937, y la última a 1991. Esta evolución de la difusión de la estadística, va en paralelo con la de la ciencia en general y con la medicina en particular, cuyo gran desarrollo podemos situarlo en el siglo XIX. Tengo conocidos que todavía recuerdan que cuando eran niños han visto utilizar las sanguijuelas por los médicos para sangrar a los pacientes, o al menos eso dicen.
Precisamente se citan los trabajos de un eminente médico francés, Pierre-Charles-Alexandre Louis (1787-1872), como uno de los primeros en aplicar el razonamiento científico en un trabajo de investigación sobre la fiebre tifoidea, en el que estudió la mortalidad en relación con la edad de los pacientes, el tiempo de estancia en París y la eficacia de las sangrías. También analizó numéricamente la eficacia de las sangrías en el tratamiento de la neumonía. Aunque su intención fue similar a la que actualmente guía los ensayos clínicos, su planteamiento, a la luz de nuestros conocimientos actuales, dista mucho de ser adecuado: los grupos escogidos no eran comparables y sus tablas contenían errores aritméticos de bulto, aunque sus conclusiones en cuanto a la falta de eficacia de las sangrías hoy sabemos que son correctas. La oposición a la utilización de procedimientos numéricos para el análisis de datos clínicos era entonces, y continuó siendo durante mucho tiempo, la "posición oficial", ya que se argumentaba que cada persona, y por lo tanto cada paciente, era un ser "único" y no podían existir conclusiones generalizables; se contemplaba la medicina más como un arte que como una ciencia. Incluso un investigador tan prestigioso como Claude Bernard (1813-1878) rechazaba la utilización de datos estadísticos, considerando la medicina como una disciplina fundamentada únicamente en la fisiología experimental de cada paciente individual. Este debate todavía habría de durar bastante tiempo.
Aunque solemos situar el nacimiento de la ciencia moderna basada en la experimentación en el Renacimiento, es a finales del siglo XVIII y comienzos del siglo XX cuando se produce en Europa la denominada revolución industrial, comenzando en Inglaterra con el empleo de la máquina de vapor y la utilización del carbón como primera fuente de energía, que irá substituyendo poco a poco a los animales y a la mano de obra humana en diferentes tareas. Paralelamente asistimos al declive de los regímenes monárquicos, y a los comienzos de la difusión de la recogida sistemática de datos de tipo social y económico, de los cuales el propio Napoleón era un gran entusiasta, dada su pasión por las matemáticas, y su tremendo espíritu organizativo. Precisamente contó con gran número de matemáticos franceses en su tarea reformadora, entre los que hay que contar a uno de los padres de la teoría de probabilidades, Pierre Simon de Laplace, que fue profesor suyo, y a quien nombraría incluso ministro del interior en 1799, aunque sólo duró en el cargo unas pocas semanas, pero al que concedería la Legión de Honor en 1805.
Es en ese entorno cuando podemos datar uno de los primeros y rotundos éxitos de lo que después conoceremos como epidemiología, al descubrir John Snow (1813-1858) en 1854 mediante un cuidadoso y planificado estudio, más de veinte años antes de que Pasteur y Koch sentaran las base de la moderna microbiología, que el medio de propagación de las epidemias de cólera estaba en el suministro de agua de la ciudad de Londres, en línea diametralmente opuesta a la teoría entonces dominante de la "miasma" y su difusión área. Precisamente en una encuesta realizada a los médicos británicos en 2003 fue elegido por éstos como el médico más grande de la historia. No sólo fue pionero en la utilización de la higiene médica, sino también en el empleo de la anestesia. En cuanto al estudio de los datos de consumo de agua procedente de las distintas estaciones de bombeo de Londres y los números de muertes acaecidos en los diferentes distritos servidos por estas fuentes, resulta revelador la esmerada y cuidadosa recogida de datos, que permiten la obtención de conclusiones claras a partir de cálculos muy sencillos, de aritmética elemental, lo que contrasta poderosamente con la situación actual, en la que quizás se ha invertido la posición, y asignamos a la estadística un papel tan predominante, que incluso se emplea para intentar arreglar las consecuencias de una mala planificación o de un mal diseño del estudio, y otras veces para ornamentar con un halo de tecnicismo trabajos que son a todas luces mediocres o irrelevantes.
Breve evolución histórica
Uno de los primeros trabajos sobre la probabilidad corresponde al matemático italiano del siglo XVI Girolamo Cardano (1501-1576), aunque fue publicado 86 años después de su fallecimiento.
Ya en el siglo XVII nos encontramos con correspondencia relativa a la probabilidad en los juegos de azar entre los matemáticos franceses Blaise Pascal (1623-1662) y Pierre de Fermat (1601-1665), fundamentos sobre los que Christian Huygens (1629-1695), físico, matemático y astrónomo danés, publicaría un libro en 1656.
Uno de los primeros propulsores de la idea del uso de la teoría de probabilidades en meteorología y medicina fue el matemático suizo Jakob Bernouilli (1654-1705).
Como ya se ha comentado en la introducción, durante el siglo XVIII comienza el auge de la estadística descriptiva en asuntos sociales y económicos y es a finales de este siglo y comienzos del XIX cuando empiezan a sentarse verdaderamente las bases teóricas de la teoría de probabilidades con los trabajos de Joseph Louis Lagrange (1736-1813) y Pierre Simon de Laplace (1749-1827), del brillantísimo y ubicuo matemático y astrónomo alemán Carl Friedrich Gauss (1777-1855), y de Siméon-Denis Poisson (1781-1840). Previamente cabe destacar el descubrimiento de la distribución normal por Abraham de Moivre (1667-1754), distribución que será posteriormente "redescubierta" por Gauss y Poisson.
Una vez sentadas las bases de la teoría de probabilidades, el nacimiento de la estadística moderna y su empleo en el análisis de experimentos, podemos situarlo en los trabajos de Francis Galton (1822-1911) y Karl Pearson (1857-1936). Este último publicó en 1892 el libro The Grammar of Science, un clásico en la filosofía de la ciencia y fue él quien ideó el archiconocido test del chi2.
Pero es Ronald Arnold Fisher (1890-1962) sin lugar a dudas la figura más influyente de la estadística, situándola como una poderosa herramienta para la planificación y análisis de experimentos. Contemporáneo de Pearson, desarrolló el análisis de la varianza, fue pionero en el desarrollo de numerosas técnicas de análisis multivariante, y en la introducción del método de máxima verosimilitud para la estimación de parámetros. Su libro Statistical Methods for Research Workers publicado en 1925 ha sido probablemente el libro de estadística más utilizado durante mucho tiempo.
El hijo de Karl Pearson, Egon Pearson (1895-1980) y el matemático nacido en Polonia Jerzy Neyman (894-1981) pueden considerarse los fundadores de las pruebas modernas de contraste de hipótesis.
Mientras tanto en Rusia siempre ha habido una activa y fructífera escuela de matemáticos y la estadística, como no podía ser de otra forma, ha contado con su aportación e influencia. Durante finales del XVIII y comienzos del XIX cabe destacar las figuras de Pafnuty Chebichev (1821-1894) y Andrei Markov (1856-1922), y posteriormente Alexander Khinchin (1894-1959) y Andrey Kolmogorov (1903-1987).