Estadística del siglo XIX

Pioneros de la estadística

Este período fue crucial para el desarrollo de la estadística moderna, ya que sentó las bases para muchas de las técnicas y teorías que se utilizan hoy en día.

                                              Desarrollo de la estadística descriptiva 


Adolphe Quetelet


1796-1874

Pionero en la aplicación de métodos estadísticos a las ciencias sociales. Introdujo el concepto del "hombre promedio" (l'homme moyen) y utilizó la estadística para estudiar fenómenos sociales como la criminología y la antropometría.

                                                          Florence Nightingale

1820-1910

Conocida por su trabajo en enfermería, Nightingale utilizó gráficos estadísticos para representar datos sobre la mortalidad de los soldados durante la Guerra de Crimea, lo que ayudó a reformar el sistema sanitario militar. 


                              Teoría de la probabilidad y estadística matemática

Pierre-Simon Laplace
1749-1827

En cuento a Laplace, Nisbet et al. nos dice (2024): aunque su trabajo más influyente fue en el siglo XVIII, Laplace continuó desarrollando la teoría de la probabilidad en el siglo XIX. Su obra "Théorie Analytique des Probabilités" (1812) fue fundamental para el desarrollo de la estadística matemática.


Carl Friedrich Gauss
1777-1855

Gauss hizo contribuciones significativas a la teoría de errores y la distribución normal (también conocida como distribución gaussiana), que es fundamental en la estadística.

Estadística en las Ciencias Sociales y Biológicas

Francis Galton
1822-1911

 Galton fue un pionero en el estudio de la herencia y la eugenesia. Desarrolló conceptos como la regresión hacia la media y la correlación, que son fundamentales en la estadística moderna.

Karl Pearson
1857-1936

Pearson continuó el trabajo de Galton y desarrolló métodos estadísticos como el coeficiente de correlación de Pearson y la prueba de chi-cuadrado. También fundó la revista "Biometrika", que fue crucial para la difusión de métodos estadísticos en biología.

Aplicaciones en la economía y la demografía

William Playfair

1759-1823

Aunque su trabajo principal fue en el siglo XVIII, Playfair continuó influyendo en el siglo XIX con sus innovaciones en la representación gráfica de datos, incluyendo el primer uso conocido de gráficos de barras, líneas y circulares.


Thomas Malthus

1766-1834

Malthus utilizó datos estadísticos para apoyar su teoría sobre el crecimiento de la población y los recursos, lo que tuvo un impacto significativo en la economía y la demografía.

Nos dice Belén (2017) que el siglo XIX fue, por tanto, un período de gran avance en la estadística, sentando las bases para su aplicación en una amplia gama de disciplinas científicas y sociales.

Tipos de pruebas de estadística del siglo XIX


Evaluaciones de hipótesis: Estas evaluaciones facilitan la comparación de datos recogidos con una hipótesis concreta para establecer si existe suficiente evidencia para descartar la hipótesis.

Figura 1
Partes de distribución en pruebas de hipótesis 

la distribución general de la estadística de prueba; se rige por una distribución normal estándar si la H0 es verdadera y si cumple con las premisas. Todos los valores potenciales que puede tomar la estadística de prueba son puntos situados en el eje horizontal del gráfico de distribución de dicha estadística y se clasifican en dos grupos: uno de estos conforma lo que se denomina región de rechazo y el otro constituye la región de no rechazo (figura 1).

Descriptiva estadística: Se crearon métodos para sintetizar y mostrar información de forma entendible, tales como la media, la mediana, la moda, así como los gráficos de barras y histogramas.

Figura 2 

Inferencia estadística: Se implementaron técnicas para deducir conclusiones sobre una población basándose en una muestra, incluyendo intervalos de confianza y ensayos de significancia.

Figura 3



Teoría probabilística: Matemáticos como Carl Friedrich Gauss y Pierre-Simon Laplace formularon teorías que facilitaron el estudio de datos aleatorios y el desarrollo de distribuciones probabilísticas.

Figura 4



Evaluación de la regresión: Se comenzó a emplear modelos para comprender la correlación entre variables, lo que facilitó la predicción de valores venideros basándose en información histórica.

Ejemplo de analisis  de regresión

Estas evaluaciones y procedimientos resultaron esenciales para el progreso de la estadística y su uso en diferentes áreas como la economía, la medicina y las ciencias sociales.

Institucionalización de la estadística / Sociedades estadísticas

Durante el siglo XIX, se fundaron varias sociedades estadísticas, como la Statistical Society of London (1834), que más tarde se convirtió en la Royal Statistical Society. Estas organizaciones promovieron el uso de la estadística en la investigación científica y la política pública.


Royal Statistical Society

Censos y encuestas

El siglo XIX vio un aumento en la realización de censos y encuestas a gran escala, lo que proporcionó una gran cantidad de datos para el análisis estadístico.

Censos / Encuestas 

Desarrollo de métodos estadísticos / Métodos de mínimos cuadrados

Desarrollados inicialmente por Gauss y Legendre, estos métodos se convirtieron en una herramienta estándar para el ajuste de modelos a datos.




Métodos estadísticos