Descripción

En los manuales la estadística suele definirse como la ciencia que estudia la recogida, organización e interpretación de datos. Pero en esta definición brilla por su ausencia un componente esencial: el trabajo estadístico se realiza empleando el lenguaje de la probabilidad. La estadística aborda el estudio probabilístico de la incertidumbre, sea cual sea su fuente. Así, por ejemplo, la inferencia estadística se ocupa de evaluar y juzgar las discrepancias observadas entre la tozuda realidad y lo prescrito por el modelo teórico, haciendo uso indispensable del cálculo de probabilidades.

Pero, ¿quién fue el responsable de la inyección conceptual y probabilística que experimentó la estadística decimonónica a principios del siglo xx? La estadística tiene muchos próceres: Karl Pearson, Jerzy N eyman o Abraham W ald son algunos de ellos. Pero solo tiene un genio: Ronald Aylmer Fisher. Un gran número de las técnicas estadísticas hoy habituales tiene su origen en la obra de sir Ronald, aunque la mayoría de libros de texto omitan esta deuda. La lectura de los artículos y los libros de Fisher, donde la discusión lógica o filosófica siempre encuentra espacio entre el desarrollo matemático, resulta ilustradora, sorprendente y, a menudo, comporta la exasperación del lector, por cuanto el estadístico británico hacía gala de un estilo mordaz e insolente para con muchos de sus colegas, sin escatimar insultos. Pero acercarse a la figura de Fisher supone asistir a la fábrica de la estadística matemática moderna.

Las aportaciones más descollantes de nuestro personaje emergieron en un trasfondo histórico de lo más enrevesado, conformando un mosaico de conceptos científicos e ideas filosóficas. Fisher bebió de las fuentes de la estadística a través de tres ciencias por completo diferentes: por medio de la astrononúa conoció las contribuciones de Gauss y Laplace, la física de gases le enseñó las aplicaciones desarrolladas por Quetelet y Maxwell, y, finalmente, la biología evolutiva le abrió las puertas de las principales novedades estadísticas de finales del siglo XIX, que llevaban la firma de Francis Galton y Karl Pearson. Se antoja imposible calibrar la verdadera talla de Fisher sin compararlo con ese titán llamado Karl Pearson.

En su búsqueda de una teoría matemática de la evolución, Pearson ideó algunos de los métodos estadísticos hoy clásicos. Sin embargo, fue demasiado lento a la hora de reconocer el talento de Fisher, adoptando una cerrazón recalcitrante ante las rectificaciones que el joven y astuto investigador introducía a su propio trabajo. Pearson pagó caro su error, porque los artículos de juventud de Fisher enseñaron nuevos horizontes, ensanchando el mundo estadístico conocido y preparando la eclosión de la inferencia estadística. Fisher tenía diecinueve años cuando ingresó en la Universidad de Cambridge y veintinueve cuando, en 1919, aceptó un puesto como estadístico en la Estación Agrícola Experimental de Rothamsted. Allí, rodeado de patatas, fertilizantes y ratones, cimentó gran parte del éxito y la fama de su carrera investigadora. Durante los años veinte, Fisher recogió el testigo de la oleada de estadísticos crecida en torno a Karl Pearson, consolidando el estatuto científico de la estadística al cohesionar sus fundamentos matemáticos. El estadístico inglés la dotó de una serie de conceptos y métodos característicos.

El vocabulario técnico que redefinió o acuñó para la ocasión es solo la punta del iceberg: población, muestra, parámetro, estadístico, varianza, verosimilitud, prueba de significación, aleatorización … Fisher fue el arquitecto que, simultáneamente, puso los pilares de la teoría de la estimación y de la teoría de los test estadísticos. Mientras que la primera se centra en determinar un estimador apropiado para cada parámetro desconocido, así como de comparar las propiedades de los candidatos, la segunda se preocupa de someter hipótesis que establezcan valores concretos del parámetro al dictado de la experiencia. Cuando un astrónomo realiza repetidas mediciones de la posición de una estrella y quiere predecir su posición real, emplea la teoría de la estimación. Cuando dos astrónomos mantienen valores diferentes para la posición de la estrella y deciden realizar una observación cortjunta para salir de dudas, emplean la teoría de los test estadísticos.

Pero hay más. Fisher es el creador de lo que los estadísticos denominan «diseño de experimentos», es decir, del uso de la estadística en el momento de planear cualquier experimento. Todo este espléndido bagaje se dio a conocer en el libro Métodos estadísticos para investigadores, publicado en 1925, cuyo impacto fue tremendo. No tanto por las ventas que cosechó, sino por la cantidad de investigaciones que motivó, y no solo entre estadísticos y matemáticos, sino principalmente entre ingenieros agrónomos, biólogos, químicos y científicos en general. La estadística había llegado para quedarse. Esta panorámica no estaría completa si no se mencionase que la genética fue la otra disciplina que, junto con la estadística, acaparó los pensamientos de Fisher de por vida.

Nuestro autor es uno de los fundadores de la genética de poblaciones, la ciencia que permitió reconciliar a Darwin con Mendel, es decir, la selección natural de las especies con las leyes de la herencia, asentando de esta manera la teoría sintética de la evolución o neodarwinismo. No obstante, el interés de nuestro personaje por el tema venía suscitado por la eugenesia, una inquietante doctrina -colindante con el racismo- que marcó la primera mitad del siglo pasado, pero que para Fisher hizo de gozne entre la estadística y el evolucionismo. A lo largo de este libro también nos acercaremos a las numerosas controversias científicas y filosóficas en que se sumergió Fisher, muchas de las cuales aún perduran, y que son una prueba más de la vitalidad de la estadística.

La teoría estadística clásica, tal como hoy la conocemos ( conteniendo la estimación, el con traste de hipótesis, el diseño de experimentos y el muestreo), es fruto de dos hombres: Ronald Aylmer Fisher y Jerzy Neyman, cuyas contribuciones muchas veces aparecieron en paralelo, complementándose pero también contradiciéndose. A ninguno de los dos estadísticos le gustó nunca ver asociado su nombre al del rival, pese a que al comienzo mantuvieron una relación amistosa El rabioso antagonismo entre ambos no terminó hasta la muerte de Fisher, porque para este las aportaciones de Neyman no hacían sino corroer las suyas propias. El estadístico británico reflexionó profundamente sobre el papel que corresponde a la inferencia estadística en el método científico, entrando con ello en polémica con la mayoría de sus colegas.

Uno de los problemas favoritos de los filósofos, de Aristóteles a Hume, se convirtió en idea fija del pensamiento fisheriano. Nos referirnos, claro está, al problema secular de la inducción, que él concatenó con la probabilidad y la estadística. Las inferencias inductivas establecían, por así decir, conclusiones probabilísticas. Supongamos por un instante que somos médicos y nos planteamos, a propósito de un paciente, la hipótesis de si padece tuberculosis. De cara a examinar la validez de esta hipótesis, le hacemos una prueba rutinaria con rayos X que da negativa Obviamente, este resultado no es concluyente, porque toda prueba médica puede fallar, presentando lo que suele denominarse un «falso negativo» (de la misma manera que a veces se obtienen «falsos positivos»). Nos encontramos, pues, ante un genuino test estadístico.