10 nombres que todo bioestadístico debe saber

La bioestadística, en su forma actual, es el resultado acumulativo de cuatro siglos de contribuciones de muchos matemáticos y científicos. Algunos son bien conocidos y otros son oscuros; otros son personajes famosos que nunca hubieras sospechado que son estadísticos, y otros son personajes totalmente excéntricos y desagradables. Esta lista le ofrece algunos aspectos destacados de las contribuciones de algunas de las muchas personas que hicieron de la estadística (y por lo tanto de la bioestadística) lo que es hoy en día.

  • Thomas Bayes (ca. 1701-1761). Ministro presbiteriano y matemático aficionado, Bayes vivió mucho antes de que existiera el campo de la estadística (tal como lo conocemos); la gente todavía luchaba por elaborar las leyes básicas de la probabilidad. Bayes se metió en el problema de la “probabilidad inversa” (averiguar cómo debe ser una población, basándose en la observación de una muestra de esa población), pero nunca se molestó en publicar su trabajo. Sin embargo, una fórmula que desarrolló eventualmente se convirtió en la base de la estadística bayesiana – una de las dos ramas principales de la teoría estadística (la otra es la estadística de frecuentación). Las estadísticas bayesianas no se utilizaron para resolver problemas del mundo real hasta más de dos siglos después de la muerte de su creador. Para más información, visite Thomas Bayes en Encyclopedia.com y Thomas Bayes en Wikipedia.org.
  • Pierre-Simon LaPlace (1749-1827). Aunque LaPlace hizo la mayor parte de su trabajo en astronomía (una de sus ambiciones era demostrar que el sistema solar no se separaría), también hizo descubrimientos fundamentales en matemáticas. Ayudó a poner las estadísticas bayesianas sobre una base teórica firme, y ayudó a formular el criterio de los mínimos cuadrados para estimar los parámetros de la población. También fue uno de los primeros científicos en sugerir la existencia de agujeros negros debido al colapso gravitacional (¡y usted pensó que era un concepto “moderno”! Para más información, visite Pierre-Simon LaPlace en Encyclopedia.com y Wikipedia.org.
  • Carl Friedrich Gauss (1777-1855). A veces llamado “el Príncipe de los Matemáticos”, las contribuciones de Gauss variaron desde las más abstractas y teóricas hasta las más prácticas. Desarrolló una regresión no lineal de mínimos cuadrados, encontró formas eficientes de resolver ecuaciones simultáneas y descubrió lo que ahora se llama la “transformada rápida de Fourier” (FFT), sin la cual la creación de tomografías computarizadas e imágenes por resonancia magnética llevaría mucho tiempo. La distribución normal, con su curva en forma de campana, es a menudo llamada distribución gaussiana en su honor. Para obtener más información, visite Encyclopedia.com y Wikipedia.org, que cubre a Carl Friedrich Gauss.
  • John Snow (1813-1858). Un médico londinense, Snow, estaba investigando un brote de cólera y notó que todas las víctimas habían estado usando una bomba de agua pública recientemente excavada, ubicada a un metro de una vieja fosa séptica con fugas. Después de convencer a los escépticos funcionarios locales de que retiraran el mango de la bomba, la epidemia se agotó rápidamente (después de lo cual, los funcionarios reinstalaron rápidamente el mango). El estudio de Snow marca el nacimiento de la ciencia de la epidemiología (estrechamente relacionada con la bioestadística), que estudia los patrones, causas y efectos de las condiciones de salud y enfermedad en poblaciones específicas. La nieve también jugó un papel importante en la popularización del uso de la anestesia en procedimientos quirúrgicos y obstétricos (ayudado por el hecho de que le dio cloroformo a la Reina Victoria durante los partos de los dos últimos de sus nueve hijos). Para más información, visite Encyclopedia.com y Wikipedia.org.
  • Florence Nightingale (1820-1910). Quién iba a pensar que la famosa “Dama de la Lámpara” de la Guerra de Crimea, la fundadora de la enfermería profesional, también era una estadística! Pero lo era. Podía transmitir ideas complicadas en un inglés sencillo y resumir los datos con gráficos de fácil comprensión, incluyendo un tipo especial de gráfico circular que ella inventó, llamado diagrama de área polar. Con la ayuda de gráficos que incluso los políticos podían entender, fue capaz de lograr profundas mejoras en la atención médica y la salud pública. Para más información, visite Encyclopedia.com y Wikipedia.org.
  • Karl Pearson (1857-1936). El “fundador de la estadística matemática” era un personaje interesante, por decir lo menos: antisemita, socialista y un ardiente eugenista cuyas opiniones extremas formaban parte de los fundamentos filosóficos del holocausto del Tercer Reich. Pero su influencia en el desarrollo de la estadística fue enorme – incluyendo el concepto de la prueba de hipótesis estadística, el coeficiente de correlación, la prueba de chi-cuadrado, el valor p, y el análisis de factores (para mencionar sólo unos pocos), todo lo cual desarrolló para promover la credibilidad científica de sus puntos de vista extravagantes. Para más información, visite Encyclopedia.com y Wikipedia.org.
  • William S. Gosset (1876-1937). Gosset trabajó para la Cervecería Guinness en Dublín, donde se encontró con el problema de comparar los medios de pequeñas muestras. Con la ayuda de Karl Pearson, Gosset encontró la solución correcta. Como no era un matemático de alto nivel, se basó en una intuición brillante para adivinar la respuesta, que luego confirmó mediante simulaciones minuciosas y laboriosas realizadas totalmente a mano (las computadoras aún no habían sido inventadas). Guinness no le permitió publicar sus resultados bajo su nombre real; en su lugar, le hicieron usar el seudónimo “Student”, privándole para siempre del reconocimiento de su nombre que realmente merecía. Lo que todos llaman la prueba Student t y la distribución Student t debería haber sido realmente la prueba Gosset t y la distribución Gosset t. Una verdadera lástima. Para más información, visite Encyclopedia.com y Wikipedia.org.
  • Ronald A. Fisher (1890-1962). Tal vez la figura más sobresaliente en el desarrollo de las técnicas estadísticas que se usan hoy en día, Fisher inventó el análisis de varianza y la prueba exacta de Fisher para analizar datos tabulados cruzados (la prueba de ji cuadrado era sólo aproximada). Al igual que Karl Pearson, Fisher era un eugenista rabioso y racista y (en retrospectiva) estaba en el lado equivocado de otras cuestiones importantes – argumentó en contra de la idea de que fumar causaba cáncer de pulmón. Y su oposición a las estadísticas bayesianas puede ser en parte responsable del papel subordinado de los métodos bayesianos durante la mayor parte del siglo XX. Para más información, visite Encyclopedia.com y Wikipedia.org.
  • John W. Tukey (1915-2000). Pionero en la promoción del análisis exploratorio de datos (examinando cuidadosamente lo que los datos tratan de decir antes de pasar a las pruebas estadísticas formales), Tukey inventó el gráfico de cajas y bigotes y el de tallos y hojas como ayudas para visualizar cómo se distribuyen los números. También desarrolló una de las mejores pruebas post-hoc para determinar qué pares de grupos de números son significativamente diferentes de los demás. Un verdadero informático, acuñó el término bit como un apodo para “dígito binario” y fue la primera o segunda persona en utilizar el término software en la impresión. Para más información, visite Wikipedia.org.
  • David R. Cox (1924-). Un estadístico muy productivo y “moderno”, Cox hizo contribuciones pioneras en muchas áreas de la estadística, incluyendo el diseño de experimentos. Es más famoso por desarrollar una forma de aplicar el análisis de regresión a los datos de supervivencia cuando la forma general de la curva de supervivencia no puede ser representada por una fórmula matemática. Su artículo original que describe este modelo de riesgos proporcionales (ahora usualmente referido simplemente como regresión de Cox) es uno de los artículos más citados en toda la literatura médica. Para más información, visite Wikipedia.org.
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