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| ¿Cuál es el lugar de la estadística en la ciencia? |  |
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Martín Gonzalo Zapico |
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A lo largo de la historia de la ciencia, la matemática
ha tenido un lugar preponderante en tanto lenguaje predilecto para la descripción de fenómenos naturales. Esto se puede revisar de manera sencilla en disciplinas como la física, la química, la biología, la astronomía y algunas ramas de la filosofía, entre muchas otras. Lo curioso es que en todas estas disciplinas los conocimientos matemáticos empleados estaban más vinculados a la matemática pura (aritmética, algebra, geometría y cálculo) que a la aplicada (estadística), cuya aparición en el ámbito científico empieza en el siglo xix con el desarrollo del positivismo y la sistematización del famoso “método científico”. Ciertamente la estadística existía antes de este periodo, ya que los métodos estadísticos vinculados a la matemática existían desde mediados del siglo xvii, fundándose en la teoría de la probabilidad; pero no sería hasta principios del siglo xx cuando ese impulso positivista inicial vería como resultado la consolidación de la estadística moderna que conocemos y estudiamos actualmente, con las obras de Garson y Pearson.
Teniendo en cuenta las coyunturas históricas, y a la luz de los enormes avances que han sucedido en la ciencia por medio del empleo de estadísticos, podríamos preguntarnos: ¿cuál ha sido la relación entre ciencia y estadística?, ¿qué tipo de relación existe actualmente?, ¿cómo sirve la estadística a la ciencia y que desafíos plantea su uso, en términos epistemológicos y metodológicos? Una relación vieja Si bien hay registro del empleo de censos y tipificaciones en imperios como el babilonio, el egipcio, el chino, el japonés, el griego y el romano, lo rudimentario de los instrumentos empleados (cuando se los compara con el desarrollo matemático que ya existía, por poner sólo un ejemplo, la geometría euclidiana) hace imposible hablar del empleo de la estadística en tales casos. Lo llamativo es que había un vínculo directo entre los asuntos de gobierno, la riqueza, la población y esos rudimentos contables. Se empleaba aritmética simple aplicada para determinar el número de habitantes, discernir entre autóctonos y extranjeros, llevar una contabilidad de la riqueza acumulada, planificar el gasto público, gestionar la guerra, la producción, etcétera. La función estrictamente práctica que se le daba a la aritmética hacía innecesario un desarrollo teórico mayor en el ámbito aplicado. En la Edad Media encontramos un panorama similar. Hubo grandes avances en términos de matemática pura. Empezando por Introducción a la Aritmética de Nicómaco en el siglo i, que si bien no es estrictamente Edad Media su influencia perduró por diez siglos, la posterior tradición del Quadrivium de Boecio en el siglo vi, hasta la verdadera riqueza matemática que se desarrolló a partir del contacto con la matemática árabe en el siglo xii, junto con un tratamiento más intensivo de la geometría griega que se estudiaría intensamente en la Baja Edad Media. Con todo esto encontramos una situación próxima a la ya planteada. No hay una correspondencia ni siquiera distante entre el desarrollo de la matemática pura y la aplicada, existe apenas alguna referencia, como el tratado de Isidoro de Sevilla Originum sive Etymologiarum del siglo vii, donde encontramos simplemente una clasificación y tipificación de datos de ciencias naturales en sentido amplio, empleando el mismo nivel de complejidad que en el 3000 a.C. Esta situación se sostendría durante el Renacimiento, en especial en los siglos xvi y xvii, cuando la matemática teórica aumentó exponencialmente sus conocimientos. Ya se estaba desarrollando la teoría de la probabilidad, la Logia de los Calculadores en Oxford estudiaba conceptos similares al del cálculo diferencial e indagaría en el concepto de límite matemático sin saberlo. Empiezan las soluciones a las ecuaciones cúbicas que durante siglos habían sido inabordables, se configura el lenguaje simbólico específico para el cálculo; todo esto junto con sus correspondientes avances en física, química, biología, economía, etcétera. Nombres ya reconocibles como Descartes, Leibniz y Fermat hacen su aparición, dando pie a un siglo xviii revolucionario también en términos matemáticos con Newton y Euler, por sólo nombrar dos casos de entre decenas. Así todo, el empleo de algún tipo de estadística seguía basándose en censar a la población o determinar el número de muertos en una catástrofe, tal como se vio durante la peste negra o el censo de los millones. Un cambio de rumbo Hasta el momento, encontramos que la idea de estadística además de existir en un sentido muy poco desarrollado y para nada sistemático, se encontraba fuertemente vinculada a asuntos estatales y en general lejos de la ciencia, puesto que ésta se nutría mayormente de la matemática pura o teórica. Sin embargo, el siglo xix empezaría a poner de manifiesto un cambio de rumbo respecto del empleo de la estadística y la ciencia, el cual estaría marcado por dos hitos fundamentales: la aparición del positivismo y la consolidación de la estadística como campo disciplinar. El positivismo, cuyo principio se da de la mano de Auguste Comte y Henri Saint Simon, propuso el desarrollo de una forma de legitimación del conocimiento producido por la ciencia por medio del método científico, que se basa en la sistematización del ejercicio empirista del conocimiento por medio de la observación de los hechos. El método, en pocas palabras, puede resumirse en un proceso similar al siguiente: observo la realidad, establezco una hipótesis, busco su verificación; a partir de ahí, si la hipótesis se verifica enuncio una ley, si no, se rechaza. En el momento particular de la verificación, la estadística encontró un lugar tan privilegiado que incluso hoy día sigue siendo la disciplina que se emplea para la verificación numérica por excelencia. Naturalmente, habíamos mencionado que el segundo factor fue concomitante con el primero, pero no por eso menos importante. Durante el siglo xix se desarrollaron los primeros estadísticos, muchos de los cuales continúan vigentes, como el método de los mínimos cuadrados elaborado por tres matemáticos distintos durante la primera década de 1800, que empezó con una aplicación directa en la minimización de errores en sistemas de mediciones. O el caso de la r de Peters para determinar la localización de objetos con margen de error a partir de una observación. En distintos campos de aplicación, la matemática estadística empezaría a perfilarse como una disciplina autónoma, con la labor de nombres como Gauss, Ivory, Bessel y De Morgan, entre muchísimos autores. Esta labor fundacional, vinculada directamente al refinamiento del método científico y en consonancia con la aplicación en muchas disciplinas, cimentaría las bases para el trabajo histórico, empezando el siglo xx, de Pearson (la famosa correlación de Pearson, el cálculo del momento) y Galton (desviación típica, correlación, análisis de regresiones en sus variantes). Juntos fundaron la bioestadística, consolidando así un campo de estudio derivado directamente de la aplicación de la matemática-estadística y dando forma definitiva a la estadística moderna, cuyos aportes se extenderían a campos como la salud pública, la economía, la política y la educación; además de posibilitar la profundización de saberes en biología, física y química. ¿Cuál es su papel en la ciencia? Preguntarse por el papel concreto de la estadística en la ciencia trae consigo necesariamente la cuestión de las formas actuales de hacer ciencia. Si nos hacemos la pregunta acerca de la forma de hacer ciencia es pertinente elaborar una doble distinción en el ámbito metodológico entre lo cuantitativo y lo cualitativo por un lado, y entre el descubrimiento y la verificación, por el otro. Si bien es cierto que hay toda una rama de la estadística llamada estadística no paramétrica que permite cierto nivel de análisis en muestras pequeñas, los enfoques cualitativos emplean una gama de técnicas desprovistas de estadísticos. Acotando aún más, podemos circunscribir este conjunto de técnicas a determinadas ramas al interior de ciertas disciplinas de las ciencias sociales, por ejemplo, el análisis fenomenológico o la teoría crítica, bastante empleados en educación y teoría política. Fuera de este grupo pequeño de casos, en la totalidad de disciplinas de las ciencias exactas así como en buena parte de las ciencias sociales se emplean estadísticos en mayor o menor medida, predominando enfoques cuantitativos. Esta primera distinción tiene un buen grado de relación con la segunda, entre una ciencia cuyo propósito es descubrir y caracterizar determinados fenómenos (más ligada al planteamiento metodológico cualitativo) y una ciencia que busca formular y poner a prueba hipótesis sobre sus objetos de estudio (más cercana al enfoque cuantitativo). Con esto sobre la mesa, es bastante sencillo ver que la estadística ha servido y sirve a la ciencia como una herramienta capaz de dar veredictos sobre la verificación de hipótesis. En concreto tenemos la estadística inferencial que estudia la posibilidad de vincular variables entre sí y realizar extrapolaciones con un nivel de precisión alto. Este pequeño análisis metodológico pone de manifiesto la enorme extensión y popularidad que tiene la estadística como herramienta en la ciencia actual. Es difícil concebir una disciplina o una investigación concreta que no se valga de alguno de sus elementos, ya sea tanto para hacer descripciones, inferencias e incluso predicciones complejas. En particular, hay que destacar que desde la popularización de las computadoras se ha podido automatizar procedimientos matemáticos extremadamente complejos, lo que ha permitido la aplicación de dichos procedimientos en muestras enormes con resultados que se obtienen en apenas segundos. Incluso hay autores que van un paso más allá y buscan que la estadística trascienda el campo de mera herramienta metodológica para llegar a constituirse como una perspectiva epistemológica particular. En este tipo de planteamientos, la estadística se perfila como una forma de hacer ciencia fundamentada en los grandes números y las descripciones masivas. En el campo de la informática se está empezando a hablar de Big Data para referirse al análisis de esta naturaleza, y si bien no hay directrices epistemológicas explícitas, se puede entrever una concepción del mundo eminentemente estadística que signa completamente dicho tipo de investigaciones. Conclusiones Por medio del relevamiento histórico hemos observado el proceso mediante el cual la estadística pasó, primero a constituirse como una disciplina formal, para luego empezar a incorporarse poco a poco en diversas ciencias por medio de su uso como una herramienta metodológica en el análisis cuantitativo. Si bien es cierto que existen muchas formas de hacer ciencia, también es cierto y necesario observar que cada vez es más difícil encontrar investigaciones donde no se emplee la matemática estadística, pues sus métodos abarcan investigaciones que van desde lo descriptivo hasta lo predictivo, de unos pocos casos a poblaciones completas. Actualmente el rumbo de la ciencia parece conducir a la estadística a un lugar cada vez más protagónico, donde quizá pueda perfilarse ya no sólo como mera herramienta, sino también como epistemología. Sea cual sea su rumbo, hay que hacer notar la importancia que esta disciplina ha tenido para el desarrollo de todas las ciencias modernas. |
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Referencias bibliográficas Abellanas, P. 1979. Unas reflexiones sobre la biografía de la matemática. ucm, Madrid. Boyer, C. 1991. The arabic hegemony. New York Press, Nueva York.Giddens, A. 1974. Positivism and Sociology. Heinemann, Londres.McAfee, A., E. Brynjolfsson, T. H. Davenport, D. J. Patil y D. Barton. 2012. “Big data: the management revolution”, en Harvard business review, vol. 90, núm. 10, pp. 60-68. Pearson, E. S. 1938. An Appreciation of Some Aspects of His Life and Work. Cambridge Press, Cambridge. Stigler, S. 1990. The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900. Belknap Press, Cambridge. Thom, A. 1988. Records in Stone: Papers in memory of Alexander Thom. Cambridge University Press, Cambridge. Vera, A. y M. Villalón. 2005. “La triangulación entre métodos cuantitativos y cualitativos en el proceso de investigación”, en Ciencia y Trabajo, vol. 7, núm. 16, pp. 85-87. |
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| Martín Gonzalo Zapico Instituto de Formación Docente Continua, Universidad Nacional de San Luis, Argentina. |
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