La cerveza Guinness y la estadística

Hace unos días, uno de los profesores de estadística de mi época universitaria me enviaba un mensaje poniéndome tras la pista de esta curistoria. Gracias a José Manuel Charro desde aquí. La verdad es que una curistoria en la que se mezclan matemáticas y cerveza merece la pena siempre.

William Sealy Gosset fue un tipo nacido en junio de 1876 y fallecido en octubre de 1937. Con estos datos y ese nombre seguramente a muchos de ustedes no les diga nada, aunque sí conocerán su seudónimo científico y quizás hasta hayan estudiado sus trabajos. Este británico, tras estudiar química y matemáticas, comenzó a trabajar en las destilerías de la conocidísima cerveza irlandesa Guinness, donde supongo que eran valiosos sus conocimientos de química pero no lo fueron menos los de estadística.

Los trabajos de Gosset eran relevantes y merecían ser publicados, pero se encontró con un impedimento: Guinness prohibía a sus empleados publicar estudios sobre sus trabajos para la empresa. Aquella prohibición tenía su origen en un problema que había ocurrido con un artículo publicado por otro trabajador y que contenía ciertos datos industriales clave que la empresa hubiera preferido mantener en secreto. De ese problema surgió la prohibición, lo que no fue impedimento para que Gosset antepusiera la publicación a las normas de Guinness.

Lo que hizo nuestro protagonista fue publicar el resultado de sus investigaciones usando un seudónimo: Student. Eligió la palabra estudiante, que no es mala elección, y con la que se acabó bautizando una conocida distribución estadística que hoy forma parte de todos los libros de ese campo. Es decir, el nombre de Gosset no ha pasado a la historia apadrinando una distribución por una prohibición de Guinness, y así la distribución t de Student nunca será conocida como al distribución t de Gosset. Injusta vida.

Cuánto daño ha hecho la cerveza Guiness al mundo de la estadística. No sólo porque estuvo en contra de publicar y compartir conocimientos en el caso de Gosset, sino porque ha nublado las mentes de muchos investigadores distrayéndolos del estudio e impidiendo que llegaran a grandes conclusiones.