p Este dia de São Patrício, foliões de todo o mundo lotarão as ruas em busca de uma das bebidas nacionais da Irlanda:uma caneca de Guinness. Mas além desta saborosa cerveja preta, uma das ferramentas científicas mais fundamentais e comumente usadas também tem suas origens na cervejaria Guinness. p No final do século 19, A Guinness estava ampliando suas operações, e estava interessado em aplicar uma abordagem científica a todos os aspectos da produção da Guinness:desde o cultivo da cevada até o sabor da Guinness.

p Antes de adotar uma abordagem científica, cervejeiros da Guinness confiavam em métodos subjetivos, como a aparência e o cheiro do lúpulo, para avaliar a qualidade do produto.

p Ciência na fermentação

p Uma vez que os cervejeiros científicos foram recrutados, uma abordagem mais objetiva foi adotada. A primeira cervejaria científica, Thomas Bennett Case, foi contratado em 1893 e acreditava que a quantidade de resinas macias no lúpulo estava relacionada à qualidade da Guinness. Ele estava, portanto, interessado em estimar a quantidade de resina macia em colheitas específicas de lúpulo.

p O desafio enfrentado por Case era que ele, como qualquer cientista, não podia medir tudo de uma vez. Não foi possível para ele avaliar a quantidade de resina macia em cada uma das incontáveis ​​flores de lúpulo (adicionadas aos milhares em enormes tonéis de futura Guinness) sob sua responsabilidade.

p Em vez de, ele pegou uma amostra de lúpulo (11 medidas de 50 gramas cada) e calculou o conteúdo médio de resina macia. Sua esperança era que o conteúdo médio de resina mole de sua pequena amostra pudesse ser usado para estimar o conteúdo de resina mole de toda a safra (o que os estatísticos chamariam de "a população") de lúpulo.

p Para comparação, um colega tirou mais 14 medições de 50 gramas cada, do mesmo lote de lúpulo. Case encontrou uma pequena diferença na quantidade média de resinas macias entre essas amostras.

p Ele estava perplexo. Foram essas diferenças no conteúdo de lúpulo devido a diferenças reais em toda a cultura de lúpulo, ou foram devido a um erro aleatório introduzido pelo uso de tamanhos de amostra pequenos?

p Tamanho importa

p No momento, as estatísticas se baseavam no que é chamado de "teoria da grande amostra", o que, sem surpresa, requer grandes amostras (150 ou mais) para funcionar. Aplicá-lo a problemas envolvendo pequenas amostras (como os enfrentados por Case no Guinness) foi difícil.

p Este foi o problema que William Sealy Gosset, recém-formado em química e matemática na Universidade de Oxford, estava ansioso para abordar. Gosset começou a trabalhar como aprendiz de cervejeiro na fábrica da Guinness em Dublin em 1899.

p Em 1906, Gosset, agora um estatístico autodidata, fui estudar com Karl Pearson, uma figura importante em estatísticas, na University College London.

p Gosset fez questão de adaptar os métodos de grandes amostras de Pearson para lidar com as pequenas amostras que eles usavam no Guinness. Lá, ele desenvolveu suas idéias e as preparou para publicação.

p Contudo, até o final dos anos 1930, A Guinness não permitiu que seus funcionários publicassem sob seus próprios nomes, por medo de que outras cervejarias ficassem sabendo de suas abordagens científicas à cerveja. Como resultado, Gosset publicou seu artigo mais importante, O erro provável de uma média, sob o pseudônimo de "Estudante" na revista Biometrika em 1908.

p Esta foi a origem do teste t de Student, um método estatístico fundamental que é amplamente usado até hoje.

p Teste t de Student

p O problema que Case enfrentou foi que o uso de pequenas amostras de lúpulo introduz uma nova fonte de incerteza na análise, deixando-o menos capaz de distinguir entre o real, diferenças verdadeiras entre dois lotes de lúpulo e diferenças devido a esta incerteza.

p A genialidade de Gosset foi conceber uma maneira de explicar isso:a distribuição t. Isso define matematicamente a relação entre o tamanho da amostra e a quantidade de incerteza que isso impõe.

p Basicamente, ao realizar experimentos, a distribuição t (e o famoso teste t que depende dela) permite que fabricantes de cerveja e cientistas sejam responsáveis ​​pelo tamanho da amostra que usaram em seu trabalho, e então definir o quão confiantes eles estão em suas descobertas.

p Ficando com o caso dos cervejeiros, você teria informações das duas amostras, como o conteúdo médio de resina mole do lúpulo e a distribuição de cada medição em torno da média de cada amostra.

p Sem entrar em muitos detalhes, o teste t ajuda a determinar se há evidência de uma diferença entre as duas médias com base no tamanho da amostra (ou seja, o número de medições tiradas de uma cultura de lúpulo em particular). No caso dos cervejeiros, eles procuravam diferença zero entre as duas amostras.

p Um legado duradouro

p O método de Gosset não chamou a atenção da comunidade estatística até outra figura estatística importante, Ronald Aylmer Fisher, abraçou o método com entusiasmo e forneceu uma prova matemática.

p Desde aquele tempo, o teste t tem sido usado para resolver uma grande variedade de problemas científicos, da avaliação da função cerebral em pacientes com AVC, à medição do teor de carbono e nitrogênio em bactérias costeiras que vivem no oceano, a como o comportamento dos mineiros de carvão pode ou não levar a acidentes (o consumo de Guinness por esses mineiros foi, talvez sem surpresa, não é um foco do estudo).

p Na verdade, O teste t de Student tem sido empregado em essencialmente todos os campos da atividade científica:biologia, física, psicologia, biometria, economia e medicina.

p É um elemento básico da estatística de graduação ensinada nessas disciplinas, mas poucos podem estar cientes do papel de Gosset na criação do teste t e suas razões cervejeiras para fazê-lo.

p Gosset permaneceu no Guinness ao longo de sua vida como cervejeiro-chefe experimental, então Chefe do Departamento de Estatística que formou no Guinness, antes de sua promoção a Cervejeiro Chefe da nova cervejaria Guinness em Londres em 1935. Ele publicou vários artigos como "Estudante", mas sua verdadeira identidade só foi revelada publicamente após sua morte em 1937.

p Então, se você está bebendo um Guinness neste dia de São Patrício, levante uma taça para o personagem pouco conhecido que desempenhou um papel fundamental na cerveja, estatísticas e, de fato, ciência moderna:William Sealy Gosset. p Este artigo foi publicado originalmente em The Conversation. Leia o artigo original.