¿Qué tiene que ver Guinness con la estadística?

Hace unos días, comparando los resultados de dos grupos de alumnos, surgió una de esas preguntas inesperadas que parecen sencillas, pero que tienen bastante más miga de lo que parece: ¿cómo saber si las diferencias entre ambas clases son reales o si simplemente son fruto del azar? La respuesta suele encontrarse en la conocida distribución t de Student, una herramienta estadística muy utilizada para comparar medias.

Lo curioso es que ese "Student" no era ningún estudiante. Era el seudónimo de William Sealy Gosset, un químico y estadístico que trabajaba para Guinness a comienzos del siglo XX. La cervecera necesitaba evaluar la calidad de pequeños lotes de cebada y cerveza sin desperdiciar grandes cantidades de producto, un problema para el que las herramientas estadísticas de la época no resultaban especialmente útiles.

Gosset desarrolló entonces un método capaz de obtener conclusiones fiables adaptado al uso de muestras reducidas. Sin embargo, Guinness tenía una estricta política que impedía a sus empleados publicar investigaciones con su propio nombre, así que el artículo apareció utilizando el nombre de "Student".

Más de un siglo después, la t de Student sigue ayudando a investigadores en campos tan diversos como la medicina, la psicología o la educación. Y, de paso, nos recuerda que algunas de las mejores ideas científicas también nacieron entre pinta y pinta de cerveza.