Como a produção de cerveja marcou a história da estatística

Qual a relação entre a produção de cerveja e a história da estatística? No artigo de hoje apresentamos uma passagem da história da estatística que revela a origem do nome de um dos testes estatísticos mais conhecidos, o teste t de Student.

O teste t de Student, ferramenta científica tão utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, foi criado por William Sealy Gosset, no início do século XX, quando foi publicado o artigo “The Probable Error of the Mean” na revista Biometrika.

Gosset e a Produção de Cerveja

A cervejaria Guinness (Guiness Brewing Company of Dublin), famosa empresa de bebidas alcoólicas da Irlanda, estava investindo em técnicas científicas e modernizando o negócio. Em 1899 contratou Willian Sealy Gosset, que recém havia se formado em Oxford, e logo suas habilidades matemáticas começaram a contribuir com a arte de produzir cerveja.

Muitos consideram Gosset como um pioneiro do controle de qualidade. Seu trabalho na Guinness envolvia medir os diversos fatores do processo de produção e também estabelecer como eles se relacionavam aos resultados do produto final.

Os experimentos realizados na cervejaria muitas vezes possuíam limitações em relação ao número de repetições e frequentemente era necessário trabalhar com pequenas amostras.

Como equilibrar a quantidade de levedura utilizada no malte moído?

A quantidade de levedura utilizada no malte moído é o que produz a fermentação da cerveja. Se fosse utilizada uma quantidade pequena, a cerveja poderia ter sua fermentação incompleta. Ao contrário, se fosse utilizada uma quantidade exagerada de levedura, a cerveja poderia ficar amarga.

Para identificar a quantidade utilizada, era retirada uma amostra da cultura e enviada ao laboratório. Lá, utilizando um microscópio, era contado o número de células de levedura presentes na amostra. Mas quão exata era aquela medida?

Como as leveduras são seres vivos, as células se multiplicam e a quantidade exata era impossível de se mensurar. No entanto, se podia estimar a distribuição de probabilidade da quantidade de células de levedura presentes em um volume.

Utilizando a distribuição de Poisson, Gosset criou regras e métodos que tornaram a medição mais precisa, o que fez com que a Guinness passasse a produzir uma cerveja de melhor qualidade.

E onde se encaixa a distribuição t de Student na história?

A aplicação prática da distribuição de Poisson com resultados positivos era na época um feito digno de ser publicado em uma revista científica. No entanto a Guinness tinha uma política que proibia a publicação de funcionários, pois anteriormente um mestre cervejeiro havia publicado um artigo revelando segredos do processo de produção.

Sabendo a importância desse e de outros resultados encontrados, Gosset passou a utilizar o pseudônimo de Student para publicar seus artigos.

Leia também: Teste t e Mann-Whitney para amostras independentes

A distribuição e o teste t de Student

Na época, já haviam trabalhos que diziam que parâmetros de uma distribuição poderiam ser estimados sem erro quando se utilizava uma amostra grande o suficiente. Mas Gosset estava trabalhando em um problema que envolvia amostras pequenas.

Utilizando a premissa que o conjunto inicial de medições possuía distribuição normal, Gosset desenvolveu uma distribuição de probabilidade passível de ser tabulada – a distribuição t de Student. Com isso ele revolucionou a forma como se faz inferência e se toma decisões com base em pequenas amostras.

Essa descoberta favoreceu a utilização de testes estatísticos para comparação de pequenas amostras, tão conhecidos e utilizados hoje em dia. Todos que já tiveram algum contato com a estatística, mesmo que apenas no curso de graduação, já ouviram falar do teste t para amostras independentes.

Leia também: Testes estatísticos para amostras pareadas

Essa história é narrada com maiores detalhes no livro “Uma senhora toma chá – Como a estatística revolucionou a ciência no século XX” (No original: The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century), de David Salsburg.

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