Een van de grootste statistische innovaties hebben we te danken aan de Guinness-brouwerij

Leestijd: 2 minuten – gespot Wetenschappelijke Amerikaan

De Guinness-brouwerij staat bekend om haar innovaties sinds de oprichter, Arthur Guinness, in 1759 in Dublin, Ierland, een huurcontract voor 9.000 jaar tekende voor £ 45 per jaar. Een van de beroemdste uitvindingen van het merk is de methode waarmee de beroemde bieren van de brouwerij worden geproduceerd. fluwelen kop door stikstof aan de vaten toe te voegen en in de vorm van kleine balletjes in Guinness-blikjes.

De bijdrage van de brouwerij aan de moderne statistiek is minder bekend, maar daarom niet minder belangrijk. Op de Guinness Dublin-website wordt de t-test (of Studententest), waarmee kan worden bepaald of het resultaat statistisch significant is of niet. Het is tegenwoordig een van de belangrijkste statistische technieken in de wetenschap.

Oorspronkelijk beoordeelden brouwers de kwaliteit van hun ingrediënten en producten door eenvoudige geurtesten uit te voeren en deze oppervlakkig te onderzoeken. Maar aan het begin van de 20e eeuw was Guinness de grootste brouwer ter wereld en probeerde als zodanig een uniforme smaak te bereiken en betrouwbare kwaliteitscontroles uit te voeren.

Geboorte van t-test

In het bijzonder wilden de Guinness-brouwers een manier vinden om betrouwbare gegevens te verkrijgen over de algehele kwaliteit van een ingrediënt in kleine monsterhoeveelheden. Populair mechanisch tijdschrift Legt het probleem uit aan de hand van een typische brouwerijvraag: Om een ​​goed bier te krijgen moet het fijne harsgehalte in de hop bijvoorbeeld ongeveer 8% zijn. Hoe kunnen we, op basis van de hoeveelheden hars gemeten in een paar monsters, zeker weten wat het werkelijke hopgehalte van de hele partij is?

Stel dat we negen hopsoorten proeven, waarbij we een bereik van waarden waarnemen van 4 tot 10% hars, met een gemiddelde van 6% – dat wil zeggen een zeer lage waarde. Kunnen we concluderen dat de inhoud van de hele batch erg laag is, of zijn dit toevallig bijzonder slechte monsters? Deze vraag is een vraag Statistische significantie.

Het idee van statistische significantie bestond toen al; Aan de andere kant maakte de door Guinness ontwikkelde test het voor het eerst mogelijk om de vraag te beantwoorden naar de waarschijnlijkheid van het waarnemen van een waarde zo laag als 6% hars in de negen monsters van een typische batch die 8% zou moeten bevatten. Deze waarschijnlijkheid staat in de wetenschap bekend als de P-waarde en kan worden berekend met behulp van een zogenaamde t-test.

Traditioneel beschouwen we het verschil als statistisch significant als de P-waarde kleiner is dan 0,05. Een P-waarde van 0,05 betekent dat we slechts 5% van de tijd ongelijk hebben als we de inhoud van de hele batch afleiden uit de inhoud van ons kleine aantal monsters.

De t-test, ontwikkeld door William Seely Gossett, de belangrijkste experimentele brouwer van Guinness, helpt ons onze metingen gelijk te stellen aan de standaarddeviatie, wat het aantal keren is dat een kleine hoeveelheid hopmonsters afwijkt van 8% hars terwijl de batch feitelijk 8% hars bevat. . Tegenwoordig wordt de t-test gebruikt in kwantitatief onderzoek op de meest uiteenlopende wetenschapsgebieden.