Emergence of Statistics as a Profession

Tarihsel Bakış

Çağdaş istatistiksel yöntemler ile yöntemler arasındaki birliği sağlayan istatistik kuramı, büyük ölçüde, verilerden bilgi üretmek isteyen danışmanların ve diğer bilimcilerin gereksinimlerine yanıt aranırken gelişmiştir. İstatistik kuramı ve yöntemlerini geliştiren ilk öncülerin çoğu sonradan istatistiğe yönelen bilimcilerdi. Örneğin ilk kez ileşke katsayısını, insandaki sürekli değişkenlerde kalıtım miktarını ölçmek üzere, öneren Francis Galton’ dur. Karl Pearson, genç bir matematikçi olarak Galton’la birlikte çalışmaya başlamış, sonra ilgisini çeken istatistiğe yönelerek Galton ve diğerleri ile birlikte danışmanlık yaparken istatistiğe önemli katkılarda bulunmuştur. “Student”(Öğrenci) takma adı ile ünlü W.S.Gosset , bira üreticisi Arthur Guinness ve Oğulları, Ltd. şirketinde bir kimyager olarak çalışırken, düzenlediği deney sonuçlarını değerlendirmek için daha iyi tekniklere gereksinim duyunca, bir yıl kadar Karl Pearson’la birlikte çalıştıktan sonra, çok yaygın olarak kullanılmakta olan “Student”in t-sınamasını geliştirmiştir. Çağdaş istatistiğe şu ana kadar en önemli katkıları yapmış bulunan R.A.Fisher, istatistikle ilgilenmeye bir evrim biyoloğu olarak başladı. İlk matematik öğrenimi ve özgünlüğü ona, istatistiksel yaklaşımda önemli gelişmeler yapabilmesini ve henüz 29 yaşındayken İngiltere’deki Rothamsted Deney İstasyonu’na bir istatistikçi olarak atanmasını sağladı. En büyük katkıları, Rothamsted’daki kimya, bakterioloji, entomoloji, bitki fizyolojisi, botanik ve tarım gibi çok farklı alanlardaki bilimcilere istatistiksel danışman olarak verdiği hizmet sonucunda oluştu.
Daha sonra Fisher, çığır açan “Araştırma İşçileri İçin İstatistiksel Yöntemler” adlı yapıtının ön sözünde şöyle yazar: “Burada sunulan yöntemlerin dayandığı salt matematiksel araştırmaları zorunlu yapan, laboratuar işçisinin istatistiksel sorunlarla günlük içiçeliğidir.” Şimdi olduğu gibi, o zaman da,  istatistik kuramı ve uygulaması arasında güçlü bir etkileşim vardı. 
       Yüksek okul düzeyinde ilk istatistik programı ını geliştiren ve uygulayan Birleşik Devletler’deki Iowa Eyaleti Evrenkenti’dir. 1924 yılında, (daha sonra Tarım Bakanı ve Başkan Yardımcısı olan) Henry A. Wallace, bilişki ve çekim üzerine çalışan 20 bilimciden oluşan bir gruba önderlik etti. Bunun hemen ardından, George W.Snedecor ve A.E.Brant’ın yönetiminde, Iowa’da bir istatistiksel danışmanlık merkezinin kuruluşu geldi. Bu merkez, Birleşik Devletler’deki başlangıçtaki istatistik çalışmalarının pınarı ve 1930’larda aralarında R.A.Fisher, John Wishart, Frank Yates, ve Jerzy Neyman gibi ünlü istatistikçilerin bulunduğu konukların uzun süreli olarak ağırlandığı yer oldu. Önde gelen öğretim üyeleri arasında, Gertrude Cox, W.G.Cochran, ve Charles P.Winsor bulunuyordu. Iowa’daki öğrenim programları başlangıçta danışmanlık çizgisinde yürütüldü. Örneğin Fisher geldiğinde, yerel araştırmacılar sırayla seminerlerinde, kendi deneysel verilerini ve çözümlemelerinin bir bölümünü sunuyorlardı. Daha sonra, deney ve çözümlemenin yanıtlamaya çalıştığı sorunun deneycinin sormak istediği soru olup olmadığı, başka ne gibi çıkarımlarda bulunulabileceği ve benzeri konularda konuşmacının açıklamaları üzerine, Fisher ve oradaki diğerleri yorumda bulunmak için kürsüye davet ediliyordu. Çalışmaların ilgi merkezi tarımdı ve tarım için geliştirilen yöntemlerin bir çoğu sanayideki kullanıma hemen uyarlanmaya hazırdı. Ancak farklı türde yöntemlere de gereksinim vardı. Ölçümler genelde zaman boyutunda yakın aralıklarla yapılmadığından, türdeş olduğu varsayılan ölçümlerden oluşan küçük kümeler içindeki zaman sıralamasında her hangi bir sorun yoktu. Ancak, fizikçi Walter A.Shewart, çok iyi laboratuar bilimcilerininkiler de dahil incelediği veri kümelerine zaman boyutundaki sıralanışlarına göre baktığında, değişmez biçimde fiziksel bilimler ve sanayi verilerinin hemen hemen hepsinin özellikler içerdiğini gördü. Durağan olduğu varsayılan laboratuar işlemlerinden elde edilen küçük veri kümeleriyle yaptığı çalışmalarda Shewart, eğilimler, düzeyde kaymalar, ve başka kalıplar buldu. Çözüm olarak getirdiği basit ve etkin kontrol kartı tekniği kısa sürede, üretim süreçlerinin denetim ve izleniminde vazgeçilemez bir araç oldu.
İkinci Dünya Savaşı sırasında, sorunların çözümünde istatistiksel ve diğer nicel yöntemlere başvurma gereksinimi daha da çok belirginlik kazandı. İngiltere silahlı kuvvetlerin içinde harekat araştırma takımlarını örgütledi ve Birleşik Devletler de, Iowa’dan A.E.Brandt ve aslında bir sanayi kimyageri olan W.J.Youden gibi istatistikçileri istihdam ederek hemen buna ayak uydurdu. Bell Laboratuarları’ndan Harold F.Dodge ve Harry G.Roming ile aynı anda Phillips-Eindhoven’den Hugo Hamaker kabul örneklemesi planlarını geliştiriyorlardı. Bu planlar, büyük çaba ile tek tek muayene etmeden, mermilerin kullanılacağı tüfeklere uygunluğunu sağlama almaya yardım ediyordu. Kalımsal verilerin istatistiksel çözümlemesi, Atlantiği geçerken batırılan gemi sayısının konvoydaki gemi sayısından bağımsız olduğunu, böylece daha büyük konvoylarda batacak gemi yüzdesinin daha az olacağını gösterdi. Diğer istatistiksel çözümlemeler, hava saldırılarına karşı yerden atışların isabetini arttırdı. Gelişmiş test planları ve çözümlemeleri, bombaların ortalama patlama gücünü belirlemeye yardım etti.Savaştan hemen sonra, W.E.Deming sanayide istatistiksel kalite kontrolünü öğretmek üzere, Japonya’ya 18 yolculuktan oluşan bir dizi ziyarette bulundu. Bu ziyaretler ve Japon yönetiminin tavrı, Japon mallarının kötü kalitesini mükemmelle dönüştürdü. Kısaca değinilen ve diğer bir sürü gelişme, savaştan hemen sonra istatistiksel öğüt almak için çok geniş ve çeşitli yerlerden büyük bir istem demekti. Bu istem, sanayiden, devletten, tarımdan, tıptan, biyolojiden, eğitimden, sosyolojiden, psikolojiden ve daha bir çok alandan geldi. İstatistiksel danışmanlığa olan istemde hızlı bir büyüme başladı.

______________

 †  Joiner, B. (1982)

 ‡  Bknz. Box, G.E.P. (1976) 

Last modified: Saturday, 20 February 2016, 1:34 PM