<div style="FONT-SIZE: 13px; LINE-HEIGHT: 180%; TEXT-ALIGN: justify">인구&middot;토지&middot;생산물 등에 대한 통계 그 자체는 이미 고대 로마나 [[중국]] 등에서 만들어졌으나 학문으로서 형성된 것은 17세기 이후이다. 통계학의 전신으로는 영국의 정치산술(政治算術), 독일의 국상학(國狀學), 프랑스의 확률론 등 3가지를 들 수 있다. 사회인식의 실증적 방법에 통계적인 숫자를 사용한 선구자는 영국의 J. 그랜트로(J. Graunt, 1620&sim;1674), 그는 출생&middot;사망 등에 관한 법칙성을 밝혀냈다. 또한 이러한 실증적 연구방법은 W. 페티(W. Petty, 1623&sim;1687)에 의해 더욱 발전되었고 이는 사회&middot;경제의 수량 분석에 이용되었는데 이 방법들을 정치산술이라 한다. 독일에서는 H. 콜링에 의해 국가에 관한 여러 지식을 체계화하여 유럽 각국의 상황을 비교하는 국상학이 시작되었다. 또한 프랑스에서 우연현상의 수리를 다루는 확률론이 B. 파스칼&middot;P. 페르마 등에 의해 개척되었고, J. 베르누이&middot;C.F. 가우스 등에 의해 체계화되어 고전확률론이 성립되었다. 그의 저서 &lsquo;사망표에 의한 자연적ㆍ지역적 고찰&rsquo;에서 처음으로 사망표를 작성하고 남녀의 출생수, 결혼 상황 등을 기록 정리함으로써 사회적인 규칙성을 발견하려 노력하였다. 프랑스에서는 B. 파스칼(1623&sim;1662), P. 페르마(1601&sim;1665), P.S. 라플라스(1749&sim;1827) 등에 의해 현상을 수학적으로 관찰, 처리하는 방법이 수립되었다.<br /><br />19세기 중엽 벨기에 천문학자 L.A.J. 케틀레(Quetelet, 1796&sim;1874)가 이 3가지 학문의 흐름을 종합하여 근대적인 통계학개념을 확립시켰다. 케틀레는 통계적 방법에 기초하여 사회인식을 위한 과학으로 사회물리학을 구상하였고, 관청통계의 확립과 통계의 국제적 보급에 힘썼다. 19세기 후반&sim;20세기 초에는 케틀레의 영향과 비판으로부터 케틀레의 통계학을 비판하는 독일의 ＜사회통계학＞과 케틀레의 통계학을 더 진전시킨 영국 중심의 ＜수리통계학＞이 발달하였다. 사회통계학은 G. 마이어에 의해 크게 발전하였고, 통계적 방법을 생물연구에 응용한 계량생물학([[생물통계학]])이 F. 골턴(1822&sim;1911)과 K. 피어슨에 의해 수립되었다.&nbsp;<br />특히 골턴의 제자 피어슨은 대표본이론(大標本理論)을 중심으로 상관&middot;회귀분석&middot;검정&middot;추정의 방법을 창안하였다. 골턴은 C.R. 다윈의 &lsquo;종의 기원&rsquo;에서 영향을 받아 유전학의 통계적 연구에 몰두하였고, 언제나 큰 변이를 나타내는 생물의 변수들 사이의 관계를 연구하기 위해 도수 분포의 개념, 오차의 이론 등을 도입하여 생물통계학의 기초를 다졌다. 그의 제자 K. 피어슨(1857&sim;1936)은 골턴의 배턴을 이어 받아 [[생물학]]ㆍ[[우생학]]ㆍ[[유전학]]에 있어서의 통계적 연구 방법을 확립하였으며, 실측값과 기대값과의 관계를 분명히 하기 위하여 카이제곱(X2) 검정법을 도입하는 등 생물통계학의 체계를 세움으로써 생물통계학, 혹은 [[생물측정학]]이라 불리는 학문이 발생하게 되었다. 피어슨은 골턴과 함께 1901년 &lt;생물 통계([[Biometrika]])&gt;를 창간하였는데, 이것은 현존하는 학술 잡지 중 가장 오래 된 것이다.&nbsp;&nbsp;<br />20세기에 들어와서는 W.S. 고셋 (<font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Gossett = Student)</font>, 영국 케임브리지의 진화생물학자인 &middot;R.A. 피셔([[R. A. Fisher]])에 의해 [[정밀표본이론]]이 개발되었고, J. 네이먼&middot;E.S. 피어슨&middot;A. 월드 등에 의해 통계적으로 추측이론이 정밀화되었다. 또한 피셔가 통계적 실험계획법을, 네이먼이 랜덤샘플링법(무작위추출)을 창안하였다. 이들 통계적 방법은 오늘날 컴퓨터의 발달과 함께 심리학&middot;경제학&middot;공학 등 여러 학문분야에 널리 응용되고 있다. &nbsp;<br /><table border="5"> <tbody> <tr> <td height="27"> <p><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Wilcoxon</font></p> </td> <td height="27"><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">biochemist studied pesticides, non-parametric equivalent of two-samples test</font></td> </tr> <tr> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Kruskal, Wallis</font></td> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">economists who developed the non-parametric equivalent of the ANOVA</font></td> </tr> <tr> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Spearman</font></td> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">psychologist who developed a non-parametric equivalent of the correlation coefficient </font></td> </tr> <tr> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Kendall</font></td> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">statistician who developed another non-parametric equivalent the correlation coefficient</font></td> </tr> <tr> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Tukey</font></td> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">statistician who developed multiple comparisons procedure</font></td> </tr> <tr> <td> <p><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Dunnett</font></p> </td> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">biochemist who studied pesticides, developed multiple comparisons procedure for control groups </font></td> </tr> <tr> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Keuls</font></td> <td><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">agronomist who developed multiple comparisons procedure</font></td> </tr> </tbody></table></div>