David S. Salsburg (nacido en 1931) es un autor. Su libro de 2002 The Lady Tasting Tea , subtitulado How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century , ofrece una visión general de los importantes desarrollos en el campo de la estadística a finales del siglo XIX y principios del XX, particularmente en las áreas de diseño de experimentos , el estudio de distribuciones aleatorias y las carreras de los principales investigadores en el campo, como Ronald Fisher , Karl Pearson y Jerzy Neyman . [1]
Salsburg es un estadístico jubilado de una compañía farmacéutica (que ha sido investigador principal en el departamento central de investigación de Pfizer hasta 1995) que ha enseñado en Harvard , Yale , Connecticut College , University of Connecticut , University of Pennsylvania , Rhode Island College y Trinity College [2] y ha sido miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística desde 1978. [3] En 1994, Salsburg recibió el Premio al Logro Profesional de la Sección de Bioestadística de la Investigación y Fabricantes Farmacéuticos de América, otorgado anualmente por "contribuciones significativas al avance de la bioestadística en la industria farmacéutica". [4] La Asociación Matemática de América lo caracterizó de la siguiente manera
El libro más reciente de Salsburg, Errores, errores y mentiras: Cómo saber la diferencia se publicó en 2017. [6]
1. Comprensión de la aleatoriedad: ejercicios para estadísticos (notas de conferencias en estadística) (1983) [7]
2. Estadística para toxicólogos (toxicología farmacológica y química) (1986) [8]
3. El uso de pruebas de significancia restringida en ensayos clínicos (estadística for Biology and Health) (1992) [9]
4. The Lady Tasting Tea : Cómo las estadísticas revolucionaron la ciencia en el siglo XX (2002) [10]
5. Cuando la banda dejó de tocar, los presidentes estadounidenses después de dejar el cargo (2013) [11]
6. Jonás en el jardín del Edén: una investigación estadística de la Biblia hebrea(2013) [12]
7. El amor se alimenta entre los lirios (2013) [13]
8. Errores, equivocaciones y mentiras: cómo diferenciar (Serie ASA-CRC sobre razonamiento estadístico en la ciencia y la sociedad) (2017) [14 ]