DOI 10.2436/15.2000.07.4
Guadalupe Gómez Melis
Els fonaments matemàtics de l’estadística daten del segle xvii, quan Blaise Pascal i Pierre de Fermat iniciaren la seva correspondència, que conduí a la gènesi de la teoria de la probabilitat. A les acaballes del segle xviii es publicà el, potser, primer treball en estadística: les taules de vida de Halley. No fou fins al segle xix, amb els treballs de Legendre sobre el mètode dels mínims quadrats, els de Gauss sobre la distribució normal, el mètode de regressió plantejat per Galton i la definició de desviació estàndard atribuïda a Pearson, que l’estadística començà a despuntar. L’estadística s’originà, com una disciplina per se, el 1911, quan Karl Pearson fundà el primer departament d’estadística a l’University College de Londres. El segle xx es caracteritzà pels fonaments de la que es podria anomenar «estadística de petita escala», i es desenvolupà una teoria d’inferència òptima capaç d’extreure tota la informació de les dades recollides i aplicar-la a la creació d’instruments per a la recerca en agricultura, en salut pública, en el control de qualitat, en els avanços socials i econòmics. En contraposició, en el segle xxi ja ha començat la marxa cap a l’estadística de gran escala plantejada per l’aclaparadora quantitat de dades que el nostre entorn científic i social genera.
Els inicis de l’estadística a Catalunya els trobem en la segona meitat del segle xx de la mà del professor Joaquim Torrens-Ibern. Torrens-Ibern es formà com a enginyer industrial, i seguí, a continuació, els estudis a l’Institut de Statistique de París, on es llicencià en estadística l’any 1946. Entre els anys 1953 i 1975, any en què morí, ocupà la Càtedra d’Estadística a l’Escola d’Enginyers Industrials de Barcelona, i durant aquests anys formà nombroses generacions d’enginyers industrials que es deixaren seduir per la ciència estadística i les seves aplicacions pràctiques. També impulsà l’estadística a l’Escola de Psicologia, on formà professors, i fundà, el 1960, els Cuadernos de Estadística Aplicada e Investigación Operativa.El seu estil fou clau en la formació de futurs investigadors aplicats.
Destacà com a pioner de la recerca en estadística matemàtica a Catalunya el professor Carles M. Cuadras Avellana, catedràtic d’Estadística a la Universitat de Barcelona des del 1979. Cuadras es formà com a matemàtic a la Universitat de Barcelona, on es doctorà l’any 1973. Des del seu inici com a analista del Seminari Matemàtic del Consell Superior d’Investigacions Científiques (CSIC), s’interessà pels problemes plantejats per les ciències de la salut, i féu, ja en la dècada dels setanta, un nombre rellevant de contribucions aplicades tant en biologia com en psicologia. La seva trajectòria fou molt productiva, ja que donà lloc a una de les línies de més prestigi que ha tingut més impacte en Catalunya i que és, sens dubte, pionera al nostre país: l’estadística multivariant, actualment amb deixebles arreu. Cuadras fou editor executiu, des del 1991 fins al 2002, de la revista Qüestió: Quaderns d’Estadística i Investigació Operativa i en liderà la transició a la revista SORT: Statistics and Operations Research Transactions entre el 2003 i el 2006.
La recerca en estadística a Catalunya té, actualment, molt bona salut i la situació és, de ben segur, força diferent de la que teníem fa deu anys. El nombre de grups de recerca és al voltant dels vint, molts d’ells multidisciplinaris, el nombre d’investigadors supera amb escreix els tres-cents i la seva producció científica és gran, de manera que és, per tant, una tasca difícil de resumir en quatre planes.
Atès que la ciència estadística és una eina imprescindible per a entendre el món i necessària per a respondre les preguntes plantejades pels científics ―biòlegs, geòlegs, metges, economistes, psicòlegs, etcètera―, trobem aplicacions en nombroses àrees. És delicat distingir entre la recerca aplicada que utilitza l’estadística, de vegades de manera molt sofisticada, i la recerca que apunta a fer-ne avançar el cos doctrinal. En la majoria d’ocasions els grups de recerca fan aportacions en ambdós sentits, sovint perquè la temàtica aplicada requereix mètodes o eines que s’han de desenvolupar. A continuació, resumeixo breument les activitats i els objectius de la major part del grups que fan recerca estadística, tant aplicada com teòrica, des de les universitats catalanes. S’ha de dir que actualment l’estadística és una professió consolidada. No hi ha dubte que el punt de vista estadístic i probabilístic continua el seu implacable desplegament per mitjà de la ciència i l’enginyeria, i que els estadístics són necessaris i es troben fent recerca aplicada en un gran nombre d’institucions públiques i privades.
L’anàlisi multivariant proporciona un conjunt d’eines estadístiques per a estudiar el comportament de més de dues variables que concorren en el temps. El nombre d’aplicacions és il·limitat i el nombre de qüestions teòriques encara per resoldre és també molt gran. Un nombre important de grups treballen en aspectes diversos de l’anàlisi multivariant.
El Grup de Recerca en Estadística Multivariant i Computacional, constituït, bàsicament, per professors de les universitats de Barcelona i Pompeu Fabra, s’inicià en la dècada dels setanta i, des d’aleshores, ha fet importants contribucions sobre distribucions amb marginals donades, en geometria diferencial aplicada a l’estadística, en mètodes estadístics basats en distàncies, i també en simulació estadística i remostreig. Els seus principals objectius científics són l’estudi i comparació de tècniques de representació multivariant de dades, la realització d’inferència estadística mitjançant remostreig, l’aplicació de tècniques de geometria diferencial per a estudiar propietats intrínseques dels models estadístics, la recerca en anàlisi discriminant, les classificacions basades en distàncies i l’estudi de proves d’equivalència i tests d’equivalència basats en distàncies. El grup té importants connexions amb investigadors de les universitats de Granada i de Salamanca, entre d’altres, i amb professors de la Saint Petersburg State University, de la University of California at Berkeley i del C. R. Rao’s Advanced Institute of Mathematics, Statistics and Computer Science de Hyderabad (Índia). Entre les revistes en què ha publicat articles destaquen Journal of Multivariate Analysis, Journal of Statistical Planning and Inference i Computational Statistics and Data Analysis.
El Grup d’Anàlisi Estadística de Dades Composicionals, format per investigadors de les universitats de Girona i de la Politècnica de Catalunya, aborda el problema de les dades composicionals de manera teòrica; tanmateix, amb interès i esforç posats en les aplicacions. Les dades composicionals són vectors de dades amb components tals que la seva suma és constant i, per tant, la hipòtesi d’independència de les components s’incompleix d’entrada. Malgrat la motivació inicial que partia d’estudis de les composicions de minerals en una roca, les aplicacions avui es troben entre la medicina, la biologia i les ciències socials. Aquest grup parteix dels treballs, en la dècada dels vuitanta, d’Aitchison de la Universitat de Glasgow, per dotar l’espai mostral de les dades composicionals, conegut com «el símplex de D parts», d’una estructura d’espai euclidià real de dimensió D-1. Les seves contribucions a revistes, tals com Mathematical Geology i Computers and Geosciences, defensen el punt de vista que l’anàlisi més apropiada per a les dades composicionals no és la geometria euclidiana clàssica, sinó la geometria pròpia de l’espai mostral, de manera que amb aquesta eina es fa que les interpretacions dels resultats siguin una tasca menys feixuga. El nombre de temes oberts és, en aquest camp, considerable. El grup, per ell mateix i amb la col·laboració, entre d’altres, de professors de la Freie Universität Berlín, de la Università degli Studi di Firenze i del Kansas Geological Survey, desenvolupa mètodes per a dadescomposicionals quan per a algunes de les parts els valors són zero, atès que, o bé la proporció és massa petita per a ser detectada o bé perquè ha perdut l’observació. També aprofundeix en l’estudi de distribucions de probabilitat en el símplex quan les densitats s’expressen com a derivades de Radon-Nykodim respecte a la mesura de referència pròpia del símplex.
L’extensió de tècniques estadístiques clàssiques per a dades funcionals, en les quals cada element de la mostra és una funció, és el comú denominador de la recerca del Grup d’Anàlisi Multivariant i Classificació, format per investigadors de les universitats Politècnica de Catalunya, de Barcelona i altres universitats de l’Estat espanyol. L’objectiu del grup és donar solucions a problemes complexos d’anàlisi multivariant, en els quals les tècniques clàssiques no es poden aplicar o no són adequades. Entre d’altres, treballa en el problema de k mostres per a dades funcionals utilitzant un mètode basat en distàncies entre funcions, en la reducció de la dimensionalitat quan les dades són funcions de densitat, en els mètodes clúster per a dades amb dependència espacial i en processos puntuals marcats quan les marques són funcions. A banda de les aportacions de caire teòric en revistes, tals com Biometrika o Journal of the Royal Statistical Society, Series B, els membres del grup apliquen els seus mètodes a la geoestadística, a l’anàlisi de dades electorals i a l’estudi de dades musicals. El grup col·labora amb investigadors de la Universitaà degli Studi di Trento, de la University of Exeter i de la Chalmers University of Technology a Suècia, entre d’altres.
L’objectiu del Laboratori de Modelització de la Universitat Politècnica de Catalunya és la innovació metodològica per a l’anàlisi i l’explotació de la informació. Mitjançant la modelització multivariant, la simulació, la mineria de dades, l’anàlisi de dades textuals, l’anàlisi de sèries financeres i el disseny de sistemes d’informació i la seva implementació en sistemes informàtics, els membres del grup poden abordar problemes científics i empresarials plantejats per la societat de la informació d’índole molt diferent. El grup col·labora amb professors de les universitats de North Carolina i del Laboratoire de Mathématiques Appliquées de Rennes, i ha publicat a Biometrical Journal, a Computational Statistics and Data Analysis, a Journal of Biomedical informatics, a Quality and Reliability engineering international, a Human Genetics i a Energy Economics, entre d’altres.
El Grup de Recerca en Estadística Aplicada de la Universitat Politècnica de Catalunya és un grup multidisciplinari dedicat a tot l’ampli món de l’estadística: des de l’estadística industrial i la gestió de la qualitat fins a les tècniques de previsió en sèries temporals, a l’anàlisi multivariant o l’estadística bayesiana. El grup ha fet aportacions en estadística bayesiana, en disseny d’experiments i dissenys robustos, en aspectes organitzatius i de gestió de millora i de la seva continuïtat o en models d’excel·lència en la gestió. Alguns dels treballs del grup s’han publicat a Journal of the Royal Statistical Society Series D, a Statistical Modelling, a International Journal of Quality and Service Sciences i a Journal of Applied Statistics. El grup col·labora, entre d’altres, amb professors del Departament d’Estadística de l’Ohio State University i de la Universitat del Valle a Colòmbia.
El Grup de Recerca del Risc en Finances i Assegurances de la Universitat de Barcelona treballa en l’àmbit de les ciències actuarials en aplicacions de l’estadística amb dades reals de companyies d’assegurances. Han fet aportacions en tarifació d’assegurances (càlcul del preu de la prima), detecció i control del frau, anàlisi no paramètrica de la distribució de probabilitat del cost d’un sinistre, màrqueting de productes financers i asseguradors. En la recerca futura, el grup es proposa estudiar les mesures de risc amb l’objectiu de valorar no solament la probabilitat d’un succés desfavorable, sinó també la quantia. En particular, es plantegen estudiar el risc operacional, vinculat a les pèrdues derivades del funcionament de les empreses o de les entitats financeres, i també ampliar la metodologia de càlcul de preus d’assegurances a una visió multidimensional amb més d’un producte. El grup forma part d’una xarxa europea sobre finances de l’envelliment coordinada per la Universitat de Tilburg, i participa activament amb l’European Group of Risk and Insurance Economists i amb l’American Risk and Insurance Association, entre d’altres. Un treball amb dades d’accidents amb víctimes de la Direcció General de Trànsit ha estat publicat a Accident Analysis and Prevention. Altres publicacions d’aquest grup es troben a la revista Insurance: Mathematics and Economics.
El Grup de Recerca en Tècniques Estadístiques Avançades Aplicades a la Psicologia se centra en el desenvolupament de tècniques estadístiques multivariants per a ser aplicades en els fenòmens derivats de l’estudi de la conducta humana des de la perspectiva de la psicologia. Entre d’altres, treballa en models d’equacions estructurals, tant en la seva vessant confirmatòria com l’exploratòria. En aquesta línia, ha desenvolupat aproximacions a aquesta tècnica per cercar bones estimacions davant de l’ús de mostres petites, de variables definides en escales ordinals i de les vulneracions habituals a les condicions d’aplicació del model. També col·labora, amb altres grups de recerca internacionals, en els aspectes derivats de l’anàlisi estadística de dades derivades de ressonància magnètica funcional amb les rutines pròpies de l’Statistical Parametric Mapping, i també ha desenvolupat algorismes de classificació de senyal cerebral per a obtenir coneixements sobre patrons de resposta cerebral amb elèctrodes no invasius. Té aportacions importants en camps com el de la neuropsicologia, el psicodiagnòstic o la psicologia de la família i adopció, i algunes de les seves publicacions les podem trobar a la revista Psicothema o a Spanish Journal of Psychology.
Des de l’Institut d’Estadística de Catalunya (IDESCAT) s’impulsen línies d’innovació en mètodes d’estimació, computació i difusió estadística, especialment centrades en les tècniques d’estimació indirecta i en el tractament de la confidencialitat estadística, que tenen per objectiu procurar la màxima qualitat i eficàcia en la producció i la difusió de resultats estadístics. Els investigadors de l’IDESCAT col·laboren amb professors de la Universitat Pompeu Fabra en mètodes d’estimació de petites àrees, amb professors de la Universitat Politècnica de Catalunya en mètodes de fusió o d’integració de dades i amb investigadors de la Katholike Universiteit Leuven.
A la Universitat Rovira i Virgili, el Grup de Recerca CRISES té una llarga trajectòria en seguretat i privadesa de dades, i, en particular, en secret estadístic. Ha desenvolupat una família de mètodes de microagregació per a l’anonimització de microdades estadístiques i ha establert mètriques de pèrdua d’informació i de risc de revelació per a la comparació empírica dels diversos mètodes d’anonimització de microdades estadístiques. Actualment, els interessos del grup són la conciliació de la privadesa i de la seguretat, tant en el camp de les bases de dades estadístiques com en xarxes de comunicació. En especial, treballa en el disseny de protocols criptogràfics i/o combinatoris peer-to-peer per proporcionar privadesa i seguretat en aplicacions, com la recuperació privada d’informació. Recentment, el grup s’ha interessat pel modelatge econòmic de la privadesa i de la seguretat mitjançant la teoria de jocs. El grup col·labora amb l’IDESCAT i manté un nombre molt important de col·laboracions internacionals, entre les quals destaquen la UNESCO, l’EUROSTAT, l’US Bureau of the Census i les universitats de Wuhan i de Xi’an (Xina). Entre les seves publicacions en l’àmbit del secret estadístic es pot destacar un article sobre mètodes de microagregació publicat a l’IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering, que va ser el més citat el 2005 segons l’Institut for Scientific Information.
La bioestadística és una branca de les ciències que utilitza una intricada combinació d’estadística, probabilitat, matemàtiques i informàtica per a resoldre problemes de les ciències biomèdiques. Tot i que l’estadística té els orígens en la seva aplicació en la biologia, avui dia, i atesa la naturalesa tan variada de les qüestions per investigar en biologia i medicina, els dominis s’han expandit, incloent-hi tot tipus de models quantitatius que puguin servir per a respondre les qüestions científiques. La recerca en medicina i en salut pública s’ha beneficiat enormement del gran creixement, en les darreres dècades, de la metodologia estadística, fins al punt que avui dia la bioestadística es pot considerar una disciplina per ella mateixa. Diversos grups de recerca treballen a Catalunya i han fet importants contribucions en recerca.
El Grup de Recerca en Anàlisi Estadística de la Supervivència comprèn investigadors de les universitats Politècnica de Catalunya, Vic, Barcelona i Autònoma de Barcelona, i s’interessa pels aspectes teòrics i pràctics de les anàlisis del temps fins a un esdeveniment. Tant la medicina com la biologia, l’agricultura i la tecnologia alimentària o els estudis sobre el mercat laboral o la durabilitat d’elements constructius són àmbits en què l’anàlisi de les dades pot requerir l’ús d’aquestes tècniques. El comú denominador és l’estudi d’episodis de temps, que molt sovint poden ser inacabats per una part dels individus de la mostra disponible. Atès que en molts dels estudis longitudinals el seguiment no es pot fer tan exhaustiu com hom voldria, les dades de què es disposa estan sovint censurades. El grup està força especialitzat en el tractament de patrons de censura complexos, tals com la censura en un interval, la censura doble i la presència d’un alt percentatge de censura. Actualment treballa en la consolidació d’aspectes teòrics de l’estudi de dades en presència de riscos competitius, en l’extensió i la proposta de noves estratègies metodològiques per al tractament de riscos semicompetitius en presència de censura en un interval, en l’estudi dels models de cura i en la modelització de temps de supervivència amb múltiples esdeveniments i gran nombre de variables predictores. El grup col·labora amb la Fundació Lluita contra la Sida en estudis sobre la infecció amb el virus VIH, amb la Fundació Guttmann en el procés de neurorehabilitació en pacients amb lesió medul·lar o dany cerebral, i també, entre d’altres, amb professors del Departament de Bioestadística de la Harvard University i de la Universitat d’Atenes. Algunes de les seves publicacions les podem trobar a Biometrics, Biometrika, a Statistics in Medicine i a Journal of Clinical Epidemiology.
El Grup de Recerca en Anàlisi Econòmica i Salut, en el qual participen investigadors de les universitats de Lleida i Rovira i Virgili i del Departament de Salut, utilitza models matemàtics, estadístics i d’avaluació econòmica per a mesurar l’efecte i el cost de les intervencions preventives, de detecció precoç i terapèutiques, amb l’objectiu general de reduir l’impacte de les malalties i d’identificar les estratègies més adequades per a millorar la salut i la qualitat de vida. Entre els seus objectius, el grup aborda la modelització matemàtica de l’impacte de les intervencions sanitàries, la comparació de diferents estratègies d’avaluació econòmica i l’estudi de la qualitat de vida i la protecció social. El grup té publicacions en les revistes Cancer i Cancer Epidemiology Biomarkers and Prevention, entre d'altres, i participa en projectes amb l’Institut Municipal d’Assistència Sanitària, en programes poblacionals de cribratge de càncer de mama i col·labora amb un grup del Dana-Farber Cancer Institute i de l’Escola de Salut Pública de Boston.
El Grup de Recerca en Modelització Estadística Avançadade les universitats Autònoma de Barcelona i Politècnica de Catalunya basa la seva recerca en exemples provinents del món real, i aporta per a cada un d’ells el desenvolupament de nous mètodes. Actualment col·labora, entre d’altres, amb el Grup d’Estudis Citogenètics i Moleculars dels Efectes de les Radiacions Ionitzants i del Càncer i amb el Departament de Ciència Animal i dels Aliments de la Universitat Autònoma de Barcelona. Algunes de les qüestions que actualment aborda són la identificació amb imatges de retina, per a les quals proposa fer servir corbes característiques operants (ROC), l’anàlisi del nombre de visites d’urgència de diversos hospitals amb models de sèries temporals per dades de recompte per poder fer una predicció del nombre de llits necessaris en funció de l’època de l’any i els models de regressió per dades de recompte en radiodosimetria. El grup col·labora amb investigadors de l’Agència de Protecció de la Salut del Regne Unit, de la Simon Fraser University (Canadà) i de la Università degli Studi di Padova (Itàlia), i algunes de les seves principals publicacions les podem trobar a Journal of the American Statistical Association, a Journal of Statistical Planning and Inference i a Scandinavian Journal of Statistics.
La bioinformàtica, l’estadística i la biologia de sistemes són una combinació de disciplines idònia per a poder augmentar el coneixement sobre el genoma i el proteoma d’un organisme, i també sobre el procés d’una malaltia, des del nivell molecular fins al nivell poblacional o epidemiològic. La investigació en bioestadística va fer un gir fa poc més de deu anys, quan l’entorn científic, principalment en el camp de la biologia de sistemes, es va trobar amb gran quantitat de dades generades pels estudis genòmics. Molts dels equips bioestadístics multidisciplinaris van tenir la necessitat d’incorporar noves metodologies informàtiques per a donar resposta a les noves qüestions. Catalunya, afortunadament, no s’ha quedat enrere en aquest repte, i un gran nombre d’investigadors estan desenvolupant nous mètodes estadístics que permetin la introducció de la informació genètica en els models estadístics clàssics utilitzats en els assaigs clínics i els estudis epidemiològics. Per abordar aquests desenvolupaments fan servir metodologies i eines informàtiques per a tractar, modelar i visualitzar dades biològiques i biomèdiques.
El Grup de Recerca en Bioestadística i Biomatemàtica de la Universitat de Lleida té per objectius principals la recerca sobre principis de disseny i operació en processos metabòlics. Es tracta de generar models matemàtics a partir d’informació dels diferents nivells (genòmic, proteòmic, metabolòmic) del metabolisme cel·lular, de manera que puguem identificar principis (lleis) bàsics que expliquin la modularitat del metabolisme i la seva evolució. Des d’un punt de vista formal, la recerca d’aquest grup requereix el desenvolupament de mètodes de representació de processos dinàmics que permetin l’anàlisi de les propietats integrades de sistemes amb molts components, i també mètodes d’optimització no lineal que permetin analitzar els principis d’operació òptima d’aquests sistemes. Els membres del grup tenen publicacions a BMC Bioinformatics, a Proteins-structure Function and Genetics i a Statistics in Medicine, entre d’altres.
L’activitat principal del Grup de Recerca en Bioinformàtica i Estadística Mèdica de la Universitat de Vic consisteix en l’estudi de malalties complexes. El grup vol emfatitzar la conveniència d’integrar la informació molecular, funcional, epidemiològica i evolutiva per poder comprendre millor les malalties. L’activitat de recerca del grup s’estructura tant en l’àmbit genòmic, proteòmic i cel·lular com en l’àmbit epidemiològic, analitzant informació poblacional que permeti identificar interaccions gèniques associades a l’etiologia i a la progressió de la malaltia, i també en l’àmbit individual, construint models pronòstics que incloguin els marcadors moleculars identificats i analitzant el valor pronòstic afegit d’aquests nous marcadors. En la vessant estadística, el grup treballa en el desenvolupament de metodologies eficients per a la identificació d’interaccions entre gens associades a la susceptibilitat de desenvolupar una malaltia, en mètodes de filtrat i selecció de variables que identifiquin gens amb, potencialment, major efecte en la susceptibilitat de desenvolupar una malaltia i en la identificació d’estratègies que produeixin un nombre menor de falsos positius i que, al seu torn, tinguin prou potencial per a identificar efectes genètics de baixa intensitat. El grup manté col·laboracions amb el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas de Madrid, amb investigadors de la Université de Liège (Bèlgica) i alguns treballs els ha publicat a Statistics in Medicine,a Biometrika i a British Journal of Urology.
El Grup de Recerca en Estadística i Bioinformàticade la Universitat de Barcelona té per objectiu desenvolupar metodologies estadístiques per al tractament i l’anàlisi de dades generades en estudis d’alt rendiment com els microarrays. De l’activitat del grup ha sorgit la creació de la Unitat d’Estadística i Bioinformàtica, que es dedica al suport, la docència i la investigació en aquesta àrea a l’Institut de Recerca de l’Hospital Universitari de la Vall d’Hebron. La recerca del grup ha anat evolucionant de l’estudi i la modelització d’un sol tipus de dades cap a la integració de dades biològiques. Enguany el grup es vol centrar en el desenvolupament de mètodes per a l’anàlisi de dades d’ultraseqüenciació, una nova tècnica escollida «Method of the Year» per la revista Nature el 2007. El grup té contactes amb el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas de Madrid, amb el Centro de Investigación Príncipe Felipe de València, amb la University of California at Berkeley i la Universität Linz. Ha publicat alguns treballs a Bioinformatics i a Journal of Statistical Planning and Inference.
Com es desprèn del que acabem de llegir, el futur de la recerca en estadística és prometedor, però depèn, en bona manera, del futur de les ciències i de la tecnologia i, per tant, també d’una autèntica multidisciplinarietat. Per a assegurar que aquesta àrea de coneixement prosperi encara més, cal promocionar el treball col·laboratiu i dotar els nostres estudiants i futurs investigadors d’una bona formació que conjugui no solament l’estadística tradicional, sinó també la bioinformàtica, les matemàtiques, els fonaments bàsics de la disciplina a la qual s’apliqui (biologia, economia, psicologia, etcètera) i les habilitats en comunicació i lideratge.
Aquest escrit no pot ser complet perquè la recerca en estadística a Catalunya és, sortosament, molt viva i continuen gestant-se nous grups i engegant-se noves àrees i nous camins.
