Se tardó casi cien años en entender por qué se producía lo que Karl Pearson denominó, en 1897, correlación espúrea, y abrir una vía de solución a los casos que la presentan. La correlación espúrea es evidente en vectores de datos con suma constante, conocidos como datos composicionales. La solución vino de la mano de John Aitchison, quien en 1982 publicó un artículo titulado "The statistical analysis of compositional data". En dicho artículo sentó las bases de lo que hoy en día se conoce como geometría de Aitchison. La idea central era que los datos composicionales (a) representan partes de un todo; (b) sólo contienen información relativa, los cocientes entre las partes, y por tanto, la suma constante no es una característica esencial; (c) se pueden analizar tomando logcocientes, pues permiten tener en cuenta dicha información, pero quedan inalterados cuando se cambian las unidades.

Fuente: Pearson, Karl (1897). Mathematical contributions to the theory of evolution. On a form of spurious correlation which may arise when indices are used in the measurement of organs, Proceedings of the Royal Society of London, LX, 489-502.
Aitchison, John (1982). The statistical analysis of compositional data (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Statistical Methodology), 44 (2) 139-177.
Para interesados, una página con mucha información técnica: www.compositionaldata.com.

[Nuestro agradecimiento al Departamento de Matemática Aplicada y Estadística la Universidad Politécnica de Cartagena, a Mathieu Kessler y a las personas que trabajan en esta iniciativa.]