sería de otro modo. Tomemos, por ejemplo, los resultados de medir a un gran número de personas pertenecientes a dos razas muy heterogéneas. La curva de frecuencia sería aquí de la clase indicada en la pág. 45, y si los números de las dos razas mezcladas fueran iguales, mostraría un par de picos gemelos. De nuevo surge la pregunta: «¿debemos» abarcar todo el rango dentro del alcance de un único promedio? La respuesta es que la obligación depende del propósito que tengamos en vista. Si queremos comparar esa raza heterogénea, en su conjunto, con alguna otra, o consigo misma en algún otro momento, haremos bien en promediar sin análisis. Todas las estadísticas de población, como ya hemos visto (v.[** TN: space] pág. 47), se ven obligadas a omitir una multitud de características distintivas de la clase en cuestión. Pero si nuestro objetivo fuera interpretar las causas de esta curva de errores anormal haríamos bien en descomponer las estadísticas en partes correspondientes y someterlas a análisis por separado.
Del mismo modo ocurre con las medidas de los edificios antiguos. En este caso, si todos nuestros diversos «errores» se agruparan en una sola estadística, hallaríamos que la curva resultante de la facilidad mostraba, no dos picos únicamente, sino una sucesión de ellos; y estos de diversas