社会号码
像他们一样，由于缺乏全部人口，18世纪的政治算术从业者不得不在很大程度上依靠推测和计算。特别是在法国，拉普拉斯（Laplace）等数学家利用概率来推论从样本确定的人口数字的准确性。在19世纪，这种估算方法被废止了，主要是因为它们被定期的，系统的普查所取代。根据美国宪法的要求，从1790年开始每10年进行一次美国人口普查，是最早的一次。（关于美国人口普查在促进计算机发展中的作用，请参阅计算机：赫尔曼·霍勒里斯的人口普查制表人。）欧洲大多数主要国家都紧随其后，进入19世纪中叶。他们也渴望调查其殖民地财产的人口，而殖民地财产确实是最早要计数的地方之一。可以确定各种动机，从代议制政府的要求到建立军队的需要。其中一些计数几乎不能归因于任何目的，实际上，当代对数字的狂热决不限于人口数量。从18世纪中叶开始，尤其是在1815年拿破仑战争结束之后，数字的收集和发布激增了许多领域，包括实验物理学，土地测量，农业以及对天气，潮汐和地磁的研究。（也许是有史以来最好的统计图，请参见该图。）尽管如此，人口管理在19世纪初期的统计热情中起着决定性的作用。与1789年法国大革命相关的政治动荡以及早期工业化带来的经济变化，使社会科学成为了极大的希望。道德统计的新领域不断发展，以记录和理解污垢，疾病，犯罪，无知和贫穷的问题。
其中一些调查是由公共机构进行的，但很多是具有公民意识的专业人士，工业家的工作，尤其是在本世纪中叶之后，还有佛罗伦萨夜莺等女性的工作（见图）。作为新的英国科学促进协会的F部分，最早的重要统计组织之一于1832年成立。起初不确定与自然科学的智力联系，但还是有一些有影响力的统计学倡导者作为数学科学。最有效的是比利时数学家阿道夫·奎特莱特（Adolphe Quetelet），他坚持认为数学概率对于社会统计至关重要。奎特莱特希望从这些材料中创造出一门新科学，他首先称其为社会力学，后来又称其为社会物理学。他经常写一些类比法，将这种科学与自然科学中最数学的东西（天体力学）联系起来。但是实际上，他的方法更像是大地测量学或气象学的方法，涉及大量的数据收集以及努力检测可能被识别为规律的模式。实际上，这些似乎很多。从1820年代中期法国出版的一些刑事统计资料开始，他几乎在所有的社会数字集合中都发现了它们。他宣布，该数字每年基本上保持不变，如此稳定以至于人们可以在这里谈论统计法。如果这些犯罪的“法律”中有些悖论，那么找到明显的社会生活障碍背后的规律性还是令人欣慰的。
一种新的规律性
这些统计定律的发现，一开始甚至使Quetelet都大吃一惊。出生和死亡的规律性属于自然秩序，因此并不奇怪，但这是道德行为和不道德行为的不变性，这些行为通常归因于人类的自由意志。是否存在某种神秘的宿命论，甚至驱使个人违背了自己的意愿，以实现犯罪预算？这些行动是否超出了人类的干预范围？Quetelet确定他们不是。然而，他继续强调指出，应当从在社会层面上起作用的原因而不是个人的选择来理解这种行为的发生频率。他的观点遭到了道德主义者的挑战，他们坚持对盗窃，谋杀和自杀负全部个人责任。Quetelet并非如此激进，以至于否认惩罚的合法性，因为人们认为司法制度有助于调节犯罪率。但是他谈到了脚手架上的凶手作为受害者，这是社会为保护自己而牺牲的一部分。可以肯定的是，单独地，犯罪分子有能力抵抗驱使他采取恶行的诱因。然而，集体地，犯罪却受这些个人决定的影响很小。不是罪犯，而是犯罪率是社会调查的适当对象。减少这些障碍不是在个人层面，而是在立法者层面，他们可以通过提供道德教育或改善司法制度来改善社会。统计人员也起着至关重要的作用。他们的任务是研究立法变化对社会的影响，并提出可能带来预期改善的措施建议。
奎特莱（Quetelet）的论点激发了关于统计与人类自由意志的一致性的温和辩论。1857年之后，这种情况愈演愈烈，当时英国历史学家亨利·托马斯·巴克勒（Henry Thomas Buckle）引用了他最喜欢的统计法实例，以支持他在英格兰取得巨大成功的《文明史》中毫不妥协的决定论。有趣的是，至少从雅各布·贝努利（Jakob Bernoulli）时代起，概率就已经从其历史的早期就与确定性论证联系在一起。拉普拉斯（Laplace）在他的“关于概率的哲学论文”（1825年）中指出，人对概率的依赖只是知识不完善的结果。一个能够跟随宇宙中每个粒子并且拥有无限计算能力的生物将能够完全确定地了解过去并预测未来。Quetelet创立的统计确定性具有完全不同的特征。现在，不必无限详细地了解事物。实际上，在微观层面上，知识常常会失败，因为谁能充分渗透人类的灵魂，以至于理解为什么一个陷入困境的人选择过自己的生活？然而，这种关于个人的不确定性在某种程度上随着整个社会的消散而消失，整个社会的规律性通常比诸如天气之类的物理系统的规律性更为完善。不是真正的人，而是普通人l'homme moyen构成了社会物理学的基础。实际上，个体现象和集体现象之间的这种对比很难与像Buckle那样的绝对确定性调和。他的书的几位批评者指出了这一点，并敦促统计知识的显着特征恰恰是它忽略了个人，而赞成进行大规模观察。
