Une petite recherche montre d'abord que les démographes (et d'autres, comme les épidémiologistes, qui signalent les taux d'événements dans les populations humaines) n'utilisent pas "universellement" 100 000 comme dénominateur. En effet, la recherche "démographie 100000" sur Google ou les recherches apparentées semblent produire autant de documents utilisant 1000 pour le dénominateur que 100 000. Un exemple est le Glossaire des termes démographiques du Population Reference Bureau , qui utilise systématiquement 1000.
L'examen des écrits des premiers épidémiologistes et démographes montre que les premiers (tels que John Graunt et William Petty, contributeurs aux premiers Bills of Mortality de Londres , 1662) n'ont même pas normalisé leurs statistiques: ils ont déclaré des chiffres bruts dans des unités administratives particulières (comme la ville de Londres) pendant des périodes données (comme un an ou sept ans).
L'épidémiologiste séminale John Snow (1853) a produit des tableaux normalisés à 100 000 mais a discuté des taux pour 10 000. Cela donne à penser que le dénominateur dans les tableaux a été choisi en fonction du nombre de chiffres significatifs disponibles et ajusté pour intégrer toutes les entrées.
De telles conventions étaient courantes dans les tableaux mathématiques remontant au moins aussi loin que le livre des logarithmes de John Napier (vers 1600), qui exprimait ses valeurs pour 10 000 000 pour atteindre une précision à sept chiffres pour les valeurs de la plage[ 0 , 1 ]. (La notation décimale était apparemment si récente qu'il se sentait obligé d'expliquer sa notation dans le livre!) On pourrait donc s'attendre à ce que les dénominateurs soient généralement choisis pour refléter la précision avec laquelle les données sont rapportées et pour éviter les décimales.
Un exemple moderne d'utilisation cohérente de la mise à l'échelle par des puissances de dix pour obtenir des valeurs intégrales gérables dans les ensembles de données est fourni par le texte classique de John Tukey , EDA (1977). Il souligne que les analystes de données devraient se sentir libres de redimensionner (et, plus généralement, de ré-exprimer de manière non linéaire) les données pour les rendre plus adaptées à l'analyse et plus faciles à gérer.
Je doute donc des spéculations, aussi naturelles et attrayantes soient-elles, qu'un dénominateur de 100 000 est originaire d'une échelle humaine particulière telle qu'une "petite à moyenne ville" (qui, avant le 20e siècle, aurait eu de toute façon moins de 10 000 habitants) moins de 100 000).