Karl Pearson (1857 – 1936) był brytyjskim matematykiem i biostatystykiem. Początkowo studiował matematykę na Uniwersytecie Cambridge, po czym zwrócił swoje zainteresowania ku filozofii i naukom społecznym, podróżując po Niemczech. Po powrocie do Anglii, jego zainteresowania znów skupiły się na matematyce, a konkretnie na statystyce. Był ojcem Egona Pearsona, innego znanego statystyka, znanego przede wszystkim ze współpracy z Jerzym Spławą-Neymanem nad  podwalinami częstościowego podejścia do weryfikacji hipotez statystycznych (NHST).

Karl Pearson jest uważany za jednego z ojców statystyki matematycznej. Przez wiele lat pracował na University College London, gdzie założył pierwszą na świecie katedrę statystyki. Jego wkład w dziedzinę obejmuje rozwijanie wielu technik i metod statystycznych, które stały się podstawowymi narzędziami w dziedzinie. Pearson był też założycielem czasopisma “Biometrika”, które jest jednym z najważniejszych periodyków w dziedzinie statystyki.

Pearsona opracował kilka metod statystycznych, z czego najbardziej popularne są:

• Test korelacji Pearsona: Jest to jedno z najbardziej fundamentalnych osiągnięć Pearsona. Współczynnik korelacji Pearsona mierzy liniową zależność między dwoma zmiennymi. Jest to wartość między -1 a 1, gdzie 1 oznacza doskonałą korelację dodatnią, -1 doskonałą korelację ujemną, a 0 brak korelacji.
• Test chi kwadrat Pearsona: Pearson rozwijał też metody do porównywania częstości obserwowanych z oczekiwanymi w tabelach kontyngencji. Jego test chi kwadrat pozwala na ocenę, czy różnice w obserwowanych i oczekiwanych częstościach są większe niż można by się spodziewać po prostu na podstawie przypadkowych fluktuacji.
• Histogram: Chociaż idea przedstawiania danych w formie histogramu nie była nowa, Pearson uczynił ją bardziej popularną jako narzędzie do wizualizacji rozkładu danych. Współczesne oprogramowanie statystyczne i narzędzia do analizy danych nadal używają histogramów w sposób wprowadzony przez Pearsona.

Ciekawostka na koniec: Pearson początkowo miał pewne różnice zasadnicze w podejściu do statystyki w porównaniu z innymi wielkimi postaciami tego czasu, takimi jak Ronald Fisher. Jednak pomimo różnic filozoficznych, obaj panowie wnieśli ogromny wkład w kształtowanie statystyki jako nowoczesnej dziedziny nauki.