En realidad, la Ley de Benford es un método increíblemente poderoso. Esto se debe a que la distribución de frecuencia de Benford del primer dígito es aplicable a todo tipo de conjuntos de datos que ocurren en el mundo real o natural.
Tiene razón en que puede usar la Ley de Benford solo en ciertas circunstancias. Usted dice que los datos deben tener una distribución de registro uniforme. Técnicamente, esto es absolutamente correcto. Pero, podría describir el requisito de una manera mucho más simple e indulgente. Todo lo que necesita es que el rango del conjunto de datos cruce al menos un orden de magnitud. Digamos del 1 al 9 o del 10 al 99 o del 100 al 999. Si cruza dos órdenes de magnitud, está en el negocio. Y, la Ley de Benford debería ser muy útil.
La belleza de la Ley de Benford es que le ayuda a limitar su investigación muy rápidamente en las agujas dentro del montón de datos. Busca las anomalías por las cuales la frecuencia del primer dígito es muy diferente a las frecuencias de Benford. Una vez que notas que hay dos muchos 6, entonces utilizas la Ley de Benford para enfocarte solo en los 6; pero, ahora lo lleva a los dos primeros dígitos (60, 61, 62, 63, etc.). Ahora, tal vez descubras que hay muchos más 63 segundos de lo que sugiere Benford (lo harías calculando la frecuencia de Benford: log (1 + 1/63) que te da un valor cercano al 0%). Entonces, usas Benford para los primeros tres dígitos. Para cuando descubra que hay demasiados 632s (o lo que sea, calculando la frecuencia de Benford: log (1 + 1/632)) de lo esperado, probablemente esté en algo. No todas las anomalías son fraudes. Pero,
Si el conjunto de datos que manipuló Marc Hauser son datos naturales sin restricciones con un rango relacionado que era lo suficientemente amplio, entonces la Ley de Benford sería una herramienta de diagnóstico bastante buena. Estoy seguro de que hay otras buenas herramientas de diagnóstico que también detectan patrones poco probables y, combinándolos con la Ley de Benford, es muy probable que haya investigado el asunto de Marc Hauser de manera efectiva (teniendo en cuenta los requisitos de datos mencionados en la Ley de Benford).
Explico un poco más la Ley de Benford en esta breve presentación que puedes ver aquí:
http://www.slideshare.net/gaetanlion/benfords-law-4669483