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收藏词条   编辑词条 辛普森悖论

创建时间:2009-02-24
      什么是辛普森悖论

辛普森悖论(Simpson's Paradox)亦有人译为辛普森诡论,为英国统计学家E.H.辛普森(E.H.Simpson)于1951年提出的悖论,即在某个条件下的两组数据,分别讨论时都会满足某种性质,可是一旦合并考虑,却可能导致相反的结论。

辛普森悖论实例

例一:一所美国高校的两个学院,分别是法学院和商学院,新学期招生。人们怀疑这两个学院有性别歧视。现作如下统计:

法学院

商学院

根据上面两个表格来看,女生在两个学院都被优先录取。即女生的录取比率较高。现在将两学院的数据汇总:

在总评中,女生的录取比率反而比男生

借助一幅向量图可以更好的了解情况(下图)

这个例子说明,简单的将分组数据相加汇总,是不能反映真实情况的。

就上述例子说,导致辛普森悖论有两个前提。

1、两个分组的录取率相差很大,就是说法学院录取率很低,而商学院却很高。而同时两种性别的申请者分布比重相反。女性申请者的大部分分布在法学院,相反,男性申请者大部分分布于商学院。结果在数量上来说,拒收率高的法学院拒收了很多的女生,男生虽然有更高的拒收率,但被拒收的数量却相对不算多。而录取率很高的商学

2、有潜在因素影响着录取情况。就是说,性别并非是录取率高低的唯一因素,甚至可能是毫无影响的。至于在学院中出现的比率差,可能是随机事件。又或者是其他因素作用,比如入学成绩,却刚好出现这种录取比例,使人牵强误认为这是由性别差异而造成的。

辛普森悖论的回避

为了避免辛普森悖论出现,就需要斟酌个别分组的权重,以一定的系数去消除以分组资料基数差异所造成的影响,同时必需了解该情境是否存在其他潜在要因而综合考虑。

辛普森悖论的管理

辛普森悖论就像是欲比赛100篮球以总胜率评价好坏,于是有人专找高手挑战20场而胜1场,另外80场找平手挑战而胜40场,结果胜率41%,另一人则专挑高手挑战80场而胜8场,而剩下20场平手打个全胜,结果胜率为28%,比41%小很多,但仔细观察挑战对象,后者明显较有实力。

量与质是不等价的,无奈的是量比质来得容易量测,所以人们总是习惯用量来评定好坏,而此数据却不是重要的。除了质与量的迷思之外,辛普森悖论的另外一个启示是:如果我们在人生的抉择上选择了一条比较难走的路,就得要有可能不被赏识的领悟,所以这算是怀才不遇这个成语在统计上的诠释!

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辛普森悖论 博弈论 

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最近更新:2015-12-11
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