辛普森悖论是统计学上一个很重要的概念。在谈论这个概念之前,我们先聊聊日常生活中可能会碰到的一些问题。如果你家里有老人生病了,需要做某一项手术,你会如何选择医院?
假设你所在市内有 A、B 两家医院,这两家医院的手术都做得符合基本规范、术后存活者的生活质量相同、两家医院收费统一,甚至离你家的距离都一样近。而且它们都非常开放,愿意将所有治疗数据向社会公布。
网上搜索结果显示,A 院近期有 1000 名患者接受这项手术,术后 900 人存活(总存活率 90%);B 院近期有 1000 名患者也做了同样的手术,术后 800 人存活(总存活率 80%)。
你怎么选?
从上面的数据来看,患者总存活率 90% 的A院似乎医疗安全性更佳,是就医更加理性的选择。
然而当你仔细查看两个医院的数据,你可能会惊讶地发现,真实的数据和你想象的并不一样——我可能会建议你选择总存活率更低的 B 院。
【数据的「诡计」:辛普森悖论】
在大数据时代,大家越来越清楚数据的重要性,现在不少媒体或者自媒体的文章也经常洋洋洒洒列举一堆数据。数据自然可贵,我们人生中很多决策往往就基于我们认为可靠的数据。
-比如高中生想考大学,他们和父母会先了解某个大学在本省历年来的招生人数;
-比如应届毕业生想找一份工作,他们往往会上网查查某个职位的平均薪酬;
-比如年轻的情侣想在大城市买一套婚房,他们也许会花很多时间去了解本市某个版块最近几年的房价变化。
数据确实很重要,但数据有时候也会骗人。