सिम्पसन का विरोधाभास एक सांख्यिकीय घटना है, जिसमें डेटा को मिलाने पर दिखने वाली कहानी उलट जाती है। यह लेख एक चिकित्सा उपचार की तुलना के उदाहरण से सिम्पसन के विरोधाभास की पड़ताल करता है। उपचार A हर प्रकार के रोगी में उपचार B की तुलना में अधिक सफलता दर दिखाता है, फिर भी कुल मिलाकर उपचार B जीतता है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि उपचार A अधिकतर उच्च-जोखिम वाले रोगियों को दिया गया था, जबकि उपचार B अधिकतर कम-जोखिम वाले रोगियों को दिया गया था। समग्र परिणाम में दोनों उपचारों के परिणाम और समूहों की संरचना दोनों शामिल होते हैं। यह विरोधाभास दिखाता है कि अंतर्निहित चरों पर विचार किए बिना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन भ्रामक हो सकता है। लेखक एकत्रित डेटा से गलत निष्कर्ष निकालने से बचने के लिए सावधानीपूर्वक विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के महत्व पर जोर देते हैं।
स्रोत: Towards Data Science · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित