O paradoxo de Simpson é um fenômeno estatístico em que a combinação de dados inverte a história aparente. O artigo explora o paradoxo de Simpson usando uma comparação de tratamentos médicos. O Tratamento A apresenta taxas de sucesso mais altas que o Tratamento B em cada tipo de paciente, mas o Tratamento B vence no resultado geral.
Isso acontece porque o Tratamento A foi aplicado principalmente a pacientes de maior risco, enquanto o Tratamento B foi aplicado principalmente a pacientes de menor risco. O resultado geral reflete tanto os desfechos de cada tratamento quanto a composição dos grupos. O paradoxo demonstra como a visualização de dados pode induzir ao erro quando as variáveis subjacentes não são consideradas.
O autor enfatiza a importância de uma análise e visualização cuidadosas para evitar conclusões incorretas a partir de dados agregados.
Fonte: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing