辛普森悖论是一种统计现象，即合并数据后，表面上的结论会发生逆转。本文以一项医疗治疗对比为例探讨了辛普森悖论。治疗方案A在每一类患者中的成功率都高于治疗方案B，但总体而言治疗方案B的效果更好。原因在于，治疗方案A主要用于高风险患者，而治疗方案B主要用于低风险患者。总体结果既反映了两种治疗的效果，也反映了各组患者的构成。这一悖论表明，如果不考虑背后的变量，数据可视化可能会产生误导。作者强调，必须进行仔细的分析和可视化，以避免从汇总数据中得出错误的结论。
来源: Towards Data Science · 由HeadlinesBriefing整理摘要