辛普森悖论

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当人们尝试探究两种变量(比如新生录取率与性别)是否具有相关性的时候,会分别对之进行分组研究。然而,在分组比较中都占优势的一方,在总评中有時反而是失势的一方。该现象于20世纪初就有人讨论,但一直到1951年,E.H.辛普森英语Edward Hugh Simpson在他发表的论文中闡述此一現象後,该现象才算正式被描述解释。后来就以他的名字命名此悖论,即辛普森悖论

请看下面的例子

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

性别 录取 拒收 总数 录取比例
男生 8 45 53 15.1%
女生 51 101 152 33.6%
合计 59 146 205

商学院

性别 录取 拒收 总数 录取比例
男生 201 50 251 80.1%
女生 92 9 101 91.1%
合计 293 59 352

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。现在将两学院的数据汇总:

性别 录取 拒收 总数 录取比例
男生 209 95 304 68.8%
女生 143 110 253 56.5%
合计 352 205 557

在总评中,女生的录取比率反而比男生

女生单独两个矢量斜率都比男生大,说明它们的比率都比较高。但最后男生总体向量斜率却大于女生

借助一幅向量图可以更好的了解情况(右图)

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院录取了很多男生,使得最后汇总的时候,男生在数量上反而占优。
  1. 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,使人误认为这是由性别差异而造成的。

为了避免辛普森悖论的出现,就需要斟酌各分组的权重,并乘以一定的系数去消除以分组数据基数差异而造成的影响。同时,我們必需清楚了解情况,以综合考虑是否存在造成此悖論的潜在因素。

相關條目[编辑]

参考文献[编辑]

Skript zur Statistik in der Naturwissenschaften(Gerhard Osius, Universität Bremen)