Цифры врали. Не специально — просто их сложили неправильно. Вот как парадокс Симпсона ломает статистику
NewsMakerОказывается, числа обманывают даже учёных.
Статистика иногда показывает картину, которая на первый взгляд кажется очевидной, но при более внимательном разборе оказывается неверной. Один из самых известных примеров связан с так называемым парадоксом Симпсона . Суть в том, что общая тенденция в данных может не совпадать с тем, что видно внутри отдельных групп, а иногда и прямо противоречить ей.
Один из самых известных случаев произошел в 1970-х в Университете Калифорнии в Беркли. Тогда университет обвинили в дискриминации женщин при поступлении в магистратуру. Общая статистика действительно выглядела подозрительно: мужчин принимали в 44% случаев, женщин в 35%. Из этих цифр напрашивался простой вывод: мужчинам дают преимущество.
Но после разбивки по отдельным факультетам картина изменилась. В четырех из шести крупнейших подразделений женщин принимали даже чаще, чем мужчин. Статистик Питер Бикел и его коллеги изучили данные подробнее и пришли к выводу, что общая цифра вводит в заблуждение. Более низкий итоговый процент у женщин объяснялся не политикой университета в целом, а тем, куда именно они чаще подавали документы.
Женщины чаще выбирали направления с более высоким конкурсом и большим числом отказов. Мужчины чаще подавали заявки на программы, где мест было больше, а конкуренция ниже. Поэтому в общей сводке складывалось впечатление неравного отношения, хотя внутри самих факультетов ситуация выглядела иначе.
Статистика иногда показывает картину, которая на первый взгляд кажется очевидной, но при более внимательном разборе оказывается неверной. Один из самых известных примеров связан с так называемым парадоксом Симпсона . Суть в том, что общая тенденция в данных может не совпадать с тем, что видно внутри отдельных групп, а иногда и прямо противоречить ей.
Один из самых известных случаев произошел в 1970-х в Университете Калифорнии в Беркли. Тогда университет обвинили в дискриминации женщин при поступлении в магистратуру. Общая статистика действительно выглядела подозрительно: мужчин принимали в 44% случаев, женщин в 35%. Из этих цифр напрашивался простой вывод: мужчинам дают преимущество.
Но после разбивки по отдельным факультетам картина изменилась. В четырех из шести крупнейших подразделений женщин принимали даже чаще, чем мужчин. Статистик Питер Бикел и его коллеги изучили данные подробнее и пришли к выводу, что общая цифра вводит в заблуждение. Более низкий итоговый процент у женщин объяснялся не политикой университета в целом, а тем, куда именно они чаще подавали документы.
Женщины чаще выбирали направления с более высоким конкурсом и большим числом отказов. Мужчины чаще подавали заявки на программы, где мест было больше, а конкуренция ниже. Поэтому в общей сводке складывалось впечатление неравного отношения, хотя внутри самих факультетов ситуация выглядела иначе.