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O que é o paradoxo de Simpson?

Sublinhado num livro didático real. Explicado pelo Clicked.

Usado numa frase

University Course Reader · STEM

The hospital with the worse survival rate turned out to be a case of Simpson's paradox: it treats the sickest patients, and beats its rival on every category of them.

O leitor sublinhou um termo — num artigo ou no PDF de um paper. O Clicked tornou o termo estatístico «Simpson's paradox» fácil de entender:

Explicado em três níveis

Os mesmos fatos, outra vibe — Modo slang 😎

O método Clicked

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Overview

O paradoxo de Simpson é uma comparação que aponta para um lado nos dados combinados e para o outro dentro de cada grupo que compõe esses dados. Em 1973, a Universidade da Califórnia em Berkeley admitiu cerca de 44 % dos homens que se candidataram à pós-graduação e cerca de 35 % das mulheres, uma diferença de 9 pontos. Olhando departamento por departamento, a diferença sumia: seis departamentos admitiam mulheres numa proporção maior do que homens, e quatro faziam o contrário. O número combinado virou porque as mulheres tinham se candidatado principalmente a departamentos difíceis de entrar, e os homens principalmente a departamentos fáceis. Então o total comparava quais departamentos cada sexo tinha escolhido, não como cada sexo era tratado. Esse é o paradoxo em uma linha: o total pode apontar para o lado oposto de cada uma das suas partes. O conserto é comparar semelhante com semelhante, grupo por grupo, sempre que os dois lados não enfrentaram a mesma mistura de casos.
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Overview

O paradoxo de Simpson é quando o número do quadro geral diz uma coisa e cada fatia dele diz o contrário. O caso de livro didático é Berkeley em 1973. Chegaram candidaturas à pós-graduação de 8.442 homens e 4.321 mulheres. Entraram cerca de 44 % dos homens e cerca de 35 % das mulheres, o que se lê como um caso fechado contra a universidade. Aí alguém checou cada departamento sozinho, e o caso desmoronou: meia dúzia de departamentos deixava mulheres entrarem com mais frequência do que homens, quatro faziam o inverso, e o resto empatava. O número da manchete estava dando nota aos departamentos, não às pessoas. As mulheres tinham se candidatado em grande parte a departamentos que recusavam quase todo mundo, os homens a departamentos que deixavam quase todo mundo passar, e o total relatou fielmente essa escolha como se fosse tratamento. Então toda vez que um total compara dois lados, pergunte quem recebeu os casos difíceis. 😎

Uma ideia rápida — muitas vezes é tudo de que você precisa.

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Detail

O paradoxo de Simpson é uma comparação que se inverte quando os dados são divididos em grupos: um lado ganha no número combinado e perde dentro de cada grupo. Duas coisas precisam ser verdade ao mesmo tempo: os grupos diferem em dificuldade, e os dois lados estão distribuídos de forma desigual entre eles, um principalmente no grupo difícil e o outro principalmente no fácil. Aí o número combinado mede a distribuição, não os lados. Duas assistências de celular pegam 100 serviços cada. A loja A conserta 90 de cada 100 telas trincadas e 30 de cada 100 celulares molhados. A loja B conserta 80 de cada 100 telas e 20 de cada 100 molhados, então A é melhor nas duas coisas. Mas os 100 serviços de A são 20 telas e 80 molhados: 18 mais 24 dá 42 consertados. Os de B são 80 telas e 20 molhados: 64 mais 4 dá 68 consertados. B ganha o total perdendo nos dois tipos de serviço, porque B ficou com o trabalho fácil. As admissões à pós-graduação de Berkeley em 1973 tinham a mesma estrutura. No geral, 44 % dos homens foram admitidos contra 35 % das mulheres, mas, departamento por departamento, mais departamentos favoreceram mulheres do que homens. As mulheres tinham se candidatado aos departamentos difíceis de entrar. O departamento é uma variável de confusão, um fator escondido ligado tanto à coisa comparada quanto ao resultado. Dividir não é automaticamente a visão honesta, porém. É o certo quando o agrupamento define de fato a dificuldade, como o tipo de defeito e o departamento fazem, e dividir por algo irrelevante pode fabricar uma inversão para o outro lado. O paradoxo de Simpson também não é dado ruim: cada número nele está correto, e o total engana mesmo assim. Uma amostra distorcida é viés de seleção, um problema à parte. A pergunta que o pega é sempre a mesma: os dois lados enfrentaram a mesma mistura de casos?
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Detail

O paradoxo de Simpson é o nome de uma comparação que faz um retorno de 180 graus no momento em que você divide os dados, de modo que quem fica atrás no total lidera em cada grupo. Para acontecer, duas condições precisam se alinhar: os grupos não são igualmente duros, e os dois lados os recebem em fatias desiguais. Rode isso com dois atendentes de suporte, cada um fechando 100 chamados. O atendente A resolve 95 de cada 100 chamados fáceis e 35 de cada 100 chamados-pesadelo. O atendente B resolve 90 e 25, então A ganha de B nos dois. Mas os 100 chamados de A são 20 fáceis e 80 pesadelos: 19 mais 28 dá 47 fechados. Os de B são 80 fáceis e 20 pesadelos: 72 mais 5 dá 77 fechados. B lidera o ranking pelo crime de ter recebido a pilha fácil. Berkeley em 1973 fez a mesma jogada: 44 % dos homens admitidos contra 35 % das mulheres no total, enquanto dentro dos departamentos a inclinação ia para o outro lado, a favor das mulheres, porque as mulheres tinham se candidatado onde as portas eram mais estreitas. O que quer que faça a divisão, dificuldade do chamado ou departamento, é o que os estatísticos chamam de variável de confusão: algo escondido fisgado nos dois lados da comparação. Antes de tratar a divisão como evangelho, confira se o agrupamento decide de verdade quão duro é o trabalho. Fatie no cara ou coroa e você conjura uma inversão em qualquer direção. E repare no que ninguém fez aqui: maquiar um número. Cada um está exato e o total mente mesmo assim, o que é outro bicho, diferente de uma amostra torta (viés de seleção). Carregue uma pergunta curta no bolso. Quem ficou com os casos difíceis? 😎

Quer mais? Um clique aprofunda.

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Analogy

O paradoxo de Simpson é uma comparação que vira do avesso quando os dados são divididos em grupos, e duas pizzarias num app de entrega são a mesma ideia. O app diz que a Pizzaria A leva em média 32 minutos até a sua porta e a Pizzaria B leva 26, então B parece mais rápida. Divida os pedidos por distância e A é mais rápida nos dois: 18 minutos contra os 20 de B nos pedidos próximos, e 40 contra os 45 de B nos distantes. A fica na beira da cidade, então a maioria dos pedidos dela é distante, e B fica no centro, então a maioria dos pedidos dela é próxima. A média geral está dando nota ao mapa, não às cozinhas. Os pedidos próximos e distantes são os grupos, o tempo mais rápido de A em cada um é o lado que ganha em todos os grupos, a média do app é o total, e onde cada pizzaria fica é a distribuição desigual que inverte tudo. A correspondência termina aqui: no app você enxerga o mapa, enquanto numa pesquisa a coisa que divide os grupos precisa ser pensada e medida.
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Analogy

O paradoxo de Simpson é quando um total aponta para um lado e cada grupo dentro dele aponta para o outro, e dois instrutores de autoescola mostram como. O instrutor A aprova 50 % dos alunos no posto de exame da cidade e 90 % no posto da vila. O instrutor B consegue 40 % e 80 % nos mesmos dois postos, então A é melhor nos dois. B ainda assim tem a melhor taxa de aprovação no geral, porque B marca quase todo mundo na vila e A encara o trânsito da cidade. A cidade e a vila são os grupos, a taxa mais alta de A em cada um é o lado que lidera em todos os grupos, a taxa de aprovação da manchete é o total, e o hábito de agendamento de B é a distribuição torta que faz a inversão. Escolha o instrutor com a «pior» taxa, e leia a manchete como uma avaliação do trajeto, não do professor. Onde quebra: um aluno pode simplesmente perguntar qual posto, enquanto quem lê um estudo tem que torcer para alguém ter anotado. 😎

Conceito novo? Um exemplo do dia a dia faz clicar — novas analogias quando quiser.

Explicações de IA podem conter erros · Não é aconselhamento profissional

Definição formal — O mesmo termo, explicado da forma habitual

O paradoxo de Simpson (também efeito de Yule-Simpson) é a inversão ou o desaparecimento de uma associação entre duas variáveis quando os dados são estratificados por uma terceira variável, de modo que a direção observada no agregado difere da observada dentro de cada estrato. Surge quando a variável de estratificação está associada tanto à exposição quanto ao desfecho e está distribuída de forma desigual entre os grupos de comparação, ou seja, é uma variável de confusão cujo desequilíbrio é grande o bastante para inverter a associação marginal. O caso canônico é Bickel, Hammel e O'Connell, Science 187:398-404 (1975): no outono de 1973, 8.442 homens e 4.321 mulheres se candidataram à pós-graduação em Berkeley; cerca de 44 % dos homens e 35 % das mulheres foram admitidos, mas, de 85 departamentos, apenas quatro mostraram viés contra mulheres além do acaso e seis contra homens, e a diferença agregada surgia porque as mulheres se candidatavam desproporcionalmente a departamentos com taxas de admissão baixas. Qual número está correto depende da estrutura causal: estratificar quando a terceira variável é uma variável de confusão, não quando é um mediador ou um colisor. Batizado por Blyth (1972) em homenagem a Simpson (1951); o fenômeno foi descrito por Pearson (1899) e Yule (1903).

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