Možná jste o něm někdy slyšeli, možná ne. Pokud si myslíte, že má paradox něco společného s Homerem Simpsonem, jste na omylu. Pojďme si věci uvést na pravou míru a zjistit, co to vlastně ten Simpsonův paradox je.
Simpsonův paradox se týká oblasti pravděpodobnosti a statistiky a často se označuje také jako paradox sloučení. Paradox řeší problém, při kterém máme několik skupin dat, přičemž jedna skupina se ve všech pozorováních jeví jako úspěšnější, ale v celkovém součtu může být úspěšnější druhá, na první pohled méně úspěšná, skupina. Laicky řečeno paradox vlastně popisuje skutečnost, že ne všechno je tak, jak se na první pohled zdá.
Vše si vysvětlíme na příkladu. Dva studenti studují dva různé obory na dvou rozdílných školách. Máme tedy dvě různé skupiny, jejichž výsledky budeme vzájemně porovnávat. Student A napsal v posledním semestru dva testy s úspěšností 100 % a 30 %. Student B má z testů úspěšnost 75 % a 25 %. Na první pohled by se tak mohlo zdát, že student A dosáhl lepších výsledků. To ale není až tak jednoznačné.
Jelikož oba studenti studují na různých školách, můžou se lišit také testy, které vypracovávají, lišit se tak může také počet otázek, které mají jednotliví studenti zodpovědět. Student A tak mohl v prvním testu správně zodpovědět všechny otázky 2 ze 2 (100 %) a v druhém testu 3 z 10 (30 %). Student A tak správně zodpověděl pouze 5 z 12 otázek (60 %). Student B v prvním testu zodpověděl správně 6 z 8 otázek (75 %) v druhém testu zase 1 ze 4 otázek (25 %). Celkem tak zodpověděl správně 7 otázek z 12. V počtu zodpovězených otázek je tak překvapivě úspěšnější student B.
Pokud tak někdy budete pracovat se statistikou, musíte si vždy přesně určit, jaká data mezi sebou porovnáváte. Špatně interpretovat některé závěry je totiž velice jednoduché a nebezpečné. V životě se setkáte s množstvím statistik a tabulek, které se vám budou snažit podsunout něco, co vlastně není pravda. Vždy si tak vzpomeňte na Simpsonův paradox a uvědomte si, že ne všechno musí být tak, jak se na první pohled zdá.
