在世界十大悖論中，辛普森悖論是統計學中最經典的，但是相比于節儉悖論和說謊者悖論而言，卻是比較抽象的，原因是辛普森悖論研究的對象，可能具有一定的相關性，但是也可能毫無關系，那么究竟是什么辛普森悖論呢?我們一起來了解一下。

辛普森悖論是什么

所謂辛普森悖論，其實就是在某個條件下的兩組數據，如果分開來研究都很正常也會滿足某種性質，但是如果將它們綜合在一起來考慮，就會出現結果相反的情況，而這種情況也被稱之為辛普森悖論，比如新生錄取率與性格兩個變量放在一起研究的時候，就會出現這樣的問題。

所謂辛普森悖論實際就是指在單獨比較的時候可能占優勢的一方，卻在最后的總體比較中反而稱了弱勢，這與人們平常的認知是相違背的，而這個現象其實在現實中是比較普遍的，但是它的存在也是合理的。

辛普森悖論的案例

最常見的辛普森悖論的案例就發生在大學的男女比例問題上，比如兩所大學A和B，在物理學院方面，A大學男女比例大于B大學;在數學院方面，A大學的男女比例還是大于B大學，其他所有專業A大學的男女比例都比B大學要高，于是有人可能會認為A大學的男女比例肯定比B大學要高，然而事實卻并非如此。

事實是A大學的男女總比例是比B大學低的，這是有人就可能產生疑問了，不是A大學所有專業男女比例都比B大學高嗎，為什么總比例反而低呢?原因就是辛普森悖論的在作怪，我們可以下面數據中發現B大學的男女比例確實比A大學要高。

數據比較：

物理院 男生人數 女生人數 男:女

A大學 45 8 5.6:1(大)

B大學 101 51 2.0:1

數學院 男生人數 女生人數 男:女

A大學 50 201 0.25:1(大)

B大學 9 92 0.10:1

總體 男生人數 女生人數 男:女

A大學 95 209 0.45:1

B大學 110 143 0.77:1(大)

辛普森悖論的產生原因

為什么會產生辛普森悖論呢?這是我們需要思考的問題，實際上這是因為在統計的時候，兩組數據的權重是有分別的，因此在最后統計的時候，應該以一定的系數去消除每組數據之間的差異，就比如A大學和B大學中，物理院和數學院的數據權重就不一樣。

很明顯物理院的男女比例數據要比數學院的權重要低，所以我們在選擇大學的時候不能只看某個學院的男女比例，而需要避開辛普森悖論而去看總體的男女比例，當然總體男女人數也是我們可以考慮的。

辛普森悖論管理應用

辛普森最為明顯的運用就是在考察兩者實力的時候，比如同樣進行100常籃球賽來比較李和張誰實力更強，張找頂級高手打20場贏1場，找一般選手打80場贏40場，那么他的總勝率是41%。而李則完全不同。

李找頂級高手打80場贏了8場，但是找一般選手打20場贏20場，那么他的總的勝率只有28%，初看起來李的勝率沒有張高，但是里與高手過招的勝率達到10%，而張只有5%，明顯是李實力更強，原因是與頂級高手過招的權重比與普通選手過招的權重要高。