Simpson-Paradoxon

Das Simpson-Paradoxon (auch simpsonsches Paradoxon oder Simpson’sches Paradoxon, benannt nach Edward Hugh Simpson) ist ein Paradoxon aus der Statistik. Dabei scheint es, dass die Bewertung verschiedener Gruppen unterschiedlich ausfällt, je nachdem ob man die Ergebnisse der Gruppen kombiniert oder nicht. Dieses Phänomen tritt auf, wenn Störvariablen in der statistischen Analyse nicht betrachtet werden. Durch die Nichtbeachtung der Gruppen kommt es zu einer Scheinkorrelation.

Das Simpson-Paradoxon ist möglich, wenn mehrere Vierfeldertafeln mit einem Chancenverhältnis kleiner (größer) als 1 zu einer Gesamttafel zusammengefasst werden, die einen Chancenquotienten größer (kleiner) als 1 aufweist.

Ein Weg mit dem Simpson-Paradoxon umzugehen ist es One-Hot kodierte Variablen zur Beschreibung der Cluster in die Datenmatrix einzufügen oder ein Fixed-Effect Modell zu fitten.