1. 심슨의 역설 심슨의 역설은 서로 다른 가중치를 적용하여 부품의 결과와 전체적인 분석 결과 사이의 불일치가 발생하는 현상을 말한다. 이는 확률 변수 간의 상관관계에 의해 발생하며, 중요한 변수가 무시되거나 각 부품의 표본 크기나 비율에 가중치가 주어지지 않은 경우에 나타난다. 예를 들어 공대와 식품영양학과의 합격률 차이로 인해 전체 합격률이 달라지는 사례를 통해 심슨의 역설을 설명할 수 있다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 통계학적 관점에서 확률 변수 간의 상관관계에 의해 발생한다. 예를 들어 T와 S 사이의 기존 ...

1. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...