1. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 발생하는 모순적인 현상으로, 여러 그룹의 자료를 종합할 때와 각 그룹을 개별적으로 살펴볼 때의 결과가 상충하는 경우를 가리킵니다. 작은 그룹들의 특성이 큰 그룹의 결과에 영향을 미치는 상황에서 발생합니다. 이로 인해 각 그룹을 개별적으로 판단할 때와 전체 그룹을 합쳐서 판단할 때의 결과가 서로 다르게 나타납니다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 크게 두 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 첫 번째는 데이터 간의 상관 관계입니다. 작은 그룹들 간의 상관 관계가 다르게 작용하면 전...

1. 심슨의 역설의 개념과 발생 원인 심슨의 역설은 데이터 분석과 통계적 추론에서 발생하는 현상으로, 여러 그룹으로 나누어진 데이터 집합을 전체로 볼 때의 결과와 각 그룹을 개별로 볼 때의 결과가 정반대로 나타난다. 주로 외생변수(분석에서 고려되지 않는 변수)의 영향으로 발생하며, 외생변수가 그룹 간에 불균형하게 분포되어 있을 때 나타난다. 이는 각 그룹 간의 구조적인 차이 때문에 발생하는데, 전체 데이터에서는 관계가 역전될 수 있어 통계 결과의 오인을 초래하고 잘못된 결정을 내리는 원인이 될 수 있다. 2. 심슨의 역설의 실제 사...