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Descripción general de la paradoja de Simpson en estadística

Descripción general de la paradoja de Simpson en estadística


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Una paradoja es una declaración o fenómeno que en la superficie parece contradictorio. Las paradojas ayudan a revelar la verdad subyacente debajo de la superficie de lo que parece ser absurdo. En el campo de la estadística, la paradoja de Simpson demuestra qué tipo de problemas resultan de combinar datos de varios grupos.

Con todos los datos, debemos tener precaución. ¿De dónde vino? ¿Cómo se obtuvo? ¿Y qué está diciendo realmente? Todas estas son buenas preguntas que debemos hacernos cuando nos presentan los datos. El caso muy sorprendente de la paradoja de Simpson nos muestra que a veces lo que parecen decir los datos no es realmente el caso.

Una visión general de la paradoja

Supongamos que estamos observando varios grupos y establecemos una relación o correlación para cada uno de estos grupos. La paradoja de Simpson dice que cuando combinamos todos los grupos y miramos los datos en forma agregada, la correlación que notamos antes puede revertirse. Esto se debe con mayor frecuencia a variables al acecho que no se han considerado, pero a veces se debe a los valores numéricos de los datos.

Ejemplo

Para tener un poco más de sentido de la paradoja de Simpson, veamos el siguiente ejemplo. En cierto hospital, hay dos cirujanos. El cirujano A opera en 100 pacientes y 95 sobreviven. El cirujano B opera en 80 pacientes y 72 sobreviven. Estamos considerando realizar una cirugía en este hospital y vivir la operación es algo importante. Queremos elegir el mejor de los dos cirujanos.

Observamos los datos y los usamos para calcular qué porcentaje de pacientes del cirujano A sobrevivió a sus operaciones y lo comparamos con la tasa de supervivencia de los pacientes del cirujano B.

  • 95 de cada 100 pacientes sobrevivieron con el cirujano A, por lo que 95/100 = 95% de ellos sobrevivieron.
  • 72 de los 80 pacientes sobrevivieron con el cirujano B, por lo que 72/80 = 90% de ellos sobrevivieron.

De este análisis, ¿qué cirujano deberíamos elegir para tratarnos? Parece que el cirujano A es la apuesta más segura. ¿Pero es esto realmente cierto?

¿Qué pasaría si investigáramos un poco más los datos y descubrieramos que originalmente el hospital había considerado dos tipos diferentes de cirugías, pero luego unimos todos los datos para informar sobre cada uno de sus cirujanos? No todas las cirugías son iguales, algunas se consideraron cirugías de emergencia de alto riesgo, mientras que otras fueron de una naturaleza más rutinaria que se había programado de antemano.

De los 100 pacientes que trató el cirujano A, 50 eran de alto riesgo, de los cuales tres murieron. Los otros 50 fueron considerados de rutina, y de estos 2 murieron. Esto significa que, para una cirugía de rutina, un paciente tratado por el cirujano A tiene una tasa de supervivencia del 48/50 = 96%.

Ahora miramos más detenidamente los datos del cirujano B y encontramos que de 80 pacientes, 40 eran de alto riesgo, de los cuales siete murieron. Los otros 40 eran de rutina y solo uno murió. Esto significa que un paciente tiene una tasa de supervivencia de 39/40 = 97.5% para una cirugía de rutina con el cirujano B.

¿Ahora qué cirujano parece mejor? Si su cirugía es de rutina, entonces el cirujano B es en realidad el mejor cirujano. Si observamos todas las cirugías realizadas por los cirujanos, A es mejor. Esto es bastante contradictorio. En este caso, la variable al acecho del tipo de cirugía afecta los datos combinados de los cirujanos.

Historia de la paradoja de Simpson

La paradoja de Simpson lleva el nombre de Edward Simpson, quien describió por primera vez esta paradoja en el artículo de 1951 "La interpretación de la interacción en tablas de contingencia" delDiario de la sociedad estadística real. Pearson y Yule observaron una paradoja similar medio siglo antes que Simpson, por lo que la paradoja de Simpson a veces también se conoce como el efecto Simpson-Yule.

Existen muchas aplicaciones de gran alcance de la paradoja en áreas tan diversas como las estadísticas deportivas y los datos de desempleo. Cada vez que se agreguen datos, tenga cuidado con esta paradoja para que aparezca.


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