在大數(shù)據(jù)分析時，你有沒有遇到這樣一種奇怪現(xiàn)象：當(dāng)分開看數(shù)據(jù)的時候會得到一種結(jié)論，但是合起來之后發(fā)現(xiàn)情況卻完全改變?這就是著名的辛普森悖論。它總是隱藏在大數(shù)據(jù)之中，成為大數(shù)據(jù)分析的陷阱之一。

1、含義

辛普森悖論(Simpson’s Paradox)是概率和統(tǒng)計學(xué)中的一種現(xiàn)象，即幾組不同的數(shù)據(jù)中均存在一種趨勢，但當(dāng)這些數(shù)據(jù)組組合在一起后，這種趨勢消失或反轉(zhuǎn)。

2、案例

案例1：腎結(jié)石治療

這是一個真實案例，比較了兩種腎結(jié)石治療的成功率。其中方案A包括所有開放式外科手術(shù)，方案B僅涉及小的穿刺，

小腎結(jié)石和大腎結(jié)石的治療的成功率和治療案例數(shù)如下表所示：

(括號中的數(shù)字表示：成功案例數(shù)/治療總案例數(shù))

 

 

從表格中可以發(fā)現(xiàn)治療方案A的成功率更高，那是否我們就應(yīng)該選擇方案A呢?

 

 

我們把兩種治療方案進行總計，卻發(fā)現(xiàn)方案B的成功率更高。

案例2：運動與患病的關(guān)系

假設(shè)我們有關(guān)于每周運動小時數(shù)與兩組患者(50歲以下和50歲以上患者)患病風(fēng)險的數(shù)據(jù)。下圖顯示根據(jù)年齡分層的疾病概率與每周運動小時數(shù)的關(guān)系圖。我們清楚地看到其呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，表明每周運動水平的增加可以使患病的風(fēng)險降低。

 

 

當(dāng)我們將數(shù)據(jù)組合在一起：相關(guān)性完全逆轉(zhuǎn)了! 如果只顯示這個數(shù)字，我們會得出結(jié)論，運動增加了疾病的風(fēng)險!這與常理相悖。

 

 

3、原理

數(shù)據(jù)中存在多個單獨分布的隱藏變量，不當(dāng)拆分時就會造成辛普森悖論。這種隱藏變量被稱為潛伏變量，并且它們通常難以識別。而這種潛伏變量可能是由于采樣錯誤或者數(shù)據(jù)領(lǐng)域本身屬性造成的。

1)如案例1所示，可能是由于我們的采樣方法存在誤差導(dǎo)致加權(quán)結(jié)果出現(xiàn)問題，不同大小的結(jié)石中對于不同方法的應(yīng)用數(shù)量有較大的差異，沒有做到正確的控制變量。

2)如案例2所示，年齡就是一個與患病非常相關(guān)的潛伏變量，如果繪制患病概率與年齡的關(guān)系，我們可以看到患者的年齡與疾病概率強烈正相關(guān)。

 

 

隨著患者年齡的增加，患病的風(fēng)險增加。所以即使運動量相同，老年患者也比年輕患者更容易患病。

4、啟示

在大數(shù)據(jù)分析時代，我們嘗試在很短的時間內(nèi)檢測模式并做出決策。 時間越短，出現(xiàn)短期誤導(dǎo)的可能性越大，越不可能找到被隱藏的真正趨勢，導(dǎo)致錯誤的決策和行動。

如果我們依賴于經(jīng)過嚴格模板化和打包的軟件并且沒有意識到數(shù)據(jù)的驅(qū)動因素和限制，那么這些偏見的出現(xiàn)概率會很大。

辛普森悖論警示我們在大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)過程中要更加注意以下幾個方面：

1)不能單純看數(shù)據(jù)本身。直接計算會得出錯誤的結(jié)論，我們必須考慮數(shù)據(jù)生成過程——因果模型——決定數(shù)據(jù)，減少潛伏變量的影響。

2)對數(shù)據(jù)保持懷疑態(tài)度。數(shù)據(jù)分析中我們總是試圖從單一的數(shù)據(jù)觀點來看待整個事件，而不是用理性認真思考并深入挖掘。特別是當(dāng)有人要銷售產(chǎn)品或?qū)嵤┳h程時，我們必須對這些數(shù)字保持批判性思維。

3)關(guān)注數(shù)據(jù)采樣的正確性。了解我們是否正在查看采樣不良的數(shù)據(jù)或悖論的真實案例，這一點非常重要，更可能早的避免決策錯誤的發(fā)生。

4)找到數(shù)據(jù)中的潛伏變量。盡可能多地檢查、重組合和重采樣數(shù)據(jù)。如果從不同分類中可以得出多個不同的結(jié)論，我們需要知道我們尋找的重點，并用最佳的數(shù)據(jù)觀點來公正地表達真相。

5)很強的洞察力和領(lǐng)域知識。如果沒有足夠的洞察力和領(lǐng)域知識，我們無法找到隱藏在數(shù)據(jù)背后的潛伏變量，使得簡單的統(tǒng)計分析也可以徹底誤導(dǎo)和激發(fā)錯誤的決策。

參考文獻

[1] https://towardsdatascience.com/simpsons-paradox-and-interpreting-data-6a0443516765

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Simpson%27s_paradox

[3] https://towardsdatascience.com/simpsons-paradox-how-to-prove-two-opposite-arguments-using-one-dataset-1c9c917f5ff9

[4] https://towardsdatascience.com/solving-simpsons-paradox-e85433c68d03

[5] https://www.analyticsindiamag.com/understanding-simpsons-paradox-and-its-impact-on-data-analytics/

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析

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