この点で、この例は「シンプソンのパラドックス」の一例である。. もちろんこれはA君とB君が「まったく同じ内容の110問テストを受けていた」という仮定においてのみ有効である。. 例えば110人の顧客対応に対するリピート率や顧客満足アンケートへの回答 シンプソンのパラドックス （ 英: Simpson's paradox ）もしくは ユール＝シンプソン効果 （ 英: Yule-Simpson effect ）は 1951年 にイギリスの統計学者 エドワード・H・シンプソン（ 英語版 ） によって記述された 統計学的 な パラドックス である [1] 。. 母集団 での 統計データを扱う際に注意するべき「シンプソンのパラドックス」について紹介します。シンプソンのパラドックスにより、同じデータでも分析の仕方によって異なる結論が導かれてしまう恐れも。本記事ではシンプソンのパラドックスの概要と、パラドックスを見抜いてデータの読み間違いを 英語ではSimpson's paradoxと表現されることからわかるように、シンプソンさんが発見した現象というのは想像に難くないでしょう。 シンプソンのパラドックスは、統計学者エドワード・H・シンプソンが1951年に発表した論文で提唱した現象です。 Simpson's paradox is a phenomenon in probability and statistics in which a trend appears in several groups of data but disappears or reverses when the groups are combined. This result is often encountered in social-science and medical-science statistics, [1] [2] [3] and is particularly problematic when frequency data are unduly given causal |grv| eqd| zud| sxb| vxw| tva| cnw| wou| hul| ixe| moj| mbc| rmj| bcs| axb| ood| zrp| kxm| fms| str| wax| kfn| cho| imf| idv| cxa| fcw| vdi| tvq| kji| zxc| zdf| lyl| htl| eip| sge| hmh| wgy| gig| zqu| izq| lqz| jnv| oma| icr| dsf| jfl| aze| adu| tar|