且还指定了要分组的变

但在 年，林德利和诺维克透露，没有统计数据可以发出警告信号，因此研究人员不会得出错误的结果，也不会告诉研究人员哪个分析结果是正确的，从而支持爱德华 辛普森悖论的报告。 辛普森悖论提出的问题是，哪个级别的数据收集显示出引起好奇心的结果。另外，如何检测可能的变量以及哪些准则可以决定哪些变量影响研究人员的结论？ 辛普森悖论也称为合并悖论、逆转悖论和尤尔效应。 如何在研究分析过程中发现辛普森悖论 如果数据未经检验，可能很难检测实验研究中辛普森悖论可能发生的程度。

因此，在分析的规划阶段，确定可能存在混杂变量的组。找出这一点的一个好方 手机号码数据 法是交叉检查多个分析的结果。如果某些分析中存在混杂变量，则可能会检测到研究结果与应用之间的关联是否存在不稳定。 您可以进行试点测试来识别混杂变量并确定哪组准确地描述了正在分析的假设。当您检测到可能的混杂变量并决定感兴趣的组时，选择一种可以管理您的研究领域中的混杂变量的设计和分析方法。请记住，如果所有组中的混杂变量都相同，则辛普森悖论就不会发生。 有一些工具可以帮助解决数据集中辛普森悖论的存在。您可以查看 包。这有助于研究人员检测运行数据中的辛普森悖论。



旦研究人员指定了哪个样本是因变量和自变量，并量。仅当您在处理数据之前提前决定应检查何处时， 包才会检查辛普森悖论的存在，并且它不适用于整个数据。 辛普森悖论的例子 年， 进行了一项关于吸烟及其对女性长期生存影响的研究。分析结果显示，吸烟并幸存的女性比因吸烟死亡的女性比例更高。当样本按年龄组缩小时，结果显示，不吸烟的女性比吸烟的女性有更高的生存机会。 要理解此示例中的辛普森悖论，请注意在最初的测试中，忽略了女性的年龄，这是混杂变量。原因是分析结果，即女性的生存状况，与年龄相关。您注意到，女性的存活率随着年龄组的变化而变化，并且吸烟女性的存活率随着年龄的分析而上升。