Simpson paradoxona (és hogyan lehet elkerülni annak hatásait)
- Vállalkozói szellem
- Vállalkozók létrehozása
- LEAN Six Sigma
- Hat Szigma
- Olvas
- Eszközök
- Innováció
- Costa Rica újít
- Az adatok elemzése
- Minitab
- Minőség
- Vezetés
- CQE
- hírek
- BBCross Jobs
- Könyvtörténetek
- Projektek
- Új termék bemutatása
- Szoftver és web
- Adatkezelés
- Kód
- Iparágak
- Étel
- Orvosi eszközök
- Ellátó lánc
- Digitális átalakulás
- Szabványosítás
- Támogatás és GYIK
- BBCross virtuális campus
- e-tanulás
- Kiképzés
- GAGEpack
- SQCpack GYIK
- Change Point Analyzer GYIK
- Prezi GYIK
- ASQ
- Események
- Online
- Házon belüli és nyilvános
Tárolja a BBCross
Oktatóanyagok, hírek, referenciaértékek és egyebek

Facebook Live
A BBCross ™ fejlesztése a fejlesztés érdekében
A "Simpson-paradoxon" egy jól ismert jelenség, amely torzíthatja az ok-okozati összefüggéseket az adathalmazokban egy zavaró vagy kovariált jelenlétében. Ebben a cikkben néhány gyakorlati módról fogunk beszélni, hogy megvédje magát, és ne essen áldozatul ennek az alattomos hatásnak.
A memória felfrissítése érdekében a Simpson paradoxonja annak a jelenségnek nevezik, ahol a hatás iránya megfordul, ha figyelembe vesznek egy korábban figyelmen kívül hagyott változót (egy "lappangó" változót, amelyet rejtett változónak is neveznek), amely jelentősen befolyásolja a kapcsolatot.
A testmozgás tanulmányozása
Bemutatjuk a definíciót egy példával. Az Ön feladata egy tanulmány, amely összehasonlítja, hogy két (2) fogyókúrás technika - diéta és testmozgás - hogyan befolyásolja a túlsúlyos betegek fogyását. Összességében 240 beteg vesz részt a vizsgálatban, 120-at súlycsökkentő étrendre, a fennmaradó 120-ot pedig felügyelt testedzési rendre osztanak be.
A 30 nap végén megméri az egyes csoportok fogyását. Az adatok azt mutatták, hogy 70 fogyókúra és 57 sportoló fogyott jelentősen, ami 58% -ot jelent a diétás csoportban és csak 48% a testmozgási csoportban - jelentős különbség. Tehát arra a következtetésre kell jutnia, hogy a diéta jobb, mint a testmozgás?
Nem, ezért lehet ilyen bonyolult a Simpson Paradox! Ha az adatokat a résztvevők testtömeg-indexe (BMI) alapján rétegezzük, amint az alább látható, akkor egy tisztább kép rajzolódik ki:
(eredeti cikk táblázat)