Deux usines (1 et 2) fabriquent deux sortes de produits (A et B). Et pourtant
Il est un peu différent dans le sens que ce qui remplace la variable « traitement A ou B » c’est une variable continue « conso de bière ». Aussi, se demander si p=p’ n’a aucun fondement.
Le paradoxe de Simpson est en effet simple à comprendre, et cependant têtu, coriace, et résistant à ce que nous appelons ordinairement le « bon sens ». Cela signifie que [2] Appleton, David R., Joyce M. French, and Mark PJ Vanderpump. Là aussi il est essentiel de s’assurer que p et p’ existent avant de prétendre les avoir valablement comparées.Or les enfants jeunes (<10 ans) ont été vaccinés à 25% environ alors que les classes d'âges vaccinées en sixième le furent en 75 et 80% et que les adolescents ont pu avoir été vaccinés à 40-50% à l'époque. » — Commençons donc par un exemple appliqué à la médecine : je vais chez le médecin pour un calcul rénal.
Nommons les p’1 et p’2.Comme p1 et p2 sont significativement très différents, la probabilité p de guérison des calculs, sans préciser la taille, n’existe pas ! Randomiser ce n’est pas prendre les gens au hasard, c’est leur attribuer au hasard un niveau de la variable dépendante. Le test consiste à comparer les probabilités p et p’ d’avoir été vacciné chez les cas et les témoins. \newcommand{\mcsns}{\mathcal{S}_n^{++}}\newcommand{\glnk}{GL_n(\mtk)} Oscar Wilde aurait feint de se demander si, au vu du nombre de personnes qui mouraient dans leur lit, il ne valait pas mieux éviter de se coucher. SAUF lorsque une autre condition fait apparaître le fameux paradoxe comme dans vos exemples.« sous réserve que les probabilités p et p’ existent, c’est à dire que chaque malade ait la même probabilité de guérison par A et la même par B. Le paradoxe de Simpson ou effet de Yule-Simpson est un paradoxe statistique décrit par Edward Simpson en 1951 et George Udny Yule en 1903, dans lequel un phénomène observé de plusieurs groupes semble s'inverser lorsque les groupes sont combinés. Ne pourriez vous pas mettre cet exemple dans l’article pour le grand public, et l’expliquer sans parler du paradoxe de Simpson (pour moi c’est une sorte d’extension, ce n’est pas vraiment la même chose)? Voyons maintenant de quelle manière ce paradoxe s’applique au monde du marketing.Sur mon site web, deux algorithmes me permettent de personnaliser l’expérience utilisateur. Présent dans toutes les études statistiques, ce paradoxe est souvent illustré par un cas médical, mais peut s’appliquer en réalité à de nombreux cas d’application statistiques, notamment en marketing. Le traitement A correspond à une chirurgie ouverte, et le traitement B à une néphrolithotomie percutanée. En effet, ce qui est très significatif c’est le fait que le traitement A n’a pas du tout la même efficacité sur les petits et gros calculs et de même pour B :Entrez vos coordonnées ci-dessous ou cliquez sur une icône pour vous connecter: Or le traitement A a reçu beaucoup plus fréquemment de et c’est l’inverse pour le traitement B. À cause de cela, sa performance globale est tirée vers le bas (et vice versa pour le traitement B).Pas encore convaincu(e) ?
La suite à découvrir dans notre article à paraître : « Et si l’ On voit qu’Exemple du paradoxe de Simpson – Tiré de la vidéo de Science Étonnante ci-dessusUn des raisons possibles qu’un paradoxe de Simpson s’applique à des données est la présence d’unVoici un blog qui répertorie des outils pour nous aider à améliorer notre façon de réfléchir. En regardant la performance de chaque version en fonction de l’ancienneté de l’utilisateur on verrait que la version A est toujours la meilleure.Pour éviter ce genre d’erreurs d’interprétation, il faut avoir une bonne te alors toutes les critères qui pourraient impacter le résultat, puis le data scientist construit un maximum de variables à partir de ces critères. Il peut y avoir un facteur entrainant que p n’existe pas (la taille des calculs) et un facteur empêchant l’indépendance des guérison entre-elles. \newcommand{\mnr}{\mathcal{M}_n(\mtr)}\DeclareMathOperator{\ch}{ch} Certes l’écart entre 289 et 275 rapporté à 350 n’est pas significatif mais vous voyez que votre affirmation n’était pas tout à fait exacte.D’ailleurs les effets comparés des 2 traitements ne sont pas si différents que cela.
On serait alors contraint, si on veut être rigoureux, d’assortir la conclusion (on accepte p=p’) de la restriction :Une ACP se réalise dans des conditions complètement différentes : à chaque individu considéré on associe par exemple 4 caractéristiques comme poids, taille, tour de taille, tour de cuisse. L’ancienneté de l’utilisateur est une variable de confusion. C’est-à-dire qu’à cause de la distribution hétérogène de l’échantillon, regrouper les données pointe une tendance qui peut être fausse, et qui disparaît si on analyse les données en séparant selon le facteur de confusion.Il existe de nombreux exemples réels du paradoxe de Simpson, en voici quelques uns parmi les plus connus.Toutefois, le tableau change complètement si on s’amuse à regarder ces données en les distribuant par département d’enseignement : alors Un autre exemple célèbre est donné par les statistiques de réussite au baseball.