[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.64,0:00:09.08,Default,,0000,0000,0000,,A statisztika meggyőző.
Dialogue: 0,0:00:09.08,0:00:12.54,Default,,0000,0000,0000,,Olyannyira, hogy magánszemélyek, \Nszervezetek, sőt egész országok
Dialogue: 0,0:00:12.54,0:00:17.75,Default,,0000,0000,0000,,legfontosabb döntéseik némelyikét meg-\Nfelelően kiválasztott adatokra alapozzák.
Dialogue: 0,0:00:17.75,0:00:19.48,Default,,0000,0000,0000,,De van itt egy bökkenő.
Dialogue: 0,0:00:19.48,0:00:23.30,Default,,0000,0000,0000,,A statisztikában megbújhat \Nvalami, ami teljesen
Dialogue: 0,0:00:23.30,0:00:27.25,Default,,0000,0000,0000,,a feje tetejére állítja az eredményeket.
Dialogue: 0,0:00:27.25,0:00:30.92,Default,,0000,0000,0000,,Képzeljük el pl., hogy választanunk \Nkell két kórház között,
Dialogue: 0,0:00:30.92,0:00:33.74,Default,,0000,0000,0000,,hogy melyikben műtsék idős rokonunkat.
Dialogue: 0,0:00:33.74,0:00:36.43,Default,,0000,0000,0000,,A legutolsó 1000 eset közül\Na túlélések száma
Dialogue: 0,0:00:36.43,0:00:39.61,Default,,0000,0000,0000,,az A kórházban 900,
Dialogue: 0,0:00:39.61,0:00:43.02,Default,,0000,0000,0000,,míg a B kórházban 800 volt.
Dialogue: 0,0:00:43.02,0:00:46.17,Default,,0000,0000,0000,,Úgy látszik, hogy jobb \Naz A kórházat választani.
Dialogue: 0,0:00:46.17,0:00:47.84,Default,,0000,0000,0000,,De mielőtt döntenénk, ne feledjük,
Dialogue: 0,0:00:47.84,0:00:51.41,Default,,0000,0000,0000,,hogy nem minden fölvett beteg
Dialogue: 0,0:00:51.41,0:00:53.81,Default,,0000,0000,0000,,egészségi állapota azonos.
Dialogue: 0,0:00:53.81,0:00:56.70,Default,,0000,0000,0000,,Ha mindkét kórház utolsó 1000 \Nbetegét két csoportra osztjuk,
Dialogue: 0,0:00:56.70,0:01:01.13,Default,,0000,0000,0000,,aszerint, hogy ki érkezett jó, \Nés ki rossz állapotban,
Dialogue: 0,0:01:01.13,0:01:03.77,Default,,0000,0000,0000,,a kép teljesen megváltozik.
Dialogue: 0,0:01:03.77,0:01:07.85,Default,,0000,0000,0000,,Az A kórház 100 rossz állapotú\Nbetegei közül
Dialogue: 0,0:01:07.85,0:01:10.32,Default,,0000,0000,0000,,30 túlélő volt,
Dialogue: 0,0:01:10.32,0:01:14.85,Default,,0000,0000,0000,,míg a B kórházba bekerült\N400 közül 210-et meg tudtak menteni.
Dialogue: 0,0:01:14.85,0:01:17.17,Default,,0000,0000,0000,,Így hát a B kórház a jobb választás
Dialogue: 0,0:01:17.17,0:01:20.74,Default,,0000,0000,0000,,a rossz állapotban bekerülők számára,
Dialogue: 0,0:01:20.74,0:01:24.53,Default,,0000,0000,0000,,52,5%-os túlélési aránnyal.
Dialogue: 0,0:01:24.53,0:01:28.44,Default,,0000,0000,0000,,De mi a helyzet, ha a néni \Njó állapotban kerül kórházba?
Dialogue: 0,0:01:28.44,0:01:32.27,Default,,0000,0000,0000,,Elég meglepő, hogy még mindig\Na B kórház a jobb megoldás,
Dialogue: 0,0:01:32.27,0:01:35.68,Default,,0000,0000,0000,,mert ott a túlélési arány 98%.
Dialogue: 0,0:01:35.68,0:01:38.73,Default,,0000,0000,0000,,Hogyan lehet az általános túlélési\Narány jobb az A kórházban,
Dialogue: 0,0:01:38.73,0:01:44.83,Default,,0000,0000,0000,,ha a B kórházban a túlélési arány \Nmindkét csoport esetében jobb?
Dialogue: 0,0:01:44.83,0:01:48.59,Default,,0000,0000,0000,,Belebotlottunk az ún. Simpson-paradoxonba,
Dialogue: 0,0:01:48.59,0:01:51.90,Default,,0000,0000,0000,,ahol ugyanazokból az adatokból \Na csoportosításuktól függően
Dialogue: 0,0:01:51.90,0:01:54.66,Default,,0000,0000,0000,,ellentétes eredményre juthatunk.
Dialogue: 0,0:01:54.66,0:01:58.74,Default,,0000,0000,0000,,Ilyen gyakran előadódhat, ha az aggregált\Nadatok feltételes változót rejtenek.
Dialogue: 0,0:01:58.74,0:02:01.38,Default,,0000,0000,0000,,Ezt néha lappangó változónak nevezzük,
Dialogue: 0,0:02:01.38,0:02:06.58,Default,,0000,0000,0000,,ami az eredményt szignifikánsan \Nbefolyásoló rejtett kiegészítő tényező.
Dialogue: 0,0:02:06.58,0:02:10.02,Default,,0000,0000,0000,,Itt a rejtett tényező\Na jó és a rossz állapotban érkező
Dialogue: 0,0:02:10.02,0:02:13.26,Default,,0000,0000,0000,,betegek relatív aránya.
Dialogue: 0,0:02:13.26,0:02:16.54,Default,,0000,0000,0000,,A Simpson-paradoxon \Nnem mondvacsinált jelenség,
Dialogue: 0,0:02:16.54,0:02:18.92,Default,,0000,0000,0000,,időről-időre előfordul a gyakorlatban,
Dialogue: 0,0:02:18.92,0:02:22.13,Default,,0000,0000,0000,,néha fontos összefüggésben.
Dialogue: 0,0:02:22.13,0:02:23.86,Default,,0000,0000,0000,,Egy kutatás az Egyesült Királyságban
Dialogue: 0,0:02:23.86,0:02:27.75,Default,,0000,0000,0000,,kimutatta, hogy egy 20 éves időszakban\Na dohányzók túlélési aránya nagyobb volt,
Dialogue: 0,0:02:27.75,0:02:29.85,Default,,0000,0000,0000,,mint a nemdohányzóké.
Dialogue: 0,0:02:29.85,0:02:33.31,Default,,0000,0000,0000,,Ez a helyzet, amíg a vizsgáltak \Nkorcsoportokra bontása meg nem mutatta,
Dialogue: 0,0:02:33.31,0:02:37.82,Default,,0000,0000,0000,,hogy a nemdohányzók átlagos kora \Nszignifikánsan magasabb volt,
Dialogue: 0,0:02:37.82,0:02:40.93,Default,,0000,0000,0000,,és így valószínűbb, hogy a vizsgált \Nidőszakban meghalnak,
Dialogue: 0,0:02:40.93,0:02:44.44,Default,,0000,0000,0000,,pont azért, mert általában \Nmár idősebbek voltak.
Dialogue: 0,0:02:44.44,0:02:47.29,Default,,0000,0000,0000,,Itt a korcsoport a lappangó változó.
Dialogue: 0,0:02:47.29,0:02:50.18,Default,,0000,0000,0000,,Rendkívül fontos, hogy helyesen \Nértelmezzük az adatokat.
Dialogue: 0,0:02:50.18,0:02:51.56,Default,,0000,0000,0000,,Egy másik példában
Dialogue: 0,0:02:51.56,0:02:54.28,Default,,0000,0000,0000,,a floridai halálbüntetéseket elemezve
Dialogue: 0,0:02:54.28,0:02:58.26,Default,,0000,0000,0000,,úgy látszott, hogy az ítéletekben nem \Nmutatható ki rasszista megkülönböztetés
Dialogue: 0,0:02:58.26,0:03:01.58,Default,,0000,0000,0000,,a gyilkossággal vádolt feketék \Nés fehérek között.
Dialogue: 0,0:03:01.58,0:03:06.40,Default,,0000,0000,0000,,Ám az áldozatok bőrszíne szerint felosztva\Naz ügyeket, egészen más kép tárul elénk.
Dialogue: 0,0:03:06.40,0:03:07.97,Default,,0000,0000,0000,,Bármely esetben
Dialogue: 0,0:03:07.97,0:03:11.09,Default,,0000,0000,0000,,a feketéket nagyobb \Nvalószínűséggel ítélték halálra.
Dialogue: 0,0:03:11.09,0:03:15.07,Default,,0000,0000,0000,,A fehér vádlottak kissé nagyobb \Nelítélési arányát az magyarázza,
Dialogue: 0,0:03:15.07,0:03:18.69,Default,,0000,0000,0000,,hogy fehér áldozat esetén
Dialogue: 0,0:03:18.69,0:03:21.36,Default,,0000,0000,0000,,esélyesebb volt a halálos ítélet,
Dialogue: 0,0:03:21.36,0:03:24.09,Default,,0000,0000,0000,,mint fekete áldozat esetében,
Dialogue: 0,0:03:24.09,0:03:28.48,Default,,0000,0000,0000,,és a legtöbb gyilkosság azonos \Nbőrszínűek között történt.
Dialogue: 0,0:03:28.48,0:03:31.32,Default,,0000,0000,0000,,Miként kerülhetjük el, \Nhogy bedőljünk a paradoxonnak?
Dialogue: 0,0:03:31.32,0:03:34.69,Default,,0000,0000,0000,,Sajnos, nincs általános recept.
Dialogue: 0,0:03:34.69,0:03:38.50,Default,,0000,0000,0000,,Az adatokat sokféleképpen \Ncsoportosíthatjuk vagy oszthatjuk föl,
Dialogue: 0,0:03:38.50,0:03:42.11,Default,,0000,0000,0000,,és néha, ha mindent számba veszünk. \Npontosabb képet kapunk,
Dialogue: 0,0:03:42.11,0:03:46.64,Default,,0000,0000,0000,,mint a félrevezető vagy önkényes \Nkategorizálás alapján.
Dialogue: 0,0:03:46.64,0:03:52.09,Default,,0000,0000,0000,,Csak az segít, ha gondosan megvizsgáljuk\Na statisztika által leírt helyzetet,
Dialogue: 0,0:03:52.09,0:03:55.98,Default,,0000,0000,0000,,és figyelünk, hogy vannak-e\Nlappangó változók.
Dialogue: 0,0:03:55.98,0:03:59.38,Default,,0000,0000,0000,,Különben azok hálójába kerülünk,
Dialogue: 0,0:03:59.38,0:04:02.65,Default,,0000,0000,0000,,akik másokat adatokkal manipulálnak \Nönző céljaik érdekében.