0:00:06.636,0:00:09.077
Statistika je uverljiva,

0:00:09.077,0:00:12.541
toliko da ljudi, organizacije[br]i čitave države zasnivaju

0:00:12.541,0:00:17.747
neke od svojih najvažnijih odluka[br]na organzovanim podacima.

0:00:17.747,0:00:19.484
Međutim, tu imamo problem.

0:00:19.484,0:00:23.301
Svaki statistički skup može da ima[br]nešto skriveno u sebi,

0:00:23.301,0:00:27.251
nešto što može u potpunosti[br]da preokrene rezultate.

0:00:27.251,0:00:30.920
Na primer, zamislite da morate[br]da izaberete između dve bolnice

0:00:30.920,0:00:33.737
zbog operacije starijeg rođaka.

0:00:33.737,0:00:36.434
Od poslednjih 1000 pacijenata[br]iz svake bolnice,

0:00:36.434,0:00:39.612
u bolnici A je preživelo 900,

0:00:39.612,0:00:43.021
dok je u bolnici B preživelo svega 800.

0:00:43.021,0:00:46.170
Pa se čini da je bolnica A bolji izbor.

0:00:46.170,0:00:47.843
No, pre nego što se odlučite,

0:00:47.843,0:00:51.411
zapamtite da svi pacijenti[br]ne stižu u bolnicu

0:00:51.411,0:00:53.811
istog zdravstvenog stanja.

0:00:53.811,0:00:56.703
A ako podelimo poslednjih 1000 pacijenata[br]iz svake bolnice

0:00:56.703,0:01:01.132
na one koji su stigli dobrog zdravlja[br]i one koji su stigli lošeg zdravlja,

0:01:01.132,0:01:03.772
slika počinje da izgleda veoma drugačije.

0:01:03.772,0:01:07.849
Bolnica A je imala samo 100 pacijenata[br]koji su stigli lošeg zdravlja,

0:01:07.849,0:01:10.325
od kojih je 30 preživelo.

0:01:10.325,0:01:14.852
Međutim, bolnica B je imala 400 takvih[br]i uspeli su da spase 210.

0:01:14.852,0:01:17.169
Pa je bolnica B bolji izbor

0:01:17.169,0:01:20.741
za pacijente koji stižu u bolnicu[br]lošeg zdravlja,

0:01:20.741,0:01:24.526
sa stopom preživelih od 52,5%.

0:01:24.526,0:01:28.445
A šta ako je zdravlje vašeg rođaka dobro[br]kad stigne u bolnicu?

0:01:28.445,0:01:32.271
Zvuči čudno, ali bolnica B[br]je i dalje bolji izbor,

0:01:32.271,0:01:35.676
sa stopom preživelih preko 98%.

0:01:35.676,0:01:38.733
Pa, kako može bolnica A da ima[br]bolju ukupnu stopu preživelih,

0:01:38.733,0:01:44.830
ako bolnica B ima bolje stope preživelih[br]u obe grupe pacijenata?

0:01:44.830,0:01:48.589
Ono na šta smo nabasali[br]je slučaj Simpsonovog paradoksa,

0:01:48.589,0:01:51.899
gde ista grupa podataka[br]može da pokaže suprotne trendove,

0:01:51.899,0:01:54.664
u zavisnosti od toga kako su grupisani.

0:01:54.664,0:01:58.744
Ovo se često dešava kad skup podataka[br]skriva uslovnu varijablu,

0:01:58.744,0:02:01.377
koju ponekad zovu skrivenom varijablom,

0:02:01.377,0:02:06.584
a to je skriveni dodatni faktor[br]koji značajno utiče na rezultate.

0:02:06.584,0:02:10.023
Ovde je skriveni faktor,[br]relativna srazmera pacijenata

0:02:10.023,0:02:13.264
koji stižu dobrog ili lošeg zdravlja.

0:02:13.264,0:02:16.544
Simpsonov paradoks[br]nije prosto hipotetičan scenario.

0:02:16.544,0:02:18.924
S vremena na vreme se pojavljuje[br]u stvarnom svetu,

0:02:18.924,0:02:22.132
ponekad u bitnim kontekstima.

0:02:22.132,0:02:24.130
Jedno istraživanje u Britaniji je pokazalo

0:02:24.130,0:02:27.600
da pušači imaju veću stopu preživelih[br]od nepušača

0:02:27.600,0:02:29.846
tokom perioda od 20 godina.

0:02:29.846,0:02:33.307
Sve dok učesnici u istraživanju[br]nisu podeljeni po starosnim grupama,

0:02:33.307,0:02:37.823
tada se pokazalo da su nepušači[br]u proseku značajno stariji

0:02:37.823,0:02:40.930
i stoga je bila veća verovatnoća[br]da će da umru tokom istraživanja,

0:02:40.930,0:02:44.438
baš zbog toga što su inače živeli duže.

0:02:44.438,0:02:47.286
Ovde su starosne grupe skrivena varijabla

0:02:47.286,0:02:50.176
i od suštinskog su značaja[br]za pravilno tumačenje podataka.

0:02:50.176,0:02:51.559
U drugom primeru,

0:02:51.559,0:02:54.281
analiza slučajeva smrtne kazne u Floridi

0:02:54.281,0:02:58.265
nije se činilo da otkriva[br]rasnu nejednakost kod presuda

0:02:58.265,0:03:01.581
između crnih i belih prestupnika[br]osuđenih na smrt.

0:03:01.581,0:03:06.396
Međutim, podela slučajeva[br]prema rasi žrtve, govorila je nešto drugo.

0:03:06.396,0:03:07.969
U oba slučaja,

0:03:07.969,0:03:11.091
crni prestupnici su češće[br]osuđivani na smrt.

0:03:11.091,0:03:15.066
Sveukupno nešto veća stopa[br]osuđenih belih prestupnika

0:03:15.066,0:03:18.692
je bila posledica činjenice[br]da slučajevi sa belim žrtvama

0:03:18.692,0:03:21.359
češće uzrokuju smrtnu kaznu

0:03:21.359,0:03:24.091
od slučajeva gde je žrtva crnac,

0:03:24.091,0:03:28.483
a većina ubistava se dešavala[br]među ljudima iste rase.

0:03:28.483,0:03:31.319
Pa, kako da izbegnemo[br]podleganje ovom paradoksu?

0:03:31.319,0:03:34.686
Nažalost, ne postoji univerzalno rešenje.

0:03:34.686,0:03:38.504
Podaci se mogu grupisati[br]i podeliti na bezbroj načina,

0:03:38.504,0:03:42.106
a sveukupne cifre mogu ponekad[br]da daju tačniju sliku

0:03:42.106,0:03:46.638
od podataka podeljenih[br]u varljive ili proizvoljne kategorije.

0:03:46.638,0:03:52.089
Sve što možemo da učinimo je da izučavamo[br]stvarne situacije koje statistika opisuje

0:03:52.089,0:03:55.977
i da pazimo na prisustvo[br]skrivenih varijabli.

0:03:55.977,0:03:59.378
U suprotnom, podložni smo uticaju[br]onih koji će da iskoriste podatke

0:03:59.378,0:04:02.649
kako bi manipulisali drugima[br]i promovisali sopstvene ciljeve.