0:00:06.636,0:00:09.077
Статистика переконлива.

0:00:09.077,0:00:12.541
Настільки, що люди, організації[br]та цілі країни

0:00:12.541,0:00:17.747
засновують одні з найважливіших рішень[br]на упорядкованих даних.

0:00:17.747,0:00:19.484
Однак у цьому існує проблема.

0:00:19.484,0:00:23.301
Будь-яка статистика може мати [br]в собі приховану сторону,

0:00:23.301,0:00:27.251
щось, що може перевернути результати[br]догори дриґом.

0:00:27.251,0:00:30.920
Наприклад, уявіть, що Вам необхідно[br]вибрати між двома лікарнями,

0:00:30.920,0:00:33.737
щоб прооперувати когось із [br]родичів похилого віку.

0:00:33.737,0:00:36.434
У кожній лікарні з 1000 пацієнтів

0:00:36.434,0:00:39.612
900 виживає у Лікарні А,

0:00:39.612,0:00:43.021
тоді як у Лікарні В - лише 800.

0:00:43.021,0:00:45.860
Виглядає, ніби лікарня А - [br]кращий варіант.

0:00:45.860,0:00:47.843
Але перед тим, як Ви приймете[br]рішення,

0:00:47.843,0:00:51.411
зверніть увагу, що не всі пацієнти[br]прибувають у лікарню

0:00:51.411,0:00:53.811
з однаковим станом здоров'я.

0:00:53.811,0:00:56.703
Якщо розділити 1000 пацієнтів [br]з кожної лікарні

0:00:56.703,0:01:01.132
на тих, хто прибуває в хорошому[br]здоров'ї, і тих, хто в поганому,

0:01:01.132,0:01:03.772
ситуація стає зовсім іншою.

0:01:03.772,0:01:07.849
У Лікарню А лише 100 пацієнтів, [br]які поступили, мали погане здоров'я,

0:01:07.849,0:01:10.325
з яких 30 вижило.

0:01:10.325,0:01:14.852
Але Лікарня В мала 400 таких[br]пацієнтів, де врятували 210 з них.

0:01:14.852,0:01:17.169
Отже, Лікарня 2 - кращий вибір

0:01:17.169,0:01:20.741
для пацієнтів, які поступають[br]в лікарню з поганим здоров'ям,

0:01:20.741,0:01:24.526
із 52,5% тих, що вижили.

0:01:24.526,0:01:28.445
А що, коли ваш родич добре[br]почувався, поступаючи в лікарню?

0:01:28.445,0:01:32.271
Як на диво, Лікарня В все ще [br]залишається кращим вибором,

0:01:32.271,0:01:35.676
із 98% тих, що вижили.

0:01:35.676,0:01:38.733
Як же вийшло, що Лікарня А має вищий[br]загальний рівень виживання,

0:01:38.733,0:01:44.830
якщо Лікарня В має вищий рівень[br]виживання у обох групах?

0:01:44.830,0:01:48.589
У цьому випадку ми маємо справу з [br]парадоксом Сімпсона,

0:01:48.589,0:01:51.899
де однакові дані можуть [br]демонструвати протилежні тенденції

0:01:51.899,0:01:54.664
залежно від того, як їх згрупувати.

0:01:54.664,0:01:58.744
Це часто трапляється, коли зведені [br]дані приховують умовну змінну,

0:01:58.744,0:02:01.377
іноді відому як прихована змінна,

0:02:01.377,0:02:06.584
що є додатковим прихованим фактором, [br]який суттєво впливає на результати.

0:02:06.584,0:02:10.023
У цьому випадку прихований фактор - [br]це відносна частка пацієнтів,

0:02:10.023,0:02:13.264
які приїжджають з[br]хорошим чи поганим станом здоров'я.

0:02:13.264,0:02:16.544
Парадокс Сімпсона - не лише[br]гіпотетичний сценарій.

0:02:16.544,0:02:18.924
Він час від часу проявляється [br]в реальному світі,

0:02:18.924,0:02:22.132
іноді у важливому контексті.

0:02:22.132,0:02:24.130
Дослідження[br]у Великобританії показало,

0:02:24.130,0:02:27.600
що курці мають вищий рівень[br]виживання ніж некурці

0:02:27.600,0:02:29.846
за 20-річний період.

0:02:29.846,0:02:33.307
Це було правдою, поки не розділили[br]пацієнтів за віковими групами,

0:02:33.307,0:02:37.823
що продемонструвало, що некурці були [br]в середньому значно старші,

0:02:37.823,0:02:40.930
а тому з більшою імовірністю могли [br]померти у випробувальний період,

0:02:40.930,0:02:44.438
точнісінько через те, що загалом [br]вони жили довше.

0:02:44.438,0:02:47.286
У цьому випадку вікові групи - [br]це прихована змінна,

0:02:47.286,0:02:50.176
яка важлива для правильної[br]інтерпретації даних.

0:02:50.176,0:02:51.559
В іншому прикладі

0:02:51.559,0:02:54.281
аналіз справ із смертними[br]вироками у Флориді

0:02:54.281,0:02:58.265
показав, що, на перший погляд, [br]при винесенні вироку не було расових відмінностей

0:02:58.265,0:03:01.581
між афроамериканцями і білими,[br]звинуваченими у вбивстві.

0:03:01.581,0:03:06.396
Однак якщо розділити справи за[br]расовою приналежністю - інша історія.

0:03:06.396,0:03:07.969
В обох випадках

0:03:07.969,0:03:11.091
афроамериканців частіше[br]засуджували до смертної кари.

0:03:11.091,0:03:15.066
Дещо вищий загальний рівень[br]засудження білошкірих обвинувачених

0:03:15.066,0:03:18.692
спричинений тим, що справи, жертвами [br]в яких були білошкірі,

0:03:18.692,0:03:21.359
частіше призводили до [br]смертної кари,

0:03:21.359,0:03:24.091
ніж справи, де жертвами[br]були афроамериканці,

0:03:24.091,0:03:28.483
а більшість вбивств ставалися[br]між представниками однієї раси.

0:03:28.483,0:03:31.319
Отже, як нам не[br]вестися на цей парадокс?

0:03:31.319,0:03:34.686
На жаль, не існує [br]універсальної відповіді.

0:03:34.686,0:03:38.504
Дані можна згрупувати та розділити[br]будь-якими способами,

0:03:38.504,0:03:42.106
а загальні числа іноді можуть[br]дати точніше уявлення,

0:03:42.106,0:03:46.638
ніж дані, поділені на оманливі[br]чи випадкові категорії.

0:03:46.638,0:03:52.089
Все, що ми можемо зробити - ретельно[br]дослідити ситуації, описані статистично

0:03:52.089,0:03:55.977
і обміркувати, чи присутні[br]там приховані змінні.

0:03:55.977,0:03:59.378
Інакше ми будемо вразливими перед [br]тими, хто використовує дані,

0:03:59.378,0:04:03.378
щоб маніпулювати іншими та [br]популяризувати власні погляди.