الإحصائيات مقنعة.
مقنعة جداً لدرجة أن معظم الناس، و المنظمات ودول بأكملها
قد تبني معظم أهم قراراتها على البيانات المعطاة
ولكن هنالك مشكلة
أي مجموعة من الإحصاءات ربما تخبئ شيئاً بداخلها
شيئاً قد يقلب النتائج رأساً على عقب
على سبيل المثال: تخيل أن عليك الاختيار بين مستشفيين
من أجل عملية لقريبتك الكبيرة في السن
من آخر 1000 مريض في كلا المستشفيين
900 منهم نجا في المشفى أ،
بينما فقط 800 منهم نجا في المشفى ب
إذاً يبدو لك أن المشفى أ هو الخيار الأفضل
ولكن قبل أن تتخذ قرارك
تذكر أنه ليس كل المرضى وصلوا إلى المشفى
بنفس مستوى الصحة
وإذا قسمنا كل 1000 مريض
إلى قسمين هؤلاء الذين وصلوا بصحة جيدة والذين وصلوا بصحة متدنية
قد تختلف الصورة كثيراً
فقط 100 مريض وصلوا مستشفى أ في حال متدنية
والذي عاش منهم 30
بينما 400 مريض وصلوا مشفى ب وقد تمكنوا من إنقاذ 210 منهم
إذاً مشفى ب هو الخيار الافضل
للمرضى الذين يصلون للمشفى في حال متدنية
مع نسبة نجاة بنسبة 52.5%
وماذا إذا كانت صحة قريبتك جيدة عندما وصلت إلى المشفى
بشكل غريب ستجد أن مشفى ب لايزال الخيار الأفضل
بنسبة نجاة تصل إلى 98%
إذاً كيف أظهرت الإحصائيات أن مشفى أ أفضل في نسبة النجاة الكلية
إذا كان مشفى ب قد حصل على نسبة نجاة أعلى في كل المجموعتين؟
ذلك الذي استعرضناه من قبل هي حالة تسمى بمفارقة سيمبسون
عندما يكون لدينا نفس مجموعة البيانات ولكن تظهر بنتيجتين متعاكستين
اعتماداً على طريقة تقسيمها
هذا يحدث غالباً إذا كانت البيانات المجموعة تخفي متغيرات شرطية
وأحياناً تعرف بالمتغيرات المندسَّة
وهي عوامل إضافية مندسَّة قد تؤثر في النتيجة بشكل كامل
وهنا، العامل المندس هو العلاقة بين نسبة المرضى
الذين وصلوا بصحة جيدة أو بصحة متدنية
مفارقة سيبمسون ليست مجرد سيناريو افتراضي
إنها تظهر لنا من وقت لآخر في العالم الواقعي
وأحيانا في ظروف مهمة
دراسة في المملكة المتحدة أظهرت لنا
أن المدخنين لديهم معدلات عمر أطول من غير المدخنين
خلال عشرين سنة
هذا ماكان إلى أن تم تقسيم المشاركين إلى مجموعات حسب العمر
والتي أظهرت أن المشاركين غير المدخنين كان سنهم أكبر
ولذلك فاحتمالية موتهم خلال فترة الإحصائية أكبر
على وجة التحديد لأنهم عاشوا أطول بشكل عام
وهنا عامل التقسيم حسب العمر هو العامل المندس
ولذلك من المهم أن نفسر البيانات المعطاة جيدا
وفي مثال آخر
في تحليل لأحكام الإعدام في بعض القضايا في فلوريدا
بدا أنه يكشف أنه ليس هنالك أي تفاوت عرقي في الحكم
بين المتهمين البيض والسود في قضايا القتل
ولكن إذا قسمنا القضية حسب عرق الضحايا تصبح لدينا قصة مختلفة
في كلا الوضعين
المتهمين السود غالباً ما يحكم عليهم بالإعدام
مع ارتفاع طفيف في أحكام الإعدام على المتهمين البيض
في القضايا التي تكون فيها قتل للبيض
غالباً مايُحكم فيها بالإعدام
عن تلك القضايا التي يكون فيها الضحايا سود
ومعظم قضايا القتل تحدث بين شخصين من نفس العرق
إذا ً كيف نتجنب الوقوع في المفارقة؟
لسوء الحظ ليس هنالك إجابة قد تناسب كل الحالات
بإمكاننا تجميع البيانات وفرزها بطرق لا حصر لها
وبشكل عام الأرقام أحياناً بإمكانها إعطائنا صورة أصح
من البيانات المقسمة إلى مجموعات مضللة أو اعتباطية
كل ما بإمكاننا فعله هو دراسة الأوضاع الفعلية الموصوفة علميا
وملاحظة ما إذا كان هنالك عوامل مندسة
وإلا فنحن نجعل من أنفسنا ضحية سهلة لهؤلاء الذين قد يستخدمون البيانات
لخداع الآخرين وتمرير أفكارهم الخاصة