0:00:06.636,0:00:09.077
Thống kê rất có tính thuyết phục.

0:00:09.077,0:00:12.541
Đến nỗi nhiều người, tổ chức, và [br]đất nước

0:00:12.541,0:00:17.747
đưa ra các quyết định quan trọng[br]dựa trên số liệu.

0:00:17.747,0:00:19.484
Nhưng thống kê có một vấn đề.

0:00:19.484,0:00:23.301
Bất cứ số liệu thống kê nào cũng [br]có điều ẩn chứa đằng sau,

0:00:23.301,0:00:27.251
điều có thể hoàn toàn đảo lộn kết [br]quả.

0:00:27.251,0:00:30.920
Ví dụ như tưởng tượng bạn sẽ chọn [br]một trong hai bệnh viện

0:00:30.920,0:00:33.737
để phẫu thuật cho người thân lớn[br]tuổi của bạn.

0:00:33.737,0:00:36.434
Trong số 1000 bệnh nhân gần đây [br]của mỗi bệnh viện,

0:00:36.434,0:00:39.612
900 người sống sót ở bệnh viện A,

0:00:39.612,0:00:43.021
trong khi chỉ có 800 sống sót ở[br]bệnh viện B.

0:00:43.021,0:00:46.170
Vậy nên có vẻ bệnh viện A là lựa [br]chọn tốt hơn.

0:00:46.170,0:00:47.843
Nhưng trước khi quyết định,

0:00:47.843,0:00:51.411
nhớ rằng không phải tất cả bệnh nhân[br]đến bệnh viện

0:00:51.411,0:00:53.811
với tình trạng sức khỏe giống nhau.

0:00:53.811,0:00:56.703
Và nếu ta chia 1000 bệnh nhân ở mỗi[br]bệnh viện

0:00:56.703,0:01:01.132
thành nhóm người có sức khỏe tốt[br]và nhóm có sức khỏe kém,

0:01:01.132,0:01:03.772
bạn sẽ thấy sự khác biệt.

0:01:03.772,0:01:07.849
Bệnh viện A chỉ có 100 bệnh nhân có[br]sức khỏe kém,

0:01:07.849,0:01:10.325
mà chỉ có 30 người sống sót.

0:01:10.325,0:01:14.852
Nhưng bệnh viện B có 400 người nhưng[br]lại cứu sống 210 người.

0:01:14.852,0:01:17.169
Vì thế bệnh viện B là lựa chọn[br]tốt hơn

0:01:17.169,0:01:20.741
cho bệnh nhân có tình trạng sức [br]khỏe xấu,

0:01:20.741,0:01:24.526
với tỉ lệ sống sót là 52.5%.

0:01:24.526,0:01:28.445
Và nếu sức khỏe người thân bạn tốt [br]khi đến bệnh viện?

0:01:28.445,0:01:32.271
Lạ lùng là bệnh viện B vẫn tốt hơn,

0:01:32.271,0:01:35.676
với tỉ lệ sống sót là 98%.

0:01:35.676,0:01:38.733
Vậy làm sao bệnh viện A lại có tỉ [br]lệ sống sót cao hơn

0:01:38.733,0:01:44.830
khi bệnh viện B có tỉ lệ bệnh nhân [br]sống sót ở mỗi nhóm cao hơn?

0:01:44.830,0:01:48.589
Vấn đề ta gặp phải gọi là Nghịch [br]lí Simpson,

0:01:48.589,0:01:51.899
khi nhóm số liệu giống nhau cho [br]các xu hướng trái ngược

0:01:51.899,0:01:54.374
dựa vào cách nó được phân nhóm.

0:01:54.374,0:01:58.744
Điều này thường xảy ra khi[br]dữ liệu tổng hợp mất một biến có điều kiện

0:01:58.744,0:02:01.377
đôi khi được gọi là biến ẩn,

0:02:01.377,0:02:06.584
là một yếu tố gián tiếp gây ảnh [br]hưởng lớn đến kết quả.

0:02:06.584,0:02:10.023
Ở đây, yếu tố gián tiếp là lượng[br]bệnh nhân

0:02:10.023,0:02:13.264
đến trong tình trạng sức khỏe tốt[br]hay kém.

0:02:13.264,0:02:16.544
Nghịch lí Simpston không chỉ xuất [br]hiện trong lí thuyết.

0:02:16.544,0:02:18.924
Nó còn hay xuất hiện trong cuộc [br]sống,

0:02:18.924,0:02:22.132
thỉnh thoảng còn trong các trường[br]hợp quan trọng.

0:02:22.132,0:02:24.130
Một nghiên cứu ở Anh cho thấy

0:02:24.130,0:02:27.600
lượng người hút thuốc sống sót [br]nhiều hơn người không hút

0:02:27.600,0:02:29.846
trong khoảng thời gian 20 năm.

0:02:29.846,0:02:33.307
Tuy nhiên, khi chia người tham gia[br]nghiên cứu theo nhóm tuổi

0:02:33.307,0:02:37.823
trung bình người không hút thuốc[br]lớn tuổi hơn nhiều,

0:02:37.823,0:02:40.930
và vì thế dễ chết trong thời gian[br]thí nghiệm,

0:02:40.930,0:02:44.438
phần vì họ nhìn chung sống lâu hơn.

0:02:44.438,0:02:47.286
Ở đây, nhóm tuổi chính là biến ẩn,

0:02:47.286,0:02:50.176
và quyết định đến tính đúng đắn[br]của số liệu.

0:02:50.176,0:02:51.559
Trong trường hợp khác,

0:02:51.559,0:02:54.281
một phân tích các vụ tử hình ở[br]Florida

0:02:54.281,0:02:58.265
cho thấy không có sự phân biệt[br]sắc tộc khi tuyên án

0:02:58.265,0:03:01.581
giữa những người da trắng và da đen[br]bị kết tội giết người.

0:03:01.581,0:03:06.396
Nhưng khi chia các trường hợp theo sắc[br]tộc lại có sự khác biệt.

0:03:06.396,0:03:07.969
Trong mỗi trường hợp,

0:03:07.969,0:03:11.091
bị cáo da đen có xu hướng bị án[br]tử hình hơn.

0:03:11.091,0:03:15.066
Nhìn chung tỉ lệ tuyên án cho [br]bị cáo da trắng cao hơn

0:03:15.066,0:03:18.692
bởi vì trường hợp các nạn nhân [br]là người da trắng

0:03:18.692,0:03:21.359
có xu hướng đưa ra án tử hình,[br]

0:03:21.359,0:03:24.091
hơn trường hợp nạn nhân là người[br]da đen,

0:03:24.091,0:03:28.483
và phần lớn vụ giết người diễn ra [br]giữa nguời cùng màu da.

0:03:28.483,0:03:31.319
Vậy làm sao để tránh nghịch lí này?

0:03:31.319,0:03:34.686
Tiếc rằng, không có câu trả lời nào[br]đúng cho mọi trường hợp.

0:03:34.686,0:03:38.504
Số liệu có thể được nhóm lại và[br]chia ra theo nhiều cách khác nhau,

0:03:38.504,0:03:42.106
và các số liệu tổng hợp thường đưa[br]ra kết quả chính xác

0:03:42.106,0:03:46.258
hơn là số liệu được phân chia thành [br]các nhóm không phù hợp.

0:03:46.258,0:03:52.089
Những gì ta có thể làm là khảo sát kĩ[br]các tình huống thực tế được mô tả

0:03:52.089,0:03:55.977
và xem xét khả năng xuất hiện của[br]các thay đổi ẩn.

0:03:55.977,0:03:59.378
Nếu không, ta sẽ dễ trở thành đối tượng[br]của những người dùng thông tin

0:04:18.985,0:04:22.985
để chi phối người khác và[br]phục vụ cho lợi ích của bản thân.