Paradoxe de Simpson

Illustration

Comprendre le paradoxe de Simpson est plus facile dans le contexte d’un exemple simple. Supposons qu’une université soit préoccupée par les préjugés sexuels lors du processus d’admission aux études supérieures. Pour étudier cela, les candidats aux programmes d’études supérieures de l’université sont classés en fonction du sexe et des résultats d’admission. Ces données semblent concorder avec l’existence d’un biais sexuel, car les hommes (40% ont été admis) étaient plus susceptibles d’être admis aux études supérieures que les femmes (25% ont été admis).

Pour identifier la source de la différence de taux d’admission pour les hommes et les femmes, l’université subdivise les candidats selon qu’ils ont postulé dans un département en sciences naturelles ou dans un département en sciences sociales, puis procède à nouveau à l’analyse. Étonnamment, l’université constate que la direction de la relation entre le sexe et les résultats s’est inversée. Dans les départements de sciences naturelles, les femmes (80% ont été admises) étaient plus susceptibles d’être admises aux études supérieures que les hommes (46% ont été admis); de même, dans les départements de sciences sociales, les femmes (20% ont été admises) étaient plus susceptibles d’être admises aux études supérieures que les hommes (4% ont été admis).

Bien que le renversement d’association observé dans le paradoxe de Simpson puisse sembler déconcertant, il est en fait simple. Dans cet exemple, cela s’est produit parce que le sexe et les admissions étaient liés à une troisième variable, à savoir le département. Premièrement, les femmes étaient plus susceptibles de postuler aux départements de sciences sociales, tandis que les hommes étaient plus susceptibles de postuler aux départements de sciences naturelles. Deuxièmement, le taux d’acceptation dans les départements de sciences sociales était beaucoup moins élevé que dans les départements de sciences naturelles. Étant donné que les femmes étaient plus susceptibles que les hommes de postuler à des programmes à faible taux d’acceptation, lorsque le département était ignoré (c.-à-d. lorsque les données étaient agrégées pour l’ensemble de l’université), il semblait que les femmes étaient moins susceptibles que les hommes d’être admises aux études supérieures, alors que l’inverse était vrai. Bien que des exemples hypothétiques comme celui-ci soient simples à construire, de nombreux exemples réels peuvent être facilement trouvés dans les littératures des sciences sociales et de la statistique.