大学的男女比例问题一直是广大宅男同胞所关心的重大问题,也是高中同学聚会时必然谈起的话题,对于选择大学来说,这也是一项重要指标~..
一天,我拿出两个大学(P大和T大)的统计数据开始研究。“物理学院,P大男女比例大于T大;数学科学学院,P大男女比例又是大于T大…哇,怎么所有专业P大的男女比例都高于T大啊…那还犹豫什么呢,我肯定报T大了!”正当我刚刚心意已定的时候,突然看到了统计数据的最后一行:P大的总体男女比例低于T大!“什么?!有没有搞错?怎么可能P大的所有专业男女比例都高于T大,但是整体男女比例却低于T大了呢?!肯定是哪里算错了吧…”于是我拿出计算器狂敲,却发现没有任何一个计算错了的数据,这种情况真的可能发生吗?
多说无益,请看下面编造出来的一份男女比例数据:(其中假设两所大学都只有物院和外院两个专业)
物院的数据:
男生人数 | 女生人数 | 男:女 | |
P大 | 45 | 8 | 5.6:1(大) |
T大 | 101 | 51 | 2.0:1 |
外院的数据:
男生人数 | 女生人数 | 男:女 | |
P大 | 50 | 201 | 0.25:1(大) |
T大 | 9 | 92 | 0.10:1 |
学校整体数据(即上述两个专业人数之和):
男生人数 | 女生人数 | 男:女 | |
P大 | 95 | 209 | 0.45:1 |
T大 | 110 | 143 | 0.77:1(大!) |
数据可不会是骗人的,不信可以自己动手验算一下,真的出现了这种违背常理的情况!这种现象被称为“辛普森悖论”,虽然这么叫,但其实这不是个真正的悖论,它内部没有包含逻辑上的矛盾,只是违背了人们的常理。
可能有些人还是一头雾水,虽然数据是如此,没错,可是还是不能理解到底发生了什么使得结论如此古怪。让你构造出来一个类似的数据,恐怕你也很难直接想得出来吧!人们对几何图形的想象力总是好于对数字和字母,因此为了更直观地表现出辛普森悖论,我们看下面一副向量图:
图中,黑色的线代表P大数据;红色的线代表T大的数据。Ap点的横坐标为P大外院女生人数,纵坐标为P大外院男生人数;Bp点的横纵坐标则分别为P大总女生人数和男生人数。At和Bt点的意义与之相对应。
设坐标原点为O,则OAp的斜率表示的就是P大外院的男女比例,ApBp表示的是P大物院的男女比例,OBp表示的则是P大总男女比例;T大的各线段斜率意义与之对应。
如此一来,一切都变得清晰起来了!辛普森悖论反映在这张图上,就成了一个显然的事实:在P大的外院、物院两个向量的斜率分别大于T大的两个向量的斜率的条件下,总人数向量的斜率当然不一定哪个大呀!根据这个直观的理解,你也可以随意编造能产生辛普森悖论的数据了吧!
知道了辛普森悖论这一事实之后,我们以后对待统计数据就要更加小心了。 在数学中经常会出现这种出乎人们意料的惊人事实,所以还是一定要学好数学啊~!
(原载于果壳网)
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