L’idea
Succede quando una terza variabile è distribuita in modo diverso tra i gruppi e influenza il risultato. Prima di confrontare medie aggregate conviene chiedersi da quali sottogruppi sono composte. È uno dei motivi per cui una correlazione osservata nei dati aggregati può portare a conclusioni sbagliate.
Un esempio
Il caso più citato riguarda le ammissioni ai corsi post-laurea della University of California, Berkeley, nell’autunno 1973. Nel complesso le donne risultavano ammesse in percentuale minore degli uomini; analizzando i singoli dipartimenti, però, la differenza non compariva o andava a favore delle donne. Le donne si candidavano più spesso ai dipartimenti con tassi di ammissione bassi (Bickel, Hammel, O’Connell, 1975).
Da dove viene
- Simpson (1951), «The Interpretation of Interaction in Contingency Tables», Journal of the Royal Statistical Society B 13. doi:10.1111/j.2517-6161.1951.tb00088.x
- Bickel, Hammel, O’Connell (1975), «Sex Bias in Graduate Admissions: Data from Berkeley», Science 187. doi:10.1126/science.187.4175.398