Dalam analisis statistik, kita sering berasumsi bahwa tren yang terlihat dalam kelompok kecil akan tetap konsisten saat kelompok tersebut digabungkan. Namun, terdapat sebuah fenomena unik yang disebut sebagai Simpson’s Paradox. Fenomena ini merupakan salah satu jenis dari Selection Bias (bias seleksi) yang terjadi akibat pengambilan data dari sampel yang tidak acak untuk merepresentasikan populasi. Memahami paradoks ini sangat penting agar kita tidak terjebak dalam penafsiran data yang salah.

Berdasarkan materi identifikasi bias, Simpson’s Paradox memiliki karakteristik yang spesifik dalam pengolahan data:

  • Pola yang Berbalik: Paradoks ini terjadi ketika sebuah tren tertentu muncul dalam subkelompok data (subset), namun tren tersebut menghilang atau justru berbalik arah ketika subkelompok-subkelompok tersebut digabungkan atau diagregasi.
  • Kaitan dengan Selection Bias: Fenomena ini dikategorikan sebagai tipe dari bias seleksi karena sering kali muncul akibat cara kita membagi atau memilih kelompok pengamatan yang tidak merepresentasikan populasi secara menyeluruh.
  • Distorsi Kesimpulan: Karena adanya perubahan arah tren saat data diagregasi, seorang analis bisa saja mengambil kesimpulan A saat melihat data secara terpisah, namun mengambil kesimpulan B (yang berlawanan) saat melihat data secara total.

Simpson’s Paradox menjadi pengingat bagi para peneliti dan analis bahwa angka-angka bisa menceritakan kisah yang berbeda tergantung pada bagaimana data tersebut