五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】Simpson悖论 -- frnkl

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家园 系统误差有不同类型和来源

矫正方法自然会有不同

Simpson Paradox并非源于选择偏倚或者测量误差,所以和尺子之类没什么太大的关系。

而全国学校的平均值也不过是假定公平情况下该校的counterfactual结果近似值而已,而这个插入的值是根据所需要的结论由命题定义范围所决定的,是可变的,是需要根据不同情况标准化的。而其中有多种方法,即可以不需要外部信息,固有所谓并非一定需要。

你后面的论证实际是扩大了原来的命题吧。

家园 有意思,我用大白话科普一下?

问题出在AB两系招生人数不一样,难度也不一样。

这个例子,高考报志愿时很有用。我们老师分析过。

想象A系是个一般院校,招人多,门槛低, 很一般。

B系是精英院校,招人少,门槛高。

在此例中, 男生们只要上了大学就行,报大路货的多,大部分也就上了。

女生们爱学习,非Ivy League(藤校)不上,结果在龙门前互相撞死的鲤鱼们,雌鱼居多。

所以,把AB混起来,得到自己想要得到的答案,就可以混淆视听。

这也是西方媒体经常采用的攻击中国的方法之一,可惜ZXB的同学们不爱学习,反击大都无力。

家园 你的原命题究竟是什么?

请你写出数学的定义,再看看你的数据是否可以支持你的结论?或者,看看你的数学的定义是否符合我们通常对“性别歧视”的理解?

不是我扩展了你的原命题的定义,而是你用自然语言的混淆性重新定义了你的原命题。“性别歧视”这样一个命题,如果你要考虑系统本身对性别的偏差,那我是想不出如何不依赖系统外的数据来定义之。如果你不考虑系统本身的偏差,那么直接1:1,没有别的选择。


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家园 sigh

性别歧视的定义恐怕是是否录取与性别之间相互独立。

对于同一个学校而言,只需要验证校内各系别的招生中是否分别独立就可以了,假定不存在其他选择偏倚和测量误差,比如是否录取测量错了,或者男女性别测量错了。

你的1:1是不是太不严谨了呢。到底是谁在用自然语言呢?


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家园 这是诡辩的技巧

含糊其词和偷换概念

家园 河里的另一个讨论

earthcolor:【原创】辛普森悖论

家园 我的一些见解与楼主不同

希望楼主也参与讨论:

类反词典:也论Simpson悖论:如何评价歧视?

sigh
家园 我的一些回答在这个帖子里

类反词典:也论Simpson悖论:如何评价歧视?

对上面的一些问题进行了更深入的讨论。

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