Ciò che è vero in ogni parte della popolazione diventerebbe falso se si considera l’intera popolazione? Com’è possibile? È esattamente ciò che mostra il paradosso di Simpson, il più celebre paradosso della statistica.
State cercando un nuovo lavoro. Potete scegliere fra due aziende. Informandovi, scoprite che lo stipendio medio nell’azienda A è di 2600 €, mentre nell’azienda B è di 3000 €. Avete quindi molta voglia di candidarvi presso l’azienda B. Ma, indagando più a fondo, vi accorgete che lo stipendio dei dirigenti è più alto nell’azienda A che nell’azienda B (5000 € contro 4000 €) e che anche quello degli impiegati è più alto nell’azienda A che nell’azienda B (2000 € contro 1500 €). Dunque, qualunque sia il vostro ruolo, vi conviene entrare nell’azienda A, ma nel complesso vi conviene lavorare nell’azienda B! Che paradosso!
In realtà, come spesso accade, la situazione è paradossale solo in apparenza. Qui il paradosso esiste soltanto perché la nostra mente considera spontaneamente solo i valori degli stipendi, non la dimensione delle popolazioni associate. Poiché la struttura delle popolazioni nelle aziende A e B è molto diversa, lo stipendio medio risulta più basso nell’azienda A che nell’azienda B non perché gli stipendi vi siano inferiori categoria per categoria, ma perché nell’azienda A la categoria degli «impiegati» è proporzionalmente più numerosa che nella B (vedi il riquadro).
Questo «paradosso» fu introdotto per la prima volta nel 1903 dallo statistico scozzese George Udny Yule (1871 – 1951) e reso popolare nel 1951 dallo statistico inglese Edward Simpson (1922 – 2019). In questo esempio, il paradosso è piuttosto facile da risolvere. Ma nella vita quotidiana molte situazioni danno luogo a questo paradosso, perché si ha solo un’idea piuttosto imprecisa delle dimensioni delle sottopopolazioni coinvolte.