辛普森悖论

这是今天学到的新名词，意思是在统计学的范畴中，通过两组数据的比较分析数据得到结论跟把这两组数据加总后分析得到的结论相悖的现象。

这是1951年英国统计学家辛普森首次提出，在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。

记忆深刻的一个例子是，假如小明是一名病情严重的患者，他需要就医，有两个选择医院，经过调查分析A医院的死亡率是10%，B 医院的死亡率是15%，那么正常来讲就是要选择前面的那个医院，但是仔细的研究数据发现，A医院的死亡构成为严重病患7%，非严重病患3%。而B医院则是严重病患14%，非严重病患1%。那么哪家医院有更好的医治能力呢？

应该是B 才对。

如何避免类似的缪误呢，这个造成谬误的魔鬼就是，病情的严重程度。

在生活中还有哪些这样的谬误呢，仔细的观察一下，去发现吧。