Paradoxo de Simpson

Regressão intermediária no R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Um paradoxo genial!

O Paradoxo de Simpson ocorre quando a tendência de um modelo no conjunto de dados inteiro é bem diferente das tendências dos modelos em subconjuntos do conjunto de dados.

tendência = coeficiente angular

Regressão intermediária no R

Dados sintéticos de Simpson

x y grupo
62.24344 70.60840 D
52.33499 14.70577 B
56.36795 46.39554 C
66.80395 66.17487 D
66.53605 89.24658 E
62.38129 91.45260 E
  • 5 grupos de dados, rotulados de "A" a "E"
1 https://www.rdocumentation.org/packages/datasauRus/topics/simpsons_paradox
Regressão intermediária no R

Regressões lineares

Conjunto de dados inteiro

mdl_whole <- lm(
  y ~ x, 
  data = simpsons_paradox
)
coefficients(mdl_whole)
(Intercept)            x  
    -38.554        1.751  

Por grupo

mdl_by_group <- lm(
  y ~ group + group:x + 0, 
  data = simpsons_paradox
)
coefficients(mdl_by_group)
  groupA    groupB    groupC    groupD    groupE  
 32.5051   67.3886   99.6333  132.3932  123.8242  
groupA:x  groupB:x  groupC:x  groupD:x  groupE:x  
 -0.6266   -1.0105   -0.9940   -0.9908   -0.5364
Regressão intermediária no R

Plotando o conjunto inteiro

ggplot(simpsons_paradox, aes(x, y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

dispersao-simpson-total.png

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Plotando por grupo

ggplot(simpsons_paradox, aes(x, y, color = group)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

dispersao-simpson-por-grupo.png

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Conciliando a diferença

Boas dicas

Se possível, faça um gráfico do conjunto de dados.

Dica comum

Você não consegue escolher o melhor modelo em geral — depende do conjunto de dados e da pergunta que quer responder.

Mais uma boa dica

Defina a pergunta antes de começar a modelar.

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Exemplo de nota de teste

dispersao-video-games-total.png

dispersao-video-games-por-grupo.png

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Exemplo de doença infecciosa

dispersao-cidades-total.png

dispersao-cidades-por-grupo.png

1 https://stats.stackexchange.com/questions/478463/examples-of-simpsons-paradox-being-resolved-by-choosing-the-aggregate-data
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Conciliando a diferença, de novo

  • Normalmente (mas nem sempre) o modelo por grupo traz mais insight.
  • Faltam variáveis explicativas?
  • Contexto é importante.
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Paradoxo de Simpson em dados reais

  • O paradoxo costuma ser menos óbvio.
  • Você pode ver inclinação zero, não uma mudança total de direção.
  • Pode não aparecer em todo grupo.
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Vamos praticar!

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