פרדוקס ברקסון-ג'קל וחשיבותו למדעי הנתונים

תמונה מאת המחבר
 

אם אתה מדען נתונים או שואף, תדע את החשיבות של סטטיסטיקה במגזר. סטטיסטיקה עוזרת למדעני נתונים לאסוף, לנתח ולפרש את הנתונים על ידי זיהוי דפוסים ומגמות, כדי לבצע תחזיות עתידיות.

פרדוקס סטטיסטי הוא כאשר תוצאה סטטיסטית סותרת את הציפיות. זה יכול להיות קשה מאוד לאתר את הסיבה המדויקת, מכיוון שקשה להבין את הנתונים ללא שימוש בשיטות נוספות. עם זאת, הם מהווים מרכיב חשוב עבור מדעני נתונים מכיוון שהם נותנים להם הובלה לגבי מה שעלול לגרום לתוצאות המטעות. 

להלן רשימה של פרדוקסים סטטיסטיים הרלוונטיים למדעי הנתונים:

• הפרדוקס של סימפסון
• הפרדוקס של ברקסון
• פרדוקס חיובי כוזב
• פרדוקס הדיוק
• פרדוקס הלמידה-Godel

במאמר זה נתמקד בפרדוקס ברקסון-ג'קל והרלוונטיות שלו ל-Data Science. 

פרדוקס ברקסון-ג'קל הוא כאשר שני משתנים מתואמים בנתונים, אולם כאשר הנתונים מקובצים או מקובצים משנה, המתאם אינו מזוהה. אם לומר זאת במונחים של הדיוט, המתאם שונה בתתי קבוצות שונות של הנתונים.

פרדוקס ברקסון-ג'קל נקרא על שם הסטטיסטיקאים הראשונים שתיארו את הפרדוקס, ג'וזף ברקסון וג'ון ג'קל. הגילוי של פרדוקס ברקסון-ג'קל הוא כאשר שני הסטטיסטיקאים חקרו את המתאם בין עישון לסרטן ריאות. במהלך המחקר שלהם, הם מצאו מתאם בין אנשים שאושפזו בשל דלקת ריאות וסרטן ריאות, בהשוואה לאוכלוסייה הכללית. עם זאת, הם ערכו מחקר נוסף שהראה שהמתאם נובע מכך שמעשנים מאושפזים יותר בגלל דלקת ריאות, בהשוואה לאנשים שלא עישנו.

למה זה קרה?

בהתבסס על המחקר הראשון של הסטטיסטיקאי על פרדוקס ברקסון-ג'קל, אתה יכול לומר שנדרש מחקר נוסף כדי להבין את ההיגיון המדויק מאחורי המתאם. עם זאת, ישנן גם סיבות אחרות מדוע מתרחש פרדוקס ברקסון-ג'קל.

• משתנים מוסתרים: מערכי נתונים יכולים להכיל משתנים נסתרים המשפיעים על התוצאות. לכן, כאשר יש מחקר בין המתאם של שני משתנים, ייתכן שמדעני נתונים וחוקרים לא שקלו את כל הגורמים הפוטנציאליים. 

• הטיית מדגם: ייתכן שהמדגם של הנתונים אינו מייצג את האוכלוסייה, מה שעלול להוביל למתאמים מטעים. 

• מתאם מול סיבתיות: דבר שחשוב לזכור במדעי הנתונים הוא שמתאם אינו אומר סיבתיות. שני משתנים עשויים להיות מתואמים, אבל זה לא אומר שאחד גורם לשני.

חשיבה סטטיסטית חשובה מאוד ב-Data Science, והנושא העיקרי הוא התמודדות עם תוצאות מטעות. כמדען נתונים, אתה רוצה להבטיח שאתה מייצר תוצאות מדויקות שניתן להשתמש בהן בתהליך קבלת ההחלטות ולתחזיות עתידיות. ביצוע תחזיות שגויות או תוצאות מטעות הוא הדבר האחרון על הקלפים. 

כיצד להימנע מפרדוקס ברקסון-ג'קל

ישנן כמה שיטות שבהן אתה יכול להשתמש כדי להימנע מפרדוקס ברקסון-ג'קל:

השתמש בשיטות סטטיסטיות כדי לשלוט במשתנים נסתרים

• מודלים סטטיסטיים: ניתן להשתמש במודל סטטיסטי כדי להבין טוב יותר את הקשר בין שני משתנים או יותר. בדרך זו, אתה יכול לזהות משתנים נסתרים שעלולים להשפיע על התוצאה.

• ניסויים מבוקרים אקראיים: זה כאשר המשתתפים מחולקים אקראית לקבוצת טיפול או קבוצת ביקורת. זה יכול לעזור למדעני נתונים לשלוט על משתנים נסתרים שעשויים להשפיע על תוצאות המחקר שלהם.

• שילוב תוצאות: אתה יכול לשלב מספר תוצאות מחקר כדי לעזור לך להבין טוב יותר את המחקר. בדרך זו, למדעני נתונים יש הבנה ובקרה טובה יותר של משתנים נסתרים בכל מחקר. 

מגוון מקורות נתונים

אם אתה מתמודד עם תוצאות מטעות בגלל שנתוני המדגם אינם מייצגים את האוכלוסייה, הפתרון יהיה להשתמש בנתונים ממגוון מקורות. זה יעזור לך לקבל מדגם מייצג יותר של האוכלוסייה, לחקור יותר את המשתנים ולקבל הבנה טובה יותר.

תפוקות מטעות יכולות לעכב חברה. לכן, כאשר עובדים עם נתונים, אנשי מקצוע בתחום הנתונים צריכים להבין את המגבלות של הנתונים שאיתם הם עובדים, משתנים שונים והקשר ביניהם, וכיצד להפחית תוצאות מטעות מהתרחשות. 

אם תרצה לדעת יותר על הפרדוקס של סימפסון, קרא את זה: הפרדוקס של סימפסון והשלכותיו במדעי הנתונים

אם תרצה לדעת יותר על הפרדוקסים הסטטיסטיים האחרים, קרא את זה: 5 פרדוקסים סטטיסטיים שמדענים צריכים לדעת
 
 
נישה אריה הוא מדען נתונים, כותב טכני עצמאי ומנהל קהילה ב-KDnuggets. היא מעוניינת במיוחד במתן ייעוץ קריירה או הדרכות וידע מבוסס תיאוריה סביב Data Science. היא גם רוצה לחקור את הדרכים השונות שבהן אינטליגנציה מלאכותית יכולה להועיל לאריכות חיי האדם. לומדת נלהבת, המבקשת להרחיב את הידע הטכני וכישורי הכתיבה שלה, תוך כדי עזרה בהדרכת אחרים.
 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.kdnuggets.com/2023/03/berksonjekel-paradox-importance-data-science.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-berkson-jekel-paradox-and-its-importance-to-data-science