Paradoks Berksona-Jekela i jego znaczenie dla nauki o danych

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Paradoks Berksona-Jekela i jego znaczenie dla nauki o danych
Zdjęcie autora

Jeśli jesteś Data Scientist lub aspirujesz, wiesz, jak ważna jest statystyka w branży. Statystyka pomaga naukowcom danych zbierać, analizować i interpretować dane poprzez identyfikowanie wzorców i trendów, a następnie tworzyć prognozy na przyszłość.

Paradoks statystyczny występuje wtedy, gdy wynik statystyczny jest sprzeczny z oczekiwaniami. Określenie dokładnej przyczyny może być bardzo trudne, ponieważ trudno jest zrozumieć dane bez użycia dalszych metod. Są one jednak ważnym elementem dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ dają im wskazówki co do tego, co może być przyczyną mylących wyników.

Oto lista paradoksów statystycznych związanych z nauką o danych:

Paradoks Simpsona
Paradoks Berksona
Paradoks fałszywie dodatni
Paradoks dokładności
Paradoks Godla-uczenia się

W tym artykule skupimy się na paradoksie Berksona-Jekela i jego znaczeniu dla nauki o danych.

Paradoks Berksona-Jekela występuje, gdy dwie zmienne są skorelowane w danych, jednak gdy dane są pogrupowane lub podzielone na podzbiory, korelacja nie jest identyfikowana. Mówiąc laickim językiem, korelacja jest różna w różnych podgrupach danych.

Paradoks Berksona-Jekela został nazwany na cześć pierwszych statystyków, którzy opisali ten paradoks, Josepha Berksona i Johna Jekela. Odkrycie paradoksu Berksona-Jekela miało miejsce, gdy dwaj statystycy badali korelację między paleniem a rakiem płuc. Podczas swoich badań odkryli korelację między osobami hospitalizowanymi z powodu zapalenia płuc i raka płuc w porównaniu z populacją ogólną. Przeprowadzili jednak dalsze badania, które wykazały, że korelacja była spowodowana większą hospitalizacją palaczy z powodu zapalenia płuc w porównaniu z osobami, które nie paliły.

Dlaczego to się dzieje?

Opierając się na pierwszych badaniach statystyka nad paradoksem Berksona-Jekela, można powiedzieć, że potrzebne były dalsze badania, aby ustalić dokładne uzasadnienie korelacji. Istnieją jednak również inne powody, dla których występuje paradoks Berksona-Jekela.

Ukryte zmienne: Zestawy danych mogą zawierać ukryte zmienne, które mają wpływ na wyniki. Dlatego też, gdy istnieje badanie korelacji dwóch zmiennych, analitycy danych i badacze mogli nie wziąć pod uwagę wszystkich potencjalnych czynników.

Odchylenie próbki: próbka danych może nie być reprezentatywna dla populacji, co może prowadzić do mylących korelacji.

Korelacja a przyczynowość: Ważną rzeczą do zapamiętania w nauce o danych jest to, że korelacja nie oznacza przyczynowości. Dwie zmienne mogą być ze sobą skorelowane, ale nie oznacza to, że jedna powoduje drugą.

Rozumowanie statystyczne jest bardzo ważne w nauce o danych, a głównym problemem jest radzenie sobie z wprowadzającymi w błąd wynikami. Jako naukowiec danych chcesz mieć pewność, że uzyskujesz dokładne wyniki, które można wykorzystać w procesie podejmowania decyzji i do przyszłych prognoz. Dokonywanie błędnych przewidywań lub wprowadzających w błąd wyników to ostatnia rzecz na kartach.

Jak uniknąć paradoksu Berksona-Jekela

Istnieje kilka metod, których możesz użyć, aby uniknąć paradoksu Berksona-Jekela:

Użyj metod statystycznych do kontrolowania ukrytych zmiennych

Modelowanie statystyczne: Możesz użyć modelowania statystycznego, aby lepiej zrozumieć związek między dwiema lub więcej zmiennymi. W ten sposób możesz zidentyfikować ukryte zmienne, które mogą potencjalnie wpływać na wynik.

Randomizowane badania kontrolowane: Uczestnicy są losowo przydzielani do grupy terapeutycznej lub kontrolnej. Może to pomóc analitykom danych kontrolować ukryte zmienne, które mogą wpływać na wyniki ich badań.

Łączenie wyników: Możesz połączyć wyniki wielu badań, aby lepiej zrozumieć badanie. W ten sposób analitycy danych lepiej rozumieją i kontrolują ukryte zmienne w każdym badaniu.

Różnorodność źródeł danych

Jeśli masz do czynienia z mylącymi wynikami, ponieważ dane z próby nie są reprezentatywne dla populacji, rozwiązaniem byłoby wykorzystanie danych z różnych źródeł. Pomoże Ci to uzyskać bardziej reprezentatywną próbę populacji, dokładniej zbadać zmienne i lepiej zrozumieć.

Wprowadzające w błąd wyniki mogą powstrzymać firmę. Dlatego podczas pracy z danymi specjaliści ds. danych muszą rozumieć ograniczenia danych, z którymi pracują, różne zmienne i relacje między nimi, a także wiedzieć, jak ograniczyć występowanie wprowadzających w błąd wyników.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Paradoksie Simpsona, przeczytaj to: Paradoks Simpsona i jego implikacje w nauce o danych

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o innych paradoksach statystycznych, przeczytaj to: 5 paradoksów statystycznych, o których powinni wiedzieć badacze danych

Nisza Arja jest analitykiem danych, niezależnym pisarzem technicznym i menedżerem ds. społeczności w KDnuggets. Jest szczególnie zainteresowana udzielaniem porad dotyczących kariery w Data Science lub samouczkami i wiedzą opartą na teorii wokół Data Science. Chciałaby również zbadać różne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja jest / może korzystnie wpłynąć na długowieczność ludzkiego życia. Chętnie się uczy, stara się poszerzyć swoją wiedzę techniczną i umiejętności pisania, jednocześnie pomagając innym.