Berkson-Jekel-paradoxen och dess betydelse för datavetenskap

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Berkson-Jekel-paradoxen och dess betydelse för datavetenskap
Bild av författare

Om du är en dataforskare eller en blivande sådan kommer du att känna till vikten av statistik inom sektorn. Statistik hjälper dataforskare att samla in, analysera och tolka data genom att identifiera mönster och trender för att sedan göra framtida förutsägelser.

En statistisk paradox är när ett statistiskt resultat strider mot förväntningarna. Det kan vara mycket svårt att fastställa den exakta orsaken, eftersom det är svårt att förstå data utan att använda ytterligare metoder. De är dock ett viktigt inslag för dataforskare eftersom det ger dem en ledning om vad som kan vara orsaken till de missvisande resultaten.

Här är en lista över statistiska paradoxer som är relevanta för datavetenskap:

Simpsons paradox
Berksons paradox
Den falska positiva paradoxen
Noggrannhetsparadoxen
Lärbarhet-Godel-paradoxen

I den här artikeln kommer vi att fokusera på Berkson-Jekel-paradoxen och dess relevans för datavetenskap.

Berkson-Jekel-paradoxen är när två variabler är korrelerade i data, men när data är grupperade eller underuppdelade identifieras inte korrelationen. För att uttrycka det i lekmannatermer, är korrelationen olika i olika undergrupper av data.

Berkson-Jekel-paradoxen är uppkallad efter de första statistikerna som beskrev paradoxen, Joseph Berkson och John Jekel. Upptäckten av Berkson-Jekel-paradoxen är när de två statistikerna studerade sambandet mellan rökning och lungcancer. Under sin studie fann de ett samband mellan personer som hade varit inlagda på sjukhus för lunginflammation och lungcancer, i jämförelse med befolkningen i allmänhet. Däremot genomförde de ytterligare forskning som visade att sambandet berodde på att rökare lades in på sjukhus för lunginflammation mer, jämfört med personer som inte rökte.

Varför händer detta?

Baserat på statistikerns första forskning om Berkson-Jekel-paradoxen kan du säga att det krävdes mer forskning för att ta reda på det exakta resonemanget bakom korrelationen. Men det finns också andra orsaker till att Berkson-Jekel-paradoxen uppstår.

Dolda variabler: Datauppsättningar kan innehålla dolda variabler som påverkar resultaten. Därför, när det finns en studie mellan korrelationen mellan två variabler, kanske datavetare och forskare inte har beaktat alla potentiella faktorer.

Urvalsbias: urvalet av data kanske inte är representativt för populationen, vilket kan leda till missvisande korrelationer.

Korrelation vs kausalitet: En viktig sak att komma ihåg inom datavetenskap är att korrelation inte betyder kausalitet. Två variabler kan korrelera, men det betyder inte att den ena orsakar den andra.

Statistiska resonemang är mycket viktiga inom Data Science, och huvudfrågan är att hantera missvisande resultat. Som datavetare vill du säkerställa att du producerar korrekta resultat som kan användas i beslutsprocessen och för framtida förutsägelser. Att göra felaktiga förutsägelser eller missvisande resultat är det sista på korten.

Hur man undviker Berkson-Jekel-paradoxen

Det finns några metoder som du kan använda för att undvika Berkson-Jekel-paradoxen:

Använd statistiska metoder för att kontrollera dolda variabler

Statistisk modellering: Du kan använda statistisk modellering för att bättre förstå sambandet mellan två eller flera variabler. På så sätt kan du identifiera dolda variabler som potentiellt kan påverka resultatet.

Randomiserade kontrollerade studier: Detta är när deltagarna slumpmässigt tilldelas en behandlingsgrupp eller en kontrollgrupp. Detta kan hjälpa dataforskare att kontrollera dolda variabler som kan påverka resultaten av deras studie.

Kombinera resultat: Du kan kombinera flera studieresultat för att hjälpa dig att få en bättre förståelse av studien. På så sätt har dataforskare en bättre förståelse och kontroll över dolda variabler i varje studie.

Olika datakällor

Om du har att göra med missvisande resultat på grund av att urvalsdata inte är representativa för populationen, skulle en lösning vara att använda data från en mängd olika källor. Detta kommer att hjälpa dig att få ett mer representativt urval av befolkningen, forska mer om variablerna och få en bättre förståelse.

Vilseledande resultat kan hålla ett företag tillbaka. Därför, när de arbetar med data, måste dataproffs förstå begränsningarna för den data de arbetar med, olika variabler och förhållandet mellan dem, och hur man kan minska missvisande resultat från att inträffa.

Om du vill veta mer om Simpsons Paradox, läs detta: Simpsons paradox och dess konsekvenser i datavetenskap

Om du vill veta mer om de andra statistiska paradoxerna, läs detta: 5 statistiska paradoxer som dataforskare bör känna till

Nisha Arya är en datavetare, frilansande teknisk skribent och Community Manager på KDnuggets. Hon är särskilt intresserad av att ge Data Science karriärråd eller handledning och teoribaserad kunskap kring Data Science. Hon vill också utforska de olika sätten artificiell intelligens är/kan gynna människans livslängd. En angelägen lärande som vill bredda sina tekniska kunskaper och skrivförmåga, samtidigt som hon hjälper andra att vägleda.