在统计学中，辛普森悖论（Simpson's Paradox）是一个引人深思的现象，它揭示了数据在不同层面分析时可能得出完全相反的结论。这一现象由英国统计学家爱德华·H·辛普森于1951年提出，提醒我们在处理复杂数据集时必须谨慎。

以一所大学的录取率为例，假设该校有两个学院：工学院和文学院。数据显示，工学院男性申请者的录取率为60%，女性为40%；文学院情况类似，男性为40%，女性为20%。然而，当我们将两个学院的数据合并后，整体来看，男性申请者的录取率反而低于女性。这看似矛盾的结果正是辛普森悖论的体现。

辛普森悖论的出现，通常是因为忽略了某些关键变量的影响，如申请者人数分布不均等。因此，在进行数据分析时，我们不仅要关注表面的数据，还要深入挖掘背后的因果关系，避免被误导。理解和识别辛普森悖论对于确保数据分析的准确性和科学性至关重要。