Simpson’s Paradox

Paradoks Simpson paling sering digunakan dalam ilmu data.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Simpson’s Paradox berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Simpson's Paradox Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Simpson’s Paradox

Simpson’s Paradox adalah fenomena statistik di mana sebuah tren atau hubungan yang terlihat dalam beberapa kelompok data dapat berbalik arah atau bahkan menghilang ketika data tersebut digabungkan. Dalam kata lain, kesimpulan yang diambil dari data yang terpisah dapat berbeda dengan kesimpulan yang diambil dari data yang digabungkan.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Triola (2018) dalam bukunya yang berjudul “Elementary Statistics”, Simpson’s Paradox terjadi ketika “sebuah hubungan yang terlihat dalam kelompok data yang lebih kecil dapat berbalik arah atau bahkan menghilang ketika data tersebut digabungkan dengan kelompok data yang lain”. Hal ini dapat menyebabkan kesimpulan yang salah jika tidak diperhatikan dengan cermat.

Lebih lanjut, Freedman (2009) dalam paper-nya yang berjudul “Statistical Models and Causal Inference: A Dialogue with the Social Sciences” menjelaskan bahwa Simpson’s Paradox dapat terjadi ketika variabel pengganggu (confounding variable) tidak diakomodasi dengan baik dalam analisis data. Variabel pengganggu adalah variabel yang mempengaruhi hubungan antara variabel yang sedang diamati dan dapat menyebabkan kesimpulan yang salah jika tidak diperhitungkan dengan benar.

Fungsi Simpson’s Paradox

Simpson’s Paradox adalah sebuah fenomena statistik yang terjadi ketika sebuah kesimpulan yang diambil dari data yang terpisah berbeda dengan kesimpulan yang diambil dari data yang digabungkan. Fungsi dari Simpson’s Paradox adalah untuk menunjukkan bahwa kesimpulan yang diambil dari data yang terpisah dapat menyesatkan dan tidak akurat jika tidak dianalisis secara menyeluruh.

Contoh Simpson’s Paradox

Contoh paling umum dari Simpson’s Paradox adalah ketika sebuah data yang terpisah menunjukkan bahwa suatu kelompok memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi daripada kelompok lain, tetapi ketika data tersebut digabungkan, kelompok yang sebelumnya dianggap lebih sukses justru memiliki tingkat keberhasilan yang lebih rendah. Sebagai contoh, dalam sebuah studi tentang penerimaan mahasiswa di sebuah universitas, terdapat dua kelompok yaitu kelompok laki-laki dan perempuan. Data menunjukkan bahwa kelompok laki-laki memiliki tingkat penerimaan yang lebih tinggi daripada kelompok perempuan. Namun, ketika data tersebut digabungkan, ternyata kelompok perempuan memiliki tingkat penerimaan yang lebih tinggi daripada kelompok laki-laki. Hal ini terjadi karena faktor lain seperti program studi yang berbeda atau kualifikasi akademik yang berbeda di antara kelompok tersebut.

Rumus atau Formula terkait Simpson’s Paradox

Simpson’s Paradox adalah fenomena di mana sebuah tren atau hubungan yang terlihat dalam kelompok data yang lebih kecil dapat berbalik arah atau bahkan menghilang ketika data tersebut digabungkan dengan kelompok data yang lebih besar. Hal ini dapat terjadi ketika variabel lain yang tidak dianggap dalam analisis awal ternyata mempengaruhi hasil akhir.

Rumus atau formula yang digunakan untuk menghitung Simpson’s Paradox adalah sebagai berikut:

Δ% = (A2/A1 – B2/B1) / (A2/A1 + B2/B1)

Di mana:

  • Δ% adalah perubahan persentase dalam hubungan antara dua variabel ketika data digabungkan
  • A1 adalah jumlah pengamatan dalam kelompok A sebelum penggabungan data
  • A2 adalah jumlah pengamatan dalam kelompok A setelah penggabungan data
  • B1 adalah jumlah pengamatan dalam kelompok B sebelum penggabungan data
  • B2 adalah jumlah pengamatan dalam kelompok B setelah penggabungan data

Dalam penggunaannya, rumus ini dapat membantu analis untuk menentukan apakah Simpson’s Paradox terjadi dalam data mereka dan seberapa besar dampaknya terhadap hasil akhir.

Jenis Macam Arti Paradoks Simpson dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Simpson’s Paradox
Bahasa Indonesia Paradoks Simpson
Bahasa Jawa Paradoks Simpson
Bahasa Sunda Paradox Simpson
Bahasa Malaysia Paradoks Simpson

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Simpson’s Paradox serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Simpson’s Paradox:

  1. “Simpson’s Paradox: A Comprehensive Guide” oleh David Robinson (https://www.coursera.org/lecture/data-science-methods/simpsons-paradox-a-comprehensive-guide-9Jz5L)
  2. “Simpson’s Paradox in Medical Research” oleh Thomas Lumley (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5355209/)
  3. “Simpson’s Paradox and the Importance of Causal Relationships in Observational Data” oleh Tyler VanderWeele (https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2665774)
  4. “Simpson’s Paradox: How to Prove Opposite Arguments with the Same Data” oleh Sebastian Raschka (https://sebastianraschka.com/Articles/2014_python_why_not_use_correlation.html)
  5. “Simpson’s Paradox: A Cautionary Tale in Advanced Analytics” oleh Michael Li (https://www.linkedin.com/pulse/simpsons-paradox-cautionary-tale-advanced-analytics-michael-li)

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Simpson’s Paradox.

Simpson’s Paradox adalah sebuah fenomena statistik yang terjadi ketika sebuah kesimpulan yang diambil dari data yang terpisah, berbeda dengan kesimpulan yang diambil dari data yang digabungkan. Dalam dunia AI, Simpson’s Paradox sangat penting karena dapat mempengaruhi keputusan yang diambil oleh mesin dalam memproses data. Sebagai contoh, jika sebuah mesin memproses data yang terpisah, maka kesimpulan yang diambil mungkin berbeda dengan kesimpulan yang diambil jika data tersebut digabungkan. Oleh karena itu, penting bagi para pengembang AI untuk memahami dan menghindari Simpson’s Paradox agar keputusan yang diambil oleh mesin dapat lebih akurat dan efektif.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Simpson’s Paradox.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Simpson’s Paradox ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf S. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar