辛普森悖论
统计学现象，指在分组数据中普遍成立的趋势在数据合并后可能完全消失甚至反转，常见于子群体规模悬殊的场景
核心事实
时间轴 (近 90 天)
负面条目的汇总平均会掩盖领域组之间的对立差异，形成类似辛普森悖论的情形（整体趋势与分组趋势方向不一致）。
平均位置可能在可见度下降时反而改善：原本排名靠后的回答不再提及品牌后，剩余被列出样本整体偏向前列，这是辛普森悖论在指标层面的体现。
1973年加州大学伯克利分校录取数据整体上看似存在对女性的录取歧视，但逐院系拆分后大多数院系对女性录取率更高，差异源于女性更倾向申请竞争激烈的院系
聚合指标在子群体间的表现可能截然相反，这是辛普森悖论的工程变体
辛普森悖论指分组数据中每个子组呈现某方向相关性但合并后整体呈现相反方向，核心原因是存在混淆变量，因果推断处理它需引入结构因果模型或do-演算
在辛普森悖论因果推断题中，四款模型全部识别出辛普森悖论反转、构造出符合观测数据的反事实世界并推导出理论界限
研究指出聚合准确率指标会系统性地掩盖多语言事实推理中的不对称能力，是辛普森悖论的一种体现
全部知识事实 (7)
辛普森悖论指在分组数据中观察到的趋势在合并数据后可能完全逆转
65%待验证负面条目的汇总平均会掩盖领域组之间的对立差异，形成类似辛普森悖论的情形（整体趋势与分组趋势方向不一致）。
50%待验证平均位置可能在可见度下降时反而改善：原本排名靠后的回答不再提及品牌后，剩余被列出样本整体偏向前列，这是辛普森悖论在指标层面的体现。
50%待验证1973年加州大学伯克利分校录取数据整体上看似存在对女性的录取歧视，但逐院系拆分后大多数院系对女性录取率更高，差异源于女性更倾向申请竞争激烈的院系
50%待验证聚合指标在子群体间的表现可能截然相反，这是辛普森悖论的工程变体
50%待验证辛普森悖论指分组数据中每个子组呈现某方向相关性但合并后整体呈现相反方向，核心原因是存在混淆变量，因果推断处理它需引入结构因果模型或do-演算
50%待验证研究指出聚合准确率指标会系统性地掩盖多语言事实推理中的不对称能力，是辛普森悖论的一种体现
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