首先，辛普森悖论是一个统计学中的名词，大概意思是为了探究两种变量的相关性，人们会对之进行分组研究，但是出现一个问题是：在分组比较中都占优势的一方，在总评的时候有时反而是失势的一方。
举第一个栗子：加州伯克利分校录取率中是否含有性别歧视
这里统计了两个学院男生和女生的申请人数，录取人数以及录取率，这里隐含的辛普森悖论是：无论是物理学院还是文学院，男生的个别录取率都小于女生，但是计算总计的录取率男生却远大于女生。当时录取结果出来时，人们议论这个学校是不是对女生存在性别歧视，但是当你看不同分组的录取率时，你会发现它歧视男生？到底是歧视谁呢？
举第二个栗子：两种疗法治疗肾结石的成功率
同理，在治疗小型和大型肾结石的两个分组里，A疗法的成功率都大于B疗法，但是计算总计时却是B疗法的成功率比较大。
举第三个栗子：乔丹和詹姆斯投篮谁比较厉害
无论是在二分球还是三分球的命中率上，乔丹都要低于詹姆斯，但是在计算总计时乔丹却领先詹姆斯一个百分点。
2.为什么会出现这种情况？为什么会出现这种情况？在分层统计的时候是一批人优秀，而到了总计的时候又是另外一批人优秀，完全相同的数据却得出相反的结论。
原因：辛普森悖论的本质是，或者说前提是，每层之间的成功率差别很大。
拿上面三组数据来说明：录取率数据中，无论是男生还是女生，物理学院的录取率都远高于文学院（这里可能是学校专业分配上的原因，物理学院更好考吧）；治疗成功率中，小型肾结石的治疗成功率远大于大型肾结石（这个很好理解，小的结石比较好治嘛）；最后投篮命中率中，二分球的命中率也远大于三分球的命中率（这个想想就知道二分球比较容易投）。
这里有三个点，物理学院更容易考，小型结石更好治，二分球更好投；总结来说就是三件更容易做的事，而且观察三组数据发现，不同批次的人分配做不同难度事的人物也是有差别的，这也是悖论的第二个前提，更多男生申请了物理学院（选择更容易的事去做），导致最终统计成功率时出现反转；人们使用A疗法做了更多大型结石(困难)的治疗；詹姆斯相比乔丹投了更多的三分球，拉低了他的整体进球率。
总结下来一句话：如果你多去干成功率高的事，那你整体的成功率就会变大。
3.几何解释数无形时少直觉，形少数时难入微，数形结合千般好啊，如果用几何的方式来解释辛普森悖论，相信能有更好的理解。
我们以横坐标表示做某件事尝试的次数，纵坐标表示成功的次数，每一个事件都可以用直角坐标系中的一个点来表示，从原点出发，画一个指向这个坐标点的向量，向量的斜率表示的就是成功率。假设一个人做了两件事，一件事的成功率记为k1，另一件事的成功率记为k2；那么总体的成功率该怎么计算呢？很简单，总体成功率=总的成功次数/总的尝试次数，在几何上，根据平行四边形法则，以这两个向量作为邻边做一个平行四边形，而这个平行四边形对角线的斜率就是总体的成功率。
，，总k1=y1x1，k2=y2x2，k总=y3x3=y1+y2x1+x2
这样子就能解释，为什么一个人两层的成功率都不高（相对的），但是总体的成功率偏高。
A无论做第一件事还是第二件事，成功率都小于B，但是计算总的成功率却大于B。
4.结论为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌个别分组的权重，以一定的系数去消除以分组资料基数差异所造成的影响。虽然数据是客观和真实的，但是不同的人却可以用同样的数据讲出不同的故事。
