我们都相信一个人身上的数据，对了解这个人是非常有用的。数据往往非常直观的显示出一个人的特性，比如年龄数据小可能会有就业优势、身高数据高就有身高优势、高考成绩数据好说明是学霸、月收入数据高是高级人才。
一个有趣的矛盾是，一旦我们下意识接受数据很重要，就必然陷入辛普森悖论制造的陷阱中。最终使我们错误判断别人的能力，或者使自己的能力被别人错误判断，导致怀才不遇。
辛普森悖论
辛普森悖论简单来说，就是当你把数据拆开看的时候，细节和整体趋势会有完全不同的结论。可能细节数据显示的现象很好，可是总体数据显示的现象却很差；也可能反过来，细节数据显示的现象很差，总体数据显示的现象却很好。换句话来说，就是直观的数据本身，会说谎。
顺便澄清一下，这个悖论其实是一个叫辛普森的研究者发现的，跟辛普森卡通角色没有直接关系哈。
举个例子，在病人数量很多的前提下，医院A接受的20%是危重病人，其死亡率为100%，而80%的轻症病人死亡率为20%，则医院A的总死亡率是36%；而医院B接受的80%都是危重病人，其死亡率为50%，而20%的轻症病人死亡率为0%，那医院B的总死亡率是40%。
这里例子，如果只看总死亡率，医院A死亡率36%低于医院B的40%，医院A似乎比医院B要好。可是一看细节就完全不同了，医院B的医疗显然比医院A强太多了。这就是辛普森悖论制造的陷阱。
辛普森悖论制造的陷阱，在单个人身上，就是使人的真正才华，被环绕在自己身上的数据淹没，导致怀才不遇。
特长被淹没
比如考试的时候，语数英三科总分300，同样是考了200分的两个人，很容易被人误以为能力差不多。而现实可能是一个人三科都是66分，另外一个是数学100分，另外两科50分。而具有数学特长的人，可能会被总体分数淹没。
实力被淹没
实力被淹没的道理，其实和上述医院的例子是类似的。这里再举一个例子，在拳击比赛中的两个人，第一个人专找高手挑战20场而胜1场，另外80场找平手挑战而胜40场，结果胜率41%；第二个人则专挑高手挑战80场而胜8场，而剩下20场平手打个全胜，结果胜率为28%，比 41%小很多，但仔细观察挑战对象，后者明显较有实力，第二个人的实力被淹没了。
能力被淹没
不管人们是否承认，在金钱至上的社会，大家其实或多或少都以为，收入是衡量一个人能力的标准。而这种心态本身，就会导致人才能力的淹没。
当一个人在做一件非常困难，收入却很少的事情的时候，收入本身就没法代表一个人的能力。能力本身也有很多种类，除了完成一个任务的能力之外，还有不断切换不同任务的能力。而现实是完成一个任务的能力，更容易获得收入，而不断切换不同任务的能力，却不容易获得收入。切换不同任务的能力，会被淹没。
那怎么避开辛普森悖论的陷阱呢？
辛普森悖论的陷阱，其实是直观的数据和细节数据之间的矛盾导致的。其实辛普森悖论还会出现在所有人们通过简单数据了解现实的过程中，而怀才不遇，是对单个人人生影响最大的事情之一，所以我们着重来讲。
为了避开辛普森别论的陷阱，在选择人才的时候，面对人才相关的数据，应该要把直观数据和细节数据分开，尝试去挖掘直观数据后面的细节数据。只有把细节数据和直观数据都弄清楚，才能真正找到一个人的才华所在。
而对于人才来说，接受自己直接数据的同时，也要学会发现和展示自己的优势细节数据。其实从一定角度来看，辛普森悖论可能也是一种社会对人才的筛选机制，它似乎会把那些会表达的人才筛选出来。为了不辜负自己的人生和才华，我们应该把表达当做是人生一定要做的事。
参考文献：
01.《辛普森悖论》 海淀统计局
02.百度百科“辛普森悖论”
03.《日常工作中的统计陷阱-“辛普森悖论”》
04.《这个著名的统计学悖论，第一次听说的人很可能怀疑人生》
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