主要观点：

• 生活在“大数据”时代，存在恶意操控数字和从正确数据得出错误结论的风险，辛普森悖论就是其中一种。
• 辛普森悖论指在分组数据中出现的趋势，在合并后可能消失甚至反转，如加州大学伯克利分校招生数据、肾结石治疗案例等。
• 游戏数据分析中也会出现辛普森悖论，如 FPS 游戏中狙击手的数据情况。
• 提出猜想：对于任何统计结果，都可构造出相同数据但得出相反结论的场景，提醒要问对问题，小心统计陷阱。
• 以 YouTube 加载速度优化为例，说明辛普森悖论可能导致初步统计结论错误。

关键信息：

• 1973 年加州大学伯克利分校招生数据显示男性录取率高，但分院系后女性录取率更高。
• 肾结石治疗中，方案 A 在小结石和大结石类型上成功率都高于方案 B，但总体治愈率低于方案 B。
• FPS 游戏中狙击手平均击杀数高，但在不同分段、地图等情况下表现不同。
• YouTube 优化页面后加载时间平均延迟上升，是因为吸引了网络条件差的新用户。

重要细节：

• 不同院系录取率不同，女性倾向申请竞争激烈院系，男性倾向申请录取率高的院系。
• 肾结石治疗方案中，两种方案中小结石与大结石的分布不同影响总体治愈率。
• FPS 游戏中狙击手的数据在不同维度下有差异，且可能存在系统匹配逻辑错误等原因。
• YouTube 优化前后用户群体变化导致加载时间统计结果不同。