Nelle analisi di dati che ci troviamo ad affrontare e, magari portare alla attenzione della direzione aziendale, spesso ci troviamo in situazioni che sono in contraddizione con la nostra esperienza o con altre valutazioni. Per esempio abbiamo due reparti che fanno riparazioni su prodotti non conformi il Reparto A (quello storico con il personale più esperto) e quello B (che invece ci fa sempre penare in fase di audit…). Poniamo che ci sono due tipi di rilavorazioni : Semplici e Importanti. Potremmo trovarci in una situazione come questa valutando il successo delle rilavorazioni : Reparto A – 90/1OO SEMPLICI e 140/200 CRITICHE reparto B 175/200 SEMPLICI e 70/100 CRITICHE. Se valutiamo le prestazioni complessive su entrambi i prodotti il reparto A ha un indice di successo del 76 % e reparto B del 81%. E allora tutte le nostre precedenti valutazioni erano errate? No è il paradosso di Simpson che ci ricorda che non sempre i dati che ci vengono mostrati sono tutti i dati a disposizione e che spesso l’aggregazione dei dati può ingannare. 1di 2