O paradoxo de Simpson

Considere a seguinte situação:

Imagine uma empresa planejando lançar uma nova versão de seu produto. Ela deve escolher entre dois sabores: picante ou suave. Para tomar uma decisão informada, a empresa pesquisa aleatoriamente 200 pessoas sobre suas preferências. O resultado geral é mostrado na tabela abaixo:

O resultado mostra que 80% dos usuários preferem o sabor picante e 75% preferem o sabor suave, o que nos leva a crer que lançar o produto picante seria a melhor decisão.

No entanto, quando analisamos os mesmos dados subdivididos pelo gênero dos usuários (masculino ou feminino), surge um padrão inesperado:

O resultado agora aponta para uma preferência pelo sabor suave, tanto para usuários homens quanto mulheres. Este é um efeito interessante chamado paradoxo de Simpson.

O paradoxo de Simpson é um fenômeno em probabilidade e estatística em que uma tendência aparece em vários grupos de dados, mas desaparece ou se reverte quando os grupos são combinados. Pode ter implicações profundas para as empresas, especialmente em KPIs, onde líderes podem tomar decisões com base em dados agregados sem considerar possíveis variações de subgrupos. O paradoxo de Simpson também pode impactar a análise preditiva.

Considere outro exemplo:

Uma empresa decide analisar a relação entre gastos com anúncios e número de cliques (milhares). O gráfico agregado (TOTAL) mostra uma relação positiva, no entanto, quando analisado por grupo (talvez por idade), essa relação pode não existir ou pode até ser revertida (de tendência ascendente para descendente).

Embora uma tendência geral positiva possa ser esperada (ou seja, mais anúncios levando a mais cliques), a tendência de queda pode ser atribuída à fadiga de anúncios. Isso ocorre quando a exposição excessiva aos mesmos anúncios faz com que os consumidores percam o interesse. Eles podem se envolver menos com os anúncios ou até mesmo desenvolver uma percepção negativa da marca. Além disso, se os clientes se sentirem sobrecarregados ou incomodados com muitos anúncios, eles podem desligar completamente, levando a um declínio nas vendas.

Esses são dois exemplos simples, mas o paradoxo de Simpson pode aparecer em vários contextos, incluindo produção, atendimento ao cliente, vendas e muito mais. Ao segmentar cuidadosamente os dados — por produto, dados demográficos do cliente, região ou outros fatores — você pode garantir insights mais precisos e acionáveis.