两个数据集的任何一个都支持某种结果,但是一旦结合,却可能导致相反的结论。这种情况是否会出现?A. 是B. 否

考查要点：本题主要考查对辛普森悖论的理解，即两个数据集单独分析时支持某一结论，但合并后可能得出相反结论的现象。

解题核心思路：关键在于理解分组与合并后的趋势可能相反，这通常由数据中隐藏的混杂变量（如样本量差异、分组结构不同）导致。需通过具体例子说明悖论的形成机制。

辛普森悖论的核心是：当数据按不同子群体分组时，各组内部的某种趋势可能在总体数据中被逆转。例如：

例1：医院治疗成功率

• 数据集1：医院A治疗男性患者100人，治愈90人（90%）；医院B治疗男性患者10人，治愈9人（90%）。单独看，两医院治愈率相同。
• 数据集2：医院A治疗女性患者10人，治愈9人（90%）；医院B治疗女性患者100人，治愈90人（90%）。单独看，两医院治愈率仍相同。
• 合并后：医院A总治愈人数189/200（94.5%），医院B总治愈人数99/110（90%）。此时医院A表现更好，但若调整男女比例，可能出现医院B整体治愈率更高的情况。

例2：性别歧视争议

• 数据集1：某大学A系录取男性62%、女性41%；B系录取男性63%、女性35%。单独看，男女录取率均低于男性。
• 数据集2：A系录取人数中男性250/400，女性10/100；B系录取人数中男性12/100，女性8/100。合并后，男性总录取率53%，女性总录取率48%，看似性别歧视。但实际A系竞争激烈，女性申请人数少，需结合专业选择差异分析。

结论：当数据分组结构差异显著时，单独分析可能掩盖整体趋势，导致悖论出现。