Simpson's Paradox: Jebakan Agregasi

Simpson's paradox terjadi saat tren pada data gabungan berkebalikan dengan tren di setiap kelompoknya. Contoh nyatanya: obat A terlihat lebih unggul secara total, tapi ketika dipisah menjadi pasien ringan dan berat, obat B justru lebih unggul di kedua kelompok — karena komposisi pasiennya timpang. Akibatnya keputusan yang diambil dari angka total bisa berlawanan dengan kenyataan. Pertahanan paling murah adalah kebiasaan: setiap kali melaporkan angka agregat, pecah dulu berdasarkan kelompok penting seperti wilayah, segmen, atau periode.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'grup': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'kanal': ['web', 'apps', 'web', 'apps'],
    'konversi': [0.10, 0.30, 0.12, 0.32],
})
print(df.groupby('grup')['konversi'].mean())