Le paradoxe de Simpson

Le paradoxe de Simpson survient lorsque l’ajout ou la suppression d’un coefficient modifie les résultats de l’analyse, un point essentiel en régression. Les données d’admission en école doctorale de l’UC‑Berkeley en 1973 (Graduate School admission data) illustrent bien ce phénomène. À première vue, il semble que les femmes aient moins de chances d’être admises en master/doctorat. Cependant, l’inclusion de Department comme coefficient fait disparaître la significativité du genre. En réalité, les candidates ont davantage postulé à des programmes plus compétitifs que les candidats.

Note sur les données : Dans ces données, vous disposez de quatre colonnes : Dept, Gender, Admitted et Rejected. Vous pouvez construire un glm() « binomial » en liant les colonnes Admitted et Rejected.