辛普森悖论（Simpso's Paradox）是一个著名的统计学悖论，由英国统计学家E.H.辛普森（E.H.Simpso）于1951年提出。这个悖论主要探讨了因果关系和统计趋势在复杂数据集中的表现。
在辛普森悖论中，一个很常见的例子是关于两个看似相反的统计趋势。设想有一个医院，医生想研究两种治疗方法（方法A和方法B）对治疗某种疾病的疗效。在初期阶段，方法A治疗了200名病人，其中120人治愈；方法B治疗了100名病人，其中60人治愈。从这些数据来看，似乎方法A的疗效要优于方法B。
但是，如果我们将所有的病人（300名）用两种方法分别治疗，就会发现方法B的疗效更好，60名治愈的病人中有35人是方法B治疗，而方法A只有25人。这就产生了辛普森悖论：在每个子集中，方法A的疗效都优于方法B，但在总体数据集中，方法B的疗效反而更好。
这个悖论引发了许多关于因果关系和统计学的讨论。它提醒我们，在分析复杂数据集时要注意谨慎对待统计结果。我们不能简单地根据局部的统计数据得出全局的结论，因为在一个复杂的系统中，一个因素的效应可能会受到其他因素的影响。
辛普森悖论在许多领域都有广泛的应用，例如医学、社会科学、经济学等。它可以帮助我们理解在某些情况下，因果关系和统计趋势可能会表现出不一致或矛盾的结果。通过深入探讨这个悖论，我们可以更好地理解因果关系在复杂系统中的表现形式，从而更好地分析和解释数据。
辛普森悖论是一个引人深思的统计学悖论，它挑战了我们对因果关系和统计趋势的传统理解。通过对这个悖论的深入研究和分析，我们可以更好地理解和应对现实世界中复杂的数据和现象。