如果A餐廳1000名顧客中的滿意度是89％，B餐廳1000名顧客中的滿意度是83％，想一想，你會選擇哪一家餐廳消費呢？
滿意度89％＞83％，看起來應該選擇A餐廳，但如果進一步用性別分組，各自顯示滿意度。
男顧客對於B餐廳的滿意度72％比A餐廳的70％高；女顧客對於B餐廳的滿意度94％同樣比A餐廳的93.75％高。
以性別區分，不管怎麼看都應該選擇B餐廳，但以整體滿意度來看卻應選擇A餐廳！
這是怎麼一回事呢？
這種現象稱做「辛普森悖論」，指在分組比較中都具有優勢的一方，在整體比較時反而處於弱勢。以上述例子來說，導致辛普森悖論的原因是因為兩個餐廳男、女顧客比例相差很大，A餐廳的女顧客人數非常多，滿意度也高，雖然B餐廳女顧客滿意度略高，但以整體來說，A餐廳滿意度還是會比較高。
在統計資訊中常存在辛普森詭論，對於有心人士來說就能操控這些數據來得到對自己有利的解讀。我們能做的，就是謹慎小心研究各種影響因素，不要只看事物的表面。