Почему среднее может рассказать другую историю
Представим два способа лечения и две группы пациентов: с лёгким и тяжёлым течением болезни. В каждой группе доля выздоровевших при лечении A выше: среди лёгких — 90% против 80% при лечении B, среди тяжёлых — 40% против 30%. Но общий итог зависит не только от этих долей, а ещё и от того, сколько пациентов каждой тяжести получало каждый способ.
Допустим, лечение A чаще назначали тяжёлым пациентам, а лечение B — лёгким. Тогда у A окажется много людей с изначально меньшими шансами на выздоровление, у B — много людей с лучшим прогнозом. После объединения данных общий процент выздоровлений при B может оказаться выше, хотя внутри обеих групп преимущество было у A. Это не ошибка арифметики: изменились веса групп в итоговом среднем.
Что скрывает общая цифра
Парадокс возникает, когда смешивают результаты разных подгрупп, не учитывая их состав. В медицинском сравнении таким важным фактором может быть тяжесть болезни; в других ситуациях — возраст, опыт или условия, в которых собирали данные. Общая статистика отвечает на вопрос «что получилось у всех вместе», но не обязательно на вопрос «какой вариант лучше при сопоставимых условиях».
Поэтому исследователи проверяют результаты отдельно для значимых групп и учитывают различия между ними. Это не означает, что общий итог бесполезен: он описывает именно ту смесь случаев, которая попала в подсчёт. Но прежде чем делать из него вывод о преимуществе одного лечения, нужно посмотреть, кто именно вошёл в каждую группу. Иначе разница в составе пациентов может выглядеть как разница в эффективности.
