你好，人工智能助手，我希望你就“ Simpson's paradox ”的例子进行解释。要求如下：（1）语言清晰，明了，适合高中生物老师理解；（2）回答分为两个段落，第一段介绍Simpson's paradox干货，第二段阐明一个教材友好的有趣示例；（3）在回答中至少提及“原因求索”与“数据误导”这两个概念，并且全文不短于120字。
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Simpson's paradox，即辛普森悖论，是指在数据分析中，当数据集合在一起时观察到的趋势与将其分割成较小的子集后观察到的趋势相反的现象。这种现象揭示了数据不能孤立考虑的重要性，而是需要在更广泛的背景下分析。辛普森悖论常见的一个原因是在分组时忽略了混杂变量，即对结果产生影晌但往往未被考虑的因素。这些因素能够导致因果关系的误读，进而在统计分析中产生误导性的结论。在科学和教育中认识到这个问题尤为重要，因为在因果推断中，追求正确的原因（即“原因求索”）而非被表面数据所迷惑（即“数据误导”）是至关重要的。
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