Language
Country/Area
No result found
Tahukah Anda bagaimana kasus bias gender di UC Berkeley mengungkap kebenaran tentang data?
Dalam dunia analisis data, sering kali ada fenomena yang tampak kontradiktif, tetapi mengingatkan kita untuk berhati-hati dalam menginterpretasikan data. Di antaranya, "Paradoks Simpson" yang terkenal adalah contoh yang menginspirasi, dan kasus bias gender di UC Berkeley adalah salah satu aplikasi praktis yang paling representatif dari paradoks ini.
Paradoks Simpson mengacu pada situasi ketika beberapa set data dipertimbangkan, tren tertentu muncul di setiap kelompok, tetapi ketika data digabungkan, tren tersebut menghilang atau bahkan berbalik.
Jika menengok kembali UC Berkeley pada tahun 1973, penelitian sekolah tersebut menemukan bahwa tingkat penerimaan pelamar laki-laki lebih tinggi daripada pelamar perempuan, sebuah fenomena yang menarik perhatian dan diskusi luas. Sekilas, hal ini mungkin tampak menunjukkan seksisme yang mencolok di sekolah tersebut. Namun, setelah analisis data lebih lanjut, gambarannya sama sekali berbeda.
Jika jurusan pelamar diperhitungkan, ditemukan bahwa pelamar perempuan cenderung memilih jurusan yang lebih kompetitif, seperti jurusan Bahasa Inggris, sementara sebagian besar pria melamar ke jurusan yang relatif kurang kompetitif seperti teknik dan bisnis. Dengan cara ini, kemungkinan penerimaan pelamar perempuan tampaknya rendah, tetapi sebenarnya karena jurusan yang mereka lamar relatif sulit dimasuki, yang mengungkap alasan mendasar di balik data tersebut.
Studi tersebut menyimpulkan bahwa dalam keseluruhan data, bias terhadap perempuan sebenarnya sangat kecil dan bahkan terbukti menguntungkan perempuan.
Menurut penelitian, hanya empat dari enam jurusan utama UC Berkeley yang memiliki bias signifikan terhadap perempuan. Sebaliknya, enam jurusan bias terhadap laki-laki, yang menunjukkan bahwa keseluruhan data penerimaan memerlukan stratifikasi yang cermat. Ini adalah contoh klasik Paradoks Simpson: jika setiap set data dipertimbangkan secara individual, seseorang dapat mencapai kesimpulan yang sangat berbeda.
Paradoks Simpson juga dapat ditemukan di bidang lain. Misalnya, dalam sebuah studi tentang pengobatan batu ginjal, satu pengobatan memberikan hasil yang lebih baik di setiap kategori saat mengobati batu besar dan kecil secara terpisah, tetapi saat kedua kelompok tersebut digabungkan, hasilnya menunjukkan hasil yang berlawanan. Faktanya, efektivitas pengobatan dipengaruhi oleh "variabel tersembunyi" seperti ukuran batu dan tingkat keparahan kondisi.
Paradoks Simpson memberi tahu kita bahwa berbagai faktor dalam proses interpretasi data dapat memengaruhi hasil, jadi interpretasi keseluruhan dan sebagian data harus diperlakukan dengan hati-hati.
Selain itu, fenomena serupa dapat ditemukan dalam rata-rata pukulan bisbol profesional. Satu pemain mungkin memiliki rata-rata pukulan yang lebih tinggi daripada yang lain dalam beberapa tahun, tetapi saat angka-angka tersebut digabungkan, mungkin terlihat bahwa yang pertama memiliki rata-rata pukulan keseluruhan yang lebih rendah. Contoh Zhan Yimingjie dengan jelas menunjukkan bahwa pelapisan dan integrasi data harus dipertimbangkan secara komprehensif.
Paradoks Simpson tidak hanya signifikan secara statistik, tetapi juga menimbulkan tantangan dan pengungkapan terhadap analisis data kita. Paradoks ini terus-menerus mengingatkan para pembuat kebijakan dan peneliti untuk berpikir dari perspektif yang lebih komprehensif dan mempertimbangkan berbagai kemungkinan penyebab bias data saat menghadapi data. Ini juga merupakan tantangan terbesar bagi "intuisi" dan "logika" yang dipegang banyak orang terhadap data: setiap detail dalam data mungkin terkait dengan kesimpulan akhir.
Oleh karena itu, ketika kita meninjau kembali analisis data dan hasil dalam skenario yang berbeda, dapatkah kita selalu mempertahankan pemikiran kritis dan memeriksa dengan cermat kebenaran yang tersembunyi di balik data?
