GA4解析担当者も惑わす「シンプソンのパラドックス」

ウェブ解析をしていると、「個々の広告の直帰率は下がっているのに、なぜか全体の直帰率が上がっている」という不思議な現象に出会うことがあります。

たとえば、次のようなデータを見たとき、違和感を覚えませんか？

広告Aも広告Bも、2月の直帰率は1月より低くなっているのに、なぜか全体の直帰率（広告A＋広告B）は2月の方が高くなっている ーこれは一体どういうことなのでしょう？

GA4を日常的に使っているウェブ解析担当者の皆さんも、このような現象に遭遇する可能性があります。本記事では、この統計的な逆転現象「シンプソンのパラドックス」について、具体例を交えながら分かりやすく解説していきます。

シンプソンのパラドックスとは、「個々のグループのデータを合計すると、各グループでの傾向とは逆の結論が導かれる」という統計的な現象です。

今回のケースでは、

この逆転現象は 入口回数の比率が変わったこと によって引き起こされています。

全体の直帰率は、各広告の 入口回数の割合 に影響を受けます。

このデータを見ると、2月は 直帰率の低い広告Aの割合が減り、直帰率の高い広告Bの割合が増えている ことが分かります。その結果、個々の広告では直帰率が下がっているのに、全体の直帰率が上がってしまうのです。

このような統計的な逆転現象が発生すると、データを単純に解釈すると誤った結論を導いてしまう可能性があります。そこで、次の点に注意しましょう。

この現象に名前を付けたのは、イギリスの統計学者 エドワード・H・シンプソン（Edward H. Simpson） です。彼は1951年にこの統計的な逆転現象を論文で発表しました。

シンプソンのパラドックスは、医学、社会学、経済学などさまざまな分野で重要な役割を果たしており、特にビッグデータを扱うウェブ解析の世界でもよく見られます。

この現象を理解しておくことで、データの見方をより深め、正しい結論を導くことができます。データを解釈する際は、必ず個々のグループの傾向と全体の割合の変化を確認するようにしましょう！