Простите, это я виновата, наверное я неправильно перевела. Это пример общего Парадокса Симпсона, из статистики, который, в отличие от большинства других примеров, относящихся к экономике, показан на статистике в медицинских исследованиях.
Русская вики, как всегда, так себе. Вот английская: http://en.wikipedia.org/wiki/Simpson%27s_paradox, а про почки я нашла Вам по французски http://fr.wikipedia.org/wiki/Paradoxe_de_Simpson

Un exemple réel provenant d'une étude médicale sur le succès de deux traitements contre les calculs rénaux permet de voir le paradoxe sous un autre angle. [1]

La première table montre le succès global et le nombre de traitements pour chaque méthode.
taux de succès (succès/total) Traitement A Traitement B
78% (273/350) 83% (289/350)


Cela semble révéler que le traitement B est plus efficace. Maintenant, en ajoutant des données concernant la taille des calculs, la comparaison prend une autre tournure :
Résultats en fonction de la taille des calculs petits calculs gros calculs
Traitement A Traitement B Traitement A Traitement B
93% (81/87) 87% (234/270) 73% (192/263) 69% (55/80)


L'information au sujet de la taille des calculs a inversé les conclusions concernant l'efficacité de chaque traitement. Le traitement A est maintenant considéré comme plus efficace dans les deux cas. Le traitement le plus efficace peut être déterminé grâce à l'inégalité entre les deux rapports (succès/total). Le rebroussement de cette inégalité, qui conduit au paradoxe, se produit à cause de deux effets concurrents :

1. la variable supplémentaire (ici la taille) a un impact significatif sur les rapports
2. les tailles des groupes qui sont combinés quand la variable supplémentaire est ignorée sont très différentes