辛普森效应是指在统计学中一个重要的悖论现象，指的是当把不同的样本数据分成多个小组后，各组之间的比较结果可能和整体的比较结果完全相反。

一般来说，当我们进行统计分析时，我们会根据某些特定的特征将样本数据分成多个小组，然后对每个小组进行分析。然而，在某些情况下，这种分组的方法可能会导致出现辛普森效应。

一个经典的例子就是大学录取率的统计。假设我们有两个大学，分别是A大学和B大学，每个大学都有男性和女性两个申请人群体。假设A大学的每个申请人的录取率都比B大学高，但是，当我们将A大学和B大学的数据合并并重新计算男性和女性的录取率时，我们可能会发现B大学的整体录取率比A大学高。

这种情况的发生是因为，当我们将男性和女性申请人的数据分开统计时，A大学中女性的录取率可能比B大学中女性的录取率更高，男性则是相反的结果。这样，如果我们将男性和女性的数据合并，由于男性和女性在两个大学中分布不同，就可能导致整体的比较结果出现差异。

总之，辛普森效应表明，在进行统计分析时，我们需要仔细考虑数据分组的方式，以免出现类似的悖论现象。