下面是我們的故事：一所大學有兩個系，1系和
2系。學校領導要求增加在校女生的數量。下圖是當時的情況：
圖1：1980，1990學校裡系1和系2男生和女生的人數和比例
2023年係1有50位男生和50位女生，因此系1有50%的女生。到2023年係1有10位男生和15位女生，女生的比例增長到60%。因此系1履行了領導的決定。
2023年係2有25位男生和5位女生，因此大約有17%的女生。到2023年，系2有75位男生和20位女生。系2女生的比例因此增長到大約21%，這樣，系2同樣也履行了學校領導的決定。
圖2：整個學校男女生人數以及比例.
上面陳述的比例表明兩個系從1980到1990都增加了女生的數量。一切看起來都很正常。然而，兩個系的男女生加在一起的資料表示了完全不同的另外一種比例。學校領導是這樣計算的。他先把兩個系1980男女生人數分別加在一起，然後把2023年的加在一起。接著他計算比例。校領導計算的女生比例是從1980的42%下降到2023年的29%！然而，兩個系都稱從1980到2023年女生的比例是增加的。他們可以證明。
問題是：是什麼搞錯了。
有些人說上面的例子不會在現實中出現。他們說它是人為製造的例子。我們只不過會說明業界某種最有用的軟體度量也存在類似於simpson's悖論的屬性。這就是
缺陷-密度度量（measure defect-density）。請看講稿2。（ second lecture.）
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