. El fenómeno consiste en el error que puede derivarse al analizar grupos de datos de manera agregada cuando en realidad las observaciones pertenecen a categorías separadas. En concreto, los datos desagregados por categoría tendrían una tendencia mientras que los datos agregados mostrarían una tendencia diferente.Quizá queda más claro el concepto si lo ilustramos con	: imaginemos que queremos comparar el número de habitaciones que tiene una vivienda con su precio. En principio esperaríamos que el precio de la vivienda incrementará conforme incrementa el número de habitaciones. Sin embargo, si analizamos los datos en conjunto hay una marcada tendencia negativa, es decir, a mayor número de habitaciones, menor es el precio. Pero cuando analizamos los datos por grupos vemos que nuestra intuición original sí se cumple: a mayor número de habitaciones, mayor es el precio de la vivienda.¿Dónde está la trampa aquí? El problema radica en que estamos comparando peras con manzanas.	. La ubicación es un factor al menos tan importante como el número de habitaciones a lo hora de determinar el precio.Lo que vemos en el gráfico anterior son las viviendas agrupadas por área. Cada punto es un apartamento y cada color representa una zona de la ciudad diferente (en negro el centro de la ciudad, en rojo las afueras, en azul los suburbios, y en verde área rural).	se encuentran. Una vez que tenemos en cuenta lo cerca o lejos del centro de la ciudad, el número de habitaciones sí está positivamente relacionado con el precio de la vivienda.La paradoja de Simpson y este ejemplo muestra que hay que tener cuidado con la interpretación de los datos estadísticos, no es oro todo lo que reluce.Como vamos a ver en los siguientes epígrafes, la relación entre	es igual a los ingresos del gobierno sobre los ingresos totales en la economía. Con datos del año 2018, vemos que no hay lugar a la duda, países con mayores impuestos son también países que muestran mayor renta per cápita.Como vemos la relación es positiva, más impuestos equivaldrían a mayor ingreso per cápita. Aproximadamente por cada punto porcentual que incrementa la presión fiscal, la renta per cápita aumenta en nada menos que 700 dólares al año. La relación es estadísticamente significativa.Este es el análisis convencional, el más utilizado por economistas y analistas que defienden que es necesario subir los impuestos para incentivar el crecimiento económico. Por tanto, parecería que la solución es muy clara, si los países más ricos tienen una presión fiscal más alta, la receta para incrementar el bienestar sería incrementar la presión fiscal.Analicemos a continuación los datos desagregados por nivel de desarrollo para ver si podemos seguir sosteniendo, estadísticamente hablando, la misma conclusión.Datos desagregados: la verdadera relaciónPara analizar de forma desagregada los datos, hemos utilizado	. Es decir, mayor presión fiscal no implica mayor nivel de renta una vez que tenemos en cuenta el nivel de desarrollo de cada país.Hagamos el mismo cálculo pero tomando logaritmos de la renta per cápita para observar mejor la relación del anterior gráfico.Ahora podemos ver de forma un poco más clara como la relación entre presión fiscal y renta per cápita es prácticamente inexistente. Incluso en algunos casos la relación es negativa, aunque estadísticamente insignificante.Si un país decide incrementar la presión fiscal sólo acabará cargando un peso mayor en forma de impuestos a sus ciudadanos, no haciéndolos más prósperos.ConclusiónLa evidencia empírica que muestra que incrementar los impuestos implica mayor desarrollo económico	. La estadística, cuando se utiliza correctamente, indica que incrementar los impuestos no lleva a mejoras en el crecimiento económico.La relación estadística es clara, la magia de incrementar impuestos para convertirse en país rico no existe. Por tanto, no es que los países más ricos lo sean por tener Estados grandes. La relación parece más bien que	
La 'Paradoja Simpson' que desmonta las subidas de impuestos de la izquierda