En probabilidad y estadística, la paradoja de Simpson o efecto Yule-Simpson es una paradoja en la cual una tendencia que aparece en varios grupos de datos desaparece cuando estos grupos se combinan y en su lugar aparece la tendencia contraria para los datos agregados. Esta situación se presenta con frecuencia en las ciencias sociales, en los experimentos de Andre y en la estadística médica,[1]​ y es causa de confusión cuando a la frecuencia de los datos se le asigna sin fundamento una interpretación causal.[2]​ La paradoja desaparece cuando se analizan las relaciones causales presentes.
Aunque relativamente desconocida para la mayoría de las personas, la paradoja de Simpson es bien conocida para los estadísticos y se describe en muchos libros introductorios de estadística.[3]​[4]​ Muchos estadísticos creen que se debería informar al público sobre resultados contrarios a la intuición como la paradoja de Simpson.[5]​[6]​
El fenómeno fue descrito por vez primera por Edward H. Simpson en un artículo técnico de 1951,[7]​
pero ya había sido descrito previamente por Karl Pearson, et al., en 1899,[8]​ y por Udny Yule en 1903[9]​ 
El nombre paradoja de Simpson fue usado por vez primera por Colin R. Blyth en 1972.[10]​
Dado que Edward Simpson no descubrió realmente esta paradoja estadística (siendo un caso de la ley de eponimia de Stigler), algunos escritores prefieren hacer uso de los términos impersonales paradoja de la reversión y paradoja de la amalgamación, o en ocasiones el efecto Yule-Simpson.[11]​