Il arrive qu’une amélioration générale dans deux sous-groupes masque une détérioration globale. Cette inversion surprend car nous anticipons que les moyennes se combinent linéairement. La méprise courante consiste à ignorer les poids relatifs des échantillons. La nuance réside dans les variables cachées : si un groupe est plus volumineux et présente un score bas, sa surreprésentation peut faire chuter la moyenne globale malgré des gains individuels. Par exemple, un médicament fonctionne mieux chez les hommes et chez les femmes séparément, mais échoue globalement si la moitié des hommes prend une forte dose tandis que la moitié des femmes prend une dose faible. L’agrégation déforme la réalité sans modifier les données brutes.