В агрегированных данных корреляция между X и Y положительная, но если разбить по сегментам, внутри каждого сегмента связь отрицательная. Как корректнее всего это интерпретировать?

Агрегирование может менять знак связи из-за разных базовых уровней и долей сегментов — это и есть парадокс Симпсона. Визуально помогают раздельные графики и линии тренда по сегментам; делать причинные выводы из одной диаграммы рассеяния нельзя. Удаление сегментирующей переменной маскирует эффект, а не объясняет его, и противоположный знак на агрегате — это нормальное математическое следствие, а не ошибка данных.