幸存者偏差

幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时，此资讯可能会与实际情况存在偏差。

幸存者偏差，是由优胜劣汰之后自然选择出的一个道理:未幸存者已无法发声。 人们只看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息 。

打一个比方。

比如一群人分别游泳过同一条河

50%的人淹死了 50%的人成功游到了对岸

那么当你想要询问“游泳横渡这条河”难不难的时候

你只能问到那一半成功游到对岸的人，也就是幸存者

因为那些淹死的人，你是不可能问到他们的

结果就是，你问到的大部分人甚至所有“有经验的”人给你的答复都是：

“那条河可以游泳横渡啊”

于是你认为，游泳横渡那条河并非难事

但事实是，有50%的可能你会淹死。

幸存者偏差在实际生活中的应用。

比如你问一个学霸，上学期的高数课难不难，学霸只是说，有手就行，那就叫一个简单，不用复习，直接考就行了。

这个你就信了，然后你就没有复习，结果你就很有可能挂科，高数太难了。最起码我这样觉得。

我们思考问题的时候应该从多方面寻找结果，并不能单从一个方面思考原因。避免陷入幸存者偏差理论中。

幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时，此资讯可能会与实际情况存在偏差。

幸存者偏差，是由优胜劣汰之后自然选择出的一个道理：未幸存者已无法发声。人们只看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。

举个例子，一家卖降落伞的店好评都是100%，这是为什么？因为会给差评的人已经遇难了。

这就是只考察幸存者特征造成的偏差。

幸存者偏差告诉我们人们往往给成功者戴上光环，以为他们的行为导致了他们的成功，其实也有可能他们的做法是错的，只是幸存下来了而已。

因为没有幸存下来的人可能做法是一样的，只是没有机会出来讲。

此规律也适用于金融和商业领域。存活下来的企业往往被视为“传奇”，它们的做法被争相效仿。而其实有些也许只是因为偶然原因幸存下来了而已。最明显的办法当然是让死人”说话。

双盲实验设计和详细全面客观的数据纪录都是应对“幸存者偏差”的良方。所谓兼听则明”也是这个道理，抛掉对个案的迷信，全面系统才能克服这个偏差。

幸存者偏差，另译为生存者偏差或存活者偏差，是一种常见的逻辑谬误，指的是只能看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。

“幸存者偏差”在日常生活中十分常见，比如很多人得出“读书无用”的结论，是因为看到有些人“没有好好上学却仍然当老板、赚大钱”，却忽略了那些因为没有好好上学而默默无闻，甚至失魂落魄的人。

避免幸存者偏差，就要向失败者学习，向反对者学习，培养识别幸存者偏差的能力。本质就是要意识到沉默数据的存在，不能只关注到面前的因素，也要考虑到背后的因素，用不同的视角看问题，会逐渐培养形成识别幸存者偏差的能力。

主要观点

沃德教授坚持认为：

(1)统计的样本，只涵盖平安返回的轰炸机。

(2)被多次击中机翼的轰炸机，似乎还是能够安全返航。

(3)并非是机尾不易被击中，而是因为机尾被击中的飞机早已无法返航，寥寥几架返航的飞机都依赖相同的救命稻草—引擎尚好。

军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的，看不见的弹痕却最致命。这个故事被后人用一个词语概括——幸存者偏差。

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