好文－心理－倖存者偏差

文章出處：考研，一定要注意倖存者偏差


摘要：
◎倖存者偏差（Survivorship bias），另譯為「生存者偏差」或「存活者偏差」，

駁斥的是一種常見的邏輯謬誤（「謬誤」而不是「偏差」），

這個被駁斥的邏輯謬誤指的是，只能看到經過某種篩選而產生的結果，

而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關鍵信息。

這東西的別名有很多，比如「沉默的數據」、「死人不會說話」等等。

 ——搬來自《百度百科》

◎1941年，第二次世界大戰中，

美國哥倫比亞大學統計學沃德教授(Abraham Wald)應軍方要求，

利用其在統計方面的專業知識來提供關於

《飛機應該如何加強防護，才能降低被炮火擊落的機率》的相關建議。

沃德教授針對聯軍的轟炸機遭受攻擊後的數據，進行研究後發現：

機翼是最容易被擊中的位置，機尾則是最少被擊中的位置。

沃德教授的結論是「我們應該強化機尾的防護」，

而軍方指揮官認為「應該加強機翼的防護，因為這是最容易被擊中的位置」。

沃德教授堅持認為：

（1）統計的樣本，只涵蓋平安返回的轟炸機；

（2）被多次擊中機翼的轟炸機，似乎還是能夠安全返航；

（3）而在機尾的位置，很少發現彈孔的原因並非真的不會中彈，

　　而是一旦中彈，其安全返航的機率就微乎其微。

軍方採用了教授的建議，並且後來證實該決策是正確的，看不見的彈痕卻最致命！

這個故事有兩個啟示：

一是戰死或被俘的飛行員無法發表意見，所以彈痕數據的來源本身就有嚴重的偏誤；

二是作戰經驗豐富的飛行員的專業意見也不一定能提升決策的質量，

　因為這些飛行員大多是機翼中彈機尾未中彈的倖存者。

§經典案例§

◎俗語「死人不會說話」很好的解釋了這種偏差的重要成因。
當我們分析問題所依賴信息全部或者大部分來自於「顯著的信息」，
較少利用「不顯著的信息」甚至徹底忽略「沉默的信息」，
得到的結論與事實情況就可能存在巨大偏差。這樣的例子在我們身邊也有很多。


◎比如媒體調查「喝葡萄酒的人長壽」。一般是調查了那些長壽的老人，
發現其中很多飲用葡萄酒。但還有更多經常飲用葡萄酒但不長壽的人已經死了，
媒體根本不可能調查到他們。



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這種心態很常見，網路上時不時就會有「成功人士」、馬雲、郭台銘、...

其實也要看看跟它們同樣做法的人，是否生存下來，

才能確認他們那套是成功之道，否則僅供參考。

還有，我摘錄的「葡萄酒」例子，我從前就讀過，忘了是哪一本書了。

記得讀到的是「紅酒」，這樣似乎會合理一些。