幸存者偏差的介绍

1. 幸存者偏差的介绍

幸存者偏差（Survivor bias），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。

2. 幸存者偏差

幸存者偏差
 
 著名的数学家瓦尔德在二战时因排除众议建议美军在飞机引擎处安置装甲，在很大程度上帮助美军赢得了第二次世界大战，也因此产生了著名的"幸存者偏差"理论。通俗地讲，就是人们常常偏信来自于幸存者的资料、数据，而不去探究"死亡者"的信息，因而资讯与真实情况存在偏差。现实生活中，小到个人生活大到商业运作，"幸存者偏差"现象无处不在。
 
 
 
 作为学生，最常遇到的问题就是择校、选择补课班。家长们选择的标准通常依靠的是升学率、高分学生的数量和成绩，而不去看低分学生的占比和分数，更不去考虑学校的整体教学质量、师资力量、和是否因材施教。尽管家长们都知道每个学生都是有独立个性、学习习惯、兴趣特长的个体，也承认很多优秀的学生本身就是天资过人，但由于"幸存者偏差"的误导，他们仍一叶障目，心存侥幸。
 
 今天对于全中国975万考生来讲都是一个重要的日子，寒窗苦读数十载，千军万马挤独木桥，为的是什么?就是为了能考上清华、北大这样的知名学府。因为家长和考生们看到以往清华、北大的毕业生都能找到好工作，拥有较同龄人更高的收入。可是，正因为"幸存者偏差"效应，媒体争相报道的都是高等学府优秀毕业生的案例，而不去追踪、探究那些毕业即失业的学生现状。毕竟，社会鼓励宣扬正向、积极的.思想，以慰藉读者，给人以希望。这就给普通老百姓造成一种错觉，即顶尖名校毕业的所有人都是优秀的。
 
 
  
 
 那么，很多人可能不理解，从中国顶尖学府毕业的学子怎么会找不到工作或工作一般、收入平平呢?这里面其实同样蕴含着"幸存者偏差"现象。从大的概率上讲，人们普遍认为学习好，就能考上知名大学，就会拥有一片光明的就业前景，因而拥有完美人生。可人们往往不知道或选择不听、不看、不相信，很多仅仅关注学习成绩的学生，由于知识面狭窄被挤出职场;由于兴趣贫乏、不擅长与人沟通、合作，余生寡味;甚至，一些成绩优秀，习惯被人仰视的毕业生，人生中遭遇一点小挫折就选择结束生命。
 
 
 
 跳出个人学习、生活的小视野，放眼看社会，理顺一些商业发展的规律、脉搏，不难发现，很多人和事的失败往往是由于受"幸存者偏差"的影响。拿从前年开始在全国各地上演的如火如荼的共享单车来举例。当一些共享单车初现成功的时候，很多人觉得自己看明白了盈利者成功的商业模式，也顺而跟风为之，可忽略了其他做该项目失败者的经验教训和诸如市场饱和率、占有率的问题。
 
 因为"幸存者偏差",人们常常以偏概全，结果导致跟风而上、一味效仿，而不去正视"死亡者"、"失败者"的经验教训。即便是特效药，也只是对某一部分群体有效，不可能对所有人都奏效。即便是成功的商业模式，也是经过不断历练、修正建立的，而不能一味盲目照搬。道理其实每个人都懂，"幸存者偏差"这个理论，人们虽然以前可能不知道它的确切名称，但也略知其中道理，只是人们倾向于从主观上选择让自己轻信"幸存者"的经验、教训，而不愿意听"死亡者"说话，毕竟，他们也不能说话。

3. 幸存者偏差

幸存者偏差(Survivor bias)，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。日常表达为 "沉默的数据"、"死人不会说话" 等。可以用 对照试验 和贝叶斯公式来消除幸存者偏差。
  
 幸存者偏差意思是指，当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时(因为死人不会说话)，此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。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。
  
 在日常生活中，最明显的例子就是 "我亲戚吃这个药好了" 或者 "我一个朋友去找了这个医生" 等等。不管你的亲戚和朋友和你关系如何好，如何值得信任和尊重，在客观规律面前他们都是等同的。疾病和医药不会因为你的喜好而照顾或者偏袒你的亲朋。所谓 " 兼听则明 " 也是这个道理，抛掉对个案的迷信，全面系统的了解才能克服这个偏差。
  
  生活中的例子 
  
  袜子总会丢一只 
  
 因为两只袜子都丢了就不容易发现袜子丢了，所以往往注意到袜子丢了的时候都是只丢了一只袜子。
  
  读书无用论 
  
 如今很多人在说，谁谁谁当初没好好上学如今照样挣大钱，而好多用功读书的人，毕业后反而不如那些没好好学习的人混得好。并且因为这样的例子有很多，所以很多人得出"上学没有用处"，"读书无用"的结论。
  
 这些其实只是个例，因为基数太大，所以看起来有很多 。2010年 第六次全国人口普查 的官方口径，可以算出来大专以上文化程度的人口仅占总人口的8.7%左右。 可以看出学历低的人数远高于学历高的人数，所以即便低学历者成功率远低于高学历者，也照样会导致低学历者出现大批成功人士。
  
 对于高学历者，普通人既会关注成功的人，也会关注那些没成功的人，并且高学历却落魄的人尤其受关注，容易被当做新闻报道;而对于低学历者，普通人往往只关注成功者，忽视了广大学历低又没成功的人。正是因为忽视了这些"沉默的数据"，才产生"读书无用"这种错误结论。
  
 我联想到了自己考研的时候，参考的大部分是经验贴，只看到了那些成功的人是如何成功的，却忽略了失败的人是 如何失败的。考研名额是确定的，不是你上岸就是别人上岸。因此上岸的人，成功也并不仅仅是只靠实力，更是有运气的成分存在。只要比其他失败的人强一点是不是就可以上岸了呢。因此我们看待问题的时候要全面，善于思考，不能陷入逻辑陷阱。

4. 幸存者偏差

“哎呀，谁谁谁买股票赚大了，刚换了辆车”“哎呀，那谁谁买比特币还他妈发了呢，换了个房子”，类似的句型你会在生活中经常听到，如果不是被割过韭菜的人，可能会产生：股票市场和区块链市场这么赚钱的啊。
  
 虽然不一定会自己行动，但会不自觉地高估在这个市场里赚到钱的概率。这就是 幸存者偏差 。
  
 每一个成功的投机者背后都有数以万计的失败的投机者，如果你有机会去他们的“墓地”和他们聊聊天的话，你会发现，他们竟然和那些成功的投机者用的策略是一模一样的。
  
 幸存者偏差的危害： 增强你的侥幸心理 。
  
 有两个方面：1）警惕成功者的经验分享，问问自己：这里面究竟有多少是运气成分？2）既然幸存者偏差的成因原因 被动感知 到成功案例，那么解决方法之一就是你要 主动去搜寻 失败案例。并做以下思考：
  
 拿投资举例，就是搜索“区块链 破产”“股市 杠杆 跳楼”，或者主动进入这些人存在的社区，去关注那些吐槽的声音。这么做的时候虽然短期来看会伤感，但长期来看一定能够避免做出一些过度乐观的决策。
  
 其实，这是一种 反向学习法 ——通过学习别人的错误来让自己变得更加精明。这是一种行之有效的学习手段，而且成本很低，因为 不需要自己承担犯错的后果 。反复地观察思考记录和总结，假以时日，你不光会规避了幸存者偏差的影响而且还会变成一个别人眼里的“一等人”—一等人用眼教。

5. 幸存者偏差

幸存者偏差就是“以偏概全”，在统计中用局部的样本代替了总体样本，得到的结果强加在这个总体上。
幸存者偏差产生的原因在于对样本随机性存在的忽略，因此若想摆脱“幸存者偏差”，我们便需要关注更多数据，提升自己的认知水平。

幸存者偏差的启示
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。警惕易得性数据，决策前务必回归全局，开启你的上帝视角。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。 
以上内容参考：百度百科-幸存者偏差

6. 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。与幸存者偏差类似，数据的筛选还导致 “伯克松悖论”，以及电话民调偏差等。


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。

7. 幸存者偏差

 二战时期，美国空军就很重视数据分析，他们会根据空战中积累的数据分析如何改进他们的装备和战术。
   比如有一次美国空军想对加强飞机的装甲以提升飞机的防御能力，减少飞机的伤亡，但是如果装甲过多又会影响飞机的机动性，所以美国空军开始研究在飞机的哪个部位加强装甲。
   于是他们对从欧洲上空和敌机交火后返回的飞机进行了观察和分析，他们发现机身上的弹孔比引擎部分的弹孔多很多，美国军官们觉得应该把装甲加在飞机最容易攻击的部分，即机身上。
   他们把这个想法告诉了当时一位非常有名的数学家瓦尔德，想得到他的支持，没想到瓦尔德给出了截然相反的意见。
   瓦尔德建议把装甲加在引擎上面，因为他认为飞机各部分受到攻击的概率是差不多的，引擎部位的弹孔少是因为引擎上弹孔多的飞机都未能生还，幸存的飞机机身上虽然布满了弹孔，但是飞机依然成功返回了，说明机身的抗击打能力还是可以了，相比之下，引擎部分就比较脆弱了，所以装甲最应该加在引擎部分。
   这就是著名的幸存者偏差，要避开这个坑，我们要多问自己一个问题：
   比如在这个故事里面，美国军官们的假设是： 返回的飞机是所有飞机的随机样本 ，显然这个假设是错误的，所以基于这个假设得出的结论也是错误的。

8. 幸存者偏差

下午好， 幸存者偏差 指的是当取得信息的渠道，仅来自于幸存者时，此信息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。他是一种常见的逻辑谬误。
  
 这些都是只看到了存在的，而忽略了不存在的那一部分。
  
 所以在生活中，我们要警惕幸存者偏差，有些案例会带来大相径庭的结论。
  
 当然也还需要警惕 滥用幸存者偏差 。
  
 比如媒体报道某某贪污或者行贿受贿被抓，但是还有很多的贪污或者行贿受贿被抓的没被抓，就得出这个没事这个结论也是不行的。
  
 判断时如何避免幸存者偏差，有这么三个步骤可用：
                                          
 本文参考知乎  【深度长文】互联网人必须要懂的“幸存者偏差