什么叫幸存者偏差
在我们的日常生活和工作中，我们常常会遇到这样一种情况：当我们观察到一群事物或者个体的时候，我们所能看到的往往只是那些“幸存下来”的例子，而那些“失败”的例子则因为种种原因无法被我们观察到。这种现象，就是我们今天要讨论的主题——幸存者偏差（Survivorship Bias）。
幸存者偏差，又被称为生存者偏差或存活者偏差，是一种常见的逻辑谬误，指的是人们在做决策时倾向于只看到经过某种筛选后剩下的结果，而忽视了那些未能通过筛选的数据或现象。这种偏差通常会导致我们对实际情况产生误解，并可能作出错误的判断和决策。
幸存者偏差的概念最早由美国哥伦比亚大学的统计学家亚伯拉罕·沃尔德（Abraham Wald）在二战期间提出。当时，沃尔德应军方的要求，利用他在统计学方面的专业知识来解决一个重要的军事问题：如何加固轰炸机以降低它们在战斗中被击落的概率。通过对返回基地的轰炸机的损伤情况进行分析，沃尔德得出了一个看似违反直觉的结论：应该加强对轰炸机机尾的防护，而不是机翼。这是因为机翼上的弹孔多，说明那里相对而言更容易受到攻击，但能够带着这些伤害返航的轰炸机证明了机翼部分是可以承受一定损伤的；相反，机尾部分虽然弹孔少，但一旦被击中，轰炸机返航的可能性就大大降低了。军方采纳了沃尔德的建议，从而有效地提高了轰炸机的生存率。
幸存者偏差在生活中比比皆是。比如，在投资领域，投资者可能会过分关注那些表现优秀的股票或者基金，而忽视了大量表现平庸或者糟糕的投资产品。在职场上，员工可能会认为升职加薪的人是因为他们特别努力或者有能力，而忽略了那些同样努力但没有得到提升的同事。在社交媒体上，人们常常只能看到他人光鲜亮丽的生活照，从而产生一种所有人都过着美好生活的感觉，而实际上这只是幸存者偏差的一种体现。
为了避免幸存者偏差对我们决策的影响，我们需要意识到这种偏差的存在，并采取一些措施来减少它的影响。我们需要尽可能全面地收集数据，包括那些“失败”的案例。我们需要对数据进行批判性地分析，而不是仅仅接受表面的结果。我们需要保持谦虚和开放的心态，接受可能存在多种解释和观点的事实。
幸存者偏差是一种常见且潜在危险的思考误区。通过认识并理解这种偏差，我们可以更加理性地看待我们周围的世界，从而做出更加明智的决策。
