幸存者偏差

        早就想写这个幸存者偏差，不得不说在现今网络如此发达，信息传递迅速便捷的时代，总能见到以点概面、忽略全局的思考偏差。

        这在金融市场的交易环境中犹为突出，加上媒体和各报道的加持，明星交易员和不可企及的致富效应，让进入市场的投机者只见到一夜暴富而忽略倾家荡产……还有“读书无用论”也是典型的日常事例，相信身边一定有人这样说，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。并且因为这样的事例也的确有很多，所以得出“上学没有用处”，“读书无用”的结论。

        没有完全对照而得出的结论，多半与概率思维有关，幸存者偏差十分有必要了解。

        先上定义，查询百度百科——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。说明白点，就是当取得资讯的渠道，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。这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，这对应上面的交易明星也有些类似。

        让我印象深刻的是一则相关的故事，1940年在英国和德国的空战中，英国损失了不少轰炸机和飞行员，当时英国军部研究，在轰炸机的哪个部位装上更厚的装甲来提高飞机的防御能力，统计从欧洲大陆空战中飞回来的轰炸机，飞机上被打到的弹孔主要集中在机身中央、两侧机翼和尾翼部分，于是研究人员提议在上述三个弹孔最密集的部分加上装甲。这一建议被美国军队统计研究部的统计学家沃德教授否决，沃德指出这些百孔千疮的战机是从战场上成功飞回来的幸存者，因此他们机身上的弹孔对于飞机来说算不上致命，正确的方法应该是去研究那些被打中坠毁的轰炸机，也更应注意弹痕少的部位，因为这些部位受到重创的战机，很难有机会返航，只有注重这部分被忽略的数据被，才能找到战机最脆弱的地方并用装甲加强。

        这故事正告诉我们，幸存者偏差实质是样本范围的偏差，凡事反过来想更有必要。芒格也提醒过，失败的经验往往比成功的经验更有价值。所以解决幸存者偏差的简单办法是，加入失败的样本做逆向思考。在扩充样本范围同时，反过来想哪些样本是被忽略的，这样就能避免以点概面，就不会只见飞回的轰炸机而忘记那些被击落的。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。

        那么，在生活中现在是否能发现，我们自身犯的“幸存者偏差”错误呢？