幸存者偏差

幸存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。统计学上的定义是：在进行统计的时候，忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对整体的描述出现偏倚。幸存者偏差的规律。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老中医”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。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，全面系统的了解才能克服这个偏差。

幸存者偏差(Survivorship bias)，另译为"生存者偏差"或"存活者偏差"，驳斥的是一种常见的逻辑谬误("谬误"而不是"偏差")，这个被驳斥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。这东西的别名有很多，比如"沉默的数据"、"死人不会说话"等等。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老中医"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。如何应对呢?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，全面系统的了解财务分析才能克服这个偏差。

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。产生背景1941年,第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。扩展资料：沃德教授提出以下其加强机身防护意见的依据：1、本次统计的样本，仅包含没有因敌火射击而坠毁并安全返航的轰炸机。2、沃德教授假设所有中弹的弹著点应该会平均分布在机身各处，而能安全返航的轰炸机机身中弹数量较多的区域，是即使被击中也比较不会导致坠机的部位。3、机翼被击中很多次的轰炸机，大多数仍然能够安全返航。4、发动机弹孔较少的原因并非真的不容易中弹，而是一旦中弹，其安全返航并生还的可能性就微乎其微。军方最终采取了教授提出的增加发动机防护的建议，后来证实该决策是完全正确的。这项研究对当时仍在发展初期的作业研究领域具有深远的影响。参考资料：百度百科-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。产生背景1941年，第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授（Abraham Wald）应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。

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。

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。

幸存者偏差(Survivorship bias)，另译为"生存者偏差"或"存活者偏差"，驳斥的是一种常见的逻辑谬误("谬误"而不是"偏差")，这个被驳斥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。这东西的别名有很多，比如"沉默的数据"、"死人不会说话"等等。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老中医"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。如何应对呢?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，全面系统的了解财务分析才能克服这个偏差。

01 含义： 幸存者偏差，顾名思义，即幸存者与偏差。幸存者即从生活的暴击中幸存下来的人，换一个词，即幸运儿。偏差即误差，指人们判断一个事物采用了结果推理过程的方法，幸存是结果，而过程有很多种，有非幸存——丧生。因此，在推理过程中就必然会产生偏差。 02 幸存者偏差的表现： 最近有一则笑话，即有记者在火车站台上采访别人是否买到了火车票。大家都应该知道，只有买到火车票的人，才会去站台，因此，当这位记者得出一个结论，大家都买到火车票了，你也一定可以买到或者票的，这就是幸存者偏差的表现。 03 人为什么会有幸存者偏差呢？ 人的能力是有限的，你不仅看不到墙角灰暗的地带，反而被幸存者吸引了目光，因此，你凭借自己的所见所闻来判断事情，就会得出一个片面的结论。 在统计学里，有一个经典的案例，英国人曾经对飞回来的战斗机做过一个统计，战斗后的飞机受损部位主要在机翼而不是机腹，因此，我们应该减少对机腹的安全装置而增加机翼吗？这多么荒谬呀，机腹受到攻击的飞机大多的坠落了，而飞回来的都是幸存机，机腹当然不会有事。 04 怎样减少幸存者偏差呢？ 第一：丰富自己的知识，不要总是拿自己的直接接触来作为判断问题的首要依据，而应该把一些你间接学到的专业知识作为看待问题的重要依据之一，因为眼见其实真不一定为真，耳听也是一样。 05 第二：学会分析你所见、所闻。有一句话叫作”仗义每多屠狗辈，负心多是读书人“，事实上，受过高等教育的群体在个人素质、处事方式上是要好很多的，反而，屠狗之徒，由于自身环境的局限，”负心“的概率会略微大一点。 但常规的案例未免太败兴，好像个例才更值得拿来作为谈资，才更能哗众取宠，因此，“仗义的读书人”，似乎没有什么可以夸赞的，可是”负心的读书人“就是一个劲爆的谈资。 06 第三，去思考现象背后的原因和群体。有一句话叫做“努力一定会成功”，很多人直到现在仍然把它当作真理，其实努力不一定成功，成功往往是幸存者，如果你想要去论证这句哈，那么，经过自己努力之后成功的人会告诉你，当然是真的，你看我，我经过自己的努力，我就成功了；而失败的人面对这样的问题往往选择了沉默，还有一类人，因此，这样的论证本就不具有科学性。 07 以上三点，是大多数人常见的误区，希望大家看完之后可以收获一些东西，要有自己的思想，这样在人生的浪潮中，你才可以比别人走更少的弯路，祝福你，亲爱的朋友！

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。产生背景：1941年，第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。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。

含义： 幸存者偏差，顾名思义，即幸存者与偏差。幸存者即从生活的暴击中幸存下来的人，换一个词，即幸运儿。偏差即误差，指人们判断一个事物采用了结果推理过程的方法，幸存是结果，而过程有很多种，有非幸存——丧生。因此，在推理过程中就必然会产生偏差。 幸存者偏差的表现： 最近有一则笑话，即有记者在火车站台上采访别人是否买到了火车票。大家都应该知道，只有买到火车票的人，才会去站台，因此，当这位记者得出一个结论，大家都买到火车票了，你也一定可以买到或者票的，这就是幸存者偏差的表现。 人为什么会有幸存者偏差呢？ 人的能力是有限的，你不仅看不到墙角灰暗的地带，反而被幸存者吸引了目光，因此，你凭借自己的所见所闻来判断事情，就会得出一个片面的结论。 在统计学里，有一个经典的案例，英国人曾经对飞回来的战斗机做过一个统计，战斗后的飞机受损部位主要在机翼而不是机腹，因此，我们应该减少对机腹的安全装置而增加机翼吗？这多么荒谬呀，机腹受到攻击的飞机大多的坠落了，而飞回来的都是幸存机，机腹当然不会有事。 怎样减少幸存者偏差呢？ 第一：丰富自己的知识，不要总是拿自己的直接接触来作为判断问题的首要依据，而应该把一些你间接学到的专业知识作为看待问题的重要依据之一，因为眼见其实真不一定为真，耳听也是一样。 第二：学会分析你所见、所闻。有一句话叫作”仗义每多屠狗辈，负心多是读书人“，事实上，受过高等教育的群体在个人素质、处事方式上是要好很多的，反而，屠狗之徒，由于自身环境的局限，”负心“的概率会略微大一点。 但常规的案例未免太败兴，好像个例才更值得拿来作为谈资，才更能哗众取宠，因此，“仗义的读书人”，似乎没有什么可以夸赞的，可是”负心的读书人“就是一个劲爆的谈资。 第三，去思考现象背后的原因和群体。有一句话叫做“努力一定会成功”，很多人直到现在仍然把它当作真理，其实努力不一定成功，成功往往是幸存者，如果你想要去论证这句哈，那么，经过自己努力之后成功的人会告诉你，当然是真的，你看我，我经过自己的努力，我就成功了；而失败的人面对这样的问题往往选择了沉默，还有一类人，因此，这样的论证本就不具有科学性。 以上三点，是大多数人常见的误区，希望大家看完之后可以收获一些东西，要有自己的思想，这样在人生的浪潮中，你才可以比别人走更少的弯路，祝福你，亲爱的朋友！

幸存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。统计学上的定义是：在进行统计的时候，忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对整体的描述出现偏倚。幸存者偏差的规律。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老中医”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。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，全面系统的了解才能克服这个偏差。

　　在学习、工作乃至生活中，大家都尝试过写作文吧，借助作文人们可以实现文化交流的目的。怎么写作文才能避免踩雷呢？下面是我收集整理的宁夏高考满分作文：幸存者偏差，希望能够帮助到大家。 　　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。

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。[1]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1941年,第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。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。

01 幸存者偏差，顾名思义，即幸存者与偏差。幸存者即从生活的暴击中幸存下来的人，换一个词，即幸运儿。偏差即误差，指人们判断一个事物采用了结果推理过程的方法，幸存是结果，而过程有很多种。因此，在推理过程中就必然会产生偏差。 02 最近有一则笑话，即有记者在火车站台上采访别人是否买到了火车票。大家都应该知道，只有买到火车票的人，才会去站台，因此，当这位记者得出一个结论，大家都买到火车票了，你也一定可以买到或者票的，这就是幸存者偏差的表现。 03 人的能力是有限的，你不仅看不到墙角灰暗的地带，反而被幸存者吸引了目光，因此，你凭借自己的所见所闻来判断事情，就会得出一个片面的结论。 在统计学里，有一个经典的案例，英国人曾经对飞回来的战斗机做过一个统计，战斗后的飞机受损部位主要在机翼而不是机腹，因此，我们应该减少对机腹的安全装置而增加机翼吗？这多么荒谬呀，机腹受到攻击的飞机大多的坠落了，而飞回来的都是幸存机，机腹当然不会有事。 04 所以我们应该丰富自己的知识，不要把自己的的直接接触来作为判断问题的首要依据，而应该把一些你间接学到的专业知识作为看待问题的重要依据之一，因为眼见其实真不一定为真，耳听也是一样。 05 学会分析你所见、所闻。有一句话叫作”仗义每多屠狗辈，负心多是读书人“，事实上，受过高等教育的群体在个人素质、处事方式上是要好很多的，反而，屠狗之徒，由于自身环境的局限，”负心“的概率会略微大一点。 但常规的案例未免太败兴，好像个例才更值得拿来作为谈资，才更能哗众取宠，因此，“仗义的读书人”，似乎没有什么可以夸赞的，可是”负心的读书人“就是一个劲爆的谈资。 06 学会去思考现象背后的原因和群体。有一句话叫做“努力一定会成功”，很多人直到现在仍然把它当作真理，其实努力不一定成功，成功往往是幸存者，如果你想要去论证这句哈，那么，经过自己努力之后成功的人会告诉你，当然是真的，你看我，我经过自己的努力，我就成功了；而失败的人面对这样的问题往往选择了沉默，还有一类人，因此，这样的论证本就不具有科学性。 07 希望大家看完之后可以收获一些东西，要有自己的思想，这样在人生的浪潮中，你才可以比别人走更少的弯路，祝福你，亲爱的朋友！

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。

1、幸存者偏差告诉我们的道理：提升负向结论的决策权重。这一点在面对未知的领域时，特别能体现它的价值。 2、幸存者偏差(survivorshipbias)，另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”。常用俗语“死人不会说话”来解释其成因。 3、意思是指，当取得资讯之管道，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。幸存者偏差只是从数据提取的偏差说明问题，而社会学的某些总结提取的数据偏差就更大了。统计学的幸存者偏差理论，给我们带来好多好多的思考。

我们往往拿成功人士的例子来激励自己，我们往往认为前行道路上前人的成功就能够提高自己的成功率，当结果不如人意时，我们便会有强烈的落差感，跌进无尽的深渊。 我希望可以在一开始，就可以告诉这些人一个概念，叫做幸存者偏差。 01 幸存者偏差，顾名思义，即幸存者与偏差。幸存者即从生活的暴击中幸存下来的人，换一个词，即幸运儿。偏差即误差，指人们判断一个事物采用了结果推理过程的方法，幸存是结果，而过程有很多种。因此，在推理过程中就必然会产生偏差。 02 最近有一则笑话，即有记者在火车站台上采访别人是否买到了火车票。大家都应该知道，只有买到火车票的人，才会去站台，因此，当这位记者得出一个结论，大家都买到火车票了，你也一定可以买到或者票的，这就是幸存者偏差的表现。 03 人的能力是有限的，你不仅看不到墙角灰暗的地带，反而被幸存者吸引了目光，因此，你凭借自己的所见所闻来判断事情，就会得出一个片面的结论。 在统计学里，有一个经典的案例，英国人曾经对飞回来的战斗机做过一个统计，战斗后的飞机受损部位主要在机翼而不是机腹，因此，我们应该减少对机腹的安全装置而增加机翼吗？这多么荒谬呀，机腹受到攻击的飞机大多的坠落了，而飞回来的都是幸存机，机腹当然不会有事。 04 所以我们应该丰富自己的知识，不要把自己的的直接接触来作为判断问题的首要依据，而应该把一些你间接学到的专业知识作为看待问题的重要依据之一，因为眼见其实真不一定为真，耳听也是一样。 05 学会分析你所见、所闻。有一句话叫作”仗义每多屠狗辈，负心多是读书人“，事实上，受过高等教育的群体在个人素质、处事方式上是要好很多的，反而，屠狗之徒，由于自身环境的局限，”负心“的概率会略微大一点。 但常规的案例未免太败兴，好像个例才更值得拿来作为谈资，才更能哗众取宠，因此，“仗义的读书人”，似乎没有什么可以夸赞的，可是”负心的读书人“就是一个劲爆的谈资。 06 学会去思考现象背后的原因和群体。有一句话叫做“努力一定会成功”，很多人直到现在仍然把它当作真理，其实努力不一定成功，成功往往是幸存者，如果你想要去论证这句哈，那么，经过自己努力之后成功的人会告诉你，当然是真的，你看我，我经过自己的努力，我就成功了；而失败的人面对这样的问题往往选择了沉默，还有一类人，因此，这样的论证本就不具有科学性。 07 希望大家看完之后可以收获一些东西，要有自己的思想，这样在人生的浪潮中，你才可以比别人走更少的弯路，祝福你，亲爱的朋友！

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。

优胜劣汰。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。产生背景1941年,第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置,机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。

01 幸存者偏差，顾名思义，即幸存者与偏差。幸存者即从生活的暴击中幸存下来的人，换一个词，即幸运儿。偏差即误差，指人们判断一个事物采用了结果推理过程的方法，幸存是结果，而过程有很多种。因此，在推理过程中就必然会产生偏差。 02 最近有一则笑话，即有记者在火车站台上采访别人是否买到了火车票。大家都应该知道，只有买到火车票的人，才会去站台，因此，当这位记者得出一个结论，大家都买到火车票了，你也一定可以买到或者票的，这就是幸存者偏差的表现。 03 人的能力是有限的，你不仅看不到墙角灰暗的地带，反而被幸存者吸引了目光，因此，你凭借自己的所见所闻来判断事情，就会得出一个片面的结论。 在统计学里，有一个经典的案例，英国人曾经对飞回来的战斗机做过一个统计，战斗后的飞机受损部位主要在机翼而不是机腹，因此，我们应该减少对机腹的安全装置而增加机翼吗？这多么荒谬呀，机腹受到攻击的飞机大多的坠落了，而飞回来的都是幸存机，机腹当然不会有事。 04 所以我们应该丰富自己的知识，不要把自己的的直接接触来作为判断问题的首要依据，而应该把一些你间接学到的专业知识作为看待问题的重要依据之一，因为眼见其实真不一定为真，耳听也是一样。 05 学会分析你所见、所闻。有一句话叫作”仗义每多屠狗辈，负心多是读书人“，事实上，受过高等教育的群体在个人素质、处事方式上是要好很多的，反而，屠狗之徒，由于自身环境的局限，”负心“的概率会略微大一点。 但常规的案例未免太败兴，好像个例才更值得拿来作为谈资，才更能哗众取宠，因此，“仗义的读书人”，似乎没有什么可以夸赞的，可是”负心的读书人“就是一个劲爆的谈资。 06 学会去思考现象背后的原因和群体。有一句话叫做“努力一定会成功”，很多人直到现在仍然把它当作真理，其实努力不一定成功，成功往往是幸存者，如果你想要去论证这句哈，那么，经过自己努力之后成功的人会告诉你，当然是真的，你看我，我经过自己的努力，我就成功了；而失败的人面对这样的问题往往选择了沉默，还有一类人，因此，这样的论证本就不具有科学性。 07 希望大家看完之后可以收获一些东西，要有自己的思想，这样在人生的浪潮中，你才可以比别人走更少的弯路，祝福你，亲爱的朋友！

　　幸存者偏差，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。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。

孕妇效应就是幸存者偏是一种常见的逻辑谬误。意思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。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。

幸存者偏差（Survivorship bias）是一种认知偏差，指由于只关注和记录成功的例子，而忽略了失败的例子和无法幸存的事物所产生的误导。1.这种误导可能导致人们错误地认为成功的因素是成功的唯一因素，或导致对某些情况做出错误的决策。2.幸存者偏差最初源于第二次世界大战期间对飞机的改进研究。研究人员只收集了那些没有被击中的飞机的数据和信息，而没有考虑到被击中的飞机的情况。这种数据收集方法导致对飞机的改进研究产生误导，使得改进方案的效果被高估了。3.在商业领域，幸存者偏差被广泛运用，例如对成功企业的研究，只关注那些成功的企业而忽略那些失败的企业，否则容易得出错误的结论。4.幸存者偏差还可以影响个人的决策，例如在购买彩票或参与股市时，只关注那些成功的人而忽略失败的人，从而错误地估计了自己的获成功率。因此，了解和避免幸存者偏差可以提高人们的决策效能。

通过看大家的演讲，我对幸存者偏差这个概念有了了解。偏差就是偏见造成的心理印象与实际事实的差距。然而，我感觉大家的演讲都侧重于偏差，而忽略了幸存者。我认为幸存者就是那些掌握话语权的人。 这是个信息飞速发展的时代，以前，话语权掌握在媒体手中。现在，话语权看似掌握在每个人自己手中，实际真的是这样吗？不是的，那些微博大v，明星网红，谁的粉丝多，谁就拥有更多的关注度，对造成偏差的影响就更大。当然，他们未必是幸存者，他们只是推动偏差形成的重要因素。可能也有人会疑惑，难道作为观众或者读者都没有判断力吗？有，肯定有。可是判断是基于对事实的了解程度。每个人都不可能了解任何事情的全部，我们了解的事实都是既定事实，相对来说只是一种结果。造成这种结果的过程即使是当事人也不一定完全了解，当事人也只能根据自己的结果反推原因。绝没有谁能说我现在做了什么努力我未来一定能成功。如果有人这样说了，那只是他自信的表现，这绝不能成为导致结果的事实。因此，从这个角度来讲，偏差是客观存在的。人不可能消除偏差。可是偏差的方向不一样。幸存者偏差就把事情偏向幸存者方向。 这个方向由幸存者发出，舆论做导向，个人做选择。最终决定了这个事实在你心里的印象。说个我自己受幸存者偏差影响的例子。 现在各种公务员考试，事业单位考试竞争很激烈，我毕业那年好不容易考了个笔试第一，第二是我的好朋友，只招一个人，面试时我俩都觉得不是她就是我，然而最终是第三名上了。当时分数出来，我俩不约而同的感觉有黑幕，并对此深信不疑。后来只要看到网上说的面试靠关系这样的信息我都觉得是在印证当时的情景。并且我听到的都是面试被刷的消息。 后来，我自己考上了事业单位。面试成绩是全场最高，也是唯一一个，我又听到有人说这肯定有黑幕，而且周围的人都非常赞同，说实话，如果那个人不是我，我也会很赞同，因为从分数上来看，全部都是70分左右，我的是85分，看起来真的很可疑。所以当我听到的时候，我第一时间是想辩驳的，后来我并没有出声，因为我无法解释原因，也因为他们选择相信他们相信的东西，就像当初的我一样。或者他们内心深处不是那么信，可是嘴上还是要这样说，不然如何解释这种分数差距呢？更奇怪的是，自从我考上事业单位以后。我总能听到身边认识的人陆续考上。 所以，你看，幸存者偏差是幸存者决定了偏差方向，舆论推动着这种方向，而造成影响的其实是自己的主观选择。虽然我们不能消除偏差，也未必能成为幸存者决定方向，我们至少可以通过自己的努力来减少偏差带来的不良影响。

金融作家纳西姆塔勒布曾在他的《黑天鹅》里，把这样的“幸存者偏差”称为“无声的证据”。然而生活中，我们也经常存在这样一种“幸存者偏差”的想法误区：当出现北大毕业生毕业后卖猪肉时，就会有人鼓吹“读书无用论”，认为读这么多书还不是出来摆摊卖猪肉。当我们看到市面上有哪位成功人士出书写自己成功历程时，就会有无数创业者抢着去买，他们觉得，别人能行自己也一定能成功，无形中拔高了对这本书的期望值。彩票的中奖率十分低，然而我们经常能看到媒体大肆渲染一些中奖的人，给人一种其实中奖率很高的错觉，那些因为沉迷于买彩票而不务正业的人，为买彩票走上歧途甚至妻离子散的人并不会被报导，也就容易被忽略。因此，每个人都存在信息差，有些人深陷其中自得其乐，有的人却因固以己见嘲笑别人，而当我们用理所当然的想法去看待事情时，实际上却是陷入了“幸存者偏差”的误区中。为何会存在信息不对称的想法误区？1、“丁蟹效应”：偶然事件的发生导致固化思维“丁蟹效应”指的是1992年郑少秋在《大时代》里所扮演的角色丁蟹，自从这部戏播出后，但凡郑少秋主演的电视剧播出，都会引发股市不同程度的下跌，因此之后便有了“丁蟹效应”。“丁蟹效应”反映出了当偶然事件的持续发生时，会造成大众的固化思维，认为是事件的发生跟某件事就是关联一起的。再能体现丁蟹效应的，是歌手萧敬腾被称为“雨神”的现象，当每一次萧敬腾要举办演唱会时，在当天举办方所在的城市都会下起雨，而这个也恰恰说明了，萧敬腾所到之处都会下雨，但实际上，并不是每一次都会下雨。在生活中，我们常常也会因为这种固化思维导致“幸存者偏差”的错误认知，比如说，当我们看到一个好吃懒做的人在某一天突然大获成功赚了很多钱时，我们在第一反应不是夸对方很厉害很能干，而是开始怀疑，你从哪来赚这么多钱？一旦造成固化思维，就会给事件贴上一个标签，从而没有更客观全面地看待问题，造成“幸存者偏差”的思想误区。2、“晕轮效应”：以偏概全的单一认知“晕轮效应”也叫“光环效应”，是美国心理学家爱德华·桑戴克提出来的理论，指的是在交往过程中，对他人印象停留在某一突出的特征和品质，以至于掩盖了对其他特征和品质的正确了解。也就是说，我们判断一个人是好是坏只从单一方面了解，从而做出整体印象的判断。“晕轮效应”具有三个特征，即遮掩性，表面性和延伸性。遮掩性会让我们抓住事物的个别特征从而忽视整体部分。表面性会让我们只专注在外在特征上，对事物的了解不够深入。而延伸性是指对一个人产生的整体态度从而连带到这个人的具体特征相关事物上。“晕轮效应”导致的错误认知在生活中无处不在。比如说当我们看到一个人抽烟喝酒纹身，会下意识就觉得这个人不是好人；比如我们在面试的时候，如果一个人没有好好打扮邋里邋遢地我们就会认为这个人不太靠谱。比如现在有很多利用形象正面的明星来代言产品，有可能会致使我们在未使用产品前，就因为代言人而对这个产品产生好感。当我们和我们认为是“优秀”的人交谈时，会认为对方说什么都是对的，对方是完美的，我们会不断美化他们，甚至觉得他们拥有最好的品质，把他们作为自己学习的榜样。一个作家一旦成名，那他以前所写的稿件都会争相被发表出来；正如马云曾经说过的那句经典语录：“我不喜欢钱，我这辈子都没见过钱”。“晕轮效应”就像是一把偏见的利刃，让我们容易受到以偏概全的单一认知，一不小心就会让我们沦为伤害无辜者的刽子手，失去了判断能力，造成“幸存者偏差”的思想误区。诚然，如今信息网络高速发展时代，如果我们不能用更全面的眼光去看待问题，只会让自己沦为越来越平庸，跟不上别人的脚步，到最后，也只能是继续深陷在“幸存者偏差”的错误认知里。而这样的想法无论对于自身的发展还是对于人际关系的交往，都会给自己带来不必要的麻烦和没必要的闹剧。任何时候，看待任何事物都需要全面，我们眼中不应该只看到我们已经看到的，而是应该用智慧的头脑寻找那些看不到的部位。当我们发掘出深藏其中的智慧和魅力时，或许它能帮助我们更加清晰更加深层次地感受到这个世界的美好，感受到生活的奥妙。

经济学中的“幸存者偏差”，即分析问题时所依赖的信息全部或者大部分来自于显著信息，较少利用不显著的信息或者彻底忽略“沉默的信息”，因此得出的结论与事实情况就可能存在巨大偏差。幸存者偏差在商业社会中，体现在人们因为对成功经验的痴迷而忽略失败可能带来的教训。所以，“幸存者偏差” 又叫做“死人不说话”。 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。“死人不说话”这个比喻来自医疗领域，只有活下来的人才有机会出来鼓吹治疗是多么的有效，死去的人没有机会出来争辩。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。应对幸存者偏差，最有效的办法是让“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，全面系统的才能克服这个偏差。

你听说过“幸存者偏差”理论吗？ 根据调查到的资料，“幸存者偏差”教会我一个道理——失败者的经验教训可能比成功者的更重要。 “幸存者偏差”这一概念是由二战时期的统计学家亚伯拉罕·瓦尔德（Abraham Wald）提出的。二战时期，英美军队为了减少飞机坠毁数量，要求加固飞机最容易受损的地方。于是他们观察顺利飞回来的飞机，发现大部分能够顺利返回的飞机机翼都受损比较严重，而机尾相比之下受损较轻。于是他们认为，如果能够加固机翼，使机翼能够得到有效的保护，返航的飞机可能就比较多。 统计学家亚伯拉罕·瓦尔德则提出了相反的建议，认为应该加固机尾。他说，返回的飞机大多机翼受损严重而机尾受损情况比较轻，是由于机尾受损严重的飞机大多在途中失事难以顺利返航，因此更应该加固机尾。 军队听了他的话，果然返回的飞机数量明显增多，进而也有了这样一个理论。这个理论后来被应用于各种领域，在金融领域比较常见。比如说，当今社会不断推崇成功人士的成功经验，于是很多人模仿成功人士的经验来走，但是成功的人依旧很少。 我们可以做一个这种比喻，比如同探险的路上一起走的人有很多，大家按照同样的模式和方法进行冒险或是生活，但是最后活下来的依旧只有一个，我们可以将个这人看做“幸存者”，剩下的都在路上因为某种原因而失去生命。于是当人们问起这位“幸存者”存活的经验时，他所分享的经验可能和大部分失去生命的人的经验所差无几，当然，我们排除“幸存者”有与大部分人不同的生活方式或者谋生手段的几率。这个时候，听到幸存者分享的经验的人按照所听到的一模一样去做，但还是会有人失败，这也可以被叫做“死人不会说话”。正是由于死人不会说话，模仿的人们并不知道失败的人失败在哪里，他们所得的经验全都来源于成功者的一面之词。因此，我们来说，成功者和失败者的共同经验才是我们所需要的。 将这一概念运用在当下最令人费解的预言上也可以。比如，有一百万个人各自说各自的地方在一百年之后可能会发现宝藏，并留下了相关的记录。一百年以后果真有人在其中的某个地方发现了宝藏，比如说在A处，那么人们就会想起来在一百年前曾经有这个一个人说“一百年以后A处会有宝藏”，于是大家都会认为这个人一定会是预言家。其实全面的来看这件事情，剩下的九十九万九千九百九十九个预言根本就没人在乎，也没有人关注到成功的预言背后竟然有那么多相似预言的失败，人们只在乎那个所谓“成功”了的那个，这就是幸存者偏差。 所以说，在当今夸大成功者的社会，失败者的经验可能对你来说更加重要，不断总结自己的失败经验也是难得之处，只是容易让人难以启齿，可是当你一旦迈过了失败这个坎，前面就离成功不远了。

人存原理（百度百科） 我们看到的宇宙之所以是这个样子， 那是因为我们的存在。科学工作的一切活动如果脱离了人的存在，就不会有任何意义可言。 人存原理告诉我们，我们对宇宙的认识和描述，都带有我们人类特有的认识能力。我们之所以看到宇宙是这个样子，是因为它如果不是这样的话，我们就不会在这里去观察它。 宇宙太遥远，先回到地球，看看我们身边的故事： 有一个人开发了一个可以预测体育赛事结果的软件，为了要让其他人相信他的软件是有效的，他首先在网上随机选取了20000人，然后选定了一个系列赛事，从第一场比赛开始，每次比赛之前他会发比赛的最终预算结果给到所有人，其中一半人发赢球的预测，一半人发输球的预测，第一场比赛结束后预测对10000人，第二场之后两场比赛都预测对的5000人，以此类推，七场比赛之后，大概还有70人左右，也就是最后这70人，他们所有比赛接收到的预测都是正确的，如果他们并不知道这些过程，他们一定会认为这是个“神奇”的软件，并且会相信之后的预测结果。 上面这个故事其实讲述了另外一个理论——幸存者偏差。 人存原理和幸存者偏差本质上就是两个维度的理论，但这两个理论都在一定程度上反应了一个相同的问题：在信息未被充分了解的情况下，我们的认知有非常大的局限性，我们一般会从结果去推导出过程，然而因为局限，我们只会找到一条可以导致我们现实结果的路径，而在过程中存在的许许多多的分支与可能，甚至是真相都会消失，好像从来没有发过一样。 对此，我有两点思考（宇宙的事情先放放，我们先考虑我们的实际生活）： 1、信息的不完全在日常生活中是一个常态，不可能所有的事情我们都可以知道全部的信息和细节，所以要减少思考的局限性和误差值，我们需要要加入其它维度的思考： （1）动机/目的 （2）思考（YY）所有可以得出现实结果的场景和可能 （3）逆向考虑 。。。。。。。等 2、在某些场景下，我们短时间内是无法跳脱局限，这个时候，我们既要承认局限的存在，也需要一定程度的认可自己，在认可的提前下，我们才能快速的精进成长，才有可能更快的突破局限。

幸存者偏差，又被称为“生存者偏差”，是一种常见的逻辑谬误，意思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。下面来看一个例子：记者在火车站，对“今年的火车票是否容易买到”进行了采访，大家纷纷表示买到了。从而得出这样的结论：“今年虽然火车票难买，但是通过采访我们发现，大家都买到了火车票，现在正满怀希望地赶回家乡，过个团圆年！” 看出问题了吗？记者在火车站采访，其实人已经被记者筛选过了，毕竟没有买到火车票的人是不会来火车站等的。 生活中有些谬误是显而易见的。比如，没来的请举手，哦，没人举手，大家都到了。但是，有些东西就不是那么明显了。比如我们经常说的：淹死的都是会游泳的。这话听起来没问题，但你应该想到，不会游泳的，一般是不会下水的，即使下水，也是带着游泳圈小心翼翼的在家长看护下游泳。 抽烟的人，经常说隔壁大爷抽了一辈子，还不是活到了99。但你应该想到，那些抽了一辈子烟但是很早死掉的人，是不会站出来反驳的。 很多认为读书无用的人，经常会说，同村的小学还没毕业的朋友，不也混成了百万富翁。但你应该想到，大多数小学没毕业的人，日子过得并不轻松，更加不会站出来反驳，他们要么是觉得无力反驳，要么是心中愧疚。 同样，我们应该想到，很多事情是被我们有意无意忽略了，即使我们有到实地认真调查过，也可能只是了解我们希望了解的事情。正是因为基于希望、基于需要，我们就会筛选，只要我们对全局没有完整的把握，就容易忽略关键信息的采集。只要缺失了关键信息，信息就会不完全，以不完全的信息怎么能够推导出正确答案。 幸存者偏差，他主要的错误不在逻辑推理，而在对信息把控有误，你认为的全部只是事实的片段，那么基于不完整信息的正确推理，得出正确答案的几率会很低，只能靠运气找出正确答案且不可证伪。 例子中记者采访火车站候车群众，得出的结论是片面的，但你能说他的结论就一定错了吗？我想我们是没有足够证据证明的，我们只能说他的结论不可信。 信息筛选是普遍存在的，我们人认识世界是需要筛选信息的，我们的大脑是处理不了接触到的全部信息的，那我想在幸存者偏差理论的启示下掌握如何筛选信息才是重要的。 重要的不是信息本身，重要的是我们知道我们需要什么信息，知道怎么筛选到我们需要的信息。掌握了这些，我们在判断一件事情时，才不会得出与事实完全不符的结论，才不会有这样那样的迷惑，才能与世界相处中安然自在。 上述是我的理解，那你的理解是怎样的，或你有精彩的例子，欢迎来留言交流？

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。

幸存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。幸存者偏差类似，数据的筛选还导致“伯克松悖论”，以及电话民调偏差等。统计学上的定义是：在进行统计的时候，忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对整体的描述出现偏倚。幸存者偏差的规律。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老中医”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。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，全面系统的了解才能克服这个偏差。

“幸存者偏差”告诉我们要向失败者学习、要向反对者学习，抛掉对个案的迷信，全面系统地了解数据。所谓“幸存者偏差”模型就是指当取得资讯的渠道仅来自幸存者时，这样的资讯可能会存在与实际情况不同的偏差，而产生思维分析模型。“幸存者偏差”是一种常见的逻辑谬误。我们只能看到经过某种筛选产生的结果，并没有意识到筛选的过程可能忽略了一些非常关键的信息。“幸存者偏差”只考察了幸存者的特征，就把这些特征倒推为幸存者幸存的原因，却没有意识到那些未幸存者可能也具有这些特征。比如，一个渔村里的人都出海捕鱼，遇到了风暴，死了很多人；很多活着回来的人非常感慨，都说幸亏自己出海前拜了海神，海神保佑他们平安归来，于是村里的人更虔诚的相信海神了。可是，那些死在海里的人，明明也都拜过海神，但依然死了，可惜，死人不会说话。总之我们在认知事物的时候，偏差总是存在的。这个世界远比你想象得复杂很多，考虑问题应尽可能全面。世间大部分的事情如此，大部分事也都是个概率问题。概率是随机的，不要强行加一些原因。

幸存者偏差幸存是结果，而过程有很多种。什么是幸存者偏差?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。幸存者偏差的理解“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。很多人在看了经典的老电影后，会感叹电影创作“今不如昔”“一年比一年差”，却忽略了那些淘汰在时光中的、不好看的老电影。再比如媒体调查“喝葡萄酒的人长寿”。一般是调查了那些长寿的老人,发现其中很多饮用葡萄酒。 但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经逝去了,媒体根本不可能调查到他们。幸存者偏差的启示“幸存者偏差” 往往会让人们做出错误的判断。那么，在日常生活中，如何才能避免陷入“幸存者偏差”呢?这里向大家提出以下几点建议:1.建立“概率论” 思维。“概率论告诉大家，在一段较长的时间内，一个事物的表现会趋于平均水平，即“均值回归”。根据这个理论，大家在做判断的时候应该避免盯着某些“小概率事件” 不放，而要从更宏观、客观的角度思考问题。2.避免陷入“简单逻辑”研究证明，因为大脑每天都要处理很多信息，所以其更喜欢按照简单、省力的方式来运作，而“简单逻辑”便是一个人在面对某件事情时，不假思索就能出现的思维方式。但必须明确的是，“简单逻辑”有一定的好处，比如可以节约精力等，但有时候也可能会让人做出错误的判断，因此，在处理问题的时候，不妨多问自己一个为什么，多和别人进行一次交流。3.学会拆分任务“幸存者偏差”等逻辑谬误之所以会出现，一个很重要的原因是人们习惯于关注现存的、眼前的事物，即更相信“眼见为实”，而忽略某些隐藏信息和细节。对此，大家可以通过拆分任务的方式，让自己对任务更加明确，比如在制定目标的时候，可以将大目标拆分成一个个小目标;在完成任务的时候，可以将大任务拆分成一个个具体的步骤。遇见更好的自己。

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。幸存者偏差的主要观点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。

　　幸存者偏差，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。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。

1、幸存者偏差告诉我们的道理：提升负向结论的决策权重。这一点在面对未知的领域时，特别能体现它的价值。 2、幸存者偏差(survivorshipbias)，另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”。常用俗语“死人不会说话”来解释其成因。 3、意思是指，当取得资讯之管道，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。幸存者偏差只是从数据提取的偏差说明问题，而社会学的某些总结提取的数据偏差就更大了。统计学的幸存者偏差理论，给我们带来好多好多的思考。

意思是只能看到经过一定筛选的信息，而没有意识到筛选的过程，所以忽略了已经筛选出来的关键信息。 很大程度上是由于其认知水平有限，即只知道一些表面信息，完全不知道关键信息的存在，最终导致误判。

幸存者偏差是一种对自身所处环境的偏见认知，这个偏见认知就是因为你一步一步走到了这个环境，你身边的人也是和你类似的，所以你看身边的人都是这样的状态，你就觉得世界上的人都是这种状态。从大的环境来说，人类为什么能够繁衍至今，因为幸存者偏差，因为人类要是不能繁衍至今的话，我们就不会问出这个问题，人类在发展的历史过程中必然也出现过很多次危机，毕竟五六百万年的时间肯定会遇到一些影响了曾经人类生存的问题，但是我们都解决了，还是那句话，我们要是不解决的话就不会站在这里，不会提出这样的问题了，这就是一个幸存者偏差。从个人的发展来说也存在这样的现象，比如说我们经过自己的努力，上了大学或者上了研究生，乃至上了博士，我们看周围的人都是这样的状态，我们觉得自己平平无奇，因为大家都是过了分数线才考进来的，所以就觉得大家都是这样，自己也没有什么特殊的地方，感觉自己自信心受到了打击，其实不是呀，你要是走出这个环境，你会发现你有很大的不同的，你要知道还有很多人连高中都没有上过，很多人大学都没有上过，更不要说更高的学历了，这也是一个个人认知的局限性，当然这里对学历并没有任何的偏见，只是拿这样一个事情举例子。幸存者偏差是一个非常大的理论，它能够涵盖的东西很多很多，就像是我们曾经提到的二八定律有百分之80的人掌握着20%的环境性质，反过来也是这样，他们解释的现实生活中的事情实在是太多了，它的范围很广，所以我们也说不清楚它到底是什么意思。只能说他跟我们的生活息息相关，如果你感兴趣的话，去查阅一些专业的资料，他会给你更专业的解释。

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。

幸存者偏差是一个典型的人类认知思考的逻辑谬误，其论证过程是这样的： 幸存者偏差本质上是一种取样偏差（有效的取样应该是完备且随机的），我们更多的关注那些成功者 ，忽略了倒霉蛋，从而做出了错误的判断，甚至得出了荒唐的结论。 我们来看几个例子： 2000多年前，罗马思想家、政治家西塞罗讲了下面的故事。有个人将一幅画给一个无神论者看，画上是一群正在祈祷的拜神者，他们在随后的沉船事故中幸存了下来。其寓意是：虔诚祈祷能保护人们不被淹死。无神论者看了后，问：“那些祈祷后被淹死的人的画像在哪儿？” 这个故事的逻辑推演是这样的：幸存者（A1）都向神祈祷了（C），而且没被淹死（B），所以祈祷可以保证不被淹死。这里的问题是，如果有相当数量的A2，也做了同样的动作（C），但是没有活下来，那就无法证明C是B的原因。现在A2已经死了，他们不会出来说自己有没有祈祷，因而至少说这个归因关系是存疑的 。只有当A2都没有祈祷且淹死了，才有可能证明C是B的原因 。 塔勒布在他的《黑天鹅》一书中说 ， 大部分思想家试图让他们之前的人感到羞愧 ，西塞罗却几乎让他之后的所有经验主义思想家感到羞愧。 其实不仅仅是机场书摊上的成功学书籍，就连商学院MBA的教程里，也充斥着幸存者偏差。 所有成功学的论证过程是这样的：因为这些企业或个人A1，具备了一组特质或者做了一系列特殊的事情C，从而实现了成功B，所以C就是成功经验，你们只要也做C，就会实现B。 A2呢？A2都失败了，有的倒闭了，有的破产了，有的不再创业了，我们没有A2的信息。马云写一本我和阿里巴巴的故事，可以洛阳纸贵，易趣出一本我们怎么搞砸了电子商务的，估计没人看。易趣还算是当年的著名企业了，更多的公司根本无人知晓。 这里不是否认成功经验，成功经验肯定是有的，否则人类文明不会进步了，但是要提醒的是，成功经验的萃取是非常复杂的，需要大量的专业分析和足够多的样本，甚至有时需要长时间的验证才能确定因果关系。鸡汤类的成功学是忽略了这些过程，只是简单的给你呈现了A1具备C。 如果我们把失败者A2都找到，发现失败者也具备C特质，成功者和失败者唯一不同的是，他们有更好的运气 ，那我们就只能把成功归因为运气，而不是C。当然，这个只是可能性之一。 很多城市都保留一些老建筑，上海的外滩、北京的故宫、苏州的园林，不禁让后人感叹，建筑师的水平真是一代不如一代了。但实际上这些保留下来的老建筑很可能就是因为其设计水平高而被保留下来的，大量的水平差的A2早就被拆掉了。仅仅根据A1，无法推导出所有的A都是有品味的。 类似的例子还有：古代的家具就是结实，现代的越来越差了。古代的纸墨就是好，几百上千年都能不腐烂。古代人真厉害，流传下来的字写的真好，每个人都是书法家。 上图显示的是 2016-2017赛季全世界薪水最高的足球运动员 。我们可以看到，他们每个人都是亿万富翁，光年薪就超过了1000万英镑，这还没有包括他们的广告收入。其中上海申花队的特维斯，其 年薪更是达到了令人眩目的3200万英镑，约合2亿7000万人民币 ！但是仅仅依靠这张榜单（A1）无法得出“踢球能致富”的结论。根据世界运动员工会 Fifpro公布的调查数据显示，全世界足球运动员的 月薪中位数介于1000美元和2000美元之间，其中大约有41%的足球运动员被拖欠薪水 。其实，在这么多足球运动员中，只有一小部分（A1）有幸挤入顶级职业联赛（比如英超或者中超）的人，其收入才会高于普通人，而绝大部分运动员（A2），其收入是很差的。 这个现象在几乎所有明星类的职业里都有，电影明星、畅销书作家、歌星，都是类似的情况，少数成功者A1获得了巨额收益，广大的A2活在生存线的边缘，仅仅依靠明星的收入榜单，无法推导出这个行业是高薪的。这个二战英国飞机的故事，被很多人认为是幸存者偏差这一说法的源头。 为了提高飞机防御能力，挽救更多的飞行员和飞机，军方建议根据返航飞机的弹孔分部情况，在密集部分加厚装甲。这个最初的想法，其实错的离谱。这些飞机A1，有弹孔C，实现了返航，没有被击落B。问题是我们要做的是防止被击落啊，那我们更应该看样本A2，看被击落的飞机都是哪里中弹了。不过稍加思索就会发现这是一个不可能完成的任务，被击落的飞机都化成灰烬了，就算能找到一些残骸，也很难得到足够完备的信息。 当时美军统计研究部的统计学家亚伯拉罕·沃尔德（Abraham Wald）拒绝了这一建议，他提出应该在弹孔不密集的地方做文章 ，因为很可能这些地方中弹就坠落了，以至于返航的飞机上看不到这些弹孔。当然 ，他如果就是这么抖机灵、脑筋急转弯一下，也就是不是统计学家了。此人当时也算小有名气的学者了，诺贝尔奖经济学奖得主弗里德曼，为美国海军研究炸弹试验方案时，卡在一个统计学问题上，就是求教这位老兄才解决的。弗里德曼把这段经历写入了自传，称赞道：“他（沃尔德）是一位杰出的统计学家，为统计学做出了创造性的贡献。” 沃尔德实际上是经过了大量的周密的模拟和计算，在A2信息严重缺失的情况下，推导出了应该在驾驶舱加固装甲。后来的实战效果很好，挽救了很多飞行员的性命。相关论文参见：https://people.ucsc.edu/~msmangel/Wald.pdf，或者知乎上搜索相关的论证。 说了这么多，那怎么做才能消除，或者克服幸存者偏差呢？

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。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。以上内容参考：百度百科——幸存者偏差

最近多次看到“幸存者偏差”这个名词，专门百度了解这个理论。 所谓幸存者偏差，是指对人、事物的判断，仅来自于幸存者，只看到结果，而忽略了过程中的筛选因素，会导致得到的资讯和做出的判断与实际情况存在偏差。 这个理论产生的背景是二次大战。1941年，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授应军方要求，参与“飞机应该如何加强防护，降低炮火击落的几率”课题研究。 沃德通过对数据的对比研究，认为机翼是最易被击中的位置，机尾是最少被击中，他的结论是：应该强化机尾的防护，而军方认为“应该加强机翼的防护，因为机翼最易被击中”。 而沃德教授认为：统计的样本只涵盖了平安返回的轰炸机，而机翼多次被击中还能够返航，机尾不是不易被击中，而是被击中后即无法返航，寥寥几架能返航的飞机主要依赖引擎完好。 军方后来采用了沃德教授的建议，事实证明，这个决策是正确的：看不见的弹痕才致命。这个故事后来被概括成一个词语“幸存者偏差。” 在生活中，我们经常只看到结果，而忽视了产生这种结果的过程。比如，我们常认为“长得好看的人收入高”，是因为我们看人往往会更关注长得好看的人，而如果这些人恰好薪水都很高，就会得出这样的结论。还有一部分长相一般薪水也很高的人，我们没有注意到，这样就导致了结论的偏差。 再比如在投资领域，我们也经常有“抄作业”不成功的案例。大V们运用的理论和方法，很多人也经常用，为什么只有这几位大V成功了呢。实际上也是因为我们在认识这一事件时，自动过滤了不成功的人，只剩下这些成功人士。所以说“成功是不可复制”的。 专家给的建议是，如果你想模仿大V的投资策略，就要全部模仿，而不能只看到他成功的部分。 前几天发布的“关于瑜伽老师为什么单身的多，也有好几位读者在评论区留言，认为是“幸存者偏差”的原因，我只看到瑜伽姑娘至今未婚，而这几位又正好是教过我的瑜伽老师。 那些不是瑜伽老师的大龄未婚青年，不在统计范围内。 读者博闻，也教会了我一些新知。所以有人说，公开写作是通过与读者互动共同完成的“完整写作”。

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。

幸存者偏差效应，百度上搜索这个概念，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。通俗一点的说，就是那些没有幸存的人，因为已经无法发声了，所以，那个过程就被忽略了，而人们只能听到幸存下来的人所说的话。 这种被筛选后得到的结果，难免有所偏颇，一些关键的信息也可能遗失掉了。而事实上，看不见的，才是最致命的。 幸存者偏差理论，其实就是一个点与面关注点不同的思维方式。有幸存者偏差思维方式的人，会习惯性的关注某一个点，而不会想着从点开始，辐射开去，扩大到面的范围去看待问题。 在网上看到过这样一个故事：有一只狐狸为了吃到鸡，在悬崖边上立了一个牌子：不展翅高飞，你怎么知道自己不是雄鹰？ 有些鸡被高飞的梦想所蛊惑，从悬崖上跳了下去。终于有一天，有一只鸡成功的飞了起来，狐狸立马到处宣传，于是，有很多鸡都来尝试，想要成为一只会飞的鸡，狐狸因此吃到了更多的鸡。 而事实是什么样的呢？事实上，那一只成功起飞的鸡，本身就是一只隐藏的雄鹰。 那一只飞起来的雄鹰，就是这里面的“幸存者”，而后来那些为了飞起来的梦想而死去的鸡，就是被“幸存者偏差效应”所蛊惑了。 现实当中，也有不少这样的例子。比如说做生意开店，很多人都只看到现在还在营业的门店，但却不会去统计在这一个过程中，被关掉的门店有多少？也不会统计存活下来的门店有些什么资源或优势，再对比自己是否具备相应的条件。这一点淘宝网店和微商就是最为突出的代表。 还有，曾经听到过一种说法“读书无用论”。说这种话的人，就是以其中一小部分，没读什么书，最后却成为了“大老板”，看上去混得比较好的人为例子，却不会提及，比这部分人多了无数倍的是书读得少，做着最辛苦的事，拿着最少的钱的那些人。 再比如说，昨天所说的“庞氏骗局”，其实也是“幸存者偏差效应”的一种体现，每个被骗的人，都只看到在这个骗局中赚取了收益的人，而自动忽略了更为庞大的，被骗得血本无归的人群。设立骗局的人，利用的也就是人们的贪婪，和“幸存者偏差”的心理效应。 而在工作和生活中，有时候幸存者偏差的心理效应我们也是可以去运用的，比如当我们想要去鼓励他人或说服他人时，也可以运用此心理学效应，有意识的只引用对所说的论点，有益的数据和事实做论据。 包括很多的“心灵鸡汤”，其实也隐含了“幸存者偏差效应”的原理在内。 无论是什么类型的效应，本身其实是没有好与坏的区别的，区别在于我们怎么联系到实际，去运用到生活和工作当中。很多时候，当我们学习的知识，理论是理论、生活是生活，根本无法联系到一块去。 因此，一定要让所学的知识，学以致用，知识才能变成智慧，产生有效的价值。

关于“幸存者偏差通俗理解”如下：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。幸存者偏差的起源和案例：关于幸存者偏差(Survivorship Bias)，有一个较知名的“飞机防护”案例。1941年，第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。幸存者偏差现象可能导致以下的结果：投资成功者出书出名，失败者将默默无闻，导致电视上大量专家在传经布道、市面上充斥着太多投资成功学类的书籍，可能会让观众或读者高估了通过投资获得成功的概率。由于条件限制或者心理因素，投资成功者难以保证理性和客观，容易夸大自己能力、忽略运气因素、弱化当时所承担的风险等。

幸存者偏差，顾名思义，即幸存者与偏差。幸存者即从生活的暴击中幸存下来的人，换一个词，即幸运儿。偏差即误差，指人们判断一个事物采用了结果推理过程的方法，幸存是结果，而过程有很多种。因此，在推理过程中就必然会产生偏差。 最近有一则笑话，即有记者在火车站台上采访别人是否买到了火车票。大家都应该知道，只有买到火车票的人，才会去站台，因此，当这位记者得出一个结论，大家都买到火车票了，你也一定可以买到或者票的，这就是幸存者偏差的表现。 人的能力是有限的，你不仅看不到墙角灰暗的地带，反而被幸存者吸引了目光，因此，你凭借自己的所见所闻来判断事情，就会得出一个片面的结论。 在统计学里，有一个经典的案例，英国人曾经对飞回来的战斗机做过一个统计，战斗后的飞机受损部位主要在机翼而不是机腹，因此，我们应该减少对机腹的安全装置而增加机翼吗？这多么荒谬呀，机腹受到攻击的飞机大多的坠落了，而飞回来的都是幸存机，机腹当然不会有事。 所以我们应该丰富自己的知识，不要把自己的的直接接触来作为判断问题的首要依据，而应该把一些你间接学到的专业知识作为看待问题的重要依据之一，因为眼见其实真不一定为真，耳听也是一样。 学会分析你所见、所闻。有一句话叫作”仗义每多屠狗辈，负心多是读书人“，事实上，受过高等教育的群体在个人素质、处事方式上是要好很多的，反而，屠狗之徒，由于自身环境的局限，”负心“的概率会略微大一点。 但常规的案例未免太败兴，好像个例才更值得拿来作为谈资，才更能哗众取宠，因此，“仗义的读书人”，似乎没有什么可以夸赞的，可是”负心的读书人“就是一个劲爆的谈资。 学会去思考现象背后的原因和群体。有一句话叫做“努力一定会成功”，很多人直到现在仍然把它当作真理，其实努力不一定成功，成功往往是幸存者，如果你想要去论证这句哈，那么，经过自己努力之后成功的人会告诉你，当然是真的，你看我，我经过自己的努力，我就成功了；而失败的人面对这样的问题往往选择了沉默，还有一类人，因此，这样的论证本就不具有科学性。 希望大家看完之后可以收获一些东西，要有自己的思想，这样在人生的浪潮中，你才可以比别人走更少的弯路，祝福你，亲爱的朋友！

在心理学上有一个概念叫做“幸存者偏差”，指的是只能看到经过某种筛选之后的信息，而没有意识到筛选的过程，从而忽略筛选过程中的重要因素。 举个例子，1941年的二战时期，美国的飞机被击落的频率非常高，因此哥伦比亚大学的沃德教授，开始研究“如何才能降低飞机被击落的频率”的课题，从而提高飞机的生存率。他研究大量战场幸存下来的飞机，发现飞机的机翼被击中的频率是最高的，而机尾被击中的频率是最低的。因此，沃德教授建议“加强飞机机尾的保护”，对于这个建议，军方人士感觉很疑惑，为什么机翼被击中的频率最高，却不去加强机翼的保护，反而要去加强机尾的保护呢？沃德教授解释道：一、飞机的机翼即使被击中多次，但依然能够完整地飞回来，可见机翼的安全性能比机尾好。二、飞机机尾很少被击中，但实际上是一种假象，因为很多被击中机尾的飞机，其实根本没不可能安全飞回，而是直接坠毁了。当我们在处理问题的过程中，我们总会关注幸存者，而忽略那些像坠落飞机一样的落难者。 因此在做抉择时，要有逆向思维。比如在做投资的时候，我们会下意识地希望自己是，收益者吃幸存者，但是逆向思维需要我们反问自己，我能成为那个收益者吗？这个过程中是否有其他的利弊？ 也就是说，当我们在做抉择的时候，我们需要从各个方面，尽可能多的了解相关信息，避免遗漏那些“落难的飞机”。

幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时，此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。幸存者偏差，是由优胜劣汰之后自然选择出的一个道理：逝者不会说话，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。来源幸存者偏差的来源是1941年美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(AbrahamWald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。所以后人用5个字概括这个故事：幸存者偏差。