转自MBA智库百科
幸存者偏差(Survivorship Bias)
　　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（“谬误”而不是“偏差”），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。这东西的别名有很多，比如“沉默的数据”、“死人不会说话”等等。
幸存者偏差的案例
　　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”。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)而在机尾的位置,很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹,而是一旦中弹,其安全返航的概率就微乎其微。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!
　　这个故事有两个启示:一是战死或被俘的飞行员无法发表意见,所以弹痕数据的来源本身就有严重的偏误;二是作战经验丰富的飞行员的专业意见也不一定能提升决策的质量,因为这些飞行员大多是机翼中弹而机尾未中弹的幸存者。
　　俗语“死人不会说话”很好地解释了这种偏差的重要成因。当我们分析问题所依赖信息全部或者大部分来自“显著的信息”,较少利用“不显著的信息”甚至彻底忽略“沉默的信息”,得到的结论与事实情况就可能存在巨大偏差。
　　比如常言说“老婆都是别人的好”。这话有很多生理和心理层面的解释,读者可以参考渡边淳一的《男人这东西》。笔者认为还有几个跟生存者偏差相关的原因:一是你看到的别人老婆有很多,但你往往记住那些漂亮优雅贤惠的少数人,自觉不自觉地忽略大部分;二是你记住的别人老婆的样本信息并不完整,你看到的更多是淡妆华服而不是睡衣素颜,是温柔体贴而不是唠叨抱怨,而后者可能只是她老公下班回家后才能看到。
　　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死了,媒体根本不可能调查到他们。