幸存者偏差

一位年轻的统计学家如何识别一种称为“幸存者偏差”的认知偏差并拯救生命:

第二次世界大战期间,美国希望为其飞机的特定区域增加加固装甲。

分析人员检查了返回的轰炸机,绘制了它们的弹孔和损坏情况(如下图所示),并得出结论,在尾部、机身和机翼上增加装甲将提高它们的生存几率。

但一位名叫亚伯拉罕·沃尔德 (Abraham Wald) 的年轻统计学家指出,这将是一个悲剧性的错误。

幸存者偏差_第1张图片

通过只绘制返回飞机上的数据,他们系统地忽略了一个关键的、信息丰富的子集上的数据:

受损且无法返航的飞机。

• “看到”的飞机受到了可幸存的损坏。 • “看不见的”飞机遭受了实际未受的损坏。

沃尔德得出的结论是,应该在返回飞机的“未受伤”区域(下图中没有弹孔的区域)添加装甲。

他的深刻逻辑是:幸存者没有受伤的地方,实际上是飞机最脆弱的地方。

根据他的见解,军方加固了发动机和其他易损部件,显着提高了战斗中机组人员的安全,挽救了数千人的生命。

亚伯拉罕·沃尔德(Abraham Wald)发现了一种称为“生存偏差”的认知偏差:

由于系统地关注幸存者(成功)而忽略伤亡(失败)而产生的错误导致我们错过了真正的基本生存率(实际成功概率)并得出有缺陷的结论。

生存偏差无处不在——它给企业带来的成本可能是巨大的。

当我们未能考虑结果的范围和隐藏的证据时,我们就会对现实产生一种扭曲的(而且通常是不正确的)看法。

看不见的东西往往比看得见的东西更有价值。

幸存者偏差是指关注成功结果而忽视非幸存者的倾向。它导致对现实过于乐观的看法——仅对幸存者的分析不够有力或富有洞察力。评估企业和投资的情况经常发生。

你经历过哪些可以归为“幸存者偏差”的事情?

你可能感兴趣的:(经验分享)