幸存者偏差（Survivorship Bias）
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1941年，第二次世界大戰中，美國哥倫比亞大學統計學沃德教授(Abraham Wald)應軍方要求，利用其在統計方面的專業知識來提供關於《飛機應該如何加強防護，才能降低被炮火擊落的機率》的相關建議。沃德教授針對聯軍的轟炸機遭受攻擊後的數據，進行研究後發現：機翼是最容易被擊中的位置，機尾則是最少被擊中的位置。沃德教授的結論是“我們應該強化機尾的防護”，而軍方指揮官認為“應該加強機翼的防護，因為這是最容易被擊中的位置”。沃德教授堅持認為：（1）統計的樣本，只涵蓋平安返回的轟炸機；（2）被多次擊中機翼的轟炸機，似乎還是能夠安全返航；（3）而在機尾的位置，很少發現彈孔的原因並非真的不會中彈，而是一旦中彈，其安全返航的機率就微乎其微。軍方采用了教授的建議，並且後來證實該決策是正確的，看不見的彈痕卻最致命！這個故事有兩個啟示：一是戰死或被俘的飛行員無法發表意見，所以彈痕數據的來源本身就有嚴重的偏誤；二是作戰經驗豐富的飛行員的專業意見也不一定能提升決策的質量，因為這些飛行員大多是機翼中彈機尾未中彈的幸存者。 俗語“死人不會說話”很好的解釋了這種偏差的重要成因。當我們分析問題所依賴信息全部或者大部分來自於“顯著的信息”，較少利用“不顯著的信息”甚至徹底忽略“沈默的信息”，得到的結論與事實情況就可能存在巨大偏差。這樣的例子在我們身邊也有很多。 比如常言說“老婆都是別人的好”。這話有很多生理和心理層面的解釋，讀者可以參考渡邊淳一的《男人這東西》。筆者認為還有幾個跟生存者偏差相關的原因：一是你看到的別人老婆有很多，但你往往記住那些漂亮優雅賢惠的少數人，自覺不自覺的忽略大部分；二是你記住的別人老婆的樣本信息並不完整，你看到的更多是淡妝華服而不是睡衣素顏、是溫柔體貼而不是嘮叨抱怨，而後者可能只是她老公下班回家後才看到的。 比如媒體調查“喝葡萄酒的人長壽”。一般是調查了那些長壽的老人，發現其中很多飲用葡萄酒。但還有更多經常飲用葡萄酒但不長壽的人已經死了，媒體根本不可能調查到他們。 甚至面向全部用戶的公開性調查，也往往存在較大的偏差。比如互聯網上要是有調查“你認為北京出租車起步價從10元提高到13元是否合理？”，看似樣本是隨機的，但認為“不合理”甚至憤怒的人更願意去回答這個問題，而覺得“合理”甚至無所謂的人可能更多會忽略這個調查。 回到投資領域，在投資理財類電視節目里，我們經常看到取得成功的投資者談論其投資經驗和方法，但觀眾往往會忽略了一個事實：采用同樣經驗和方法而投資失敗的人是沒有機會上電視侃侃而談的。生存者偏差現象可能導致以下的結果：（1）投資成功者上出書出名，失敗者將默默無聞，導致電視上大量專家在傳經布道、市面上充斥著太多投資成功學類的書籍，可能會讓觀眾或讀者高估了通過投資獲得成功的概率；（2）由於條件限制或者心理因素，投資成功者難以保證理性和客觀，容易誇大自己能力、忽略運氣因素、弱化當時所承擔風險等。 另外，在投資領域，存活者偏差還具有明顯的時間周期。股市具有系統性波動特點，導致樣本特征產生時間分布偏差，很明顯例子是我國2006、2007年的“股神”要比2008年多的多。巴菲特說：“如果你是池塘里的一只鴨子，由於暴雨的緣故水面上升，你開始在水中上浮，但此時你卻認為上浮的是你自己，而不是池塘里的水。” 如果你我本身就是“幸存者”的一分子，就很麻煩，因為就算成功純屬偶然，你我也可能會不自覺的發現自己與其他成功者的共同點，並將它們詮釋為“成功因素”。@方舟88