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?

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