倖存者偏差意思

倖存者偏差（Survivorship Bias）是一個統計學和認知偏差的概念，指的是在分析某些事件或數據時，只考慮了成功或存活下來的案例，而忽略了失敗或已消失的案例，從而導致對事件發生機率或原因的錯誤估計。

這個概念源自於第二次世界大戰期間，一位名叫Abraham Wald的統計學家被要求分析飛機在戰鬥中受損的情況。當時，人們普遍關注的是如何加強飛機最容易受到攻擊的區域，如機翼和機身。然而，Wald指出，這些區域雖然受損較多，但飛機仍然能夠返航，這意味著它們並不是最關鍵的。相反，他建議應該加強那些受損較少但返航率低的區域，比如引擎，因為這些區域一旦受損，飛機就很難返航。

倖存者偏差在日常生活中也很常見。例如，當人們只看到成功的企業家和他們的成就時，可能會錯誤地認為創業很容易成功，而忽略了那些失敗的企業家，他們的故事往往不被聽到。同樣，當人們只關注那些在災難中倖存下來的人時，可能會錯誤地認為某些逃生策略特別有效，而忽略了那些沒有倖存下來的人的策略。

為了避免倖存者偏差，在分析數據和事件時，需要確保考慮所有相關數據，包括失敗和未成功的案例。這有助於更準確地理解事件的全貌，並做出更合理的決策。