幸存者偏差论文参考文献

著名的数学家瓦尔德在二战时因排除众议建议美军在飞机引擎处安置装甲，在很大程度上帮助美军赢得了第二次世界大战，也因此产生了著名的"幸存者偏差"理论。通俗地讲，就是人们常常偏信来自于幸存者的资料、数据，而不去探究"死亡者"的信息，因而资讯与真实情况存在偏差。现实生活中，小到个人生活大到商业运作，"幸存者偏差"现象无处不在。 作为学生，最常遇到的问题就是择校、选择补课班。家长们选择的标准通常依靠的是升学率、高分学生的数量和成绩，而不去看低分学生的占比和分数，更不去考虑学校的整体教学质量、师资力量、和是否因材施教。尽管家长们都知道每个学生都是有独立个性、学习习惯、兴趣特长的个体，也承认很多优秀的学生本身就是天资过人，但由于"幸存者偏差"的误导，他们仍一叶障目，心存侥幸。 今天对于全中国975万考生来讲都是一个重要的日子，寒窗苦读数十载，千军万马挤独木桥，为的是什么？就是为了能考上清华、北大这样的知名学府。因为家长和考生们看到以往清华、北大的毕业生都能找到好工作，拥有较同龄人更高的收入。可是，正因为"幸存者偏差"效应，媒体争相报道的都是高等学府优秀毕业生的案例，而不去追踪、探究那些毕业即失业的学生现状。毕竟，社会鼓励宣扬正向、积极的思想，以慰藉读者，给人以希望。这就给普通老百姓造成一种错觉，即顶尖名校毕业的所有人都是优秀的。 那么，很多人可能不理解，从中国顶尖学府毕业的学子怎么会找不到工作或工作一般、收入平平呢？这里面其实同样蕴含着"幸存者偏差"现象。从大的.概率上讲，人们普遍认为学习好，就能考上知名大学，就会拥有一片光明的就业前景，因而拥有完美人生。可人们往往不知道或选择不听、不看、不相信，很多仅仅关注学习成绩的学生，由于知识面狭窄被挤出职场；由于兴趣贫乏、不擅长与人沟通、合作，余生寡味；甚至，一些成绩优秀，习惯被人仰视的毕业生，人生中遭遇一点小挫折就选择结束生命。 跳出个人学习、生活的小视野，放眼看社会，理顺一些商业发展的规律、脉搏，不难发现，很多人和事的失败往往是由于受"幸存者偏差"的影响。拿从前年开始在全国各地上演的如火如荼的共享单车来举例。当一些共享单车初现成功的时候，很多人觉得自己看明白了盈利者成功的商业模式，也顺而跟风为之，可忽略了其他做该项目失败者的经验教训和诸如市场饱和率、占有率的问题。 因为"幸存者偏差"，人们常常以偏概全，结果导致跟风而上、一味效仿，而不去正视"死亡者"、"失败者"的经验教训。即便是特效药，也只是对某一部分群体有效，不可能对所有人都奏效。即便是成功的商业模式，也是经过不断历练、修正建立的，而不能一味盲目照搬。道理其实每个人都懂，"幸存者偏差"这个理论，人们虽然以前可能不知道它的确切名称，但也略知其中道理，只是人们倾向于从主观上选择让自己轻信"幸存者"的经验、教训，而不愿意听"死亡者"说话，毕竟，他们也不能说话。

幸存者偏差是一个典型的人类认知思考的逻辑谬误，其论证过程是这样的： 幸存者偏差本质上是一种取样偏差（有效的取样应该是完备且随机的），我们更多的关注那些成功者 ，忽略了倒霉蛋，从而做出了错误的判断，甚至得出了荒唐的结论。 我们来看几个例子： 2000多年前，罗马思想家、政治家西塞罗讲了下面的故事。有个人将一幅画给一个无神论者看，画上是一群正在祈祷的拜神者，他们在随后的沉船事故中幸存了下来。其寓意是：虔诚祈祷能保护人们不被淹死。无神论者看了后，问：“那些祈祷后被淹死的人的画像在哪儿？” 这个故事的逻辑推演是这样的：幸存者（A1）都向神祈祷了（C），而且没被淹死（B），所以祈祷可以保证不被淹死。这里的问题是，如果有相当数量的A2，也做了同样的动作（C），但是没有活下来，那就无法证明C是B的原因。现在A2已经死了，他们不会出来说自己有没有祈祷，因而至少说这个归因关系是存疑的 。只有当A2都没有祈祷且淹死了，才有可能证明C是B的原因 。 塔勒布在他的《黑天鹅》一书中说 ， 大部分思想家试图让他们之前的人感到羞愧 ，西塞罗却几乎让他之后的所有经验主义思想家感到羞愧。 其实不仅仅是机场书摊上的成功学书籍，就连商学院MBA的教程里，也充斥着幸存者偏差。 所有成功学的论证过程是这样的：因为这些企业或个人A1，具备了一组特质或者做了一系列特殊的事情C，从而实现了成功B，所以C就是成功经验，你们只要也做C，就会实现B。 A2呢？A2都失败了，有的倒闭了，有的破产了，有的不再创业了，我们没有A2的信息。马云写一本我和阿里巴巴的故事，可以洛阳纸贵，易趣出一本我们怎么搞砸了电子商务的，估计没人看。易趣还算是当年的著名企业了，更多的公司根本无人知晓。 这里不是否认成功经验，成功经验肯定是有的，否则人类文明不会进步了，但是要提醒的是，成功经验的萃取是非常复杂的，需要大量的专业分析和足够多的样本，甚至有时需要长时间的验证才能确定因果关系。鸡汤类的成功学是忽略了这些过程，只是简单的给你呈现了A1具备C。 如果我们把失败者A2都找到，发现失败者也具备C特质，成功者和失败者唯一不同的是，他们有更好的运气 ，那我们就只能把成功归因为运气，而不是C。当然，这个只是可能性之一。 很多城市都保留一些老建筑，上海的外滩、北京的故宫、苏州的园林，不禁让后人感叹，建筑师的水平真是一代不如一代了。但实际上这些保留下来的老建筑很可能就是因为其设计水平高而被保留下来的，大量的水平差的A2早就被拆掉了。仅仅根据A1，无法推导出所有的A都是有品味的。 类似的例子还有：古代的家具就是结实，现代的越来越差了。古代的纸墨就是好，几百上千年都能不腐烂。古代人真厉害，流传下来的字写的真好，每个人都是书法家。 上图显示的是 2016-2017赛季全世界薪水最高的足球运动员 。我们可以看到，他们每个人都是亿万富翁，光年薪就超过了1000万英镑，这还没有包括他们的广告收入。其中上海申花队的特维斯，其 年薪更是达到了令人眩目的3200万英镑，约合2亿7000万人民币 ！但是仅仅依靠这张榜单（A1）无法得出“踢球能致富”的结论。根据世界运动员工会 Fifpro公布的调查数据显示，全世界足球运动员的 月薪中位数介于1000美元和2000美元之间，其中大约有41%的足球运动员被拖欠薪水 。其实，在这么多足球运动员中，只有一小部分（A1）有幸挤入顶级职业联赛（比如英超或者中超）的人，其收入才会高于普通人，而绝大部分运动员（A2），其收入是很差的。 这个现象在几乎所有明星类的职业里都有，电影明星、畅销书作家、歌星，都是类似的情况，少数成功者A1获得了巨额收益，广大的A2活在生存线的边缘，仅仅依靠明星的收入榜单，无法推导出这个行业是高薪的。这个二战英国飞机的故事，被很多人认为是幸存者偏差这一说法的源头。 为了提高飞机防御能力，挽救更多的飞行员和飞机，军方建议根据返航飞机的弹孔分部情况，在密集部分加厚装甲。这个最初的想法，其实错的离谱。这些飞机A1，有弹孔C，实现了返航，没有被击落B。问题是我们要做的是防止被击落啊，那我们更应该看样本A2，看被击落的飞机都是哪里中弹了。不过稍加思索就会发现这是一个不可能完成的任务，被击落的飞机都化成灰烬了，就算能找到一些残骸，也很难得到足够完备的信息。 当时美军统计研究部的统计学家亚伯拉罕·沃尔德（Abraham Wald）拒绝了这一建议，他提出应该在弹孔不密集的地方做文章 ，因为很可能这些地方中弹就坠落了，以至于返航的飞机上看不到这些弹孔。当然 ，他如果就是这么抖机灵、脑筋急转弯一下，也就是不是统计学家了。此人当时也算小有名气的学者了，诺贝尔奖经济学奖得主弗里德曼，为美国海军研究炸弹试验方案时，卡在一个统计学问题上，就是求教这位老兄才解决的。弗里德曼把这段经历写入了自传，称赞道：“他（沃尔德）是一位杰出的统计学家，为统计学做出了创造性的贡献。” 沃尔德实际上是经过了大量的周密的模拟和计算，在A2信息严重缺失的情况下，推导出了应该在驾驶舱加固装甲。后来的实战效果很好，挽救了很多飞行员的性命。相关论文参见：，或者知乎上搜索相关的论证。 说了这么多，那怎么做才能消除，或者克服幸存者偏差呢？