看不见的真相往往是最致命的

网上曾流传这样一个段子：

春节前夕，一个记者来到火车站台上，随机询问，请问你买到火车票了吗？

一位大妈微微一愣，回答：“买到了”

记者又转向一位年轻人，问：“请问你买到火车票了吗？”

年轻人回答：“买到了”

随后记者又问了5个人，大家都回答：“买到了”

最后记者对着镜头说：“今年虽然火车票难买，但是通过采访我们发现，大家都买到了火车票，现在正满怀希望地赶回家乡，过个团圆年！”

 

聪明的你一定get到了笑点：好嘛，你在火车站台采访问有没有票（能找到一个没票的算我输）且这并不能证明春运期间返乡的人都能顺利的买到火车票。

 在统计学中这种现象被称作——幸存者偏差。
什么是幸存者偏差？统计学上对幸存者偏差的定义是：即我们在进行统计的时候忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对总体的描述出现偏倚。

说人话就是：“你只考察了幸存者所满足的特征，这并不能得出一个有说服力的结论来”，归根到底，幸存者偏差就是一个由于获取信息不全导致的认知错误。

 在日常生活中，我们也会经常会陷入这种认知错误。 1. 淘宝上卖极限运动设备的商家，尤其卖降落伞、滑翔伞的卖家都是好评，从来没有差评。

2. 在家里买菜做饭的老妈，和她朝夕相处几十年，会发现她从不挑食。

3. 家里的老物件可好使了，现在的产品真不行，买来几天就坏了，现在的厂家没以前的良心！

 而真相却是：

1. 想给差评的人没机会了，地府没有网络。

2. 老妈做饭之前买菜时买的都是她爱吃的菜，从原材料起，食物样本的随机性就已经被筛选过了，所以做饭的老妈从不挑食。

3. 不好用的都丢了，剩下来的都是质量相对好的。

 
若是鸡毛蒜皮的小事倒也罢了，但现实中，我们在做重大人生选择、工作决策时，如果被幸存者偏差蒙蔽了伤眼，产生的影响将不可估量。就如“幸存者偏差”这个概念背后的真实故事： 
1941年，第二次世界大战中，空军是最重要的兵种之一，盟军的战机在多次空战中损失严重，无数次被纳粹炮火击落，盟军总部秘密邀请了一些物理学家、数学家以及统计学家组成了一个小组，专门研究“如何减少空军被击落概率”的问题。 当时军方的高层统计了所有返回的飞机的中弹情况——发现飞机的机翼部分中弹较为密集，而机身和机尾部分则中弹较为稀疏，于是当时的盟军高层的建议是：加强机翼部分的防护。但这一建议被小组中的一位来自哥伦比亚大学的统计学教授——沃德驳回了，沃德教授提出了完全相反的观点——加强机身和机尾部分的防护。 那么这位统计学家是如何得出这一看似不够符合常识的结论的呢？沃德教授的基本出发点基于三个事实是：
 

1. 统计的样本只是平安返回的战机；

2. 被多次击中机翼的飞机，似乎还是能够安全返航；

3. 而在机身机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的机率极小，即返回的飞机是幸存者，仅仅依靠幸存者做出判断是不科学的，那些被忽视了的非幸存者才是关键，他们根本没有回来！

 军方采用了教授的建议，加强了机尾和机身的防护，并且后来证实该决策是无比正确的，盟军战机的击落率大大降低，这就是“幸存者偏差”故事的来源。 所以数据会告诉你真相，但有时也会说谎！而那些看不见的真相往往是最致命的。

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