到底什么是幸存者偏差？有哪些例子？

本文主要是介绍到底什么是幸存者偏差？有哪些例子？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

眼见不一定为实。

一、快速了解

幸存者偏差就是指当获得的信息只能来自幸存者的时候，会让我们看到的情况和实际情况出现偏差，得出错误的结论，因为非幸存者已经无法发声了。

例如，老师上课点名的时候说“没来的举手”，然后发现没人举手于是得出都到了的错误结论。

二、扩展知识

1. 起源

1941年第二次世界大战中，美国统计学教授沃德(Abraham Wald)分析了战后返回营地的轰炸机数据发现：机翼是最多被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。

针对这个现象，一般人包括军方指挥官都认为“应该加强机翼的防护，因为这是最多被击中的位置”，而沃德教授的结论则相反——“应该强化机尾的防护”。因为机翼被击中还能回来说明并不致命，而没有机尾被击中的飞机回来说明这些飞机已经失事了。后面就总结出了“幸存者偏差”一词。

2. 常见“幸存者偏差”例子

• 人们看到一些从小不好好读书的取得了成功，宣扬读书不重要，却看不到更多的读书差的人的庸庸碌碌一事无成；
• 产品调研可以收集到用户的一些反馈建议，但是真正致命的问题不一定能采集不到，因为遇到这些致命问题的用户可能已经抛弃这个产品了；
• 你看到网红、主播们简单轻松光鲜亮丽，觉得做主播很简单，却不知道在那些出名的网红身后还有千千万万的没成功的人，只是你看不到他们发声；

3.如何避免“以偏概全”

• 前向推导的时候全面分析
• 复盘的时候尽可能多的搜集信息
• 大胆假设哪些原因会导致“非幸存者”

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