今天在StartupBlog看到 Steve Sammartino在论述“幸存者偏见(Survivorship Bias)”对产品和公司策略的影响。因为第一次碰到这个幸存者偏见概念，所以在度娘恶补了下，以下是一些摘录。不敢独享，特分享给大家。

幸存者偏见

二战期间，美国哥统计学家沃德教授(Abraham Wald)被受命研究如何降低战机被击落的几率这个问题。

研究发现，机翼是最容易被击中的部位，而飞行员的座舱与机尾，则是最少被击中的部位。但依照当时的航空技术，机体装甲只能局部加强，否则机体过重，会对飞机的飞行和操作造成影响。那么问题来了，应该装甲机翼还是机尾呢？

作战指挥官认为既然机翼最容易中弹，那么应该加强机翼装甲。但沃德则建议加强飞行员座舱及机尾发动机部位。因为从统计的观点来看，多次击中机翼的轰炸机，依然还能安全返航，而机尾部位很少发现弹着点的部位，并非真的不会中弹，而是一旦中弹，根本就无法返航。

事实证明教授的建议是正确的。不久之后，联军轰炸机被击落的比例，显著降低。为了确认这个决策的正确性，一段时间后，英国军方动用了敌后工作人员，搜集了部份坠毁在德国境内的联军飞机残骸，他们中弹的部位，果真如沃德所预料，主要集中在驾驶舱与发动机的位置。看不见的弹痕最致命，乍看之下，作战指挥官加强机翼装甲的决定十分合理，但他忽略了一个事实：弹着点的分布，是一种严重偏误的资料。因为最关键的资料，其实是在被击落的飞机身上，但这些飞机却无法被观察到，因此，布满了弹痕的机翼，反而是飞机最强韧的部位。

空军作战指挥官差点因为太重视「看得见」的弹痕，反而做出错误的决策。这个案例有两个特别值得警惕的地方。死掉或被俘的人无法发表意见。

简单的说，当他们愈认真凝视那些「看得到」的弹痕，他们离真相就愈远。信息界有所谓「Garbage In, Garbage Out」，前提（或假设）若是错误，再漂亮的统计算式或方法、再多的资料，也不能让后面的推论变得正确。

在管理实务与日常生活中，许多关键的资料，也像上述轰炸机的个案一样，会因为「失败」而观察不到。

神算子

元月你接到一封匿名信，向你表示，这个月市场会上涨，结果市场果然上涨，但你不以为意，因为大家都知道有元月效应这回事（历年来一月间股价涨多跌少）。到了2月1日，你又接到另一封信，向你表示，市场将下跌。这一次，又给那封信说中了。

3月1日再接到一封信，情形一样。7月，你对那位匿名人士的先见之明很感兴趣，对方邀你投资某个海外基金。于是你把全部的储蓄拿出来投资, 两个月以后，那些钱有如肉包子打狗，一去不回。你伏在邻居的肩膀上嚎啕大哭，他告诉你，他也接过两封这种神秘信，但寄到第二封就停了。他说，第一封信的预测正确，但第二封不正确。这是怎么一回事？

那些骗子玩的把戏是，他们从电话簿找出一万个人名，寄出后市看涨的信给其中一半的人，后市看跌的信给另一半的人。一个月后，将有五千人接到的信预测正确，然后再针对这五千人如法炮制。再一个月后，剩下二千五百人接到的信预测正确，如此直到名单上剩下五百人，其中会有两百人受骗上当，因此骗子只要花几千美元的邮资，便可赚进数百万美元。

把手法作些改变：

某骗子假装投顾老师招收会员，跟你说你可以先加入一般会员，等你觉得准了再加入VIP会员。这改变更巧妙的地方在于，骗子一开始就能赚到钱，此外VIP会员还会帮骗子建立口碑，证明骗子有多准：存活者偏差。

还有一个更简化的版本：

某江湖郎中，有祖传良方，号称包生男孩。一副见效，售价两千，生下男孩才付钱，不灵不要钱。于是，生下女孩的因为没付钱也不找他了，生下男孩的高高兴兴送钱去。他的药成本不过几块，按概率有一半生意能赚到。平安无事骗了很多年，还挣了一屋的锦旗。

成功学谬论

我们常看到一些媒体发布“喝葡萄酒的人长寿”之类的调查。一般是调查了那些长寿的老人，发现其中很多饮用葡萄酒。但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经死了，媒体根本不可能调查到他们。

甚至面向全部用户的公开性调查，也往往存在较大的偏差。比如互联网上要是有调查“你认为北京出租车起步价从10元提高到13元是否合理？”，看似样本是随机的，但认为“不合理”甚至愤怒的人更愿意去回答这个问题，而觉得“合理”甚至无所谓的人可能更多会忽略这个调查。

回到投资领域，在投资理财类电视节目里，我们经常看到取得成功的投资者谈论其投资经验和方法，但观众往往会忽略了一个事实：采用同样经验和方法而投资失败的人是没有机会上电视侃侃而谈的。生存者偏差现象可能导致以下的结果：