生存偏见是有害的，因为它发生的如此普遍，以及这种偏见如何深刻地影响我们的选择。通常，这种偏见与金融决策、企业家精神、赌博和医学研究有关。在这些领域做出决策时，我们必须确保既考虑成功也考虑失败。否则，生存偏差会深刻影响我们的认知和判断。没有做出理性决策所需的所有数据，个人将无法为自己做出最佳选择。

生存偏见无处不在，因为这是一种常见的偏见，影响着我们在决策时对数据和信息的解读。生存偏差也会影响高层决策，从而导致跨多个学科的系统性挑战。

历史叙事

重要的是要考虑生存偏见如何影响我们看待历史的方式，从而影响我们如何理解我们的世界。根据学校的不同，信息呈现的方式和使用的材料会产生偏见。关注某些群体和他们在历史上的成功会贬低其他人的故事和奋斗。回避剥削的讨论会让我们对几个国家是如何形成的，以及为什么某些群体在现代似乎有不公平的优势有一个不准确的了解。从更大的角度来看，陷入生存偏见会让我们对系统性种族主义以及其他不平等现象产生看法。为了推动社会进步，重要的是既要看到历史上的胜利，也要看到历史上的巨大不公。

流行病学 

在疾病诊断的实例中发现了存活偏差，特别是关于诊断后的存活率。例如，由于年龄、既往健康史和健康水平，预后最好的患者通常是风险最低的患者。越多的患者表现出这些阳性先兆，他们的存活率就越高。因为有不良健康史的患者并不总能存活，他们的死亡率并不包括在存活率的计算中。也就是说，有积极结果的健康个体不成比例地代表了患者。还应该考虑的是在被诊断后不久死亡的人或在被正式诊断前死亡的人。由于没有包括在生存率计算中，生存结果被夸大了。⁴

在新冠肺炎疫情期间，一个大问题是存活率。许多流行病学家和医生警告说，公开的计算并不能提供全面的情况。未经新冠肺炎病毒检测而死亡的患者不能被视为病毒死亡人数的一部分，这可能会扭曲存活率。在全球许多国家，国家和他们的医疗保健系统在跟上测试方面存在问题，导致在查看疾病产生的数据时存在潜在的存活率偏差。⁵

营销活动的很大一部分涉及客户评价——消费者高度重视的数据。我们经常想知道一种产品是否会起作用，所以我们可能会求助于“临床试验”和广告活动中展示的独立资助的研究。然而，数字背后可能有更多:一个华而不实的“95%的人看到了改善！”并不总是讲述全部的故事。当我们不知道一项研究的全部参数时，很容易得到一个有偏见的观点。仔细检查研究的严谨性总是一个好主意。例如，样本大小是多少？人们退出研究了吗？他们使用该产品多长时间？所有这些问题对于确定其有效性都很重要。当我们考虑到这些因素时，我们正在积极地反对生存偏差。

整合丰富的数据集和采用严格的评估方法可能会减轻生存偏差对人工智能软件的影响。然而，人工智能是一个不断发展的领域，广泛使用可能会导致多家公司推介下一个重大进步。虽然技术进步令人兴奋，但过快推出软件可能会导致疏忽。

具体来说，重要的是不要高估人工智能的成功率，尤其是最近的技术。我们并不总是考虑允许我们在以后实现精炼系统的多重失败。低估人工智能的局限性会导致我们成为生存偏差的受害者。这导致人工智能的使用方式误导了我们的决策或研究。

生存偏差是一种普遍的认知偏差，可归因于对因果关系的根本误解，特别是关于相关性与因果关系的概念。⁶虽然相关性和因果性可能同时存在，但相关性并不意味着因果性。⁷

仅仅因为个人从一个数据集中观察到一个模式，比如上面提到的成功企业家和辍学的例子，并不意味着所有成功的企业家都辍学，或者所有辍学的人都会成功。因果关系指的是行为A导致了行为B的结果，而相关性仅仅是一种关系。许多企业家从大学辍学的巧合是一种关联，因为辍学事件并不一定导致他们的成功。然而，生存偏差使个人相信这种相关性就是因果关系。⁷ 

意识到生存偏差并了解它如何影响你的判断和决策，对于确保个人练习批判性思维并为自己做出最佳决策至关重要。生存偏差可以影响几个领域的个体；因此，意识可以确保更好的产品决策、金融投资或科学结论。形成偏见是不可避免的人类特征，但是花时间挑战它们是必要的，以确保我们尽可能做出最好的决定。

一旦意识到生存偏差，人们可以用几种方法来避免它。

问问你自己你没有看到什么

做决定的时候，从考虑缺少什么开始。什么数据没有从您正在使用的事件或数据集“幸存”下来？通过提问，花时间研究这些缺失的数据点，你可以在做出决策之前有更好的理解。充分了解信息，花时间停下来，思考和研究将有助于确保在你的决策中考虑生存偏差。⁶

检查你的数据来源

另一个防止生存偏差的方法，特别是在你的工作和研究中，是对使用的数据源进行选择。通过确保数据源经过精心制作以提高准确性，并且不遗漏会改变分析结果或决策的关键观察，个人可以降低生存偏差的风险。¹

生存偏差一词是由亚伯拉罕·瓦尔德首先提出的，他是一位以研究二战飞机而闻名的著名统计学家。当沃尔德的研究小组试图确定如何更好地保护军用飞机时，该小组最初的方法是评估飞机的哪些部分受到了最大的损坏。一旦确定了条件最差的区域，他们就会在这些位置加强对飞机的保护。然而，亚伯拉罕·瓦尔德指出，受损最严重的飞机是那些尚未从战场返回的飞机。这些相同的飞机也将提供关于飞机的哪些部分需要加固的最相关的信息。⁸

如果这个研究小组不能确定这一关键事实，他们所建议的飞机增强措施将会完全忽略一部分飞机，这些飞机可能具有关于该项目的最有价值的数据点。这项研究结果提供了一个例子，说明亚伯拉罕·瓦尔德和他在哥伦比亚的研究小组是如何克服生存偏差，拯救了数百人的生命。⁸ 

生存偏差也会影响金融系统。生存偏差的一个典型例子可以在共同基金的表现中看到。具体来说，生存偏差描述了公司或共同基金被排除在业绩分析研究之外的趋势。这些评估金融市场的研究结果随后向更积极的方向倾斜，因为只有那些成功并“幸存”下来的公司才被纳入研究。⁹

生存偏差可以在共同基金的案例中得到更具体的检验。共同基金是一种金融工具，它汇集从投资者那里收集的资金，由专业的资金经理管理，然后投资于股票、债券和其他资产。¹⁰当看共同基金的投资时，它只包括那些目前成功的投资。之前开设并亏损的基金要么被关闭，要么与其他基金合并，这掩盖了过去的糟糕表现。

当分析师仅使用期末幸存数据计算投资组合(如共同基金)的业绩结果，并排除那些在研究结束时不再存在的基金或公司时，就会出现幸存偏差。例如，在一个存在1，000只基金的金融世界中，想象一下这些基金中的10%由于表现不佳而在年底停止存在。如果分析师正在对这些基金进行绩效评估，但只是在年底才开始研究，那么分析师就会陷入生存偏差，在最终结果中忽略失败的基金。如果不包括失败的基金，业绩数据将显示理论基金领域更有利的最终结果。⁹

1996年，研究人员Elton、Gruber和Blake分析了基金规模和生存偏差之间的关系。他们发现生存偏差在小型基金领域比在更重要的共同基金领域更明显。与规模更大、历史更悠久的基金相比，规模较小的基金更有可能倒闭，这就是为什么他们认为小型基金行业也是如此。¹²研究人员估计，美国共同基金行业的生存偏差每年为0.9%。此外，他们对生存偏差的定义和测量如下:

“偏差定义为存活基金的平均α减去所有基金的平均α”(其中α是标准普尔500的风险调整回报率。这是衡量共同基金表现的标准。¹²

生存偏差的另一个例子可以在医学领域和医学研究中看到。2010年，哈佛医学院和贝斯伊斯雷尔女执事医疗中心(BIDMC)进行了一项研究，希望提高创伤后患者的存活率。治疗创伤时的一个主要问题是不规则出血。如果病人的血液凝结不良，出血致死的风险很高。¹³

哈佛大学的研究调查了给外伤患者补充蛋白质是否会促进血液凝固并提高存活率，这些蛋白质在我们体内是天然存在的。这项研究的对象是在最初受伤后12小时内接受过4-8次输血的患者。该试验希望招募1502名患者，但只招募了573名，因此后来被放弃。¹³

这项研究的失败是由于存活偏差，因为该试验只包括从最初的损伤中存活下来的患者，以及在转移到ICU进行4-8次输血之前在急诊室接受治疗的患者。死于初始损伤的患者没有被纳入研究，这使得寻找合适的患者进行试验变得很困难。¹³

事实真相

生存偏差是一种样本选择偏差，当个体将一个可见的成功亚组误认为整个组时就会发生。换句话说，当一个人只考虑幸存的观察结果，而不考虑那些在事件中没有“幸存”的数据点时，就会出现幸存偏差。

为什么生存偏差会发生

生存偏差出现在许多学科、专业和研究领域。生存偏差可归因于对因果关系的根本误解以及对相关性和因果关系的扭曲认知。

示例1 -金融系统

生存偏差发生在我们的金融系统中，当个人计算投资组合的业绩结果时，如共同基金，只使用期末的生存数据，排除那些不再存在的基金或公司。通常，由于表现不佳，共同基金不再存在，因此从研究中忽略它们通常会使数据过于乐观。

示例2 -医学研究

生存偏差也可以在它对医学研究的影响中观察到。哈佛医学院和Beth Israel Deaconess医疗中心(BIDMC)试图对创伤患者进行一项研究，以改善他们在不同类型医疗程序中的生存结果。由于该研究的具体参数和偏斜的存活率，该试验只能从最初的1502名参与者中统计出573名患者。这项研究的失败是由于存活偏差，因为该试验只包括那些在最初受伤后存活下来的患者，以及那些在接受4-8次输血前在能源部接受治疗的患者。

如何避免

一旦个体了解了生存偏差，他们就可以通过考虑数据集中可能缺失的数据点以及使用不会遗漏关键观察值的准确数据源来避免偏差。

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