幸存者偏差
统计中普遍存在的一种逻辑谬误
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“幸存者偏差”（Survivorship bias），也称生存者偏差或存活者偏差，是指在统计过程中，无意间将经过非特定筛选的样本作为研究重点，忽略了样本背后隐藏的关键信息，最终得出的结论与实际情况存在巨大差距。[5]
幸存者偏差的概念源自美国哥伦比亚大学统计学教授亚伯拉罕·沃德(Abraham Wald)于1941年研究的飞机防护问题。[4]其产生的原因是人们在观察和统计时，往往更容易注意和搜集到成功案例，而容易忽略无法统计的失败案例。[7]
幸存者偏差现象是一种常见的逻辑谬误，广泛存在于日常生活中，也被广泛存在于学界各领域。[3]在统计、金融、社会、生物研究等领域都有应用。[5][8][9][10]实践证明，那些被忽视的信息往往十分重要，并且会直接影响结论的正确性。[3][6]