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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。
01
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。
而真相却是:
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(Abraham Wald)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:
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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