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在统计的样本中，只涵盖平安返回的飞机，导致我们容易忽略那些被击毁的飞机，而那些看不见的地方才是最致命的
“幸存者偏差”，对于我们每一个人来说，都有一定的警醒作用
第二次世界大战的时候，美国的战斗机常常被敌军击毁，空军损失惨重。于是美国国防部请来哥伦比亚大学教授沃德来帮忙研究讨论改进飞机的策略，沃德教授检查了执行任务归来的飞机发现，机翼是最容易被击中的位置，而机尾则是最少被击中的位置。所以，沃德教授提出的建议是，应该加强机尾的防护。听到这个建议，空军司令部感到很吃惊，明明是机翼最容易被击中，应该加强机翼的防护才对啊，为什么反而要加强被击中最少的机尾的防护呢？
沃德教授说，哪个地方被击中的最多就对哪个地方进行保护，这是一种有严重偏误的观点，为什么呢？因为，被多次击中机翼的飞机,似乎还是能够安全返航，而在机尾的位置,一旦中弹,其安全返航的概率就很小了。在统计的样本中，只涵盖平安返回的飞机，导致我们容易忽略那些被击毁的飞机，而那些看不见的地方才是最致命的。
军方采用了教授的建议,并且后来证实该决策是正确的。
这个“幸存者偏差”的经济学经典案例告诉我们，当我们分析问题所依赖信息全部或者大部分来自“显著的信息”,较少利用“不显著的信息”甚至彻底忽略“沉默的信息”,得到的结论与事实情况就可能存在巨大的偏误。
这样的取样偏误，在我们的日常生活中随处可见。比如媒体曾经得出过一个结论——喝葡萄酒使人长寿。这个结论的源于他们调查了很多长寿的老人，发现其中很多人都有喝葡萄酒的习惯。而那些经常饮用葡萄酒但不长寿的人却被忽略了，所以这种带有“幸存者偏差”的结论往往是与事实不符的。
再比如，当你听到某某同学现在挣了大钱，而这几个人恰好是当年学习很差，不用功读书的几个同学，相信很多人都会有产生这样的刻板效应：读书读得好并没有什么卵用，不读书、不学习的人反而能挣大钱，于是催生了“读书无用论”的想法。其实真实的情况是你只看到了你身边的读书不用功却挣了大钱的这几个人，而其他更多的学习差、不读书，还很穷的同学你根本就不关注人家。
这与为什么官二代、富二代都那么坏，那么嚣张跋扈是同样的道理，因为那些品德优秀、温良谦逊的官二代、富二代不会犯事，不会闹出负面新闻来，也不会被各大媒体轮流批判，所以你根本不会注意到他们，而你眼中看到的都是嚣张任性，不断搞出大头佛的官二代、富二代。
“幸存者偏差”，对于我们每一个人来说，都有一定的警醒作用。当我们过分关注这些目标人或物时，很容易就忽略了那些不在视界内或无法“幸存”的人或物，这种具有逻辑谬误的认知偏差容易使人陷入一种狭隘的偏执之中。因此，我们在分析问题的时候，必须保持辩证的思考角度，避免忽略掉那些“幸存者偏差”里的“不幸者”！
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