如何看待幸存者偏差
幸存者偏差（Survivorship Bias）是指在样本中只保留了成功者而忽略了失败者的样本选择偏差。在现实生活中，我们可能会在某些情境下只关注成功者，而忽略了失败者的存在，从而得出一些片面化的结论。在本文中，我们将从多个角度分析幸存者偏差的影响及应对之策。
心理学角度
幸存者偏差是由于人们倾向于会把成功者和失败者看成两种不同的类型，从而忽略掉失败者的影响。例如，某个学界中大部分人顺利毕业，而另外一部分人因为某种原因被拒绝，那么人们主要会关注那些毕业的人，而忽略了那些没有毕业的人。在这种情况下，我们可能会认为该学界的毕业率非常高，但实际上忽略了一些被拒绝的人，所以该结论是有问题的。
商业角度
在商业领域中，幸存者偏差可能导致人们过分追求成功的案例，而忽略了失败的案例，从而不会得出全面准确的结论。例如，一个投资者可能会把资金投资到某一个赚钱的行业中，因为他们听说它是一个赚钱的行业。然而，他们忽略了在这个行业失败的人，虽然以前有很多投资者都输了钱且这个行业的成功率非常低。总而言之，这个投资者过分追求成功，并没有考虑到失败者对这个行业的影响。
科学研究角度
在科学研究领域中，幸存者偏差可能会使科学家忽略一些关键部分，从而导致科学结论不准确。例如，某位科学家可能会对他的实验结果进行筛选，选出最好的实验结果并忽略其他的结果。这个科学家得出了结论："我的实验结果证明这种药物工作得非常好！" 然而，当这个药物被应用到其他人身上时，结果并非如此顺利。这种偏见可能阻碍科学家得出准确的结论，并降低研究的准确性和可靠性。
如何应对幸存者偏差
幸存者偏差是普遍存在的，但我们也可以通过一些应对措施来减轻它的影响。例如，我们可以扩大观察范围，将样本扩大到包括失败者以及成功者，尽可能全面地了解情况。在商业领域中，我们可以研究历史数据，了解行业的平均成功率，并考虑费用和风险因素等。在科学研究领域中，我们可以通过实验重复的方式来验证研究结果的真实性和可靠性。
