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信息隐蔽在暗处（第1页）

信息隐蔽在暗处

“幸存者偏差”来源于一个著名的故事。

第二次世界大战中，空军是最重要的兵种之一。由于盟军的战机在空战中损失严重，无数次被法西斯炮火击落。为此，盟军总部秘密邀请了一些物理学家、数学家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。

当时军方统计了所有返回飞机的中弹情况，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亚伯拉罕·瓦尔德（AbrahamWald）驳回了，瓦尔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？瓦尔德教授的基本出发点是基于三个事实：

1。统计的样本只是平安返回的战机。

2。被多次击中机翼的飞机，似乎还是能够安全返航。

3。在机身和机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的概率极小，即返回的飞机是幸存者，仅仅依靠幸存者做出判断是不科学的，那些被忽视了的非幸存者才是关键，他们根本没有回来！

瓦尔德教授认为“哪个地方被击中得最多，就对哪个地方进行保护”是一种有严重偏差的观点。虽然返回的轰炸机机翼受损很严重，说明它被多次击中，但还是能够安全返航。而机身和机尾的部分很少发现弹孔，说明一旦被击中，安全返航的概率就非常低，那些看不见的地方才是最致命的。

军方采用了瓦尔德教授的建议，加强了机身和机尾的防护，后来证实该决策是无比正确的，盟军战机被击落的概率大大降低。

这个案例后来被引入经济学，叫作幸存者偏差，即分析问题时所依赖的信息全部或者大部分来自显著信息，较少利用不显著的信息或者彻底忽略“沉默的信息”，因此得出的结论与事实情况就可能存在巨大偏差。

结合飞机中弹这个幸存者偏差的案例就会明白，我们分析问题时，不能只看到那些“明处”的信息，而忽略那些隐蔽在“暗处”甚至看不到的信息，否则，得出的结论往往会与真实情况差别很大。

这个理论可以运用到我们生活的方方面面。

很多著名企业家都曾经辍学创业，比如比尔·盖茨辍学创办微软，史蒂夫·乔布斯辍学创办苹果公司，马克·扎克伯格辍学创办Facebook，等等。

因此各种各样的鸡汤鼓吹学历不重要，读书无用论，导致一些年轻人桀骜不驯，以为自己也能像他们一样，未来很美好，随随便便登上福布斯，不用学历也能笑傲江湖。

了解了幸存者偏差，就会知道，企业家辍学创业成功的只有这么几位，更多的企业家都有着扎实的学识和教育背景。即使是这几位，也都是从哈佛等著名高校辍学，能进入这些名校的人已经是“幸存者偏差”了。