真?假?倖存者偏差!(survivorship bias)
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3 min readSep 9, 2019
在開始說倖存者偏差之前，我們先來看看幾個常見的例子
1.google搜尋病徵
這個例子我印象中蠻多圖文部落客創作過，你有過覺得腳有點痛，然後去google得出來的結論是該截肢了;或是皮膚有點癢，看到的文章告訴你這應該是蜂窩性組織炎，你死定了嗎?
2.極端評論
餐廳Google地圖評價，大部分都是給五星、四星，小部分給一星，很少有二、三星的。
3.成功人士宣言
有覺得成功人士說出來的經驗沒什麼用過嗎?甚至當下就覺得自己已經是這種人，但為什麼自己沒成功?付上一張xkcd的創作
倖存者偏差
這些例子都不是單純的「假」訊息，所以對方有可能會信誓旦旦，或是你覺得完全不會騙你的人，卻說出了不正確的訊息。這個名詞最早的例子，是在二戰的時候，統計數據顯示機翼被攻擊的數量遠高於機尾，軍方認為應該要強化機翼，統計學家卻告訴軍方，應該要強化機尾
機尾數據較少的原因是因為一旦中彈，幾乎無法安全返航
而事後證明了統計學家是對的，如果以收集到的樣本來說，中彈數機翼>機尾，但這些是倖存者的樣本，就會得出了機翼比較容易中彈的謬誤。所以google病徵，會得出很嚴重的結論，因為平安無事的時候不會特別上網發文說:「我皮膚好癢，抓一抓就沒事了」;google map評價，如果不是很難吃或很好吃，非專職評論者根本懶得按;成功人士的宣言更有趣了，成功人都有早起的習慣!=早起的人都會成功，這跟「相關不等於因果」也有點關係
不過這幾個例子都可以聚焦在倖存者偏差上，你觀測的樣本已經被某種機制塞選過了，將導致你得出錯誤的結論。
死人不會說話
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