幸存者偏差理论(Survivorship Bias)，是一种常见的逻辑谬误，意思是只能看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。也译为“生存者偏差”或“存活者偏差”，其别名有很多，比如“沉默的数据”、“死人不会说话”等等。
“幸存者偏差”在日常生活中十分常见，比如很多人得出“读书无用”的结论，是因为看到有些人“没有好好上学却仍然当老板、赚大钱”，却忽略了那些因为没有好好上学而默默无闻，甚至失魂落魄的人；很多人在看了经典的老电影后，会感叹电影创作“今不如昔”“一年比一年差”，却忽略了那些淘汰在时光中的、不好看的老电影……
幸存者偏差的起源和案例：
关于幸存者偏差有一个较知名的“飞机防护”案例。
在1941年第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护,才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”。而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。
沃德教授坚持认为：(1)统计的样本只涵盖平安返回的轰炸机；(2)被多次击中机翼的轰炸机似乎还是能够安全返航；(3)而在机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的概率就微乎其微。
最后军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的。
看不见的弹痕却最致命!
这个故事有两个启示：一是战死或被俘的飞行员无法发表意见，所以弹痕数据的来源本身就有严重的偏误；二是作战经验丰富的飞行员的专业意见也不一定能提升决策的质量，因为这些飞行员大多是机翼中弹而机尾未中弹的幸存者。
俗语“死人不会说话”很好地解释了这种偏差的重要成因。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偏差。
再比如媒体调查“喝葡萄酒的人长寿”。一般是调查了那些长寿的老人，发现其中很多饮用葡萄酒。但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经死了，媒体根本不可能调查到他们。
避免幸存者偏差的对策是：
“幸存者偏差”往往会让人们做出错误的判断。那么，在日常生活中，如何才能避免陷入“幸福者偏差”呢？这里向大家提出以下几点建议：
1. 建立“概率论”思维。“概率论”告诉大家，在一段较长的时间内，一个事物的表现会趋于平均水平，即“均值回归”，根据这个理论，大家在做判断的时候应该避免盯着某些“小概率事件”不放，而要从更宏观、客观的角度思考问题。
2. 避免陷入“简单逻辑”。研究证明，因为大脑每天都要处理很多信息，所以其更喜欢按照简单、省力的方式来运作，而“简单逻辑”便是一个人在面对某件事情时，不假思索就能出现的思维方式。但必须明确的是，“简单逻辑”有一定的好处，比如可以节约精力等，但有时候也可能会让人做出错误的判断，因此，在处理问题的时候，不妨多问自己一个为什么，多和别人进行一次交流。
3. 学会拆分任务。“幸存者偏差”等逻辑谬误之所以会出现，一个很重要的原因是人们习惯于关注现存的、眼前的事物，即更相信“眼见为实”，而忽略某些隐藏信息和细节。对此，大家可以通过拆分任务的方式，让自己对任务更加明确，比如在制定目标的时候，可以将大目标拆分成一个个小目标；在完成任务的时候，可以将大任务拆分成一个个具体的步骤。
