存活者偏差?(Survivorship?Bias)?,一个很重要的逻辑观念
(2009-04-0111:55:00)
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存活者偏差(SurvivorshipBias)，一个很重要的逻辑观念
1941年，第二次世界大战正打得如火如荼。有一天，美国哥伦比亚大学著名统计学家沃德教授(AbrahamWald)??遇到了一个意外的访客，那是英国皇家空军的作战指挥官。他说：“沃德教授，每次飞行员出发去执行轰炸任务，我们最怕听到的回报是：呼叫总部，我中弹了！?请协助我们改善这个攸关飞行员生死的难题吧！”
沃德接下这个紧急研究案，他受委托分析德国地面炮火击中联军轰炸机的资料，并且以统计专业，建议机体装甲应该如何加强，才能降低被炮火击落的机会。但依照当时的航空技术，机体装甲只能局部加强，否则机体过重，会导致起飞困难及操控迟钝。?沃德将联军轰炸机的弹着点资料，描绘成两张比较表，??沃德的研究发现，机翼是最容易被击中的部位，??而飞行员的座舱与机尾，则是最少被击中的部位。沃德详尽的资料分析，令英国皇家空军十分满意。但在研究成果报告的会议上，却发生一场激辩。?负责该项目的作战指挥官说：“沃德教授的研究清楚地显示，联军轰炸机的机翼，弹孔密密麻麻，最容易中弹。因此，我们应该加强机翼的装甲。”沃德客气但坚定地说：“将军，我尊敬你在飞行上的专业，?但我有完全不同的看法，我建议加强飞行员座舱与机尾发动机部位的装甲，因为那儿最少发现弹孔。”在全场错愕怀疑的眼光中，沃德解释说：“我所分析的样本中，只包含顺利返回基地的轰炸机。从统计的观点来看，我认为被多次击中机翼的轰炸机，似乎还是能够安全返航，而飞机很少发现弹着点的部位，并非真的不会中弹，而是一旦中弹，根本就无法返航。」指挥官反驳说：”我很佩服沃德教授没有任何飞行经验，就敢做这么大胆的推论，就我个人而言，过去在执行任务时，也曾多次机翼中弹严重受创，要不是我飞行技术老到，运气也不错，早就机毁人亡了，所以，我依然强烈主张应该加强机翼的装甲。“
这两种意见僵持不下，皇家空军部部长陷入苦思。他到底要相信这个作战经验丰富的飞将军，还是要相信一个独排众议的统计学家？由于战况紧急，无法做更进一步的研究，部长决定接受沃德的建议，立刻加强驾驶舱与机尾发动机的防御装甲。不久之后，联军轰炸机被击落的比例，果然显著降低。为了确认这个决策的正确性，一段时间后，英国军方动用了敌后工作人员，搜集了部份坠毁在德国境内的联军飞机残骸，他们中弹的部位，果真如沃德所预料，主要集中在驾驶舱与发动机的位置。
看不见的弹痕最致命乍看之下，作战指挥官加强机翼装甲的决定十分合理，但他忽略了一个事实：弹着点的分布，是一种严重偏误的资料。因为最关键的资料，其实是在被击落的飞机身上，但这些飞机却无法被观察到，因此，布满了弹痕的机翼，反而是飞机最强韧的部位。空军作战指挥官差点因为太重视「看得见」的弹痕，反而做出错误的决策。这个案例有两个特别值得警惕的地方。?死掉或被俘的人无法发表意见?第一，搜集更多资料，并不会改善决策品质。由于弹痕资料的来源本身就有严重的偏误，努力搜集更多的资料，恐怕只会更加深原有的误解。?第二，召集更多作战经验丰富的飞行员来提供专业意见，也不能改善决策品质，因为这些飞行员，正是产生偏误资料过程中的一环。他们都是安全回航的飞行员，虽然可能有机翼中弹的经验，但都不是驾驶舱或发动机中弹的”烈士“。??简单的说，当他们愈认真凝视那些「看得到」的弹痕，他们离真相就愈远。??信息界有所谓”GarbageIn,GarbageOut“，前提（或假设）若是错误，再漂亮的统计算式或方法、再多的资料，也不能让后面的推论变得正确。?在管理实务与日常生活中，许多关键的资料，也像上述轰炸机的个案一样，会因为”失败“而观察不到。
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