来源：格上理财

01

幸存者的辩护词

疫情过后，一定会有很多的“骗子”成为“大师”，

也有很多“食材”成为“神药”。

当然，也会有很多当事人或者亲友为这些从未上过一线的“大师”和“神药”背书。

我发了高烧的七舅姥爷，正是喝了大师指点的豆浆才康复的。

我三外甥的女儿已经感染了，也是喝了“龙井茶”才逃过一劫…………

这些为大师辩护的人，并不一定全是水军，他们不是骗子，甚至是一个温和善良的人，可能真心认为大师救了自己一命，“神药”真的让很多人躲过了这次疫情。

只是他们不知道这些数据并不代表真相，这些貌似真实的案例后面，是一个统计学魔鬼在玩魔术，这个魔鬼的名字叫“幸存者偏差”。

正是这个魔鬼，一直为骗子涂脂抹粉，保驾护航。

它是很多“大师”们的生存密码。

02

你越认真，离真相越远

幸存者偏差又叫“幸存者谬误”，反驳的是一种常见逻辑谬误，即只看到经过某种筛选之后的结果，忽略关键信息。

这涉及到数学的一个分支，也是统计学中的概念：越是认真观察眼前的真相，你离真相越远。

骗子的辩护者肯定不会这么认为，这些案例就发生在自己身边呢，不可能骗人。

他们只看到了一部分幸存者，却没意识到这些幸存者只是极个别的数据。

以北京地铁为例，很多人在早高峰和晚高峰的时候，都会在前胸贴后背的沙丁鱼罐头型地铁里，感受城市海量人口。每天挤这样的地铁，很多人肯定会认为车票让地铁公司赚大发了。

地铁每条线光是开发的投入就需要上百亿，再算上其他的人工、日常运营与维护费、银行贷款的费用，远不是通过客流量的票价就可以回本的。而且地铁是国家民生工程，相当于公益项目，票价不能过高。所以地铁入不敷出就成了常态。

上班族之所以认为地铁总是人满为患，是因为每次他们都在客流量最大时，比如早、晚高峰期乘坐地铁。但地铁客流并不是稳定的，很多时候“空车”现象也并不少，只是那时候大多数人都在上班，并不知情罢了。

你观察得越仔细，体验得越多，其实得到的结果偏差越大。

在日常生活中，最明显的例子就是“我亲戚吃了某偏方好了”或者“我一个朋友去找了这个老中医”等等，这些你认为非常准确的数据都属于偏差数据，并不能得出一个理性结论。

03

统计学笑话：没来的同学举手

“幸运者偏差”的统计概念，最开始是来自于二战期间。

“二战”期间，为了加强对战机的防护，英美军方调查了作战后幸存飞机上弹痕的分布，决定哪里弹痕多就加强哪里。然而统计学家沃德力排众议，指出更应该注意弹痕少的部位，因为这些部位受到重创的战机，很难有机会返航，而这部分数据被忽略了。事实证明，沃德是正确的。

很多时候你统计的数据与你要调查的结果没有任何联系，甚至与你要调查的结果正好相反。

再举几个例子：

例子1：有记者在春运的候车厅里，采访买票情况，得出结论：虽然春运票不好买，但大家都买到了票。

例子2：淘宝上卖降落伞的商家都没有差评。

例子3：大学里有个全校出勤率第一的老师，她的诀窍就是每次点名都说：“没来的同学举手”。

没来上课的同学不会举手，想要给降落伞差评的人再也没有机会打开淘宝。这也说明了“幸运者偏差”在统计上的本质：其统计结果是经过筛选后的结果，并不是随机的，因此也不具备普适性，所以不要轻易相信那些直销者的话。

所以，如果你真的以为“六个核桃”真能给人补脑，那么你的智商也就停留在刚刚直立行走的年代。

04

沉默的大数据与“死人不说话”

你的朋友专程来你的城市看你，三天后你开车20公里送他到机场。

你对他招手说道：“兄弟，一路顺风，注意安全。”

这句话听起来没有什么问题，但事实上，这句话更应该由他来对你说，而不是你对他说。

根据对不同交通工具的死亡人数统计，小汽车每行驶十亿公里死亡人数为3.1人，水路2.6人，铁路0.6人，公交车0.4人，而飞机只有0.05人。

被你送上飞机的朋友，其实比即将开汽车回家的你，更安全！

那么，为什么我们会有飞机失事率高，不安全的印象呢？

因为飞机失事的每一次数据都被记录。年，马航MH失事，铺天盖地的新闻报道，甚至让许多人都不敢再乘坐飞机，一时人心惶惶。四年后，关于马航MH零星碎片的消息，仍然是网友们的

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