天天达
幸存者偏差与伯克森悖论都是与数据筛选和资讯解读有关的统计学概念。 幸存者偏差指的是当取得资讯的渠道仅来自于幸存者时，此资讯可能会与实际情况存在偏差。它是由优胜劣汰之后自然选择出的一个道理：未幸存者已无法发声。人们只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。例如，在二战期间，盟军飞机受损后返回的数据表明机翼受损严重，而驾驶舱和尾翼受损较少，因此有人建议加强机翼的防护。然而，统计学家沃德教授指出，那些未能返回的飞机很可能是因为驾驶舱或尾翼受损严重，导致飞机无法返回。这就是幸存者偏差的一个典型例子。 伯克森悖论（Berkson’s Paradox）则与幸存者偏差有类似之处，都是由于数据的筛选导致的偏差。具体来说，伯克森悖论是指在某些情况下，两个变量之间的相关性在样本中是显著的，但在总体中却可能不存在，或者相关性方向甚至可能相反。这种悖论通常发生在样本选择过程中存在某种筛选机制时，导致样本中的个体在某些特征上存在差异，从而影响了变量之间的相关性。 总的来说，幸存者偏差和伯克森悖论都提醒我们在分析数据和解读资讯时要谨慎，要意识到数据筛选和样本选择可能对结果产生的影响，以避免得出错误的结论。