二战中被忽视的洞见

1943年,美军面临一个问题:轰炸机被击落的比率太高。他们需要给飞机加装装甲,但装甲会增加重量、降低性能。所以只能加在最关键的位置。

工程师们统计了返航飞机上弹孔的分布,发现弹孔主要集中在机翼和机身。

结论似乎显然:应该在机翼和机身加装甲。

统计学家亚伯拉罕·瓦尔德(Abraham Wald)说:错了。应该在没有弹孔的地方加装甲——引擎和驾驶舱。1

为什么?

因为他们只看到了返航的飞机。那些引擎或驾驶舱中弹的飞机,根本没有机会返航。

这就是幸存者偏差(survivorship bias):我们只能看到幸存者,看不到已经消失的失败者。这导致我们对成功原因的判断系统性地错误。


成功学的致命谬误

现在市面上充斥着各种成功学:

“我每天5点起床,所以我成功了。你也应该5点起床。” “我辍学创业,所以成功了。你也应该勇敢辍学。” “我相信自己,坚持了10年,所以成功了。你也应该坚持。”

这些故事有什么问题?

你只听到了成功者的故事。

那些每天5点起床但失败的人呢? 那些辍学创业但破产的人呢? 那些坚持了10年最终放弃的人呢?

他们的故事没有出版价值,不会被采访,不会上TED演讲。

所以你系统性地高估了"5点起床"“辍学"“坚持"与成功的关联。


数学上的理解

假设:

  • 1000人尝试某种策略
  • 10人成功,990人失败
  • 成功率是1%

但我们只采访成功的10人。他们都说:“我用了这个策略,所以成功了。”

一个不知道990人失败的观察者会得出结论:这个策略有效。

实际上,这个策略的成功率只有1%。

更糟的是:如果这1000人什么都不做,可能也有1%会因为运气成功。

所以这个策略可能根本没用。但我们永远无法从幸存者的故事中知道这一点。


基金经理的神话

每年都有基金经理"战胜市场”。

如果有1000个基金经理随机投资:

  • 第一年,约500人跑赢市场
  • 第二年,约250人连续两年跑赢
  • 第三年,约125人连续三年跑赢
  • 第四年,约62人连续四年跑赢
  • 第五年,约31人连续五年跑赢

连续五年跑赢市场!这31人一定是天才!

不。如果他们是掷硬币,也会有31人连续五次正面朝上。

我们把纯粹的概率当成了能力。

那些连续五年跑输市场的基金经理呢?他们的基金被关闭了,他们的职业生涯结束了。你永远不会听到他们的故事。


公司的幸存者偏差

“百年企业的成功秘诀是什么?”

当你研究活了100年的公司,你找到了一些共同点:

  • 注重质量
  • 关心员工
  • 长期思维

结论:这些特质让公司长寿。

但等等。

那些也有这些特质但已经消失的公司呢?

也许100年前有1000家"注重质量、关心员工、长期思维"的公司,999家已经倒闭,只有1家活到今天。

你研究的不是"成功的原因”,你研究的是"幸存的结果”。

真正让公司长寿的可能是:运气、时代、位置、规模、网络效应——这些无法从幸存者身上学到的东西。


历史的幸存者偏差

我们读的历史是胜利者写的。

失败的帝国、消失的文明、被征服的民族——他们的故事很少流传。

这导致我们:

  • 高估军事征服的有效性(征服者的故事流传下来)
  • 低估和平贸易的重要性(商人的故事很少被记录)
  • 对历史进程产生系统性错误理解

古代有多少思想家、科学家、艺术家?我们只知道那些作品恰好保存下来的人。

亚历山大图书馆烧毁时,消失了多少人类的智慧?


创业的真相

创业成功率大约是10%(宽泛定义的"成功")。2

如果定义为"赚到大钱",成功率可能是1%。

如果定义为"成为独角兽",成功率是0.01%。

但你听到的每一个创业故事都是成功的故事。

这意味着:

  • 你听到的"创业建议"来自极端异常值
  • 这些建议很可能不适用于你
  • 甚至可能正是他们幸存的原因被他们误解了

一个成功的创业者说"我成功是因为我冒险"。

也许他成功是尽管他冒险。也许更谨慎的人成功率更高,只是他们的故事不够精彩。

你不可能从幸存者口中知道真相,因为他们自己也不知道。


如何对抗幸存者偏差

1. 主动寻找失败案例

当有人告诉你成功方法时,问:

  • 有多少人用了同样的方法但失败了?
  • 失败者和成功者有什么不同?
  • 这个差异是方法造成的,还是运气、环境、时机?

2. 寻找基础比率

在相信任何策略之前,问:

  • 这个策略的整体成功率是多少?
  • 这个成功率比随机结果高多少?
  • 有没有对照组?

3. 警惕叙事

人类天生喜欢故事。成功者讲的故事特别吸引人。

但故事不是证据。

  • 一个故事是一个数据点
  • 一个数据点不能证明因果关系
  • 尤其当这个数据点是被选择性呈现的

4. 考虑基准情况

问:如果什么都不做,或者随机选择,结果会是什么?

很多"策略"的效果可能和随机差不多。只是随机也会产生一些成功案例,而这些案例被当成了"方法有效"的证据。


反幸存者偏差的投资启示

1. 不要学习成功投资者的具体操作

巴菲特买了可口可乐。但学习"买可口可乐类的公司"是危险的。

你不知道有多少人用同样的逻辑买了类似公司但失败了。你只知道巴菲特成功了。

更有价值的是学习原则而不是操作安全边际、能力圈、长期思维——这些是可以迁移的,具体买什么股票是不可以迁移的。

2. 警惕"历史回测"

任何策略都可以在历史数据上找到有效的时期。

这不意味着它未来有效。你只是在看那些"幸存"下来的时间段。

3. 分散投资

与其学习成功者的"正确选择",不如承认你不知道什么会成功。

分散是对幸存者偏差的对冲:你不需要选对,你只需要在赢家中有份额。


最深层的教训

幸存者偏差揭示了一个不舒服的真相:

我们对成功原因的理解,大部分是错的。

成功者自己对成功原因的理解,也大部分是错的。

这不是说成功完全随机。技能、努力、智慧都重要。

但我们系统性地:

  • 高估可见因素的作用(成功者展示的)
  • 低估不可见因素的作用(运气、时机、环境)
  • 低估失败者的存在(他们的故事不被讲述)

这也和均值回归相关:那些极端成功者之所以引人注目,部分原因是他们遇到了极端的好运气。而运气会被重新抽样——他们的下一个项目很可能没这么成功。


一句话总结

你看到的成功者是高度筛选后的样本。

当有人告诉你成功的秘诀时,问一个问题:那些做了同样事情但失败的人在哪里?

如果找不到他们的故事,不是因为他们不存在——而是因为失败者不会被采访。


  1. 瓦尔德的原始分析记录在统计研究组(SRG)的备忘录中。现代论述见 Jordan Ellenberg,《How Not to Be Wrong》, Penguin, 2014. ↩︎

  2. 根据美国劳工统计局(BLS)数据,约20%的新企业在第一年失败,约50%在五年内失败。“成功"的定义差异很大。 ↩︎