初談生存者偏差

生存者偏差（survivorship bias），或稱倖存者偏差、存續謬誤等，意思是根據觀察到的結果，去回推是哪些原因所導致，但思考出現盲點，無法找出真正的關鍵成因，因而作出有瑕疵的因果推論。

用基本邏輯學來理解會更清楚，這個邏輯謬誤其實就是自變項（independent variable，原因）與因變項（dependent variable，結果）間，無法正確辨別「充分 vs. 必要 vs. 充要」的因果鏈結。若再深究，其他仍有中介變項、混淆變項、前置變項、共變項等因素。

純粹數理世界的推論可能沒問題，因為命題者可以完全掌控變項間他想設定的關係與方向，然而在現實世界就很不一樣了，人不是造物主，對很多事物其實不知道其屬性與原理，妄加解釋可能反而造成誤導。隨著人類文明演進，有許多以前被當做超自然力量的現象，如今都能藉由科學給予合適解釋。與此同時，仍然有很多事情難以釐清，至少現階段還沒那麼容易，股市就是其中一例。

真實世界跟思想實驗不一樣，現實中很多環境條件倏忽即變，無法固定真正想測量的變項去操作，因此要做出嚴謹的因果推論又更難，牽涉到人類因素的事件又比純粹自然法則更多變。

譬如

設A→B

A會導致B

但A也有可能導致C, D ,E

而B也不只單純需要A，可能仍需X, Y, Z作為中介變項，或是有其他同樣重要自變項沒觀察到

以商業活動舉例（特別是許多商業誌愛用聳動標題與內容來吸引一知半解的讀者）

冒險→成功

但冒險非常有可能也導致失敗，只是在這個案例剛好成功了

如果我們只看到（或是當事人/報導只提及）冒險這個原因，而不深究是否有其他因素，譬如天時（時間點剛好有利此產品擴大）、地利（身邊有資源可運用）、人和（剛好由對的人組成團隊），那麼這項推論很可能地基不穩。事實上，運氣（任何自己無法控制的事情）所扮演的角色可能比我們理解還來得大很多。冒險可以替代成任何一個酷炫的名詞或行動，但依然不足以縝密地回答因果推論。

或許一個簡單卻通用的思考方式是，任何活動都不簡單，無法用有限篇幅解答清楚，因此解答必然有一定程度的複雜性。如果有人試圖用區區幾個變項來解釋一件浩大的事，那麼這個解讀很可能有誤或是不足。

Taleb在黑天鵝效應舉的「溺斃禱告者」可能是最簡短卻也最強而有力的案例。故事是說，有信徒向古羅馬哲人西塞羅出示一幅畫，畫面呈現禱告的船員在船遇上風暴後倖存，因此信徒認為禱告將得以存活。西塞羅反駁道，但是那些禱告了卻依然罹難的船員呢？我們看不到，因為他們都沉下去溺斃了。

要檢驗一件事真偽，不能只看正面表述，也要看反面說法。要怎樣做才會成功可能很難，去了解怎樣才不會自爆可能更簡單；只要把所有可能會失敗的原因都找出並避免，那麼離成功還會遠嗎？（當然，要找出大量導致失敗的原因也不容易就是）

MarketWatch這篇文章就是本篇想討論的。

怎樣才能成為偉大的公司？（或者代換成任何如何變好、如何成功的敘述）文中所舉案例值得深思，其實很多問題都是因為研究方法、邏輯思考出現盲點，才會作出有瑕疵的推論。

寫到這邊，看起來本人立場好像很憤世嫉俗看輕一切？非也，這些所謂成功學書籍並非一無是處，至少能讓我們有個綜觀全局的圖像，有個大致前進的方向，只是不能止步於此。要深究下去，我們還需要更多思維與工具，譬如Karl Popper的否證法，統計學的偽陽性迷思破除等反向思考。