幸存者偏差（Survivorship bias），另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”，驳斥的是一种常见的逻辑谬误（“谬误”而不是“偏差”），这个被驳斥的逻辑谬误指的是只能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。这东西的别名有很多，比如“沉默的数据”、“死人不会说话”等等。

在二战期间，美国空军面临了巨大的挑战，安全返航率不到50%，项目组在调查中发现，受打击最多的事机身和两翼，而驾驶舱和机尾几乎完好不受打击，一个近乎完美的计划即将出炉，对机身和两翼进行装甲。

有问题吗？有，问题可大了，这两个位置受打击还能安全返航，恰恰说明没问题，而驾驶舱和机尾不是没受打击，是受打击就直接挂了，压根没回来，这种现象在统计学中就叫幸存者偏差。

就像我们做员工满意度调查，结果通常是好的，因为真正不满意的已经离职了，还有更直接的，没来的请举手，百分百都来了，还有大家经常调侃的，在淘宝上，购买降落伞的满意度是百分百。

幸存者偏差意思是指，当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时（因为死人不会说话），此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。此规律也适用于金融和商业领域。存活下来的企业往往被视为“传奇”，它们的做法被争相效仿。而其实有些也许只是因为偶然原因幸存下来了而已。

在日常生活中，最明显的例子就是“我亲戚吃这个药好了”或者“我一个朋友去找了这个老中医”等等。不管你的亲戚和朋友和你关系如何好，如何值得信任和尊重，在客观规律面前他们都是等同的。疾病和医药不会因为你的喜好而照顾或者偏袒你的亲朋。

如何应对呢？最明显的办法当然是让“死人”说话。双盲实验设计和详细全面客观的数据纪录都是应对“幸存者偏差”的良方。所谓“兼听则明”也是这个道理，抛掉对个案的迷信，全面系统的了解才能克服这个偏差。