雞湯都是騙人的嗎?如何用「倖存者偏差」來理解成功學?

2020-12-17 最嘰嘰的嘰嘰

我始終認為研究失敗,比研究成功更具有價值。

成功學靠不靠譜?

在信息大爆炸的時代,各種心靈雞湯和成功學滿天飛。

比如馬雲、賈伯斯、扎克伯格、比爾蓋茨這些人學歷不高,但都創立了世界五百強企業。

先說說馬雲,馬雲的父親馬來法在馬雲創業之初就是浙江省曲藝家協會主席。馬雲90年代創業就能拿出50萬元。

按北京師範大學金融研究中心主任鍾偉的計算方法——比較不同年代居自民的平均存款數,取其倍數。90年我國人均存款數是800元,2018年是5萬,就是2018年是1990年的62.5倍。62.5x10000=625000!這個算法是最良心的算法!

現在是2020年就以18年數據作為參考,62.5*50萬=3125萬元。

這個數據雖然不準確,你只需要知道在90年代馬雲能夠集資到巨額資金就行。

還有你不會真以為十八羅漢是一群烏合之眾吧!

蔡崇興,持有耶魯大學經濟學士及耶魯法學院法學博士學位,擁有很強的法律和財務背景。孫正義的投資就是他拉的關係。其他人就不一一列舉了,如果你查一查資料就會發現,在90年代他們絕對算得上是人才。

賈伯斯、扎克伯格、比爾蓋茨有的人在大學時就輟學了,但比爾蓋茨說他當時能夠隨時回去,他們是天才,對於天才學校只會束縛他們的成長。

作為普通人的我們只能老老實實去上學、去讀書,像那些精英學習經驗,因為你我都不是「天才」,也不是富二代。

什麼是倖存者偏差?

舉個例子

在二戰的時候盟軍與德軍交戰,盟軍發現了自己的空軍損失非常厲害,工程師研究怎麼把這個飛機加強防禦。他們對回來的飛機研究發現,彈孔都有一定的分布規律。在機翼和尾部的彈孔分布比較多。

有的工程師就說了,我們應該在這個彈孔多的地方加強防禦。

軍隊裡有一個統計學家沃爾德,他說我們不應該在彈孔多的地方加護甲,而是應該考慮,沒有中彈或是中彈少的地方。

有些人就奇怪了,這些地方沒有中彈考慮什麼。

沃爾德就說了,你看我們現在研究的都是「倖存者」,就是活下來的飛機。

那些死掉的飛機,我們並沒有研究。

考慮一下,是什麼原因導致了那些沒有回來的飛機墜毀,就是那些我們忽略的沒有中彈的地方。

反證法來解釋,假如是中彈多的地方導致飛機墜毀,但是這些「倖存飛機」是怎麼活下來的呢?答案就是彈孔多的地方根本就不是導致飛機墜毀的原因,這個地方也沒有加強防禦的必要。

如何避免」倖存者「陷阱?

還記得開始我說的話嗎?

研究失敗比研究成功更具有價值。

在現實中我們只看到了誰誰誰通過怎樣的努力,獲得了成功,卻忽略了一些重要因素。

比如,你們班裡的學霸,你看他平時玩的挺嗨,在你眼裡好像沒怎麼用功,但你不知道,他在家裡偷偷學習。

你的某個朋友掙了大錢,你卻不知道他在背後付出的努力。

我們總是被別人光鮮亮麗的成就,遮蓋了眼睛,卻忽略了許許多多的因素。我們只看到了成功者在炫耀,不知道在同一件事有多少人、多少事物死掉。

如果你能夠承認自己的失敗,理解自己,思考自己,並想辦法規避掉錯誤,雖然不一定能夠讓你成功,但絕對能讓你立於不敗之地。

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相關焦點

  • 倖存者偏差你真的理解了嗎?
    什麼是倖存者偏差?倖存者偏差,指的是在做統計分析時,我們只專注於那些成功的例子,從而得出以偏概全的錯誤結論。簡單來講,成功的例子往往只屬於少數,如果我們只看成功的倖存者,而忽略那些大部分的「失敗者」,那麼就會得出很多不符合常理的荒唐結論。我們先來看下倖存者偏差的故事來源。二戰期間,為了加強戰鬥機的防護,英美軍方調查了作戰後倖存飛機上彈痕的分布,決定哪裡彈痕多就加強哪裡。
  • 騙子密碼:倖存者偏差
    騙子的辯護者肯定不會這麼認為,這些案例就發生在自己身邊呢,不可能騙人。他們只看到了一部分倖存者,卻沒意識到這些倖存者只是極個別的數據。以北京地鐵為例,很多人在早高峰和晚高峰的時候,都會在前胸貼後背的沙丁魚罐頭型地鐵裡,感受城市海量人口。
  • 開車的「倖存者偏差」
    【 倖存者偏差 】「倖存者偏差」的其實是在統計概率分布時一個典型的錯誤。錯誤在於對統計過程中對於基數的錯誤估計。如果上面這兩句話你看起來很難理解,那我就舉個簡單的例子:A吃了一個偏方治好了某種病,於是說這個偏方可以治好這種病。
  • 成功學有用嗎?倖存者偏差,一個活著就要明白的事!
    什麼是「倖存者偏差」(「survivorship bias」)?倖存者偏差最早是在2000多年前的古羅馬被一名叫做西塞羅的政治家提出的。倖存者偏差的核心論點是成功者的單方面特徵不具有現實說服力。沃爾德分析說目前分析所得來的飛機都是倖存回來的飛機:倖存者:A處中彈的飛機墜毀者:中彈位置不明很明顯能夠倖存回來的飛機都是A處中彈的,那麼沒有回來的飛機是不是都是B處中彈了呢?
  • 普通人應該如何理解倖存者偏差,規避各類風險
    倖存者偏差,最早講的是第二次世界大戰中有關飛機防護方面的研究時所提出的理論。說白了就是,拿飛回來的飛機彈孔去研究改進飛機的加固位置,忽略已經被擊落飛機的情況。隨著時代的變化,這個詞有了更多非本意的詮釋,大多是在形容對風險的忽視,小編今天就與網友們分享一下自己的理解。
  • 倖存者偏差,看不到的真相最致命
    當然,有些人可能會反駁:自從發生疫情來,我身邊的人都好好的,疫情哪有那麼嚴重?那是因為「倖存者偏差」導致的錯覺,畢竟,只有活著的人才會說話。用數學的語言總結如下:A——成功者——特徵CB——失敗者——無特徵C如果成功者都具有特徵C,失敗者都不具有特徵C,則說明C是成功的要素。
  • 投資應警惕倖存者偏差
    基本面分析中的倖存者偏差除了技術分析,基本面分析中也存在許多倖存者偏差。從牛股中總結出一些特徵,然後去市場中尋找符合特徵的股票,希望找到下一個牛股,這種行為很常見,貌似也很有道理,但仔細想想就會發現,這其中也隱含著倖存者偏差的陷阱。
  • 被忽視的倖存者偏差,沉默的大多數!
    軍方統計的只是返航的飛機,那些中彈看似密集的位置,都是並不致命的傷害,那些墜毀的飛機很不幸的都被忽視掉了。這是非常著名的倖存者偏差,人們往往因為過分關注目前的人或者物以及倖存的經歷,而忽略了不在視界之內或者無法倖存的人或物,容易在不知不覺地忽略掉真正致命的威脅,會犯下一些錯誤。
  • 什麼叫倖存者偏差?
    這就叫倖存者偏差。我們在求職和工作中,經常會碰到諸多問題。通常會去求助成功的「過來人」問問他們,例如,讀書拿大學文憑到底有沒有用?怎麼樣才能找到月薪過萬的工作?怎麼樣在職場中快速升遷?等等問題。上述成功者給出的答案都對,但都是倖存者偏差。都只是一部分真相。這就跟我們小學語文課本裡面的一篇文章《小馬過河》一樣,我們問別人得到的成功經驗答案永遠是片面的,不能解決自己的問題。
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    這就是我們今天的主題「倖存者偏差」。倖存者偏差(Survivorship bias),嚴格意義說來,並不是心理學效應,而是一種常見的邏輯謬誤(「謬誤」而不是「偏差」)。指的是只能看到經過某種篩選而產生的結果,而沒有意識到篩選的過程,因此忽略了被篩選掉的關鍵信息。
  • 倖存者偏差
    記得某年某省的高考題作文材料是「倖存者偏差」的故事。這則故事很有哲理,儘管仍然有一定局限性。
  • 股市中的倖存者偏差
    來源:雪球倖存者偏差,指的是當取得資訊的渠道,僅來自於倖存者時(因為死人不會說話),此資訊可能會存在與實際情況不同的偏差。倖存者偏差,是由優勝劣汰之後自然選擇出的一個道理:死人不會說話。人們只看到經過某種篩選而產生的結果,而沒有意識到篩選的過程,因此忽略了被篩選掉的關鍵信息。
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    倖存者偏差是一種很常見的環境偏差,具體原理這裡不再贅述,參考之前的一篇文章:倖存者偏差,這裡只是例舉最近自己遇到的幾個例子,以及提供一種可能的解決方法;例子 1:找工作的例子看到一篇文章:說下現在的職場大環境,看完之後,感覺公眾號作者還是迎合大眾的需求,面向大眾而寫作的。
  • 【BBC News精讀】倖存者偏差:別隨便喝下成功學的毒雞湯
    倖存者偏差最著名的例子可以追溯到二戰時期其。當時,美國軍方要求數學家亞伯拉罕·沃爾德研究如何最好地保護飛機不被擊落。軍方知道裝甲會有所幫助,但這不能保護整架飛機,而且還會由於太重而導致飛行故障。最初,他們的計劃是檢查從戰鬥中返回的飛機,看它們什麼地方受到了最嚴重的打擊,最後發現是機翼、尾炮手周圍和機身中部,他們決定改進這些部位。
  • 倖存者偏差和烏合之眾
    每個人又都是以自己的方式感知理解詮釋著這個世界,又看到了什麼?05—倖存者偏差的現象在此我們得提到「倖存者偏差」現象,比如以下例子:A:學校組織郊遊,老師問:沒來的同學舉個手,好,人齊了,我們出發吧!07—偏差背後的原理倖存者偏差意思是指,當取得資訊的渠道,僅來自於倖存者時(因為死人不會說話),此資訊可能會存在與實際情況不同的偏差。此規律也適用於金融和商業領域。存活下來的企業往往被視為 「傳奇」,它們的做法被爭相效仿。而其實有些也許只是因為偶然原因倖存下來了而已。
  • 巧用「倖存者偏差」,讓我們的生活更舒心
    」倖存者偏差「雖然是經典的統計學案例,但心理學作為一門科學,也常常與統計學打交道,尤其是講「偏差」這種心理學範疇的概念,跟我們每個人的決策判斷又息息相關,其實也屬於心理學範疇,興趣猶濃,今天跟大家分享這個有趣的故事,以及我在生活中的一些使用心得——你會發現其實我們都是生活中使用科學原理的能手。
  • 倖存者偏差:被忽視的大多數,才最致命
    這就是倖存者偏差。倖存者偏差這個概念,是從戰爭中的一個故事來的。在二戰期間,空軍是每個國家最重要的戰鬥力之一,為了減少戰鬥機的損耗,各國都派了大量的專家來研究如何保護戰鬥機,在保證戰鬥力的同時還能減少戰損率。
  • 你親眼看到的數據也可能是假的:倖存者偏差,識破數據的詭計
    美國管理學家、統計學家愛德華·戴明有一句名言:除了上帝,任何人都必須用數據說話。然而,這也帶來了一個問題:數據也許是客觀的、科學的,但是獲取、分析和處理數據的方法,卻未必是科學和客觀的。用數學語言來說,飛機倖存的概率與彈孔的位置具有相關性。關於返航飛機上彈孔分布不均的這個現象,我們稱之為「倖存者偏差」(survivorship bias ),而這種現象幾乎在各種環境下都會出現。
  • 醫療服務質量評價中的「倖存者偏差」分析
    這種推理的方法與日常理解的邏輯關係有點出入,這就叫倖存者偏差又叫「倖存者謬誤」,反駁的是一種常見邏輯謬誤,即只看到經過某種篩選之後的結果,忽略被篩選掉的信息,使對事物的認識僅限於某一偏面,甚至是與事實相反的結論。二、倖存者偏差對醫療服務質量服務評價的偏差表現1.相信療效。在醫療服務質量評價中,稍不注意也會犯倖存者偏差的問題。
  • 機械行業中常見的倖存者偏差問題
    第二次世界大戰中,美國哥倫比亞大學統計學沃德教授(Abraham Wald)應軍方要求,利用其在統計方面的專業知識來提供《飛機應該如何加強防護才能降低被炮火擊落的機率》的相關建議。沃德教授針對聯軍的轟炸機遭受攻擊後返回營地的轟炸機數據,進行研究後發現:機翼是最容易被擊中的位置,機尾則是最少被擊中的位置。