伯克森悖论和幸存者偏差

父母这一代人总是相信寒门孩子更努力求学,富人家的孩子大多不求上进。我一直不认可这个观点,却总是没有理论武器反驳。今天学习了万维钢的精英日课4《伯克森悖论》,豁然开朗,这就是我要的解释!


什么是伯克森悖论?

如果你对两个特性有一个总体的阈值要求 —— 这两个特性哪怕没关系,甚至哪怕原本可能还是正相关 —— 在你考察的那个范围内,也能让你感觉它们有负的相关性。很多人认为漂亮的女生都不聪明,颜值高的演员都没演技,有特长的人必定有明显短板,家里条件好的大学生必定不用功,这些都是伯克森悖论导致的偏见。

了解了伯克森悖论,下一次再听说涉及到能力、人品、长相、运气的各种“负相关”论断,你都应该保持戒心。平庸的寒门子弟、遵纪守法的富人、没有英雄壮举的屠狗辈、忠诚的读书人和安享晚年的好心人,他们的新闻阈值太低,他们的事迹没有四海传扬。你必须把这些人都统计上,才能得出正确的结论。

又想起来父母之前经常提到乡村安全城市不好,因为他们经常在新闻里看到哪里发生火灾了,哪里交通事故了,哪里电梯出事了。殊不知只有报道出来都是行千里的坏事,秩序的正常运转才是常态,乡村的设施匮乏不便更是常态。城市生活与便利安全完全是正相关的。

幸存者偏差

幸存者偏差说的是因为我看到的这些个体都具有这一个特征,我就认为所有相关的个体都具有这一个特征,或者具有这样的特征才能成为相关的个体。

它来自于一个著名的案例,美国军方一看从战场飞回来的战斗机的发动机中弹都比较少,于是判断所有飞机的发动机中弹都比较少,这就是幸存者偏差:军方只看到了飞回来的飞机,而殊不知飞回来的飞机不能代表所有飞机 —— 有些飞机就是发动机中弹多,它们只不过直接就坠毁了,根本就没有飞回来。

二者关系

伯克森悖论和人们熟悉的“幸存者偏差”都属于“选择偏差”,出错的根本原因都是你统计的数据不够全面。二者在表达上的侧重点有所不同,但是归根结底并没有本质的差别。

幸存者偏差侧重的是“某一个特征”。年长的人经常认为过去的东西质量更好、能用的时间更长 —— 而殊不知只有能用很长时间的东西才坚持到了现在被他们记得,这也是幸存者偏差。

伯克森悖论则更强调两个特征之间的关系。长得帅和性格好,是在一群人中被平等选择的两个特征,它们之间本来可能根本没有关系,仅仅是因为选择而有了关系。


感悟:信息越纷繁复杂,统计学知识越能发挥作用,如一双慧眼,拨开迷雾,看得更深入一点。

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