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。