在统计学中，幸存者偏差（Survivorship Bias）是一种常见的认知错误，它指的是人们通常会过分关注那些成功“生存”下来的个体，而忽视了那些失败或消失的个体。这种偏差往往导致我们对事物的理解和预测出现偏颇。
首先，我们需要认识到幸存者偏差是如何形成的。当我们观察某类事件时，比如说飞机坠毁事故，我们看到的是幸存于下来并被发现、报告或记录下来的飞机。这意味着所有发生但未被记录的事故都被忽略了。而这正是问题所在。因为如果一架飞机在起飞后几秒钟就坠毁，并且没有任何人目击，那么它将不会出现在我们的统计数据中，这种情况可能比我们想象中要多得多。
其次，幸运地生还的人们往往具有一定的特征，如他们可能更有经验，更勤于维护飞机等。但是这些因素并不一定能预测其他同样具有这些特质但最终遇难的人们。在许多情况下，悲剧发生时不仅仅是一个单独因素，而是一系列复杂因素叠加导致。因此，将注意力集中在已知生还者的特点上，不足以代表整个群体的情况。
再次，由于信息不足，我们很容易陷入一种自欺欺人的循环，即认为历史上的成功案例是典型和可靠的，而实际上它们只是表面现象。例如，在第二次世界大战期间，一些空军基地能够有效抵御轰炸，但这并不意味着所有空军基地都能做到这一点。相同的问题也存在于金融市场、投资决策和科技产品开发等领域。
此外，当人们分析历史数据时，他们经常会犯另一个相关错误——即回顾性诡计（Hindsight Bias）。这种现象使人们相信某些事件结果原本总是在命中的样子，这也是因为已经知道结果之后，对前提条件进行重新解释，使得看似明显的事情变得不可思议。但事实上，当决定做出的时候，没有人知道结果会怎样，所以不能用现在所拥有的知识来判断过去的情形。
为了避免幸存者偏差，我们应该尽量收集全面的数据，同时考虑到各种可能性，并努力去理解每一次尝试失败的情况，因为只有这样才能真正了解事情发生原因，从而作出更加准确无误的决策。此外，还应意识到信息缺口对于我们的判断有极大的影响，因此不断更新知识库，保持开放的心态对于克服这个局限至关重要。
最后，科学家和决策者必须记住，每一次成功都是偶然性的组合，是从无数机会中选择出来的一部分。不断学习从失败中汲取教训，以便为未来提供更多可能性。这不仅适用于具体事件，也适用于长期规划和发展策略。在处理复杂问题时，要避免只看表面上的“胜利”，而要深入挖掘一切可能影响结局的情况，以获得更全面、更客观的认识。
