הפוסט הקודם כאן.

‍

אנחנו מעריכים יותר מדי את הסיכויים להצלחה, כי אנחנו נוטים לקרוא (כמעט) רק על הצלחות.

‍

דוגמה מפורסמת מגיעה ממלחמת העולם השנייה, שם ניסה צבא ארה"ב להבין כיצד למגן את המטוסים שלו. הוא בחן את המטוסים שחזרו מגיחות טייס אל האויב, ראה את הנקודות שחטפו הכי הרבה כדורים, והחליט למגן את הנקודות האלה.

סטטיסטיקאי צעיר בשם אברהם וואלד (Wald) חשב אחרת:

אם כל המטוסים שחזרו מהגיחות הללו נורו שם, סימן שאלו אזורים שהמטוס יכול לספוג ואין צורך לשריין אותו.

כדאי לשריין דווקא באזורים האחרים. מטוסים שלא חזרו כנראה נפגעו שם.

‍

מה זה אומר?

זה אומר שכדאי לזהות גם את המידע החסר, ולא רק את המידע ה"קיים".

כדאי גם להתחשב בכל אלה שיצאו למסע, ולא רק באלה שחזרו ממנו.

‍

למשל: יכול להיות ששיטת אימון מסוימת הצמיחה 10 ספורטאים ברמה גבוהה תוך 10 שנים.

עד כאן מרשים, אבל לא נרצה לחטוא בהטיית ההישרדות.

‍

נבדוק: כמה ספורטאים התחילו בתהליך? האם רק 10? אולי 20? 1300?

‍

נרצה גם לבדוק את אלה שלא צמחו להיות ספורטאים ברמה גבוהה. האם הם מרוצים מחייהם? למה השיטה לא עבדה עליהם?

‍

ונשאל עוד: האם שיטה אחרת הייתה יכולה להפיק מ-1300 הספורטאים יותר מאשר 10 ספורטאים ברמה גבוהה?

‍

ההיסטוריה נכתבת על ידי המנצחים, אבל אם נתעלם לחלוטין מאלו שלא שרדו, נפספס כמות גדולה של נתונים שיכולים להשפיע על ההחלטה שלנו. 

איך לשרוד את הטיית ההישרדות? לחצו כאן.

‍

הפוסט הבא כאן.