在统计学中，“幸存者偏差”是一个普遍存在的现象，它指的是由于观察对象是幸存者本身，而不是整个群体，所以得出的结论可能与实际情况有所出入。这种偏差往往会导致人们错误地认为某些事件或行为比实际上更为罕见或不常见。

幸存者偏差的产生原因很简单：我们通常只注意到那些具有特殊性质的事物，比如生还者的故事。在一场火灾、海难或者其他危险事件中，生还的人们经常成为媒体和公众关注的焦点。而那些遇难的人们则默默无闻，他们的故事没有被记录下来，因此对外界来说似乎不存在。然而，这并不意味着这些人不曾存在，只不过他们未能“幸存”。

例如，在2010年发表的一项研究中，研究人员发现，那些成功完成马拉松比赛并且能够继续跑步的人，与那些因为身体问题而不得不放弃比赛的人相比，其平均跑步速度要快。这听起来像是马拉松选手都非常优秀，但其实这只是因为研究忽略了那些无法完成比赛的选手。事实上，如果包括所有开始线上的选手，那么平均成绩可能就会低很多，因为许多选手在比赛中受伤或感到疲惫，最终未能完赛。

另一个例子是在电影《泰坦尼克号》爆炸后，仅有12名乘客获救。这看似是一次极其罕见的大灾难，但如果考虑到船上共有2,224人，其中1,495人死亡，那么获救率其实相当高。如果我们只看到那12个幸存者，我们会错误地认为那是一次几乎绝无仅有的悲剧。但是，如果把注意力放在所有乘客身上，我们就可以看到它只是一个相对较小比例的人类悲剧。

尽管如此，“幸存者偏差”仍然是一个重要的问题，因为它影响了我们的决策和理解。例如，在评估药物疗效时，就必须考虑到患者中的“失访”（即没有回应问卷调查）这一潜在因素，因为这些患者可能就是最需要帮助但却没能获得治疗的人。

总之，了解和识别“幸存者偏差”对于科学研究、数据分析以及日常生活中的决策都是至关重要的。不管是在统计学家眼里还是普通人的直觉里，都应该认识到这个现象，并尽量从不同的角度去探索真实情况，以免误导自己的判断。

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