幸存者偏差（Survivorship Bias）是指在分析数据时，仅关注那些“幸存”下来或成功的事物，而忽视了那些没有“幸存”下来的案例。这种偏差会导致我们对现象的理解产生偏差，因为忽略了那些失败或未被记录的案例，可能会使我们高估成功的概率或低估潜在的风险。 例如，在投资领域，人们往往更倾向于研究和讨论那些成功的企业或投资策略，而忽略了那些失败的例子。这样就会让人们误以为所有企业都能实现成功增长，而忽视了市场中的风险和不确定性。 在其他领域如历史、科技、社会学等，幸存者偏差也同样存在。比如，当研究某个行业的发展历程时，只关注那些现在仍然存在的公司，可能会忽略那些曾经存在但后来消失的公司，从而影响对行业整体发展趋势的理解。 为了避免幸存者偏差的影响，重要的是要收集尽可能全面的数据，并考虑那些可能被忽视的案例，以获得更准确、全面的分析结果。