Survivorship bias

Een survivorship bias is de neiging om zich te concentreren op de mensen of dingen die een bepaald selectieproces hebben gehaald en niet kijken naar degenen die dat niet hebben gehaald. Hierdoor kan een survivorship bias zorgen voor overdreven optimistische overtuigingen, omdat mislukkingen worden genegeerd. Het kan ook leiden tot het geloof dat de successen in de groep een speciale eigenschap hebben, in plaats van dat dit meer is gebaseerd op toeval.

Voorbeelden van survivorship bias
Het beroemdste voorbeeld vinden we terug in geschiedenisboeken over de Eerste Wereldoorlog. Statisticus Abraham Wald ging op zoek naar hoe vliegtuigen beter uitgerust konden worden om de kans om neergehaald te worden te verlagen. Zijn collega’s focusten zich op de onderdelen van de teruggekeerde vliegtuigen die de meeste oorlogsschade leden. In tegenstelling tot hen focuste Wald zich op onderdelen van teruggekeerde vliegtuigen die zelden schade ondervonden. Zijn (correcte) redenering was dat die zwaar beschadigde onderdelen bewezen dat de teruggekeerde vliegtuigen hier schade konden lijden, zonder neer te storten. De onderdelen waar men zelden schade registreerden waren meestal de zwakke schakels die ervoor zorgden dat andere vliegtuigen neerstortten, waardoor ze niet terugkeerden en dus ook niet geanalyseerd werden.

De survivorship bias komt vaak voor wanneer er rapportages worden gemaakt over de prestaties van bedrijven. Bij deze rapportages wordt er vaak geen rekening gehouden met concurrenten en de bedrijven die inmiddels failliet zijn gegaan. Hierdoor ontstaat er een vertekend beeld van de organisatie. Dit wordt vaak gedaan om de aandelen van het bedrijf aantrekkelijker te maken.