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(出典：Wikipedia「生存者バイアス」より）

この図は、第二次世界大戦中にアメリカ海軍が、

敵の射撃による爆撃機の損失を抑える方法を検討するため、

　

　

戦闘から帰還した爆撃機の被弾箇所をプロットした記録になります。(赤い印が攻撃を受けた箇所）

この記録から、あなたなら飛行機のどの部分を補強しますか？

　

　

　

　

　

　

　　

...A.赤くなっている部分を補強した方がよい。

と考えた方、多いのではありませんか？

　

　

ですが実際に当時は

どのように解釈されたのかというと

統計学者エイブラハム・ウォールドはこう言いました。

　

　

「赤い印がない、つまり被弾してない箇所を強化しろ。」

　

　

？？？

被弾してない箇所を強化をする？

なぜ彼は赤い点のない部分を強化しろと提案したのでしょうか？

　

　

　

それはこの統計が

「帰還した戦闘機からしかとられていないから」です。

　

　

皆さんよく考えてみましょう。

　

　

そもそも

帰還した戦闘機＝攻撃を受けても無事であった戦闘機

と言い換えることができます。

　

　

つまり赤い印の箇所は攻撃への耐久性がある部分。

であるならば赤い印のついていない箇所が"弱点"だということです。

　

　

これが「生存者バイアス」と呼ばれるものです。

　

　

「生存者バイアス」は統計学を誤って利用すると起きる現象です。
意図せずに手順のミスで犯す場合や、故意によって起こされる場合もあります。

　

　

「与えられた情報をうのみにせず、真実は何かを常に疑う。」

「様々な視点から物事を捉えること」

　

データが示しているから！といって答えを直ぐに鵜呑みにするのは危険であり、
そのデータがどのようにして作られたのか？を少し時間を取って考えることは大切だと言えそうですね。