幸存者偏差（Survivorship bias），另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”，驳斥的是一种常见的逻辑谬误（“谬误”而不是“偏差”），这个被驳斥的逻辑谬误指的是只能看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。这东西的别名有很多，比如“沉默的数据”、“死人不会说话”等等。 ——搬来自《百度百科》
1941年，第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的机率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。沃德教授坚持认为：（1）统计的样本，只涵盖平安返回的轰炸机；（2）被多次击中机翼的轰炸机，似乎还是能够安全返航；（3）而在机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的机率就微乎其微。军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的，看不见的弹痕却最致命！这个故事有两个启示：一是战死或被俘的飞行员无法发表意见，所以弹痕数据的来源本身就有严重的偏误；二是作战经验丰富的飞行员的专业意见也不一定能提升决策的质量，因为这些飞行员大多是机翼中弹机尾未中弹的幸存者。
俗语“死人不会说话”很好的解释了这种偏差的重要成因。当我们分析问题所依赖信息全部或者大部分来自于“显著的信息”，较少利用“不显著的信息”甚至彻底忽略“沉默的信息”，得到的结论与事实情况就可能存在巨大偏差。这样的例子在我们身边也有很多。
比如常言说“老婆都是别人的好”。这话有很多生理和心理层面的解释，读者可以参考渡边淳一的《男人这东西》。笔者认为还有几个跟生存者偏差相关的原因：一是你看到的别人老婆有很多，但你往往记住那些漂亮优雅贤惠的少数人，自觉不自觉的忽略大部分；二是你记住的别人老婆的样本信息并不完整，你看到的更多是淡妆华服而不是睡衣素颜、是温柔体贴而不是唠叨抱怨，而后者可能只是她老公下班回家后才看到的。
比如媒体调查“喝葡萄酒的人长寿”。一般是调查了那些长寿的老人，发现其中很多饮用葡萄酒。但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经死了，媒体根本不可能调查到他们。
甚至面向全部用户的公开性调查，也往往存在较大的偏差。比如互联网上要是有调查“你认为北京出租车起步价从10元提高到13元是否合理？”，看似样本是随机的，但认为“不合理”甚至愤怒的人更愿意去回答这个问题，而觉得“合理”甚至无所谓的人可能更多会忽略这个调查。
回到投资领域，在投资理财类电视节目里，我们经常看到取得成功的投资者谈论其投资经验和方法，但观众往往会忽略了一个事实：采用同样经验和方法而投资失败的人是没有机会上电视侃侃而谈的。生存者偏差现象可能导致以下的结果：（1）投资成功者上出书出名，失败者将默默无闻，导致电视上大量专家在传经布道、市面上充斥着太多投资成功学类的书籍，可能会让观众或读者高估了通过投资获得成功的概率；（2）由于条件限制或者心理因素，投资成功者难以保证理性和客观，容易夸大自己能力、忽略运气因素、弱化当时所承担风险等。
另外，在投资领域，存活者偏差还具有明显的时间周期。股市具有系统性波动特点，导致样本特征产生时间分布偏差，很明显例子是我国2006、2007年的“股神”要比2008年多的多。巴菲特说：“如果你是池塘里的一只鸭子，由于暴雨的缘故水面上升，你开始在水中上浮，但此时你却认为上浮的是你自己，而不是池塘里的水。” 如果你我本身就是“幸存者”的一分子，就很麻烦，因为就算成功纯属偶然，你我也可能会不自觉的发现自己与其他成功者的共同点，并将它们诠释为“成功因素”。
总结：考研不要盲目的选择超过自己能力太多的学校。有数据表明，绝大多数考研失败的人，并非不聪明，也不是不努力，而是过高的估计了自己的实力以及过低的预估了所报考学校的难度。盲目乐观不可取，你在努力，别人同样也在努力。你之所以对自己过于自信，很大程度上是因为你只看到了自己的校友或者学长学姐有考上名校的，却“选择性”忽视了学长学姐考名校失利的这一部分人，而这部分才是大多数。