Survival Bias, oder Überlebensverzerrung, ist ein Konzept, das oft übersehen wird, aber weitreichende Auswirkungen auf unsere Entscheidungsfindung und Datenanalysen hat. Es beschreibt die logische Fehlschlussfolgerung, bei der man sich nur auf die überlebenden Elemente eines Prozesses konzentriert und dabei diejenigen ignoriert, die ausgeschieden sind. Dieser Bias kann zu einer verzerrten Wahrnehmung von Erfolg führen und hat in Bereichen wie der Wirtschaft, dem Militär und der Forschung tiefgreifende Auswirkungen. In diesem Beitrag werden wir den Survival Bias genauer betrachten, Beispiele aus der realen Welt anführen und diskutieren, wie man ihn in seinen Analysen berücksichtigen kann.
Was ist Survival Bias?
Survival Bias tritt auf, wenn eine Analyse nur auf den «Überlebenden» oder erfolgreichen Instanzen basiert, während diejenigen, die gescheitert sind, nicht berücksichtigt werden. Dies führt zu einer verzerrten Sichtweise, da die Gründe für das Scheitern ignoriert werden und die verbleibenden Daten nicht mehr repräsentativ für die ursprüngliche Gruppe oder Situation sind.
Beispiele für Survival Bias
- Militärstrategie im Zweiten Weltkrieg: Ein klassisches Beispiel für Survival Bias stammt aus dem Zweiten Weltkrieg. Die Alliierten wollten ihre Bomberflugzeuge besser schützen und analysierten die Einschusslöcher der zurückgekehrten Flugzeuge. Die ursprüngliche Annahme war, die Bereiche mit den meisten Einschüssen zu verstärken. Der Statistiker Abraham Wald wies jedoch darauf hin, dass die analysierten Flugzeuge die überlebenden waren – und die wahren kritischen Bereiche waren die, ohne Einschusslöcher auf den zurückgekehrten Flugzeugen, da Treffer in diesen Bereichen wahrscheinlich zum Verlust des Flugzeugs führten.
- Startup-Erfolgsgeschichten: In der Welt der Startups hören wir oft von spektakulären Erfolgsgeschichten wie Google, Amazon oder Facebook. Diese Geschichten können zu dem Glauben führen, dass der Erfolg in der Tech-Industrie weit verbreitet ist. Was oft unberücksichtigt bleibt, sind die zahlreichen Startups, die scheitern und nie die Öffentlichkeit erreichen. Diese selektive Wahrnehmung führt zu einem verzerrten Bild des tatsächlichen Risikos und Erfolgs in der Branche.
Wie man Survival Bias in Analysen berücksichtigt
- Vollständige Datensätze suchen: Versuchen Sie, Analysen auf vollständigen Datensätzen aufzubauen, die sowohl Erfolge als auch Misserfolge umfassen. Dies kann bedeuten, dass man aktiv nach Daten über gescheiterte Projekte, Unternehmen oder Experimente sucht.
- Kontext berücksichtigen: Verstehen Sie den Kontext Ihrer Daten gründlich. Dies beinhaltet das Wissen darüber, wie und warum bestimmte Daten gesammelt wurden und welche Faktoren zum Ausschluss von Daten geführt haben könnten.
- Diversifizieren Sie Ihre Informationsquellen: Verlassen Sie sich nicht auf eine einzige Informationsquelle. Durch die Diversifizierung der Quellen können Sie ein ausgewogeneres und vollständigeres Bild des untersuchten Phänomens erhalten.
- Kritische Selbstreflexion: Hinterfragen Sie stets Ihre Annahmen und Überlegungen. Ist es möglich, dass Sie unbewusst Informationen übersehen, die nicht zu Ihrem vorherigen Verständnis passen?
Fazit
Survival Bias ist eine subtile, aber mächtige Kraft, die unsere Wahrnehmung von Erfolg und Misserfolg verzerrt. Durch das Bewusstsein für diesen Bias und die Anwendung sorgfältiger Analysepraktiken können wir fundiertere Entscheidungen treffen und zu genaueren Schlussfolgerungen gelangen. In einer Welt, die von Daten angetrieben wird, ist das Verständnis und die Berücksichtigung von Survival Bias entscheidend für die Entwicklung realistischer Strategien.