幸存者偏差

当筛选机制把一部分样本从你的视野里移走，剩下的样本就不再能代表整体。失败的公司不写自传，退市的股票不进指数，没考上的人不发经验帖。你看到的数据是被结果筛过一遍的，规律自然也是错的。

• 成功学总结的共同点，失败者身上大概率也全有，只是没人去统计他们。
• 「用户都说好」——因为不满意的那批人早就卸载了，不会填你的问卷。
• 老物件质量好，是因为差的那些几十年前就坏掉扔了。

• →拿到任何一组样本，先问：哪些个体因为什么原因不在这组里？
• →刻意去找失败案例，它们信息量更大，也更难获得。
• →看到「共同特征」时追问对照组：不具备这个特征的人，结果又如何？

• EF-36可得性启发越容易想起来的事，感觉上就越常发生。
• EF-19确认偏误你不是在找真相，你是在找证据支持你已经信的东西。
• EF-45后见之明偏误知道结果之后，你会真心觉得自己早就料到了。