在统计学中，幸存者偏差是一种常见现象，它指的是研究结果倾向于显示那些已经经历了某个事件的人群，其特征与该事件之间的关联性远小于实际情况。这种偏差往往出现在对比组和实验组数据分析时，由于我们只能观察到那些既有特征又经历了某一事件（即“幸存者”）的人，而忽略了那些没有这个特征但也可能会发生该事件的人。
要理解这一概念，我们可以从以下几个真实案例入手：
航空安全
在飞机事故频发时，人们普遍认为驾驶员或机务人员是最重要的因素之一。但事实上，这些事故中的很多都是由乘客造成的。然而，由于只有安全着陆的飞行员才能成为“幸存者”，因此他们成为了公众注意力的焦点。这就形成了一种错误的认识，即认为飞行员是关键决定因素，而不是乘客。
心脏病患者
一个著名的心脏病研究发现，那些得过心脏病并且仍然活下来的患者通常都有更健康的生活习惯，比如不吸烟、定期锻炼等。而这些生还者的健康行为被错误地归咎为预防疾病的手段，从而忽视了其他潜在风险因素，如遗传、环境和社会经济状况等。
网络安全
随着网络攻击日益增多，一些公司因为能够有效应对而免遭损失，他们被视作“幸存者”。但是，这并不意味着他们采取了什么特别有效的手段来防御攻击，而只是碰巧没有受到攻击。这就导致了一种误解，即认为这类公司有一套超前的防护措施，当事实上它们可能只是运气好或者未曾遇到真正严重威胁。
教育体系
一项关于学生成绩提升效果的小规模项目得到媒体广泛报道，人们因此相信这种方法非常成功。但问题在于，这个项目只包括那些成绩提高的人，因此无法衡量是否真的因为项目才取得进步。这些报告忽略了所有参与此项目但成绩并未提升，以及所有未参加此项目但依然取得进步的情况，也就是说，只看到了部分故事，但整个故事还没讲完。
通过以上案例，我们可以看到，“幸存者偏差”确实在我们的日常生活和决策中扮演着不可忽视的一角。当我们面临复杂的问题时，不仅要考虑显而易见的事物，还需要深入挖掘隐藏在表面的信息，以便做出更加全面和精准的判断。