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關於倖存者偏差(Surviorship bias)，最有名的一個案例如下(引自起維基百科)：
在第二次世界大戰期間的 1941 年。
美國哥倫比亞大學統計學亞伯拉罕·沃德教授接受美國海軍要求，運用他在統計方面的專業知識給出關於「飛機應該如何加強防護，才能降低被炮火擊落的幾率」的建議。
沃德教授針對盟軍的轟炸機遭受攻擊後的相關數據，進行分析和研究後發現：機翼是整個飛機中最容易遭受攻擊的位置，但是機尾則是最少被攻擊的位置。
因此沃德教授給出的結論是「我們應該強化機尾的防護」，但是美國海軍指揮官認為「應該加強機翼的防護，因為這是最容易被擊中的位置」。
沃德教授提出以下其加強機身防護意見的依據：
本次統計的樣本，僅包含沒有因敵火射擊而墜毀並安全返航的轟炸機。
沃德教授假設所有中彈的彈著點應該會平均分布在機身各處，而能安全返航的轟炸機機身中彈數量較多的區域，是即使被擊中也比較不會導致墜機的部位。
機翼被擊中很多次的轟炸機，大多數仍然能夠安全返航。
機尾彈孔較少的原因並非真的不容易中彈，而是一旦中彈，其安全返航並生還的可能性就微乎其微。
軍方最終採取了教授提出的增加機尾防護的建議，後來證實該決策是完全正確的。這項研究對當時仍在發展初期的作業研究領域具有深遠的影響。
當我們過度關注「倖存」的人事物，從而造成忽略那些沒有倖存的（也可能因為無法觀察到），便會得出錯誤的結論。
舉例來說，之前疫情期間，海運類股瘋漲；因此我們常常能在網路上看到很多標寫著“航海王”“少年股神”之類的報導。
搞得好像那時候沒有跟著去重壓長榮、陽明好像就是傻子一樣。
但是往往人們都只會記得少數“成功的案例”然後選擇性的不去看更多“失敗的案例”。
因為大家都會認為自已就是天選之人！！
其實，這就是所謂的倖存者偏差。
有的時候，過度樂觀的分析，只聽自已想要聽的，但卻忽略了更重要的整體局勢變化，就有可能產生了一種邏輯方面的思考、選擇謬誤；也就是所謂的倖存者偏差。
那這跟自行車業界有什麼關聯性呢？
嚴格來說其實沒有直接關係。
但是我想，在每間公司內部或多或少都會有類似的案例發生。
舉例來說，我們來看看登山車前變的發展吧。
在我還沒入行之前，前變已死大概是MTB界每隔一段時間就會拿出來提的話題。
早在2006年時，美國登山車圈就已經在談了。
你可以自行Google "death of front derailleur"，自然就會有很多文章了。
直到SRAM在2016時推出了1x12 Eagle後，此時登山車前變的喪鐘早已敲響。
接下來就是SRAM 1x12 & 無線電變的高歌猛進。
然後就是看到Shimano在高階登山車的市場全面失守。
