Survivorship Bias: der Überlebensirrtum erklärt
Der Survivorship Bias (Überlebensirrtum) ist der Fehler, eine ganze Gruppe nur nach den Mitgliedern zu beurteilen, die einen Filter überstanden haben — die Gescheiterten sind nicht mehr zu sehen. Unternehmen, die noch existieren, Fonds, die noch laufen, und Studien, die veröffentlicht wurden, wirken besser als die Menge, aus der sie stammen. Es ist ein Selektionsfehler, der wie eine der kognitiven Verzerrungen wirkt.
Die Flugzeuge im Zweiten Weltkrieg: was Abraham Wald wirklich tat
Abraham Wald, 1902 in Kolozsvár (heute Cluj-Napoca) geboren, promovierte 1931 an der Universität Wien bei Karl Menger und verließ Österreich 1938 in Richtung USA. Im Krieg arbeitete er in der Statistical Research Group der Columbia University.
Dort entwickelte er ein Verfahren, um aus den Schäden zurückgekehrter Flugzeuge zu schätzen, wie wahrscheinlich ein Treffer in einem bestimmten Bereich zum Absturz führt. Der Kern: Maschinen, die an tödlichen Stellen getroffen wurden, kommen nicht zurück — Bereiche ohne Einschüsse an den Rückkehrern können gerade die schutzbedürftigsten sein. Laut Marc Mangel und Francisco Samaniego (1984) wurden die Memoranden im Zweiten Weltkrieg und später in Korea und Vietnam genutzt.
Die Anekdote, in der Offiziere dort panzern wollen, wo die meisten Löcher sind, und Wald widerspricht, verkürzt technische Statistik zu einer Szene. Die oft geteilte Zeichnung eines Bombers mit roten Punkten ist eine moderne Illustration, keine Abbildung aus Walds Arbeit. Die Lehre bleibt: Die Information steckt in den Flugzeugen, die fehlen.
Beispiele
- Gründungen. Von den 2015 in Deutschland gegründeten Unternehmen waren laut Eurostat 2020 nur noch rund 37 % aktiv. Studienabbrecher, die ein Weltkonzern gründeten, sind bekannt; die vielen, deren Firma scheiterte, nicht.
- Fonds. Geschlossene oder fusionierte Fonds sind meist die schwächeren. Edwin Elton, Martin Gruber und Christopher Blake (1996) verfolgten deshalb alle Fonds, die Ende 1976 existierten; Burton Malkiel (1995) fand den Effekt größer als frühere Schätzungen. Stephen Brown und Kollegen (1992) zeigten, dass er sogar Ranglisten von Managern verzerrt.
- Forschung. Robert Rosenthal nannte es 1979 das „File-Drawer-Problem“: Bleiben Studien ohne signifikantes Ergebnis in der Schublade, zeigen Fachzeitschriften eine verzerrte Auswahl.
- „Früher war alles solider.“ Erhalten sind die Altbauten und Möbel, die für die Ewigkeit gebaut wurden; der Rest ist längst entsorgt.
Warum der Fehler so leicht passiert
Überlebende sind das, was wir sehen und worüber berichtet wird. Damit ist der Effekt eng mit der Verfügbarkeitsheuristik verwandt, und der Rückschaufehler lässt den Weg der Erfolgreichen zwangsläufig erscheinen. Listen mit Gewohnheiten von Genies sind Überlebenden-Stichproben: Ohne die Menschen mit denselben Gewohnheiten, die es nicht schafften, beweisen sie nichts — auch nicht bei Versprechen, den IQ zu steigern.
Was hilft
- Alle zählen, die angefangen haben, nicht nur die Ankommenden.
- Fragen, wohin die Gescheiterten verschwunden sind und warum.
- Überlebende und Gescheiterte beim entscheidenden Merkmal vergleichen.
- Ratschlägen misstrauen, die nur von Gewinnern stammen.
Siehe auch Bestätigungsfehler und kritisches Denken.
Über diese Seite
Diese Seite fasst veröffentlichte Forschung und amtliche Statistik zur allgemeinen Information zusammen; sie ist keine Anlage-, Geschäfts- oder medizinische Beratung. Der IQ-Revealed-Test ist ein Online-Test des logischen Denkens mit 40 eigenen Aufgaben für Erwachsene ab 18 Jahren; er misst den Survivorship Bias nicht. Mehr dazu: wie IQ-Tests funktionieren. IQ Revealed ist mit den genannten Forschenden, Universitäten, Zeitschriften, Verlagen und Statistikämtern nicht verbunden; die Namen dienen nur der Quellenangabe. Quellen: Mangel & Samaniego (1984), MacTutor (Wald), Elton, Gruber & Blake (1996), Malkiel (1995), Rosenthal (1979), Eurostat, Unternehmensdemografie.
Häufige Fragen zum Survivorship Bias
Was ist der Survivorship Bias?
Der Survivorship Bias, auf Deutsch auch Überlebensirrtum, ist der Fehler, aus den Fällen Schlüsse zu ziehen, die einen Auswahlprozess überstanden haben, während die gescheiterten Fälle unsichtbar bleiben. Was übrig ist, wirkt dadurch erfolgreicher oder haltbarer, als die ganze Gruppe tatsächlich war.
Was hat es mit den Flugzeugen aus dem Zweiten Weltkrieg auf sich?
Der Statistiker Abraham Wald, der 1931 in Wien promoviert hatte, entwickelte in der Statistical Research Group der Columbia University ein Verfahren, um aus den Schäden zurückgekehrter Flugzeuge abzuschätzen, wie verwundbar einzelne Bereiche sind. Treffer an zurückgekehrten Maschinen zeigen, wo ein Flugzeug getroffen werden und trotzdem heimkehren kann. Die verbreitete Anekdote vereinfacht seine technischen Memoranden, und die bekannte Grafik mit roten Punkten ist eine moderne Illustration.
Welche Beispiele gibt es in Deutschland?
Gründungen sind das naheliegende Beispiel: Laut Eurostat waren von den 2015 in Deutschland gegründeten Unternehmen fünf Jahre später nur noch rund 37 % aktiv. Wer nur Erfolgsgeschichten liest, sieht die übrigen knapp zwei Drittel nicht. Ähnlich bei Fonds, die wegen schwacher Ergebnisse geschlossen werden und aus Vergleichen verschwinden.
Ist der Survivorship Bias ein kognitiver Bias?
Streng genommen ist er ein Selektionsfehler in den Daten. Zum Denkfehler wird er, wenn man die sichtbaren Überlebenden für die ganze Gruppe hält; deshalb steht er oft neben kognitiven Verzerrungen wie dem Rückschaufehler und der Verfügbarkeitsheuristik.
Wie vermeidet man den Survivorship Bias?
Fragen Sie, was in den Daten fehlt und warum. Suchen Sie die vollständige Ausgangsgruppe — alle gegründeten Firmen, alle aufgelegten Fonds, alle durchgeführten Studien — und vergleichen Sie Überlebende mit Gescheiterten.
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