הטיה בהישרדות היא הטיה המתרחשת באיסוף נתונים כאשר הנתונים אינם נכללים מהניתוח מכיוון שהם אינם קיימים עוד כיום.
הטיה זו מתעוררת במגוון רחב של הקשרים שבהם אנו מתמקדים רק באותם נתונים "שורדים". דוגמה לכך נראית כאשר חברות סוקרות את לקוחותיהן על אחד המוצרים שלהן. אבל הם משאירים את הנכסים הלא-לקוחות שלהם, שבמקרה זה יהיו ה"לא-שורדים ".
במקרה זה, הסקת מסקנות מאותו מחקר תהיה שגויה. מכיוון שהתוצאות יהיו מוטות רק לאוכלוסייה "שורדת". והם לא יהיו תוצאות מייצגות.
הטיה הישרדותית בפועל
דוגמה מובהקת להטיה זו ניתן לראות במחקר התוצאות של קרנות השקעה. כאשר מרבית מאגרי המידע כוללים רק כספים הקיימים כיום. ללא קשר לכספים שהיו קיימים בעבר.
הסיבה שהם לא קיימים היום היא כי הביצועים שלהם היו גרועים מ"הניצולים ". או אפילו כמה קרנות מוזגו לאחת. לכן, הניתוח מתבצע על קרנות אלו עם התוצאות הטובות ביותר. הטיה זו נוטה להעריך יתר על המידה את ביצועי מדגם הכספים הללו.
הבעיה העיקרית בכך היא כבר לא רק הערכת יתר של ביצועי הקרן. במקום זאת, המדגם שנבחר לא יהיה מדגם אקראי של כלל האוכלוסייה. ולפיכך, ייתכן שתוצאות המחקר אינן מייצגות את האוכלוסייה. שבסופו של דבר זה מה שאנחנו מחפשים בבחירת מדגם אקראי של האוכלוסייה.
פיתרון להטיה הישרדותית
בואו נדמיין שאנחנו רוצים לבחור קרן השקעות להשקעה בה, בהתבסס על התנהגותה בעבר. כדי למנוע הטיה הישרדותית ולייעל את הבחירה הזו, עלינו לבצע את הצעדים הבאים:
- בחר את אופק הזמן איתו אנו מתכננים לעבוד. למשל, עשר, חמש עשרה או עשרים שנות היסטוריה.
- קח את כל הכספים הקיימים מתחילת אופק הזמן, בין אם הם קיימים ובין אם לא כרגע.
- משם, בחר את המדגם מאותה אוכלוסיה לחקר ההתנהגות.
הרעיון לכך הוא בסופו של דבר לקבל את המדגם האקראי הזה של האוכלוסייה. ומשם, המסקנות שהתקבלו, אם הן יכולות להיות מייצגות את אותה אוכלוסייה.