设想你准备开一家饭店。
为了做到差异化竞争，在开店之前，你调查了你们当地所有的饭店，发现一件事：那些饭店都没有配备打印机。
你高兴坏了，这就是商机啊！
其他饭店都没想到配备打印机，这就是市场缺口啊！
用户很可能会想在吃饭的时候顺便打印文件，一旦你的饭店配备打印机，就解决了用户的痛点啊！
你真是太聪明了，你不赚钱谁赚钱？
别高兴得太早，多思考一会儿。
在饭店配备打印机，有没有解决用户的痛点？
A.有
B.没有
C.无法确定
上面只是一个小测试，不过除此之外，还有另一个小测试：
打仗，究竟是好是坏？
当然是好啊！
一旦打仗，就要大规模造武器，给一大批工厂提供订单，拉动一大堆工人就业。
一旦打仗，就会有很多伤员，医院的生意的就会额外的好，卖医疗用品的厂家也会大赚一笔。
一旦打仗，毕业就失业的大学生就可以上战场，解决一大堆人的就业问题，还磨练了年轻人的意志。
打仗一时爽，一直打仗一直爽。
看看这些好处，你能说打仗不好吗？
别着急下结论，多思考一会儿。
关于打仗的上述想法有没有问题？
A.没问题
B.有一点小问题
C.简直就是一派胡言
幸存者偏差1.0
上文的两个小测试其实都体现了“幸存者偏差”，也可以称为“伯克森悖论”，这两个称呼都有一段典故。
“幸存者偏差”得名于飞机的防护。
一批轰炸机飞回来后，统计这些轰炸机上面的弹孔数量，发现机翼上的弹孔最多，机尾上的弹孔最少。
很多人认为，这说明机翼更容易被攻击，应该优先防护机翼。
统计学家沃德（A.Wald）却提出了相反的意见：统计的样本只包含成功返航的轰炸机（幸存者），这说明机尾被多次击中的轰炸机，连成功返航都做不到，所以应该优先防护机尾。
最终的防护结果证明了沃德是对的，“幸存者偏差”的名字也由此而来。
伯克森悖论”得名于医学研究。
统计学家伯克森（J.Berkson）医院中的糖尿病病人和胆囊炎病人，发现了一个有趣的现象：
在患有糖尿病的人中，很少有人患胆囊炎。在没患糖尿病的人中，却有很多人患胆囊炎。这似乎说明患有糖尿病可以预防胆囊炎。
但是在医学上无法证明糖尿病可以预防胆囊炎，最终发现问题出在统计样本上，上面的医院的病人，医院的人。
类似的现象非常多，比如：
漂亮的女孩，脾气普遍不好。
帅气的男生，普遍是渣男。
文化课成绩好的学生，体育成绩普遍不好。
寒门的孩子勤俭持家，豪门的孩子花天酒地。
……
这些结论基本上都经不起检验，都是从片面的统计样本得出的结论（甚至都没经过统计，连评判标准都不明确），都或多或少的含有“幸存者偏差”。
你觉得漂亮女孩的脾气普遍不好，可能是因为你只