Ellujäämise eelarvamused on eelarvamused, mis ilmnevad andmete kogumisel, kui andmed jäetakse analüüsist välja, kuna neid pole enam tänapäeval.
See kallutatus tekib väga erinevates kontekstides, kus keskendume ainult nendele “säilinud” andmetele. Selle näite võib tuua siis, kui ettevõtted uurivad kliente ühe oma toote kohta. Kuid nad jätavad unarusse oma mittekliendid, kes praegusel juhul oleksid "ellujääjad".
Sellisel juhul oleks sellest uuringust järelduste tegemine vale. Kuna tulemused oleksid kallutatud ainult "ellujäänud" elanikkonnale. Ja need ei oleks esinduslikud tulemused.
Ellujäämise kallutatus praktikas
Selle kallutatuse selge näite võib näha investeerimisfondide tulemuste uurimisel. Seal, kus enamik andmebaase sisaldab ainult tänapäeval eksisteerivaid fonde. Olenemata minevikus eksisteerinud fondidest.
Põhjus, miks neid täna pole, on see, et nende esitus on olnud halvem kui “ellujäänutel”. Või on isegi mitu fondi ühte liidetud. Seetõttu viiakse läbi analüüs parimate tulemustega fondide kohta. Ja see kallutatus kipub nende fondide valimi tootlust üle hindama.
Selle peamine probleem pole enam ainult fondi tootluse ülehindamine. Pigem ei oleks valitud valim juhuslik valim kogu populatsioonist. Seetõttu ei pruugi uuringu tulemused olla populatsiooni esindavad. Et lõpuks otsime seda populatsiooni juhusliku valimi valimisel.
Lahendus ellujäämisbiasele
Kujutagem ette, et soovime valida investeerimisfondi, kuhu investeerida, lähtudes selle varasemast käitumisest. Selle ellujäämispõhimõtete vältimiseks ja selle valiku optimeerimiseks peaksime tegema järgmised sammud:
- Valige ajahorisont, millega plaanime töötada. Näiteks kümne, viieteistkümne või kahekümne aasta pikkune ajalugu.
- Võtke kõik olemasolevad fondid ajahorisondi algusest peale, olenemata sellest, kas need on praegu olemas või mitte.
- Valige sealt käitumise uurimiseks selle populatsiooni valim.
Selle mõte on lõpuks saada see populatsiooni juhuslik valim. Ja sealt saadud järeldused, kui need võiksid seda populatsiooni esindada.