幸存者偏差是指在统计学中，研究对象通常只会观察到那些有特定结果（如生还者）的个体，而忽略了那些没有达到预期结果的个体。这种现象常见于自然灾害、医疗治疗等领域。
例如，在一场火山爆发后，媒体报道了许多幸存者的故事，这些故事让公众相信，如果采取正确的避难措施，那么几乎每个人都能安全逃脱。但实际上，这种报道忽略了那些未能及时逃离的人群，他们可能因为多种原因而无法幸免，如身体残疾、年龄或是缺乏信息。
另一个典型案例出现在医学研究中。在进行某项新药的临床试验时，只有那些服用药物并获得好处的人才会被记录下来。这意味着我们看到的是一种“选择性”的成功率，而不是真实的效果。因此，即使该药物对大多数人来说并无显著益处，但由于只关注了成功案例，因此其有效性的统计数据可能被夸大。
幸存者偏差也影响了我们的日常决策。当我们听说朋友们在旅行途中遇到交通事故却平安无事，我们可能会觉得驾车旅行非常安全，从而忽视了其他因素，如乘坐公共交通工具所面临的风险。此外，当媒体报道某地发生天气极端事件时，我们往往更注意那里的居民如何应对这些灾害，而不去深入了解他们之前采取的一系列防御措施和准备工作。
为了避免这一偏差，我们应该在分析任何数据或情况之前考虑所有相关因素，并尽量减少样本中的选择性。这包括确保样本代表性，以及考虑到所有潜在的变量和干扰因素。此外，通过综合不同来源和方法来验证结论，也可以帮助减轻这种偏差带来的影响。
