生存者偏差是指在随机数据（或者统计测试仅关注那些“幸存者”）中仍然存在的偏差，这可能会破坏有效的决策。
有时，随机数据可能是非常不均匀的，导致关注大多数个体时产生偏差。考虑一个示例：随机抽取某个公司20个雇员来进行晋升审核，结果发现其中有17个被选定，这可能会使其余的雇员觉得被歧视，此时此刻就可能出现生存者偏差。因为由于抽样时17个被选中的可能拥有更高的个人能力，更好的态度，更好的教育背景，所以当他们被随机选中时总会有这样的生存者偏差出现。
另一种情况是，现实的数据可能已经存在不均匀的情况，从而导致观察者只注意到“幸存者”。例如，研究表明，在武斗中有更多的男性“活下来”，所以观察者只会看到存活的男性，而这可能会改变他们对社会发展的审视方式。
还有一种情况是，有意识的偏见可能会隐含在研究设置中，导致研究者仅关注 “幸存者”，因此也会存在生存者偏差。比如，当一项调查研究关注的是就业市场，研究者会发现女性就业率比男性低的现象，但他们却忽略了表明男性就业率比女性低的其他研究结果，从而导致不公平的结论。
从以上示例可以看出，生存者偏差的核心是在决策和观察过程中只关注“幸存者”而忽略其他控制变量，因此很有可能使研究结果受到偏见影响，所以如果解决，首先要确保所收集的数据是随机、无偏性的，尽可能涵盖不同的控制变量，以便更准确地对对象进行描述和统计分析，避免研究的结论出现偏差或损失有效性而造成误解。
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