Survivorship Bias (ອະຄະຕິການຢູ່ລອດ)

At a Glance (ພາບລວມ)

1. Quick Summary (ສະຫຼຸບຫຍໍ້)

ເມື່ອພວກເຮົາວິເຄາະຄວາມສຳເລັດ, ພວກເຮົາເຫັນແຕ່ຜູ້ຊະນະ - ບໍລິສັດທີ່ເຕີບໃຫຍ່, ອາຄານທີ່ຍັງຄົງຕັ້ງຢູ່, ຄົນທີ່ເຮັດສຳເລັດ. ພວກເຮົາບໍ່ເຄີຍເຫັນຄວາມລົ້ມເຫຼວ ເພາະວ່າພວກມັນໄດ້ຫາຍໄປ. ສິ່ງນີ້ສ້າງພາບລວມທີ່ບິດເບືອນຂອງຄວາມເປັນຈິງຢ່າງອັນຕະລາຍ ບ່ອນທີ່ພວກເຮົາປະເມີນໂອກາດຂອງຄວາມສຳເລັດຂອງພວກເຮົາສູງເກີນໄປ, ລະບຸສາເຫດຂອງຄວາມສຳເລັດຜິດພາດ, ແລະ ດຶງເອົາຂໍ້ສະຫຼຸບຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ. ຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດເກືອບສະເໝີຄືຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ.

2. The Science Behind It (ວິທະຍາສາດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ)

2.1. Discovery and History (ການຄົ້ນພົບ ແລະ ປະຫວັດສາດ)

ການຮັບຮູ້ທາງປັນຍາຂອງ survivorship bias (ອະຄະຕິການຢູ່ລອດ) ມີມາກ່ອນສະຖິຕິສະໄໝໃໝ່ຫຼາຍກວ່າສອງພັນປີ, ເຖິງແມ່ນວ່າການປະຕິບັດທາງຄະນິດສາດຢ່າງເປັນທາງການຂອງມັນຈະເກີດຂຶ້ນໃນຊ່ວງສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ II.

Ancient Origins (ຕົ້ນກຳເນີດບູຮານ 5th Century BCE): ການສັງເກດການທີ່ຖືກບັນທຶກໄວ້ຄັ້ງທຳອິດແມ່ນມາຈາກ Diagoras ຂອງ Melos, ກະວີຊາວເກຣັກແລະຜູ້ທີ່ບໍ່ເຊື່ອໃນພະເຈົ້າ. ເມື່ອຖືກສະແດງແຜ່ນໄມ້ທີ່ແຕ້ມຮູບຂອງຜູ້ໄຫວ້ວອນທີ່ລອດຊີວິດຈາກເຮືອຫຼົ້ມ ເພື່ອເປັນຫຼັກຖານຂອງການແຊກແຊງຈາກພະເຈົ້າ, Diagoras ໄດ້ຕອບຢ່າງມີຊື່ສຽງວ່າ: "ຂ້ອຍເຫັນຜູ້ທີ່ຖືກຊ່ວຍຊີວິດໄວ້, ແຕ່ຢູ່ໃສຮູບແຕ້ມຂອງຜູ້ທີ່ເຮືອຫຼົ້ມ?" ເລື່ອງເລົ່ານີ້, ທີ່ຖືກຮັກສາໄວ້ໂດຍ Cicero ໃນ De Natura Deorum, ໄດ້ຈັບເອົາກົນໄກທັງໝົດຂອງອະຄະຕິ - ຜູ້ລອດຊີວິດສາມາດເບິ່ງເຫັນແລະມີສຽງ; ແຕ່ຄົນຕາຍແມ່ນງຽບສະຫງົບ.

Renaissance Formalization (ການສ້າງຮູບແບບໃນຍຸກຟື້ນຟູສິນລະປະ 17th Century): Francis Bacon ໄດ້ລວມເອົາການສັງເກດນີ້ເຂົ້າໃນທິດສະດີຂອງລາວກ່ຽວກັບ "Idols of the Mind" (ຮູບເຄົາລົບຂອງຈິດໃຈ), ໂດຍສະເພາະ Idols of the Tribe. ລາວສັງເກດເຫັນວ່າປັນຍາຂອງມະນຸດຖືກກະຕຸ້ນໂດຍສິ່ງທີ່ເປັນທາງບວກຫຼາຍກວ່າທາງລົບ - ຄວາມສຳເລັດຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນຂະນະທີ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວຫາຍໄປຈາກບັນທຶກ.

WWII Mathematical Treatment (ການປະຕິບັດທາງຄະນິດສາດໃນສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ II 1943): ຜົນງານຂອງ Abraham Wald ກັບກຸ່ມຄົ້ນຄວ້າສະຖິຕິທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Columbia ໄດ້ສະໜອງກອບທາງຄະນິດສາດທີ່ເຄັ່ງຄັດທຳອິດສຳລັບການແກ້ໄຂອະຄະຕິການຢູ່ລອດ, ເຊິ່ງໄດ້ປ່ຽນແປງການຄົ້ນຄວ້າການປະຕິບັດງານແລະຍຸດທະສາດການທະຫານຕະຫຼອດໄປ.

Financial Economics Revolution (ການປະຕິວັດເສດຖະສາດການເງິນ 1990s): ນັກຄົ້ນຄວ້າລວມທັງ Brown, Goetzmann, Elton, Gruber, ແລະ Blake ໄດ້ວັດແທກຜົນກະທົບຂອງອະຄະຕິຕໍ່ຂໍ້ມູນຜົນງານຂອງກອງທຶນລວມແລະກອງທຶນປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກະທົບຢ່າງເລິກເຊິ່ງຕໍ່ການວິເຄາະການລົງທຶນ.

Popular Philosophy (ປັດຊະຍາຍອດນິຍົມ 2000s): Nassim Nicholas Taleb ໄດ້ຍົກລະດັບອະຄະຕິການຢູ່ລອດຈາກແນວຄວາມຄິດທາງສະຖິຕິໄປສູ່ມຸມມອງໂລກທາງປັດຊະຍາໃນ Fooled by Randomness (2001) ແລະ The Black Swan (2007).

2.2. Key Researchers (ນັກຄົ້ນຄວ້າຫຼັກ)

2.3. Landmark Studies (ການສຶກສາທີ່ສຳຄັນ)

Aircraft Vulnerability Analysis (ການວິເຄາະຄວາມອ່ອນແອຂອງເຮືອບິນ - Wald, 1943)

ໃນຊ່ວງສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ II, ກຸ່ມຄົ້ນຄວ້າສະຖິຕິຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ກຳນົດວ່າຈະວາງເກາະປ້ອງກັນເຮືອບິນຖິ້ມລະເບີດຢູ່ໃສ. ທະຫານໄດ້ນຳສະເໜີຂໍ້ມູນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຮູລູກປືນໃນເຮືອບິນທີ່ກັບມາ: ຄວາມເສຍຫາຍໜັກຢູ່ລຳຕົວ, ປີກ, ແລະ ຫາງ, ແຕ່ມີຄວາມເສຍຫາຍໜ້ອຍທີ່ສຸດຢູ່ເຄື່ອງຈັກແລະຫ້ອງນັກບິນ.

ຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍຂອງທະຫານຄື ການໃສ່ເກາະໃນພື້ນທີ່ທີ່ຖືກຍິງຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ກົງກັນຂ້າມກັບສາມັນສຳນຶກຂອງ Wald ໄດ້ປ່ຽນແປງຄຳແນະນຳນີ້ຢ່າງສິ້ນເຊີງ: ໃຫ້ໃສ່ເກາະທີ່ເຄື່ອງຈັກແລະຫ້ອງນັກບິນ - ພື້ນທີ່ທີ່ ບໍ່ ມີຄວາມເສຍຫາຍທີ່ສັງເກດເຫັນ.

ເຫດຜົນຂອງລາວ: ການຍິງຂອງສັດຕູນ່າຈະແຈກຢາຍແບບສຸ່ມທົ່ວເຮືອບິນ. ຮູລູກປືນທີ່ "ຂາດຫາຍໄປ" ໃນເຄື່ອງຈັກບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານວ່າເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ຖືກຍິງ - ພວກມັນເປັນຫຼັກຖານວ່າເຮືອບິນທີ່ຖືກຍິງໃນເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ກັບມາ. ທະຫານກຳລັງກວດສອບຄວາມເສຍຫາຍທີ່ລອດຊີວິດໄດ້, ບໍ່ແມ່ນຄວາມເສຍຫາຍທີ່ເຮັດໃຫ້ຕາຍ.

Wald ໄດ້ສ້າງຮູບແບບນີ້ຢ່າງເປັນທາງການໃນບົດບັນທຶກຄວາມຈຳຂອງລາວ "A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors", ເຊິ່ງສະຖາປະນາວ່າ ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງການຖືກຍິງທີ່ສັງເກດເຫັນໃນຜູ້ລອດຊີວິດ ແມ່ນແປຜົກຜັນກັບຄວາມຮ້າຍແຮງເຖິງຕາຍຂອງການຖືກຍິງໃນພື້ນທີ່ນັ້ນ.

Mutual Fund Survivorship Bias (ອະຄະຕິການຢູ່ລອດຂອງກອງທຶນລວມ - Brown, Goetzmann, et al., 1992)

ຖືກຕີພິມໃນ Review of Financial Studies, ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຖານຂໍ້ມູນການເງິນມາດຕະຖານໄດ້ລຶບບັນທຶກຂອງກອງທຶນທີ່ຖືກຊຳລະ ຫຼື ຄວບລວມກິດຈະການຢ່າງເປັນລະບົບ. ເນື່ອງຈາກກອງທຶນເກືອບທັງໝົດຈະຖືກຊຳລະຍ້ອນຜົນງານທີ່ບໍ່ດີ, ການຕັດອອກນີ້ຈຶ່ງສ້າງພາບລວງຕາທາງສະຖິຕິ - ເຮັດໃຫ້ຜົນງານສະເລ່ຍຂອງກອງທຶນເບິ່ງຄືວ່າດີກວ່າຄວາມເປັນຈິງ ແລະ ສ້າງຄວາມສຳພັນປອມລະຫວ່າງຄວາມຜັນຜວນແລະຜົນຕອບແທນ ທີ່ຮຽນແບບ "ທັກສະ" ເຊິ່ງບໍ່ມີຢູ່ຈິງ.

Survivorship Bias and Mutual Fund Performance (ອະຄະຕິການຢູ່ລອດ ແລະ ຜົນງານຂອງກອງທຶນລວມ - Elton, Gruber & Blake, 1996)

ການສຶກສາທີ່ສຳຄັນນີ້ໄດ້ຕິດຕາມທຸກໆກອງທຶນລວມທີ່ມີຢູ່ໃນທ້າຍປີ 1976. ຜົນການຄົ້ນພົບຫຼັກ:

• ອະຄະຕິການຢູ່ລອດເຮັດໃຫ້ຜົນຕອບແທນປະຈຳປີເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ 0.9% (90 basis points)
• ອະຄະຕິມີຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍສຳລັບກອງທຶນຂະໜາດນ້ອຍເມື່ອທຽບກັບກອງທຶນຂະໜາດໃຫຍ່
• ກອງທຶນທີ່ຄວບລວມກິດຈະການ (ມັກຈະເຊື່ອງບັນທຶກທີ່ບໍ່ດີໄວ້ໃນກອງທຶນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ) ແລະ ກອງທຶນທີ່ຖືກຊຳລະ ທັງສອງຢ່າງລ້ວນແຕ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນອະຄະຕິ

ການຄົ້ນພົບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນທາງປະຈັກພະຍານຢ່າງແຂງແຮງແກ່ Efficient Market Hypothesis (ສົມມຸດຕິຖານຕະຫຼາດທີ່ມີປະສິດທິພາບ) ເມື່ອອະຄະຕິຖືກແກ້ໄຂແລ້ວ.

2.4. Neurological Basis (ພື້ນຖານທາງລະບົບປະສາດ)

ອະຄະຕິການຢູ່ລອດເກີດຂຶ້ນຈາກຄຸນລັກສະນະພື້ນຖານຂອງການຮັບຮູ້ຂອງມະນຸດ:

System 1 Thinking (ການຄິດລະບົບ 1): ລະບົບ "fast thinking" (ການຄິດໄວ) ຂອງ Daniel Kahneman ລວມເອົາ "ຄວາມງ່າຍໃນການຈື່ຈຳ" ເຂົ້າກັບ "ຄວາມຖີ່ຂອງການເກີດຂຶ້ນ". ເນື່ອງຈາກຕົວຢ່າງທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ (Steve Jobs, Bill Gates) ສາມາດຈື່ຈຳໄດ້ງ່າຍ, ພວກເຮົາຈຶ່ງກຳນົດຄວາມໜ້າຈະເປັນທີ່ສູງກວ່າໃຫ້ກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ ໂດຍສັນຊາດຕະຍານ ຫຼາຍກວ່າທີ່ອັດຕາພື້ນຖານ (base rates) ຮັບປະກັນ.

Availability Heuristic (ການໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຫາໄດ້ງ່າຍ): ສະໝອງເພິ່ງພາຕົວຢ່າງທີ່ມີຢູ່ທັນທີເມື່ອປະເມີນການຕັດສິນໃຈ. ຄວາມສຳເລັດແມ່ນ "ຫາໄດ້ງ່າຍ" ກວ່າໂດຍທຳມະຊາດ - ບໍລິສັດທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຖືກຈົດທະບຽນໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບ ໃນຂະນະທີ່ບໍລິສັດທີ່ລົ້ມເຫຼວຖືກຖອດອອກ; ອາຄານທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຍັງຄົງຕັ້ງຢູ່ ໃນຂະນະທີ່ອາຄານທີ່ພັງທະລາຍຖືກແທນທີ່.

Pattern Recognition Limitations (ຂໍ້ຈຳກັດໃນການຮັບຮູ້ຮູບແບບ): ສະໝອງມະນຸດວິວັດທະນາການມາເພື່ອດຶງເອົາເລື່ອງລາວທີ່ເປັນເຫດເປັນຜົນຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້ ແຕ່ບໍ່ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ. ຂໍ້ຈຳກັດພື້ນຖານນີ້ - ພວກເຮົາສາມາດວິເຄາະໄດ້ພຽງແຕ່ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຫັນ - ແມ່ນພື້ນຖານທາງປະສາດຂອງອະຄະຕິການຢູ່ລອດ.

Optimism Bias Interaction (ການພົວພັນກັບອະຄະຕິການເບິ່ງໂລກໃນແງ່ດີ): ວົງຈອນປະສາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະເມີນຕົນເອງມັກຈະອຽງໄປທາງການເບິ່ງໂລກໃນແງ່ດີ. ເມື່ອເບິ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີອະຄະຕິຜູ້ລອດຊີວິດ, ວົງຈອນເຫຼົ່ານີ້ຈະຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີການລະບຸຕົວຕົນກັບຜູ້ຊະນະ ຫຼາຍກວ່າຄົນສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ລົ້ມເຫຼວຢ່າງງຽບໆ, ເຊິ່ງເສີມສ້າງພຶດຕິກຳທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ.

3. Evolutionary Origins (ຕົ້ນກຳເນີດທາງວິວັດທະນາການ)

ອະຄະຕິການຢູ່ລອດຝັງຮາກເລິກຢູ່ໃນມໍລະດົກທາງວິວັດທະນາການຂອງພວກເຮົາ ໃນຖານະທີ່ເປັນກົນຈັກຮັບຮູ້ຮູບແບບທີ່ເຮັດວຽກໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວາມໄວມັກຈະສຳຄັນກວ່າຄວາມຊັດເຈນ.

Adaptive Value in Ancestral Environments (ຄຸນຄ່າການປັບຕົວໃນສະພາບແວດລ້ອມບັນພະບຸລຸດ): ສຳລັບບັນພະບຸລຸດຂອງພວກເຮົາ, ການສຸມໃສ່ຍຸດທະສາດທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດແມ່ນມີເຫດຜົນ. ຖ້າເຕັກນິກການລ່າສັດ, ເສັ້ນທາງການຍ້າຍຖິ່ນຖານ, ຫຼື ແຫຼ່ງອາຫານເຮັດໃຫ້ມີຜູ້ລອດຊີວິດ, ມັນກໍຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຮຽນແບບ. ຄວາມລົ້ມເຫຼວ - ຜູ້ທີ່ພະຍາຍາມວິທີການອື່ນແລະເສຍຊີວິດ - ບໍ່ສາມາດໃຫ້ຄຳປຶກສາໄດ້. ການຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມສຳເລັດທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ ເປັນວິທີລັດທີ່ໄວແລະມີປະສິດທິພາບ.

Energy Conservation (ການອະນຸລັກພະລັງງານ): ສະໝອງໃຊ້ພະລັງງານປະມານ 20% ຂອງພະລັງງານເຜົາຜານຂອງພວກເຮົາ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ - ການຈິນຕະນາການເຖິງຄວາມລົ້ມເຫຼວທັງໝົດທີ່ພວກເຮົາເບິ່ງບໍ່ເຫັນ - ແມ່ນສິ້ນເປືອງພະລັງງານທາງປັນຍາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ວິວັດທະນາການສະໜັບສະໜູນສະໝອງທີ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ງ່າຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ຫຼາຍກວ່າການສ້າງແບບຈຳລອງທາງເລືອກທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນຢ່າງລະອຽດ.

Feature, Not Bug (ຄຸນສົມບັດ, ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ບົກພ່ອງ): ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງບັນພະບຸລຸດທີ່ມີສະພາບຄ່ອນຂ້າງຄົງທີ່ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສາມາດສັງເກດເຫັນໄດ້ທັນທີ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ລຳອຽງໄປຫາຜູ້ລອດຊີວິດມັກຈະດີພຽງພໍ. ຖ້າເພື່ອນບ້ານຂອງທ່ານລອດຊີວິດຈາກລະດູໜາວໂດຍໃຊ້ການອອກແບບທີ່ພັກອາໄສສະເພາະໃດໜຶ່ງ, ການຮຽນແບບມັນກໍເປັນສິ່ງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ອະຄະຕິຈະກາຍເປັນບັນຫາພຽງແຕ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຊັບຊ້ອນແລະທັນສະໄໝ ບ່ອນທີ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວຖືກເຊື່ອງໄວ້ຢ່າງເປັນລະບົບ ແລະ ກຸ່ມຕົວຢ່າງຂອງ "ຜູ້ລອດຊີວິດ" ບໍ່ເປັນຕົວແທນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

The Availability Mismatch (ຄວາມບໍ່ກົງກັນຂອງສິ່ງທີ່ມີຢູ່): ສະໝອງຂອງພວກເຮົາວິວັດທະນາການມາໃນກຸ່ມນ້ອຍໆ ບ່ອນທີ່ເຫດການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງສ່ວນໃຫຍ່ສາມາດສັງເກດເຫັນໄດ້ໂດຍກົງ. ໃນສັງຄົມສະໄໝໃໝ່, ພວກເຮົາພົບກັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກກັ່ນຕອງຜ່ານການຄັດເລືອກຫຼາຍຊັ້ນ (ສື່, ຕະຫຼາດ, ປະຫວັດສາດ), ເຮັດໃຫ້ສັນຊາດຕະຍານທີ່ອີງໃສ່ຄວາມພ້ອມໃຊ້ງານຂອງພວກເຮົາເຂົ້າໃຈຜິດຢ່າງເປັນລະບົບ.

4. How This Bias Manifests (ອະຄະຕິນີ້ສະແດງອອກແນວໃດ)

4.1. In Everyday Life (ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ)

"They Don't Make Them Like They Used To" (ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ສ້າງມັນຄືກັບແຕ່ກ່ອນແລ້ວ): ວິຫານ Roman Pantheon, ເຟີນີເຈີໄມ້ມະຮອກການີຍຸກວິກຕໍເລຍ, ແລະ ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າໃນຍຸກ 1950 ທີ່ "ຍັງໃຊ້ໄດ້ຢູ່" ແມ່ນກໍລະນີຍົກເວັ້ນທາງສະຖິຕິທີ່ລອດຊີວິດຈາກການທຳລາຍຫຼາຍສະຕະວັດ. ເຮືອນແຖວໂຣມັນທີ່ສ້າງຢ່າງບໍ່ດີເຊິ່ງພັງທະລາຍ, ເຟີນີເຈີຍຸກວິກຕໍເລຍລາຄາຖືກທີ່ເນົ່າເປື່ອຍ, ແລະ ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າຍຸກ 1950 ທີ່ເພພັງໃນບ່ອນຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອ ແມ່ນເບິ່ງບໍ່ເຫັນ. ພວກເຮົາປຽບທຽບສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດໃນອະດີດ ກັບສິ່ງທີ່ເປັນສະເລ່ຍໃນປັດຈຸບັນ.

"Classic" Music Fallacy (ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດເລື່ອງດົນຕີ "ຄລາສສິກ"): ຜູ້ຄົນອ້າງວ່າດົນຕີໃນຍຸກ 1960s-70s ດີກວ່າ ເພາະວ່າ "ເພງທັງໝົດຈາກຍຸກນັ້ນເປັນເພງຄລາສສິກ". ສິ່ງນີ້ບໍ່ສົນໃຈຄວາມຈິງທີ່ວ່າເພງທີ່ຮຽນແບບແລະຜະລິດອອກມາບໍ່ດີຫຼາຍພັນເພງໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາ - ສະຖານີວິທະຍຸຫຼິ້ນພຽງແຕ່ 1% ຂອງເພງຮິດທີ່ລອດຊີວິດເທົ່ານັ້ນ. ພວກເຮົາປຽບທຽບສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຖືກກັ່ນຕອງຈາກອະດີດ ກັບ 100% ຂອງຜົນງານໃນປັດຈຸບັນ.

Relationship Advice from Happy Couples (ຄຳແນະນຳເລື່ອງຄວາມສຳພັນຈາກຄູ່ຮັກທີ່ມີຄວາມສຸກ): ເມື່ອຊອກຫາຄຳແນະນຳເລື່ອງຄວາມສຳພັນ, ພວກເຮົາມັກຈະປຶກສາຄູ່ຮັກທີ່ຍັງຢູ່ນຳກັນ. ພວກເຮົາບໍ່ຄ່ອຍໄດ້ຍິນຈາກຜູ້ທີ່ລອງໃຊ້ວິທີການດຽວກັນແລ້ວຈົບລົງດ້ວຍການຢ່າຮ້າງ, ເຊິ່ງອາດຈະເຮັດຕາມຄຳແນະນຳທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງພວກເຂົາ.

Restaurant Recommendations (ການແນະນຳຮ້ານອາຫານ): ຮ້ານອາຫານຍອດນິຍົມໃນເມືອງໜຶ່ງ, ຕາມນິຍາມແລ້ວ, ແມ່ນຜູ້ລອດຊີວິດ. ຮ້ານອາຫານຫຼາຍພັນແຫ່ງທີ່ລົ້ມເຫຼວ - ເຊິ່ງອາດຈະມີຍຸດທະສາດດຽວກັນ - ໄດ້ປິດລົງແລະບໍ່ສາມາດເຕືອນພວກເຮົາກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ຜົນ.

4.2. In the Workplace (ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ)

The College Dropout Myth (ຕຳນານຄົນອອກໂຮງຮຽນກາງຄັນ): ສື່ມວນຊົນຍົກໃຫ້ເຫັນມະຫາເສດຖີເຊັ່ນ Gates, Jobs, ແລະ Zuckerberg ວ່າເປັນຫຼັກຖານວ່າການອອກໂຮງຮຽນກາງຄັນນຳໄປສູ່ຄວາມສຳເລັດ. ສິ່ງນີ້ບໍ່ສົນໃຈຄົນທີ່ອອກໂຮງຮຽນກາງຄັນຫຼາຍໝື່ນຄົນທີ່ມີໜີ້ສິນ ແລະ ລາຍຮັບຕະຫຼອດຊີວິດທີ່ຕໍ່າກວ່າ. ອັດຕາພື້ນຖານຂອງຄວາມສຳເລັດຂອງຜູ້ທີ່ອອກໂຮງຮຽນກາງຄັນແມ່ນຕໍ່າກວ່າຜູ້ຮຽນຈົບທາງສະຖິຕິ; ຕົວຢ່າງທີ່ມີຊື່ສຽງແມ່ນກໍລະນີຍົກເວັ້ນແບບສຸດໂຕ່ງ.

"How I Succeeded" Literature (ວັນນະກຳ "ຂ້ອຍປະສົບຄວາມສຳເລັດໄດ້ແນວໃດ"): ດັ່ງທີ່ Nassim Taleb ສັງເກດເຫັນ, ຜູ້ປະກອບການທີ່ລົ້ມເຫຼວບໍ່ໄດ້ຂຽນປຶ້ມຫົວຂໍ້ "ຂ້ອຍເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດ Startup ຂອງຂ້ອຍລົ້ມລະລາຍໄດ້ແນວໃດ". ຜູ້ປະກອບການທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຂຽນວ່າ "ຂ້ອຍເຮັດສຳເລັດໄດ້ແນວໃດ", ແລະ ຄຳແນະນຳຂອງພວກເຂົາ (ຮັບຄວາມສ່ຽງໃຫຍ່, ບໍ່ສົນໃຈຄຳວິຈານ) ອາດຈະເປັນພຶດຕິກຳອັນດຽວກັນກັບທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ລົ້ມເຫຼວຕ້ອງພ່າຍແພ້.

Hiring Based on "Successful" Profiles (ການຈ້າງງານໂດຍອີງໃສ່ໂປຣໄຟລ໌ທີ່ "ປະສົບຄວາມສຳເລັດ"): ບໍລິສັດມັກຈະສ້າງໂປຣໄຟລ໌ການຈ້າງງານໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະຂອງພະນັກງານທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາ. ແຕ່ພວກເຂົາຂາດຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຜູ້ສະໝັກທີ່ຖືກປະຕິເສດເຊິ່ງອາດຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີເທົ່າທຽມກັນ, ຫຼື ກ່ຽວກັບຜູ້ທີ່ຖືກຈ້າງງານດ້ວຍຄຸນສົມບັດທີ່ຄ້າຍຄືກັນແຕ່ລົ້ມເຫຼວແລະລາອອກໄປ.

Performance Attribution Errors (ຂໍ້ຜິດພາດໃນການລະບຸສາເຫດຜົນງານ): ເມື່ອວິເຄາະວ່າເປັນຫຍັງບາງໂຄງການຈຶ່ງປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ອົງກອນຈະສຶກສາທີມທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ. ພວກເຂົາບໍ່ສາມາດສຶກສາຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຖືກປະຖິ້ມ, ຈັດລຽງໃໝ່, ຫຼື ໂຄງການທີ່ສະມາຊິກລາອອກໄປ - ເຊິ່ງອາດຈະພົບວ່າ "ປັດໄຈຄວາມສຳເລັດ" ອັນດຽວກັນນັ້ນມີຢູ່ໃນທັງສອງຢ່າງ.

4.3. In Business and Marketing (ໃນທຸລະກິດ ແລະ ການຕະຫຼາດ)

Entrepreneurship "Success Formulas" ("ສູດຄວາມສຳເລັດ" ຂອງການເປັນຜູ້ປະກອບການ): ອຸດສາຫະກຳການໃຫ້ຄຳແນະນຳແມ່ນການຜູກຂາດທີ່ດຳເນີນການໂດຍຜູ້ລອດຊີວິດ. "ການເຮັດວຽກໜັກ", "ຄວາມອົດທົນ", ແລະ "ຄວາມຫຼົງໄຫຼໃນຄຸນນະພາບ" ປາກົດຢູ່ໃນເລື່ອງລາວຂອງຜູ້ປະກອບການທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ແຕ່ການສຳຫຼວດສຸສານຂອງຜູ້ປະກອບການທີ່ລົ້ມເຫຼວອາດຈະພົບລັກສະນະທີ່ຄືກັນທຸກປະການ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ແຕກຕ່າງມັກຈະແມ່ນໂຊກ, ໂອກາດ, ຫຼື ເຫດການພາຍນອກ.

Product Testimonials (ຄຳຢືນຢັນຜະລິດຕະພັນ): ການຕະຫຼາດສະແດງໃຫ້ເຫັນລູກຄ້າທີ່ພໍໃຈ. ລູກຄ້າທີ່ບໍ່ພໍໃຈທີ່ຍົກເລີກການໃຊ້ງານ, ຂໍເງິນຄືນ, ຫຼື ພຽງແຕ່ຫາຍໄປ ແມ່ນບໍ່ມີຢູ່ໃນການເລົ່າເລື່ອງ, ເຊິ່ງບິດເບືອນການຮັບຮູ້ເຖິງປະສິດທິພາບຂອງຜະລິດຕະພັນ.

Competitive Benchmarking (ການປຽບທຽບກັບຄູ່ແຂ່ງ): ບໍລິສັດປຽບທຽບຕົນເອງກັບຄູ່ແຂ່ງທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ຮຽນຮູ້ຍຸດທະສາດຂອງພວກເຂົາ. ແຕ່ບໍລິສັດທີ່ລອງໃຊ້ຍຸດທະສາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລ້ວລົ້ມເຫຼວໄດ້ຖືກຊື້ກິດຈະການ, ຍຸບເລີກ, ຫຼື ປ່ຽນທິດທາງ - ຍຸດທະສາດທີ່ບໍ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຂອງພວກເຂົາແມ່ນເບິ່ງບໍ່ເຫັນສຳລັບການວິເຄາະ.

4.4. In Politics and Media (ໃນການເມືອງ ແລະ ສື່ມວນຊົນ)

Historical Narrative Construction (ການສ້າງເລື່ອງເລົ່າທາງປະຫວັດສາດ): ປະຫວັດສາດ, ຂຽນໂດຍຜູ້ລອດຊີວິດ, ນຳສະເໜີມຸມມອງຂອງພວກເຂົາວ່າເປັນສິ່ງທີ່ແນ່ນອນ. ທັດສະນະ, ຄຳເຕືອນ, ແລະ ທາງເລືອກທີ່ສະເໜີໂດຍຜູ້ທີ່ພ່າຍແພ້, ເສຍຊີວິດ, ຫຼື ຖືກກີດກັນ ແມ່ນຖືກເປັນຕົວແທນໜ້ອຍກວ່າຄວາມເປັນຈິງຢ່າງເປັນລະບົບ.

News Survivorship (ການຢູ່ລອດຂອງຂ່າວ): ສື່ມວນຊົນນຳສະເໜີຂ່າວທີ່ລອດຊີວິດຈາກການຄັດເລືອກຂອງບັນນາທິການ. ເຫດການຫຼາຍພັນເຫດການທີ່ມີຄຸນຄ່າທາງຂ່າວເທົ່າທຽມກັນບໍ່ໄດ້ຮັບການລາຍງານ, ເຊິ່ງສ້າງການຮັບຮູ້ຂອງປະຊາຊົນວ່າບັນຫາໃດມີຢູ່ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂໃດທີ່ໄດ້ຜົນ.

Political Strategy "Lessons" ("ບົດຮຽນ" ຍຸດທະສາດການເມືອງ): ນັກວິເຄາະການເມືອງສຶກສາແຄມເປນທີ່ຊະນະເພື່ອດຶງເອົາປັດໄຈຄວາມສຳເລັດ. ແຕ່ແຄມເປນທີ່ໃຊ້ຍຸດທະສາດດຽວກັນແລ້ວເສຍໄຊຊະນະໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈໜ້ອຍກວ່າ, ເຊິ່ງອາດຈະນຳໄປສູ່ຄຳແນະນຳທາງຍຸດທະສາດທີ່ຜິດພາດ.

4.5. In Healthcare (ໃນການດູແລສຸຂະພາບ)

The WWI Helmet Paradox (ຄວາມຂັດແຍ້ງຂອງໝວກກັນກະທົບໃນສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ I): ເມື່ອມີການນຳສະເໜີໝວກເຫຼັກໃນສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ I, ໂຮງໝໍພາກສະໜາມລາຍງານວ່າການບາດເຈັບທີ່ຫົວ ເພີ່ມຂຶ້ນ ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ບາງຄົນແນະນຳວ່າໝວກກັນກະທົບມີຂໍ້ບົກພ່ອງ. ຄວາມເປັນຈິງຄື: ກ່ອນຈະມີໝວກກັນກະທົບ, ສະເກັດລະເບີດທີ່ຖືກຫົວຈະເຮັດໃຫ້ທະຫານເສຍຊີວິດທັນທີ (ຖືກບັນທຶກວ່າ KIA ຕາຍໃນສະໜາມຮົບ, ແລະ ບໍ່ເຄີຍມາຮອດໂຮງໝໍ). ໝວກກັນກະທົບປ່ຽນການເສຍຊີວິດໃຫ້ເປັນການບາດເຈັບທີ່ສາມາດປິ່ນປົວໄດ້, ເຮັດໃຫ້ບາດແຜທີ່ຫົວ ເບິ່ງເຫັນໄດ້ ໃນຂໍ້ມູນເປັນຄັ້ງທຳອິດ.

High-Rise Syndrome in Cats (ກຸ່ມອາການຕົກຕຶກສູງໃນແມວ): ການສຶກສາດ້ານສັດຕະວະແພດໃນປີ 1987 ພົບວ່າ ແມວທີ່ຕົກຈາກຊັ້ນທີ່ >7 ຂຶ້ນໄປມີການບາດເຈັບໜ້ອຍກວ່າແມວທີ່ຕົກຈາກຊັ້ນ 5-7, ເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການຕົກຈາກບ່ອນສູງກວ່າ "ປອດໄພກວ່າ". ອະຄະຕິຄື: ຂໍ້ມູນປະກອບມີພຽງແຕ່ແມວທີ່ຖືກນຳມາຫາສັດຕະວະແພດ. ແມວທີ່ເສຍຊີວິດທັນທີຈາກການຕົກຊັ້ນ 30 ຖືກຝັງ, ບໍ່ໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວ - ສ້າງພາບລວງຕາຂອງຄວາມປອດໄພໃນການຕົກຈາກບ່ອນສູງ.

The "Healthy Worker Effect" (ຜົນກະທົບຂອງຄົນງານສຸຂະພາບດີ): ການສຶກສາມັກຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ກຳມະກອນອຸດສາຫະກຳມີອັດຕາການເສຍຊີວິດຕໍ່າກວ່າປະຊາກອນທົ່ວໄປ - ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າວຽກໂຮງງານດີຕໍ່ສຸຂະພາບ, ແຕ່ຍ້ອນວ່າກຳລັງແຮງງານບໍ່ລວມເອົາຄົນພິການ, ຄົນປ່ວຍຕິດຄຽງ, ແລະ ຄົນປ່ວຍໄລຍະສຸດທ້າຍ. ຄົນງານແມ່ນຜູ້ລອດຊີວິດທີ່ຖືກຄັດເລືອກມາແລ້ວ.

Trauma Mortality Statistics (ສະຖິຕິການເສຍຊີວິດຈາກການບາດເຈັບ): ຜູ້ປະສົບອຸບັດເຫດໃນເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກບາງຄັ້ງສະແດງອັດຕາການເສຍຊີວິດໃນໂຮງໝໍຕໍ່າກວ່າຜູ້ປະສົບເຫດໃນຕົວເມືອງ. ຄວາມເປັນຈິງຄື: ຄົນເຈັບທີ່ບາດເຈັບສາຫັດໃນເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກເສຍຊີວິດໃນລະຫວ່າງການຂົນສົ່ງທີ່ຍາວນານ, ມາຮອດໃນສະພາບ "Dead on Arrival" (ເສຍຊີວິດກ່ອນມາຮອດ) ແລະ ຖືກຕັດອອກຈາກສະຖິຕິຂອງໂຮງໝໍ. ໂຮງໝໍໃນຕົວເມືອງຮັບຄົນເຈັບວິກິດທີ່ຍັງມີຊີວິດຢູ່, ເຊິ່ງຕໍ່ມາເສຍຊີວິດໃນໂຮງໝໍ, ເຮັດໃຫ້ອັດຕາການເສຍຊີວິດໃນຕົວເມືອງສູງເກີນຈິງ.

4.6. In Finance and Investing (ໃນການເງິນ ແລະ ການລົງທຶນ)

Mutual Fund Performance (ຜົນງານກອງທຶນລວມ): ຖານຂໍ້ມູນມາດຕະຖານໄດ້ລຶບບັນທຶກຂອງກອງທຶນທີ່ຖືກຊຳລະ. ເນື່ອງຈາກກອງທຶນຊຳລະຍ້ອນຜົນງານທີ່ບໍ່ດີ, ຖານຂໍ້ມູນຈຶ່ງລຶບລ້າງຄວາມລົ້ມເຫຼວ, ເຮັດໃຫ້ຜົນງານສະເລ່ຍຂອງກອງທຶນປະກົດວ່າສູງກວ່າຄວາມເປັນຈິງປະມານ 0.9% ຕໍ່ປີ.

Hedge Fund Data (ຂໍ້ມູນກອງທຶນປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງ): ກອງທຶນປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງລາຍງານໂດຍຄວາມສະໝັກໃຈ, ເຊິ່ງນຳສະເໜີອະຄະຕິສອງເທົ່າ: ອະຄະຕິການຢູ່ລອດ (ກອງທຶນທີ່ລົ້ມເຫຼວຢຸດລາຍງານ) ແລະ ອະຄະຕິການເຕີມເຕັມປະຫວັດຍ້ອນຫຼັງ (ກອງທຶນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດເລີ່ມລາຍງານແລະເພີ່ມຂໍ້ມູນຂອງປີທີ່ໂຊກດີໃນຕອນຕົ້ນ; ສ່ວນກອງທຶນຕອນຕົ້ນທີ່ບໍ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຈະບໍ່ເຄີຍລາຍງານແລະຍຸບໄປ). Malkiel ຄາດຄະເນວ່າອະຄະຕິລວມນີ້ເຮັດໃຫ້ຜົນຕອບແທນປະຈຳປີສູງເກີນຈິງປະມານ 4.4%.

S&P 500 Backtesting (ການທົດສອບຍ້ອນຫຼັງ S&P 500): ອົງປະກອບຂອງດັດຊະນີປ່ຽນແປງເມື່ອບໍລິສັດທີ່ລົ້ມລະລາຍຖືກຖອດອອກ ແລະ ບໍລິສັດທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຖືກເພີ່ມເຂົ້າມາ. ການທົດສອບຍ້ອນຫຼັງໂດຍໃຊ້ລາຍຊື່ S&P 500 ໃນ ປັດຈຸບັນ ບັນລຸຜົນຕອບແທນທີ່ບໍ່ເປັນຈິງໂດຍການຮັບປະກັນອັດຕາການລອດຊີວິດ 100% ໂດຍບໍ່ຕັ້ງໃຈ - ທຸກໆບໍລິສັດທີ່ລົ້ມເຫຼວໃນຊ່ວງໄລຍະທົດສອບຈະຖືກຍົກເວັ້ນ.

The "Hot Hand" Illusion (ພາບລວງຕາ "ມືຂຶ້ນ"): ການສຶກສາໃນຕອນຕົ້ນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ຈັດການກອງທຶນສາມາດເອົາຊະນະຕະຫຼາດໄດ້ຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີ. ເມື່ອ Brown ແລະ Goetzmann ແກ້ໄຂອະຄະຕິການຢູ່ລອດ, ທັກສະທີ່ປາກົດເຫັນນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ໄດ້ຫາຍໄປ - ອາການ "ມືຂຶ້ນ" ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສ່ວນປາຍຂອງການແຈກຢາຍແບບສຸ່ມ.

5. Real-World Case Studies (ກໍລະນີສຶກສາໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ)

Case Study 1: The Bomber Armor Decision (WWII) (ກໍລະນີສຶກສາ 1: ການຕັດສິນໃຈໃສ່ເກາະເຮືອບິນຖິ້ມລະເບີດ - ສົງຄາມໂລກຄັ້ງທີ II)

• Context (ບໍລິບົດ): ການສູນເສຍເຮືອບິນຖິ້ມລະເບີດຂອງຝ່າຍສຳພັນທະມິດຢ່າງໜັກໜ່ວງຈາກການຍິງຂອງສັດຕູ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ທະຫານສະເໜີໃຫ້ເສີມກຳລັງເຮືອບິນດ້ວຍແຜ່ນເກາະ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເກາະເພີ່ມນໍ້າໜັກ, ຫຼຸດໄລຍະທາງ, ຄວາມຄ່ອງຕົວ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການບັນທຸກລະເບີດ - ມັນຈຶ່ງຕ້ອງຖືກວາງໄວ້ໃນຈຸດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ.

• What happened (ເກີດຫຍັງຂຶ້ນ): ທະຫານໄດ້ເກັບກຳຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບຮູລູກປືນໃນເຮືອບິນຖິ້ມລະເບີດທີ່ກັບມາຈາກພາລະກິດ. ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຄວາມເສຍຫາຍສູງຢູ່ລຳຕົວ, ປີກ, ແລະ ຫາງ, ແຕ່ມີຄວາມເສຍຫາຍໜ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ເຄື່ອງຈັກ ແລະ ຫ້ອງນັກບິນ. ຜູ້ບັນຊາການທະຫານສະຫຼຸບວ່າຄວນໃສ່ເກາະໃນຈຸດທີ່ເຮືອບິນຖືກຍິງຫຼາຍທີ່ສຸດ.

• The bias at work (ອະຄະຕິທີ່ເຮັດວຽກຢູ່): Abraham Wald ຮັບຮູ້ວ່າຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວເປັນຕົວແທນຂອງຜູ້ລອດຊີວິດເທົ່ານັ້ນ. ເຮືອບິນທີ່ຖືກຍິງທີ່ເຄື່ອງຈັກແລະຫ້ອງນັກບິນບໍ່ໄດ້ກັບມາ - ພວກມັນຕົກລົງໃນຊ່ອງແຄບອັງກິດ ຫຼື ທົ່ງນາໃນເຢຍລະມັນ. ຮູລູກປືນທີ່ "ຂາດຫາຍໄປ" ບໍ່ແມ່ນຫຼັກຖານວ່າເຄື່ອງຈັກບໍ່ໄດ້ຖືກຍິງ; ພວກມັນເປັນຫຼັກຖານວ່າການຖືກຍິງທີ່ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ເຖິງແກ່ຄວາມຕາຍ.

• Consequences (ຜົນສະທ້ອນ): Wald ແນະນຳໃຫ້ໃສ່ເກາະທີ່ເຄື່ອງຈັກ ແລະ ຫ້ອງນັກບິນ. ວິທີການຂອງລາວໄດ້ຊ່ວຍຊີວິດຄົນແລະເຮືອບິນນັບບໍ່ຖ້ວນ, ແລະ ສືບຕໍ່ຖືກນຳໃຊ້ໃນສົງຄາມເກົາຫຼີ ແລະ ຫວຽດນາມ.

• Lessons learned (ບົດຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບ): ເມື່ອວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ, ໃຫ້ຖາມສະເໝີວ່າ: "ເກີດຫຍັງຂຶ້ນກັບກໍລະນີທີ່ຂ້ອຍບໍ່ສາມາດເຫັນໄດ້?" ການບໍ່ມີຫຼັກຖານອາດເປັນຫຼັກຖານຂອງປະກົດການທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ.

Case Study 2: The Mutual Fund Industry Revelation (1990s) (ກໍລະນີສຶກສາ 2: ການເປີດເຜີຍຂອງອຸດສາຫະກຳກອງທຶນລວມ - ຊຸມປີ 1990)

• Context (ບໍລິບົດ): ເປັນເວລາຫຼາຍທົດສະວັດ, ການໂຕ້ຖຽງກັນຢ່າງດຸເດືອດວ່າຜູ້ຈັດການກອງທຶນແບບເຄື່ອນໄຫວສາມາດເອົາຊະນະຕະຫຼາດໄດ້ຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີຫຼືບໍ່ ("ສ້າງອັນຟາ"). ການສຶກສາໃນຕອນຕົ້ນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າພວກເຂົາເຮັດໄດ້.

• What happened (ເກີດຫຍັງຂຶ້ນ): ນັກຄົ້ນຄວ້າ Brown, Goetzmann, Elton, Gruber, ແລະ Blake ຄົ້ນພົບວ່າຖານຂໍ້ມູນການເງິນໄດ້ລຶບບັນທຶກຂອງກອງທຶນທີ່ຖືກຊຳລະ ຫຼື ຄວບລວມກິດຈະການເປັນປະຈຳ. ເນື່ອງຈາກກອງທຶນເກືອບທັງໝົດຈະປິດລົງຍ້ອນຜົນງານທີ່ບໍ່ດີ, ຖານຂໍ້ມູນຈຶ່ງລຶບລ້າງຄວາມລົ້ມເຫຼວຢ່າງເປັນລະບົບ.

• The bias at work (ອະຄະຕິທີ່ເຮັດວຽກຢູ່): ການຕັດອອກນີ້ສ້າງພາບລວງຕາທາງສະຖິຕິ ບ່ອນທີ່ກອງທຶນ "ຜູ້ລອດຊີວິດ" ທີ່ເຫຼືອຢູ່ປາກົດວ່າມີຜົນຕອບແທນສະເລ່ຍສູງກວ່າ ແລະ ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສຳພັນທີ່ປາກົດແຈ້ງລະຫວ່າງຄວາມຜັນຜວນແລະຜົນງານ ເຊິ່ງຮຽນແບບທັກສະ.

• Consequences (ຜົນສະທ້ອນ): ເມື່ອອະຄະຕິ 0.9% ຕໍ່ປີຖືກແກ້ໄຂ, ຜົນງານທີ່ດີກວ່າຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຂອງຜູ້ຈັດການກອງທຶນຫຼາຍຄົນໄດ້ຫາຍໄປ, ເຊິ່ງເປັນການສະໜັບສະໜູນຢ່າງແຂງແຮງຕໍ່ສົມມຸດຕິຖານຕະຫຼາດທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ປະຕິວັດວິທີການຄົ້ນຄວ້າທາງການເງິນທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນໃນປະຫວັດສາດ.

• Lessons learned (ບົດຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບ): ຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ມີການອອກກາງຄັນ, ການປິດ, ຫຼື ການຫາຍໄປ ຕ້ອງຖືກວິເຄາະຫາອະຄະຕິການຢູ່ລອດ. ສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນທັກສະ ຫຼື ຜົນງານທີ່ໂດດເດັ່ນອາດເປັນສິ່ງທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກກຸ່ມຕົວຢ່າງທີ່ຖືກເຊັນເຊີ.

Historical Example: Diagoras and the Temple Tablets (ຕົວຢ່າງທາງປະຫວັດສາດ: Diagoras ແລະ ແຜ່ນຈາລຶກໃນວິຫານ)

ກະວີຊາວເກຣັກບູຮານ Diagoras ຂອງ Melos ຖືກສະແດງແຜ່ນປ້າຍແກ້ບົນໃນວິຫານ - ເຊິ່ງເປັນຮູບແຕ້ມທີ່ຈ້າງໂດຍນັກເດີນເຮືອທີ່ໄດ້ອະທິຖານຕໍ່ພະເຈົ້າແລະລອດຊີວິດຈາກເຮືອຫຼົ້ມ. ໝູ່ຂອງລາວນຳສະເໜີສິ່ງນີ້ເປັນຫຼັກຖານຂອງການປົກປ້ອງຈາກສະຫວັນ.

ຄຳຕອບຂອງ Diagoras ໄດ້ກາຍເປັນຂໍ້ຄວາມພື້ນຖານໃນປັດຊະຍາຂອງຄວາມໜ້າຈະເປັນ: "ຂ້ອຍເຫັນຜູ້ທີ່ຖືກຊ່ວຍຊີວິດໄວ້, ແຕ່ຢູ່ໃສຮູບແຕ້ມຂອງຜູ້ທີ່ເຮືອຫຼົ້ມ?"

ນັກເດີນເຮືອທີ່ຈົມນໍ້າບໍ່ສາມາດຈ້າງໃຫ້ແຕ້ມຮູບໄດ້. ຜູ້ສັງເກດການທີ່ກວດເບິ່ງພຽງແຕ່ຫຼັກຖານໃນວິຫານຈະສະຫຼຸບວ່າການອະທິຖານຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພໃນທະເລ - ເຊິ່ງເປັນຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ໄດ້ມາຈາກກຸ່ມຕົວຢ່າງທີ່ຖືກເຊັນເຊີທັງໝົດ ບ່ອນທີ່ຄວາມສາມາດໃນການໃຫ້ຫຼັກຖານມີຄວາມສຳພັນກັບການຢູ່ລອດ.

ເລື່ອງເລົ່າອາຍຸ 2,500 ປີນີ້ສະຫຼຸບໄດ້ວ່າເປັນຫຍັງອະຄະຕິການຢູ່ລອດຈຶ່ງເປັນອັນຕະລາຍຮ້າຍແຮງ: ຜູ້ລອດຊີວິດເປັນຄົນດຽວທີ່ສາມາດເລົ່າເລື່ອງຂອງພວກເຂົາໄດ້.

6. The Cost of This Bias (ຕົ້ນທຶນຂອງອະຄະຕິນີ້)

6.1. Personal Costs (ຕົ້ນທຶນສ່ວນບຸກຄົນ)

Distorted Risk Assessment (ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງທີ່ບິດເບືອນ): ໂດຍການເຫັນພຽງແຕ່ຜູ້ຮັບຄວາມສ່ຽງທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ບຸກຄົນຈຶ່ງປະເມີນຄວາມໜ້າຈະເປັນຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຕໍ່າເກີນໄປ. ຄົນທີ່ອອກໂຮງຮຽນກາງຄັນທີ່ບໍ່ໄດ້ເປັນມະຫາເສດຖີ, ຜູ້ປະກອບການທີ່ລົ້ມລະລາຍທັງທີ່ "ເຮັດທຸກຢ່າງຖືກຕ້ອງ", ນັກລົງທຶນທີ່ສູນເສຍທຸກຢ່າງກັບ "ສິ່ງທີ່ແນ່ນອນ" - ປະສົບການຂອງພວກເຂົາແມ່ນເບິ່ງບໍ່ເຫັນ, ເຮັດໃຫ້ຄົນອື່ນຮັບຄວາມສ່ຽງທີ່ປະເມີນຜິດພາດ.

Misattributed Success Factors (ການລະບຸປັດໄຈຄວາມສຳເລັດຜິດພາດ): ຜູ້ຄົນຮັບເອົາພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ລອດຊີວິດ (ຄວາມອົດທົນ, ການຮັບຄວາມສ່ຽງ, ຄວາມໝັ້ນໃຈ) ໂດຍບໍ່ຮັບຮູ້ວ່າລັກສະນະດຽວກັນເຫຼົ່ານີ້ກໍມີຢູ່ໃນຜູ້ລົ້ມເຫຼວເຊັ່ນກັນ. ອາດຈະເສຍເວລາຫຼາຍປີໄປກັບຍຸດທະສາດທີ່ບໍ່ເຄີຍເປັນປັດໄຈທີ່ສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ແທ້ຈິງ.

Wasted Resources on Imitation (ການສູນເສຍຊັບພະຍາກອນໃນການຮຽນແບບ): ການເຮັດຕາມ "ສູດຄວາມສຳເລັດ" ທີ່ໄດ້ມາຈາກຂໍ້ມູນທີ່ລຳອຽງຕໍ່ຜູ້ລອດຊີວິດ ນຳໄປສູ່ຄວາມພະຍາຍາມທີ່ລົງທຶນໃນວິທີການທີ່ບໍ່ໄດ້ກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມສຳເລັດແທ້ໆ - ພຽງແຕ່ມີຄວາມສຳພັນກັບມັນໃນກຸ່ມຕົວຢ່າງທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້.

Damaged Self-Image (ພາບລັກຂອງຕົນເອງເສຍຫາຍ): ເມື່ອການເຮັດຕາມຄຳແນະນຳທີ່ໄດ້ມາຈາກຜູ້ລອດຊີວິດບໍ່ນຳໄປສູ່ຄວາມສຳເລັດ, ບຸກຄົນອາດຈະຕຳໜິຕົນເອງຫຼາຍກວ່າການຮັບຮູ້ວ່າຄຳແນະນຳນັ້ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ.

6.2. Professional Costs (ຕົ້ນທຶນທາງວິຊາຊີບ)

Investment Losses (ການສູນເສຍການລົງທຶນ): ໃນທາງການເງິນ, ອະຄະຕິການຢູ່ລອດຖືກວັດແທກວ່າເຮັດໃຫ້ຜົນຕອບແທນສູງເກີນຈິງປະມານ 0.9-4.4% ຕໍ່ປີ. ນັກລົງທຶນທີ່ຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ ປະເມີນຜົນຕອບແທນທີ່ຄາດຫວັງສູງເກີນໄປແລະປະເມີນຄວາມສ່ຽງຕໍ່າເກີນໄປຢ່າງເປັນລະບົບ.

Strategic Misdirection (ການວາງທິດທາງຍຸດທະສາດຜິດ): ຍຸດທະສາດທຸລະກິດທີ່ໄດ້ມາຈາກການສຶກສາບໍລິສັດທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ ພາດບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ຍຸດທະສາດດຽວກັນແລ້ວລົ້ມເຫຼວ. ຊັບພະຍາກອນໄຫຼໄປສູ່ວິທີການທີ່ຮູ້ສຶກວ່າໄດ້ຮັບການຢືນຢັນແຕ່ອາດຈະເປັນແບບສຸ່ມ.

Hiring and Talent Decisions (ການຕັດສິນໃຈຈ້າງງານແລະຄົນເກັ່ງ): ໂປຣໄຟລ໌ທີ່ອີງໃສ່ພະນັກງານທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດພາດຜູ້ສະໝັກທີ່ອາດຈະດີເລີດເຊິ່ງແຕກຕ່າງຈາກຮູບແບບທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ການຈ້າງຜູ້ທີ່ກົງກັບໂປຣໄຟລ໌ອາດຈະສ້າງຊໍ້າລັກສະນະທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜົນງານຕົວຈິງ.

Product Development Failures (ຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນ): ການຮຽນຮູ້ຈາກຜະລິດຕະພັນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດໂດຍບໍ່ສຶກສາຜະລິດຕະພັນທີ່ລົ້ມເຫຼວທີ່ຄ້າຍຄືກັນ ນຳໄປສູ່ການລົງທຶນໃນຄຸນສົມບັດ ຫຼື ວິທີການທີ່ບໍ່ໄດ້ເປັນປັດໄຈຄວາມສຳເລັດແທ້ໆ.

6.3. Societal Costs (ຕົ້ນທຶນທາງສັງຄົມ)

Historical Misunderstanding (ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທາງປະຫວັດສາດ): ປະຫວັດສາດທີ່ຂຽນໂດຍຜູ້ລອດຊີວິດນຳສະເໜີມຸມມອງທີ່ອຽງ. ທັດສະນະທີ່ສູນຫາຍ, ວິທີການທາງເລືອກ, ແລະ ຄຳເຕືອນຈາກຜູ້ພ່າຍແພ້ແມ່ນຖືກຍົກເວັ້ນຈາກຄວາມຊົງຈຳລວມຢ່າງເປັນລະບົບ.

Policy Misdirection (ການວາງທິດທາງນະໂຍບາຍຜິດ): ນະໂຍບາຍທີ່ອີງໃສ່ການສຶກສາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ (ເສດຖະກິດ, ສັງຄົມ, ການທະຫານ) ໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ ນຳໄປສູ່ການແຊກແຊງທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ.

Cultural Myth-Making (ການສ້າງຕຳນານທາງວັດທະນະທຳ): ເລື່ອງເລົ່າ "ຄວາມສຳເລັດດ້ວຍຕົນເອງ", ເຊິ່ງຖືກຂະຫຍາຍໂດຍອະຄະຕິການຢູ່ລອດ, ບົດບັງບົດບາດຂອງໂຊກ, ໂອກາດ, ແລະ ສະຖານະການ, ສ້າງທັດສະນະຄະຕິຕໍ່ຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບ ແລະ ການເຄື່ອນທີ່ທາງສັງຄົມ.

Medical Protocol Errors (ຂໍ້ຜິດພາດໃນໂປຣໂຕຄອນທາງການແພດ): ການຕັດສິນໃຈການປິ່ນປົວທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ລຳອຽງຕໍ່ຜູ້ລອດຊີວິດອາດຈະພາດຄວາມຈິງທີ່ວ່າຄົນເຈັບບາງຄົນໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວໜ້ອຍເກີນໄປ ຫຼື ວ່າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດແມ່ນເກີດຂຶ້ນທັງໆທີ່ (ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນ) ມີການແຊກແຊງສະເພາະ.

6.4. Statistical Impact (ຜົນກະທົບທາງສະຖິຕິ)

7. The Hidden Benefits (ຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຊື່ອງຊ້ອນ)

ອະຄະຕິການຢູ່ລອດບໍ່ແມ່ນສິ່ງທາງລົບລ້ວນ - ມັນເຮັດໜ້າທີ່ໃນການປັບຕົວ ແລະ ຍັງສາມາດໃຫ້ຄຸນຄ່າໃນບໍລິບົດສະເພາະ.

Efficient Learning Heuristic (ວິທີການຮຽນຮູ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບ): ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ໝັ້ນຄົງເຊິ່ງຜົນໄດ້ຮັບສາມາດສັງເກດເຫັນໄດ້ໂດຍກົງ, ການຮຽນຮູ້ຈາກຜູ້ລອດຊີວິດແມ່ນໄວແລະຖືກຕ້ອງສົມຄວນ. ຖ້າການອອກແບບທີ່ພັກອາໄສສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຜົນກັບເພື່ອນບ້ານຂອງທ່ານກໍໃຊ້ໄດ້ຜົນກັບທ່ານ, ການຮຽນແບບຜູ້ລອດຊີວິດແມ່ນມີປະສິດທິພາບ.

Motivational Function (ໜ້າທີ່ກະຕຸ້ນແຮງຈູງໃຈ): ການເປີດຮັບເລື່ອງລາວຄວາມສຳເລັດບາງຢ່າງໃຫ້ແຮງຈູງໃຈແລະເປັນແບບຢ່າງໃຫ້ເຮັດຕາມ. ການຮັບຮູ້ຄວາມລົ້ມເຫຼວທັງໝົດຢ່າງສົມບູນອາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສິ້ນຫວັງ. ກຸນແຈສຳຄັນແມ່ນການປັບລະດັບການເປີດຮັບ, ບໍ່ແມ່ນການກຳຈັດມັນອອກໄປ.

Rapid Decision-Making (ການຕັດສິນໃຈໄວ): ເມື່ອຄວາມໄວສຳຄັນກວ່າຄວາມຊັດເຈນ, ການໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ມີຢູ່ (ເຊິ່ງມີອະຄະຕິຜູ້ລອດຊີວິດໂດຍທຳມະຊາດ) ອາດຈະດີກວ່າການວິເຄາະທີ່ຊັກຊ້າ. ບໍ່ແມ່ນທຸກການຕັດສິນໃຈຈະຕ້ອງການການສືບສວນຢ່າງເຕັມທີ່.

Legitimate Pattern Detection (ການກວດຈັບຮູບແບບທີ່ຖືກຕ້ອງ): ບາງຄັ້ງລັກສະນະຂອງຜູ້ລອດຊີວິດກໍເປັນສາເຫດແທ້ໆ, ບໍ່ພຽງແຕ່ມີຄວາມສຳພັນກັນ. ໃນຂົງເຂດທີ່ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວເປັນແບບສຸ່ມ ແລະ ປັດໄຈຄວາມສຳເລັດເປັນລະບົບ, ຜູ້ລອດຊີວິດນຳເອົາຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງມາ.

The Undesirable Extreme (ຄວາມສຸດໂຕ່ງທີ່ບໍ່ປາຖະໜາ): ການກຳຈັດອະຄະຕິການຢູ່ລອດຢ່າງສົມບູນຈະຕ້ອງມີການວິເຄາະຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງໝົດຢ່າງລະອຽດກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈໃດໆ. ນີ້ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທາງປັນຍາແລະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສິ້ນຫວັງໃນທາງປະຕິບັດ. ເປົ້າໝາຍຄືການຮັບຮູ້ແລະການແກ້ໄຂທີ່ເໝາະສົມ, ບໍ່ແມ່ນການກຳຈັດ.

8. Self-Assessment: Do You Have This Bias? (ການປະເມີນຕົນເອງ: ທ່ານມີອະຄະຕິນີ້ຫຼືບໍ່?)

8.1. Warning Signs Checklist (ລາຍການກວດສອບສັນຍານເຕືອນ)

• ທ່ານມັກຈະອ້າງເຖິງຄົນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ (Jobs, Gates, Musk) ເພື່ອເປັນຫຼັກຖານສຳລັບຍຸດທະສາດຊີວິດ/ອາຊີບ
• ທ່ານເຊື່ອວ່າຜະລິດຕະພັນ/ດົນຕີ/ງານຝີມືໃນອະດີດໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວດີກວ່າໃນປັດຈຸບັນ
• ທ່ານໄດ້ເຮັດການຕັດສິນໃຈສຳຄັນໂດຍອີງໃສ່ການສຶກສາພຽງແຕ່ຕົວຢ່າງທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ
• ທ່ານບໍ່ຄ່ອຍຖາມວ່າ "ເກີດຫຍັງຂຶ້ນກັບຄົນທີ່ລອງເຮັດສິ່ງນີ້ແລ້ວລົ້ມເຫຼວ?"
• ທ່ານເຊື່ອຖືຂໍ້ມູນຜົນງານກອງທຶນ/ການລົງທຶນໃນປະຫວັດສາດຕາມທີ່ເຫັນ
• ທ່ານເຊື່ອວ່າ "ຄວາມສຳເລັດຖິ້ມຮ່ອງຮອຍໄວ້" ທີ່ສາມາດສະກັດເອົາຈາກຜູ້ຊະນະໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື
• ທ່ານປັດໂຊກ/ໂອກາດຖິ້ມວ່າເປັນປັດໄຈທີ່ບໍ່ສຳຄັນໃນເລື່ອງຄວາມສຳເລັດທີ່ທ່ານຊື່ນຊົມ
• ທ່ານເຄີຍໃຫ້ຄຳແນະນຳໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ໄດ້ຜົນສຳລັບທ່ານ ໂດຍບໍ່ພິຈາລະນາຄົນອື່ນທີ່ມັນບໍ່ໄດ້ຜົນນຳ
• ທ່ານພົບວ່າປຶ້ມ/ພອດແຄສ "ຂ້ອຍປະສົບຄວາມສຳເລັດໄດ້ແນວໃດ" ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືສູງ
• ເມື່ອວິເຄາະການຕັດສິນໃຈ, ທ່ານສຸມໃສ່ຜົນໄດ້ຮັບຫຼາຍກວ່າຂະບວນການທີ່ນຳໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບນັ້ນ

Scoring (ການໃຫ້ຄະແນນ):

• ໝາຍຕິກ 0-2 ຂໍ້: ຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ
• ໝາຍຕິກ 3-5 ຂໍ້: ຄວາມສ່ຽງປານກາງ
• ໝາຍຕິກ 6-8 ຂໍ້: ຄວາມສ່ຽງສູງ
• ໝາຍຕິກ 9-10 ຂໍ້: ຄວາມສ່ຽງສູງຫຼາຍ

8.2. Self-Reflection Questions (ຄຳຖາມທົບທວນຕົນເອງ)

1. ຄັ້ງສຸດທ້າຍທີ່ທ່ານຕັ້ງໃຈຊອກຫາເລື່ອງລາວຄວາມລົ້ມເຫຼວກ່ອນຕັດສິນໃຈເລື່ອງສຳຄັນແມ່ນເມື່ອໃດ?

2. ລອງຄິດເຖິງຄວາມສຳເລັດທີ່ທ່ານບັນລຸໄດ້ - ມີຈັກຄົນທີ່ລອງໃຊ້ວິທີດຽວກັນແລ້ວລົ້ມເຫຼວ? ທ່ານຮູ້ແທ້ໆຫຼືບໍ່?

3. ປັດໄຈຄວາມສຳເລັດທີ່ "ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ" ໃດແດ່ທີ່ທ່ານເຊື່ອ? ທ່ານຈະທົດສອບແນວໃດວ່າປັດໄຈເຫຼົ່ານີ້ມີຢູ່ໃນຄວາມລົ້ມເຫຼວເຊັ່ນກັນ?

4. ເມື່ອທ່ານໄດ້ຮັບຄຳແນະນຳຈາກຄົນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ທ່ານພິຈາລະນາຫຼືບໍ່ວ່າມີຄົນທີ່ບໍ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຈັກຄົນທີ່ໃຫ້ຄຳແນະນຳແບບດຽວກັນ?

5. ເຄີຍມີໃຜຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າທ່ານກຳລັງສະຫຼຸບຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນຫຼືບໍ່? ທ່ານຕອບສະໜອງແນວໃດ?

8.3. Quick Diagnostic Scenario (ສະຖານະການວິນິດໄສດ່ວນ)

Scenario (ສະຖານະການ): ທ່ານກຳລັງພິຈາລະນາເລີ່ມຕົ້ນທຸລະກິດ ແລະ ອ່ານພົບວ່າ 60% ຂອງທຸລະກິດໃນອຸດສາຫະກຳຂອງທ່ານທີ່ເນັ້ນການບໍລິການລູກຄ້າຢູ່ລອດໄດ້ໃນ 5 ປີທຳອິດ. ນີ້ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຫຼັກຖານທີ່ໜັກແໜ້ນວ່າການເນັ້ນການບໍລິການລູກຄ້າເປັນກຸນແຈສຳຄັນຂອງການຢູ່ລອດ.

ທ່ານຈະຕີຄວາມໝາຍເລື່ອງນີ້ແນວໃດ?

• A) "ຢ້ຽມເລີຍ! ຂ້ອຍຄວນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການບໍລິການລູກຄ້າແນ່ນອນ - ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນຊັດເຈນວ່າມັນໄດ້ຜົນ." → ຄວາມສ່ຽງສູງ
• B) "ໜ້າສົນໃຈ, ແຕ່ຂ້ອຍສົງໄສວ່າມີຈັກເປີເຊັນຂອງທຸລະກິດທີ່ລົ້ມເຫຼວທີ່ເນັ້ນການບໍລິການລູກຄ້າຄືກັນ." → ຄວາມສ່ຽງປານກາງ
• C) "ສິ່ງນີ້ບໍ່ໄດ້ບອກຫຍັງເລີຍ ຖ້າບໍ່ຮູ້ອັດຕາການບໍລິການລູກຄ້າໃນໝູ່ທຸລະກິດທີ່ລົ້ມເຫຼວ. ຖ້າ 60% ຂອງທຸລະກິດທີ່ລົ້ມເຫຼວກໍເນັ້ນການບໍລິການລູກຄ້າເຊັ່ນກັນ, ປັດໄຈນີ້ກໍບໍ່ມີຄ່າໃນການຄາດຄະເນ." → ຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ

9. Identifying This Bias in Others (ການລະບຸອະຄະຕິນີ້ໃນຜູ້ອື່ນ)

9.1. Behavioral Indicators (ຕົວຊີ້ວັດທາງພຶດຕິກຳ)

In Speech (ໃນການເວົ້າ):

• ມັກຈະໃຊ້ເລື່ອງຄວາມສຳເລັດທີ່ມີຊື່ສຽງເປັນຫຼັກຖານທົ່ວໄປ
• ສະຫຼຸບລວມຈາກກຸ່ມຕົວຢ່າງນ້ອຍໆຂອງຜູ້ຊະນະທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້
• ປັດປັດໄຈເລື່ອງໂຊກ/ໂອກາດຖິ້ມໃນເລື່ອງເລົ່າຄວາມສຳເລັດ
• ຄາດຄະເນຈາກ "ສິ່ງທີ່ໄດ້ຜົນ" ໂດຍບໍ່ຍອມຮັບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ

In Decision-Making (ໃນການຕັດສິນໃຈ):

• ອາໄສກໍລະນີສຶກສາຂອງບໍລິສັດ/ຄົນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດຫຼາຍເກີນໄປ
• ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນໜ້ອຍເກີນໄປກັບອັດຕາພື້ນຖານ ແລະ ຄວາມຖີ່ຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວ
• ປຽບທຽບກັບຄູ່ແຂ່ງທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດເທົ່ານັ້ນ
• ເຊື່ອຖືຂໍ້ມູນຜົນງານໃນປະຫວັດສາດໂດຍບໍ່ຕັ້ງຄຳຖາມກ່ຽວກັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນ

In Arguments (ໃນການໂຕ້ຖຽງ):

• ໃຊ້ການມີຢູ່ຂອງຕົວຢ່າງທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດເປັນຂໍ້ພິສູດຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຍຸດທະສາດ
• ໂຕ້ຖຽງວ່າ "X ໃຊ້ໄດ້ຜົນກັບ Y" ໂດຍບໍ່ພິຈາລະນາ Z ເຊິ່ງ X ໃຊ້ບໍ່ໄດ້ຜົນ
• ຕີຄວາມໝາຍການບໍ່ມີຫຼັກຖານ (ບໍ່ມີຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຮູ້ຈັກ) ວ່າເປັນຫຼັກຖານຂອງການບໍ່ມີຢູ່ແທ້

9.2. Conversational Red Flags (ສັນຍານເຕືອນໃນການສົນທະນາ)

ວະລີທີ່ຄົນມັກເວົ້າເມື່ອຢູ່ພາຍໃຕ້ອະຄະຕິນີ້:

• "ເບິ່ງ [ຄວາມສຳເລັດທີ່ມີຊື່ສຽງ] ດູ - ພວກເຂົາເຮັດ X, ແລະ ມັນໄດ້ຜົນ!"
• "ຄົນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດທຸກຄົນທີ່ຂ້ອຍຮູ້ຈັກມີຄຸນລັກສະນະ Y."
• "ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວິທີການນີ້ມີປະຫວັດຜົນງານທີ່ດີເລີດ."
• "ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ສ້າງສິ່ງຂອງຄືກັບແຕ່ກ່ອນແລ້ວ."
• "ທຸກໆບໍລິສັດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ມີຄຸນລັກສະນະນີ້."

ປະເພດຂອງການໂຕ້ຖຽງທີ່ພວກເຂົາສ້າງ:

• ການສະຫຼຸບຈາກຄວາມສຳເລັດທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ໂດຍບໍ່ພິຈາລະນາອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫຼວ
• "ການພິສູດດ້ວຍຕົວຢ່າງ" ໂດຍໃຊ້ສະເພາະກໍລະນີທີ່ລອດຊີວິດ

ຄຳຖາມທີ່ພວກເຂົາຫຼີກລ່ຽງການຖາມ:

• "ມີຈັກຄົນທີ່ລອງໃຊ້ວິທີນີ້ແລ້ວລົ້ມເຫຼວ?"
• "ອັດຕາຄວາມສຳເລັດພື້ນຖານສຳລັບຍຸດທະສາດນີ້ແມ່ນຫຍັງ?"
• "ເປັນຫຍັງພວກເຮົາຈຶ່ງອາດຈະບໍ່ເຫັນຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນຊຸດຂໍ້ມູນນີ້?"

9.3. Situational Triggers (ຕົວກະຕຸ້ນຕາມສະຖານະການ)

Circumstances that activate the bias (ສະຖານະການທີ່ກະຕຸ້ນອະຄະຕິ):

• ການເຂົ້າເຖິງເລື່ອງລາວຄວາມສຳເລັດທີ່ຖືກຄັດເລືອກມາແລ້ວ (ສື່, ປຶ້ມ, ງານສຳມະນາ)
• ການວິເຄາະຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີກົນໄກການອອກກາງຄັນ/ການປິດ/ການລຶບ
• ການປະເມີນໃດໆກໍຕາມທີ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວຫາຍໄປຈາກການເບິ່ງເຫັນ
• ການວິເຄາະຍ້ອນຫຼັງຂອງຜູ້ນຳຕະຫຼາດໃນປັດຈຸບັນ

Emotional states that increase vulnerability (ສະພາບອາລົມທີ່ເພີ່ມຄວາມສ່ຽງ):

• ຄວາມຫວັງໃນແງ່ດີກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈທີ່ໄດ້ເຮັດໄປແລ້ວ
• ຄວາມປາຖະໜາທີ່ຈະໃຫ້ເຫດຜົນກັບວິທີການໃດໜຶ່ງ
• ຄວາມຊື່ນຊົມຕໍ່ບຸກຄົນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ

Time pressures (ຄວາມກົດດັນເລື່ອງເວລາ):

• ຄວາມຮີບດ່ວນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໜ້າຈະເປັນໃນການຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ຂັດແຍ້ງ (ຄວາມລົ້ມເຫຼວ)
• ກຳນົດເວລາເຮັດໃຫ້ມັກໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ມີຢູ່ຫຼາຍກວ່າການຄົ້ນຫາຢ່າງລະອຽດ

10. Cognitive Debiasing Strategies (ຍຸດທະສາດການແກ້ໄຂອະຄະຕິທາງປັນຍາ)

10.1. Immediate Techniques (ເຕັກນິກທັນທີທັນໃດ)

The Diagoras Question (ຄຳຖາມຂອງ Diagoras): ກ່ອນການຕັດສິນໃຈໃດໆທີ່ອີງໃສ່ຕົວຢ່າງຄວາມສຳເລັດ, ໃຫ້ຖາມຢ່າງຊັດເຈນວ່າ: "ຜູ້ທີ່ເຮືອຫຼົ້ມຢູ່ໃສ?" ມີໃຜແດ່ທີ່ລອງເຮັດແບບນີ້ແລ້ວລົ້ມເຫຼວ? ເປັນຫຍັງຂ້ອຍຈຶ່ງເບິ່ງບໍ່ເຫັນພວກເຂົາ?

Invert the Data (ປີ້ນກັບຂໍ້ມູນ): ເມື່ອໄດ້ຮັບຄຸນລັກສະນະຂອງຜູ້ລອດຊີວິດ, ໃຫ້ສ້າງ "ສຸສານຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວ" ໃນໃຈ. ກໍລະນີທີ່ລົ້ມເຫຼວຈະມີລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ຄືກັນຫຼືບໍ່? ຖ້າບໍ່ຮູ້, ສະແດງວ່າຂໍ້ມູນບໍ່ຄົບຖ້ວນ.

Base Rate Check (ການກວດສອບອັດຕາພື້ນຖານ): ກ່ອນທີ່ຈະຄາດຄະເນຈາກຄວາມສຳເລັດ, ໃຫ້ປະເມີນຕົວຫານ. "ໃນບັນດາທຸກຄົນທີ່ລອງໃຊ້ວິທີນີ້, ມີຈັກສ່ວນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ?" ຖ້າບໍ່ຮູ້, ໃຫ້ຍອມຮັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ.

Failure Mode Inventory (ການສຳຫຼວດຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວ): ຂຽນລາຍການວິທີການທັງໝົດທີ່ຕົວຢ່າງທີ່ຖືກວິເຄາະອາດຈະລົ້ມເຫຼວແລະຫາຍໄປ. ບໍລິສັດລົດຍົນທີ່ລົ້ມລະລາຍ, ຮ້ານອາຫານທີ່ປິດ, ກອງທຶນທີ່ຖືກຊຳລະ - ພວກເຂົາໄປໃສ?

Source Questioning (ການຕັ້ງຄຳຖາມຕໍ່ແຫຼ່ງທີ່ມາ): ສຳລັບຊຸດຂໍ້ມູນໃດໆ, ໃຫ້ຖາມວ່າ: "ກົນໄກການອອກກາງຄັນ/ການລຶບ/ການລອດຊີວິດແມ່ນຫຍັງ?" ຄວາມລົ້ມເຫຼວຖືກເອົາອອກແນວໃດ? ນີ້ຈະເປີດເຜີຍໂຄງສ້າງຂອງອະຄະຕິ.

10.2. Long-Term Strategies (ຍຸດທະສາດໄລຍະຍາວ)

Study Failures Intentionally (ສຶກສາຄວາມລົ້ມເຫຼວຢ່າງຕັ້ງໃຈ): ຊອກຫາການວິເຄາະຫຼັງຄວາມຕາຍ (post-mortems), ການວິເຄາະການລົ້ມລະລາຍ, ເລື່ອງລາວ startup ທີ່ລົ້ມເຫຼວ. "Startup Failure Post-Mortems" ຂອງ CB Insights ແລະ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຄ້າຍຄືກັນ ໃຫ້ຫຼັກຖານທີ່ງຽບສະຫງົບທີ່ມັກຈະຂາດຫາຍໄປ.

Pre-Mortem Practice (ການຝຶກຊ້ອມກ່ອນຕາຍ): ກ່ອນເລີ່ມໂຄງການ, ໃຫ້ເຮັດ "pre-mortems" - ຈິນຕະນາການວ່າໂຄງການລົ້ມເຫຼວ ແລະ ເຮັດວຽກຍ້ອນຫຼັງເພື່ອລະບຸສາເຫດ. ນີ້ເປັນການຝຶກກ້າມຊີ້ນສະໝອງໃນການວາດພາບຄວາມລົ້ມເຫຼວ.

Probability Calibration (ການປັບທຽບຄວາມໜ້າຈະເປັນ): ຝຶກປະເມີນອັດຕາພື້ນຖານກ່ອນຊອກຫາຂໍ້ມູນ. ຕິດຕາມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງທ່ານ. ສິ່ງນີ້ສ້າງສັນຊາດຕະຍານວ່າອັດຕາຄວາມສຳເລັດທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ມັກຈະເກີນຄວາມຈິງຫຼາຍປານໃດ.

Historical Counterfactuals (ທາງເລືອກທາງປະຫວັດສາດ): ເມື່ອສຶກສາປະຫວັດສາດ, ໃຫ້ພິຈາລະນາເສັ້ນທາງເລືອກອື່ນຢ່າງຈິງຈັງ - ສິ່ງທີ່ເກືອບຈະເກີດຂຶ້ນ, ຜູ້ທີ່ເກືອບຈະປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ຜົນໄດ້ຮັບອື່ນໆທີ່ເປັນໄປໄດ້. Nassim Taleb ເອີ້ນສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ວ່າ "ປະຫວັດສາດທາງເລືອກ".

10.3. Environmental Design (ການອອກແບບສະພາບແວດລ້ອມ)

Data Infrastructure (ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂໍ້ມູນ): ໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນ "point-in-time" ທີ່ຮັກສາບັນທຶກຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນເວລາທີ່ພວກມັນມີຢູ່, ແທນທີ່ຈະເປັນຖານຂໍ້ມູນສະຖານະປັດຈຸບັນທີ່ສະແດງສະເພາະຜູ້ລອດຊີວິດ.

Failure Libraries (ຫໍສະໝຸດຄວາມລົ້ມເຫຼວ): ການຈັດການຄວາມຮູ້ຂອງອົງກອນຄວນຈັດເກັບໂຄງການທີ່ລົ້ມເຫຼວ, ບໍ່ແມ່ນສະເພາະໂຄງການທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ. ການວິເຄາະຫຼັງຄວາມລົ້ມເຫຼວ (Post-mortems) ຄວນເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍເທົ່າກັບກໍລະນີສຶກສາຄວາມສຳເລັດ.

Devil's Advocate Protocols (ໂປຣໂຕຄອນຜູ້ໂຕ້ແຍ້ງ): ສ້າງບົດບາດທີ່ເປັນທາງການເພື່ອຄົ້ນຫາຫຼັກຖານທີ່ຂັດແຍ້ງ ແລະ ຂໍ້ມູນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຂາດຫາຍໄປໃນການຕັດສິນໃຈທາງຍຸດທະສາດ.

Diverse Advisory Networks (ເຄືອຂ່າຍທີ່ປຶກສາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ): ລວມເອົາຄົນທີ່ເຄີຍປະສົບຄວາມລົ້ມເຫຼວເຂົ້າໃນວົງການທີ່ປຶກສາຂອງທ່ານ. ທັດສະນະຂອງພວກເຂົາໃຫ້ "ຫຼັກຖານທີ່ງຽບສະຫງົບ" ທີ່ມັກຈະຂາດຫາຍໄປ.

10.4. When to Seek External Input (ເມື່ອໃດຄວນຊອກຫາຄຳແນະນຳຈາກພາຍນອກ)

Decision Types Requiring External Validation (ປະເພດການຕັດສິນໃຈທີ່ຕ້ອງການການກວດສອບຈາກພາຍນອກ):

• ການລົງທຶນຄັ້ງໃຫຍ່ທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຜົນງານໃນປະຫວັດສາດ
• ການຕັດສິນໃຈທາງຍຸດທະສາດທີ່ອີງໃສ່ການວິເຄາະຄູ່ແຂ່ງ
• ການຕັດສິນໃຈເລື່ອງອາຊີບ/ຊີວິດທີ່ອີງໃສ່ເລື່ອງລາວຄວາມສຳເລັດ
• ການຕັດສິນໃຈທາງການແພດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຜົນການປິ່ນປົວ

Who to Consult (ໃຜຄວນປຶກສາ):

• ນັກສະຖິຕິທີ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບ selection bias (ອະຄະຕິການຄັດເລືອກ)
• ຄົນທີ່ເຄີຍລົ້ມເຫຼວໃນວິທີການທີ່ທ່ານກຳລັງພິຈາລະນາ
• ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ສຶກສາອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຂົງເຂດນັ້ນໆໂດຍສະເພາະ
• ຜູ້ໂຕ້ແຍ້ງ (Devil's advocates) ທີ່ຖືກມອບໝາຍໃຫ້ຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ

How to Frame Requests (ວິທີຕັ້ງຄຳຖາມ):

• "ຕົວຫານຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນຫຍັງ?"
• "ເກີດຫຍັງຂຶ້ນກັບຜູ້ທີ່ລອງເຮັດສິ່ງນີ້ແລ້ວລົ້ມເຫຼວ?"
• "ຂໍ້ມູນນີ້ຖືກເກັບກຳແນວໃດ, ແລະ ຫຍັງເປັນສາເຫດໃຫ້ກໍລະນີຕ່າງໆຫາຍໄປ?"

11. Practical Exercises (ບົດຝຶກຫັດພາກປະຕິບັດ)

Exercise 1: The Failure Cemetery Walk (ບົດຝຶກຫັດ 1: ການຍ່າງໃນສຸສານຄວາມລົ້ມເຫຼວ)

• Objective (ຈຸດປະສົງ): ພັດທະນາສັນຊາດຕະຍານສຳລັບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ
• Time required (ເວລາທີ່ຕ້ອງການ): 45 ນາທີ
• Materials needed (ອຸປະກອນທີ່ຕ້ອງການ): ການເຂົ້າເຖິງອິນເຕີເນັດ, ປຶ້ມບັນທຶກ
• Difficulty level (ລະດັບຄວາມຍາກ): ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
• Instructions (ຄຳແນະນຳ):
  1. ເລືອກຂົງເຂດທີ່ທ່ານສົນໃຈ (startups, ຮ້ານອາຫານ, ຜະລິດຕະພັນ ແລະອື່ນໆ)
  2. ລະບຸຄວາມສຳເລັດທີ່ມີຊື່ສຽງ 5 ຢ່າງໃນຂົງເຂດນັ້ນ
  3. ສຳລັບແຕ່ລະຄວາມສຳເລັດ, ໃຫ້ຄົ້ນຄວ້າຄູ່ແຂ່ງໃນຍຸກດຽວກັນ 3 ລາຍທີ່ລອງໃຊ້ວິທີການຄ້າຍຄືກັນແລ້ວລົ້ມເຫຼວ
  4. ບັນທຶກຄຸນລັກສະນະ/ຍຸດທະສາດທີ່ຜູ້ລົ້ມເຫຼວມີຮ່ວມກັບຜູ້ປະສົບຄວາມສຳເລັດ
  5. ບັນທຶກວ່າເປັນຫຍັງຄວາມລົ້ມເຫຼວເຫຼົ່ານັ້ນຈຶ່ງມັກຈະເບິ່ງບໍ່ເຫັນ (ລົ້ມລະລາຍ, ຖືກຊື້ກິດຈະການ, ຖືກລຶບ ແລະອື່ນໆ)
• Reflection questions (ຄຳຖາມສະທ້ອນຄິດ):
  • ການຊອກຫາຄວາມລົ້ມເຫຼວຍາກປານໃດ?
  • "ປັດໄຈຄວາມສຳເລັດ" ໃດແດ່ທີ່ປາກົດຢູ່ໃນທັງຄວາມສຳເລັດແລະຄວາມລົ້ມເຫຼວ?
  • ສິ່ງນີ້ປ່ຽນແປງມຸມມອງຂອງທ່ານຕໍ່ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສຳເລັດແນວໃດ?
• Frequency (ຄວາມຖີ່): ທຸກເດືອນ, ໂດຍສະເພາະກ່ອນການຕັດສິນໃຈຄັ້ງສຳຄັນ

Exercise 2: Dataset Autopsy (ບົດຝຶກຫັດ 2: ການຊັນນະສູດຊຸດຂໍ້ມູນ)

• Objective (ຈຸດປະສົງ): ຮຽນຮູ້ການລະບຸອະຄະຕິການຢູ່ລອດໃນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
• Time required (ເວລາທີ່ຕ້ອງການ): 60 ນາທີ
• Materials needed (ອຸປະກອນທີ່ຕ້ອງການ): ການເຂົ້າເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານໃຊ້ (ຂໍ້ມູນການເງິນ, ທຸລະກິດ, ຜົນງານ)
• Difficulty level (ລະດັບຄວາມຍາກ): ປານກາງ
• Instructions (ຄຳແນະນຳ):
  1. ເລືອກຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານໃຊ້ໃນການຕັດສິນໃຈ
  2. ບັນທຶກວິທີການເກັບກຳຂໍ້ມູນ
  3. ລະບຸກົນໄກທັງໝົດທີ່ບັນທຶກອາດຈະຖືກລຶບອອກ (ການປິດ, ການຄວບລວມ, ການລຶບ, ການບໍ່ລາຍງານ)
  4. ຄາດຄະເນວ່າມີຈັກເປີເຊັນຂອງປະຊາກອນເດີມທີ່ອາດຈະຂາດຫາຍໄປ
  5. ພິຈາລະນາວ່າຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປອາດຈະແຕກຕ່າງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ລອດຊີວິດແນວໃດ
• Reflection questions (ຄຳຖາມສະທ້ອນຄິດ):
  • ຈະມີຫຍັງປ່ຽນແປງຖ້າທ່ານສາມາດເຫັນຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ?
  • ທ່ານຄວນໝັ້ນໃຈຫຼາຍປານໃດໃນຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ໄດ້ຈາກຂໍ້ມູນນີ້?
  • ການປັບປຸງອັນໃດທີ່ອາດຈະເໝາະສົມ?
• Frequency (ຄວາມຖີ່): ທຸກຄັ້ງທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດໃນການຕັດສິນໃຈ

Exercise 3: Pre-Mortem Ritual (ບົດຝຶກຫັດ 3: ພິທີກຳການຝຶກຊ້ອມກ່ອນຕາຍ)

• Objective (ຈຸດປະສົງ): ວາດພາບຄວາມລົ້ມເຫຼວຢ່າງເປັນລະບົບກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນສິ່ງທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ
• Time required (ເວລາທີ່ຕ້ອງການ): 30 ນາທີ
• Materials needed (ອຸປະກອນທີ່ຕ້ອງການ): ເຈ້ຍ, ໂມງຈັບເວລາ
• Difficulty level (ລະດັບຄວາມຍາກ): ຂັ້ນສູງ
• Instructions (ຄຳແນະນຳ):
  1. ກ່ອນເລີ່ມໂຄງການ, ໃຫ້ລວບລວມທີມງານ
  2. ຕັ້ງເວລາ 20 ນາທີ
  3. ຈິນຕະນາການວ່າອີກໜຶ່ງປີຂ້າງໜ້າໂຄງການລົ້ມເຫຼວຢ່າງສິ້ນເຊີງ
  4. ແຕ່ລະຄົນຂຽນເຫດຜົນທັງໝົດວ່າເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງລົ້ມເຫຼວ (ເຮັດດ້ວຍຕົວເອງກ່ອນ)
  5. ແບ່ງປັນແລະລວມເອົາຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວເຂົ້າກັນ
• Reflection questions (ຄຳຖາມສະທ້ອນຄິດ):
  • ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວໃດທີ່ເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ?
  • ຄວາມລົ້ມເຫຼວໃດທີ່ຈະບໍ່ເຫຼືອຫຼັກຖານໄວ້ໃຫ້ນັກວິເຄາະໃນອະນາຄົດ?
  • ທ່ານສາມາດປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ກາຍເປັນຂໍ້ມູນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນໄດ້ແນວໃດ?
• Frequency (ຄວາມຖີ່): ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນຂອງທຸກໆໂຄງການທີ່ສຳຄັນ

Daily Practice (ການປະຕິບັດປະຈຳວັນ)

The Evening Failure Question (ຄຳຖາມຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນຕອນແລງ): ແຕ່ລະແລງ, ໃຫ້ທົບທວນໜຶ່ງການຕັດສິນໃຈທີ່ທ່ານໄດ້ເຮັດ ແລະ ຖາມວ່າ: "ຄວາມລົ້ມເຫຼວອັນໃດແດ່ທີ່ຂ້ອຍບໍ່ເຫັນເຊິ່ງຄວນຈະເປັນຂໍ້ມູນສຳລັບເລື່ອງນີ້?"

• Suggested duration (ເວລາທີ່ແນະນຳ): 5 ນາທີ
• Best time of day (ເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດ): ຕອນແລງ
• How to track progress (ວິທີຕິດຕາມຄວາມຄືບໜ້າ): ບັນທຶກຄວາມເຂົ້າໃຈ "ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ເຊື່ອງຊ້ອນ" ໜຶ່ງຢ່າງຕໍ່ມື້ລົງໃນປຶ້ມບັນທຶກ

Weekly Challenge (ສິ່ງທ້າທາຍປະຈຳອາທິດ)

Silent Evidence Hunt (ການລ່າຫຼັກຖານທີ່ງຽບສະຫງົບ): ແຕ່ລະອາທິດ, ເລືອກຄວາມເຊື່ອໜຶ່ງຢ່າງທີ່ທ່ານຍຶດຖືໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ ແລະ ຕັ້ງໃຈຊອກຫາ "ຫຼັກຖານທີ່ງຽບສະຫງົບ" ທີ່ອາດຈະຂັດແຍ້ງກັບມັນ.

• Expected outcomes after 4 weeks (ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດຫວັງຫຼັງຈາກ 4 ອາທິດ): ສັນຊາດຕະຍານການຖາມວ່າ "ມີຫຍັງຂາດຫາຍໄປ" ດີຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ຫຼຸດຄວາມໝັ້ນໃຈໃນຂໍ້ສະຫຼຸບຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ເທົ່ານັ້ນ
• Journaling prompts for reflection (ຫົວຂໍ້ບັນທຶກສຳລັບການສະທ້ອນຄິດ):
  • ອາທິດນີ້ຂ້ອຍໄດ້ກວດສອບຄວາມເຊື່ອໃດ?
  • ຂ້ອຍຄົ້ນພົບຫຼັກຖານທີ່ງຽບສະຫງົບອັນໃດແດ່?
  • ການຄົ້ນພົບມັນປ່ຽນແປງລະດັບຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງຂ້ອຍແນວໃດ?

12. For Specific Audiences (ສຳລັບກຸ່ມຜູ້ອ່ານສະເພາະ)

For Leaders and Managers (ສຳລັບຜູ້ນຳແລະຜູ້ບໍລິຫານ)

Strategic Planning (ການວາງແຜນຍຸດທະສາດ): ເມື່ອວິເຄາະຄວາມສຳເລັດຂອງຄູ່ແຂ່ງ, ໃຫ້ບັງຄັບວ່າທີມງານຍຸດທະສາດຕ້ອງສຶກສາຄູ່ແຂ່ງທີ່ໃຊ້ຍຸດທະສາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລ້ວລົ້ມເຫຼວນຳ. ຄວາມລົ້ມເຫຼວອາດຈະເປີດເຜີຍວ່າ "ປັດໄຈຄວາມສຳເລັດ" ທີ່ສັງເກດເຫັນບໍ່ແມ່ນສາເຫດທີ່ແທ້ຈິງ.

Post-Project Analysis (ການວິເຄາະຫຼັງໂຄງການ): ຈັດເກັບແລະສຶກສາໂຄງການທີ່ລົ້ມເຫຼວຢ່າງເຄັ່ງຄັດເທົ່າກັບໂຄງການທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດ. ການຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວມັກຈະມີຄ່າຫຼາຍກວ່າ, ແລະ ຖ້າບໍ່ມີການເກັບຮັກສາຢ່າງຕັ້ງໃຈ, ມັນກໍຈະຫາຍໄປ.

Hiring Decisions (ການຕັດສິນໃຈຈ້າງງານ): ລະມັດລະວັງໂປຣໄຟລ໌ທີ່ໄດ້ມາຈາກພະນັກງານທີ່ເຮັດຜົນງານໄດ້ດີທີ່ສຸດ. ພິຈາລະນາວ່າມີຜູ້ສະໝັກໃດແດ່ທີ່ຖືກປະຕິເສດເຊິ່ງອາດຈະປະສົບຄວາມສຳເລັດ, ແລະ ມີໃຜແດ່ທີ່ຖືກຈ້າງຕາມໂປຣໄຟລ໌ແຕ່ລົ້ມເຫຼວແລະລາອອກໄປ.

Decision Documentation (ການບັນທຶກການຕັດສິນໃຈ): ບັນທຶກບໍ່ພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບ ແຕ່ລວມເຖິງຂໍ້ມູນແລະເຫດຜົນໃນເວລາຕັດສິນໃຈ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປະເມີນຢ່າງຊື່ສັດ ເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມລົ້ມເຫຼວຈະ "ຫາຍໄປ" ຜ່ານການລາອອກ, ການປັບໂຄງສ້າງ, ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນກໍຕາມ.

Culture Building (ການສ້າງວັດທະນະທຳ): ຊື່ນຊົມແລະສົນທະນາກ່ຽວກັບຄວາມລົ້ມເຫຼວຢ່າງເປີດເຜີຍ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກມັນຍັງຄົງເບິ່ງເຫັນໄດ້ໃນຄວາມຊົງຈຳຂອງອົງກອນ ແທນທີ່ຈະງຽບຫາຍໄປ.

For Parents and Educators (ສຳລັບພໍ່ແມ່ແລະນັກການສຶກສາ)

Teaching the Concept (ການສອນແນວຄວາມຄິດ): ໃຊ້ເລື່ອງລາວຂອງ Diagoras - ມັນເຂົ້າໃຈງ່າຍສຳລັບເດັກນ້ອຍ. ຖາມວ່າ: "ຖ້າພວກເຮົາໄດ້ຍິນແຕ່ຈາກຄົນທີ່ຊະນະ, ສິ່ງໃດແດ່ທີ່ພວກເຮົາຈະບໍ່ໄດ້ຮຽນຮູ້?"

Success Story Balance (ຄວາມສົມດຸນຂອງເລື່ອງຄວາມສຳເລັດ): ເມື່ອແບ່ງປັນເລື່ອງລາວສ້າງແຮງບັນດານໃຈ, ໃຫ້ແບ່ງປັນເລື່ອງຄວາມລົ້ມເຫຼວນຳ. "ຫຼາຍຄົນພະຍາຍາມເຮັດຄືກັບລາວທຸກຢ່າງແຕ່ກໍບໍ່ສຳເລັດ. ອັນໃດອາດຈະເປັນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມແຕກຕ່າງ?"

Science Education (ການສຶກສາວິທະຍາສາດ): ອະຄະຕິການຢູ່ລອດເປັນປະຕູທີ່ດີເລີດສຳລັບການເຂົ້າໃຈການສຸ່ມຕົວຢ່າງ, ການຄັດເລືອກ, ແລະ ການອອກແບບການທົດລອງ. ໃຊ້ຕົວຢ່າງເຮືອບິນຖິ້ມລະເບີດ WWII - ມັນເຫັນພາບຊັດເຈນແລະກົງກັນຂ້າມກັບສາມັນສຳນຶກ.

Modeling Failure Openness (ການເປັນແບບຢ່າງຂອງການເປີດຮັບຄວາມລົ້ມເຫຼວ): ແບ່ງປັນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງທ່ານເອງແລະສິ່ງທີ່ພວກມັນສອນທ່ານ. ເຮັດໃຫ້ຄວາມລົ້ມເຫຼວເປັນເລື່ອງທີ່ເວົ້າລົມກັນໄດ້ ແທນທີ່ຈະເປັນສິ່ງທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ.

For Healthcare Professionals (ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການດູແລສຸຂະພາບ)

Clinical Trial Interpretation (ການຕີຄວາມໝາຍການທົດລອງທາງຄລີນິກ): ເຝົ້າລະວັງຮູບແບບການອອກກາງຄັນ. ຄົນເຈັບທີ່ຢຸດການປິ່ນປົວອາດຈະແຕກຕ່າງຢ່າງເປັນລະບົບຈາກຜູ້ທີ່ສືບຕໍ່. ການວິເຄາະແບບ Intention-to-treat ຈະຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໄດ້ບາງສ່ວນ.

Historical Treatment Evaluation (ການປະເມີນການປິ່ນປົວໃນອະດີດ): ການປິ່ນປົວ "ແບບດັ້ງເດີມ" ທີ່ "ຜ່ານການທົດສອບຂອງການເວລາ" ອາດຈະເປັນພຽງຜູ້ລອດຊີວິດ. ການປິ່ນປົວທີ່ບໍ່ໄດ້ຜົນເຊິ່ງຖືກປະຖິ້ມໄປ ບໍ່ເຫຼືອຫຼັກຖານຫຍັງໄວ້ເລີຍ.

Diagnostic Pattern Recognition (ການຮັບຮູ້ຮູບແບບການວິນິດໄສ): ກໍລະນີທີ່ໜ້າຈົດຈຳ (ຜູ້ລອດຊີວິດໃນຄວາມຊົງຈຳ) ອາດຈະບໍ່ເປັນຕົວແທນຂອງອັດຕາພື້ນຖານ. ຕັ້ງໃຈນຶກເຖິງກໍລະນີທີ່ມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນເມື່ອຈັບຄູ່ຮູບແບບ.

Mortality Statistics (ສະຖິຕິການເສຍຊີວິດ): ເຂົ້າໃຈວ່າການຕັດອອກໃນກໍລະນີ "Dead on Arrival", ຮູບແບບການຍ້າຍຄົນເຈັບ, ແລະ ການປະຕິບັດການບັນທຶກ ໄດ້ສ້າງອະຄະຕິການຢູ່ລອດໃນຂໍ້ມູນຜົນໄດ້ຮັບແນວໃດ.

For Financial Professionals (ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການເງິນ)

Database Hygiene (ສຸຂະອະນາໄມຂອງຖານຂໍ້ມູນ): ໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນທີ່ປາສະຈາກອະຄະຕິການຢູ່ລອດສະເໝີເມື່ອມີ. ສຳລັບຖານຂໍ້ມູນມາດຕະຖານ, ໃຫ້ໃຊ້ປັດໄຈການແກ້ໄຂທີ່ຮູ້ຈັກ (ເຊັ່ນ: ~0.9% ສຳລັບກອງທຶນລວມ).

Client Communication (ການສື່ສານກັບລູກຄ້າ): ເມື່ອສະແດງຜົນງານໃນອະດີດ, ອະທິບາຍສິ່ງທີ່ຂາດຫາຍໄປ. "ດັດຊະນີນີ້ສະແດງບໍລິສັດທີ່ມີຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ. ບໍລິສັດທີ່ລົ້ມເຫຼວບໍ່ໄດ້ລວມຢູ່, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຜົນງານໃນອະດີດເບິ່ງຄືວ່າດີກວ່າຄວາມເປັນຈິງ."

Backtest Skepticism (ຄວາມສົງໄສຕໍ່ການທົດສອບຍ້ອນຫຼັງ): ຂໍ້ມູນ Point-in-time ແມ່ນຈຳເປັນ. ການທົດສອບຍ້ອນຫຼັງໃດໆທີ່ໃຊ້ອົງປະກອບດັດຊະນີປັດຈຸບັນ ແມ່ນເທົ່າກັບການບັນລຸອັດຕາການຢູ່ລອດ 100% ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ - ເຊິ່ງເປັນເງື່ອນໄຂທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້.

Hedge Fund Due Diligence (ການກວດສອບກອງທຶນປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງ): ຄຳນຶງເຖິງທັງອະຄະຕິການຢູ່ລອດ ແລະ ອະຄະຕິການເຕີມເຕັມປະຫວັດຍ້ອນຫຼັງ. ຜົນກະທົບລວມ (~4.4% ຕາມ Malkiel) ໝາຍຄວາມວ່າຜົນງານສະເລ່ຍຂອງກອງທຶນປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງທີ່ລາຍງານສູງເກີນຄວາມເປັນຈິງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

13. Interactions with Other Biases (ການພົວພັນກັບອະຄະຕິອື່ນໆ)

Biases That Amplify Survivorship Bias (ອະຄະຕິທີ່ຂະຫຍາຍອະຄະຕິການຢູ່ລອດ)

Biases That Counteract Survivorship Bias (ອະຄະຕິທີ່ຕ້ານທານອະຄະຕິການຢູ່ລອດ)

Common Bias Chains (ຕ່ອງໂສ້ອະຄະຕິທົ່ວໄປ)

The Success Emulation Cascade (ນໍ້າຕົກຕາດແຫ່ງການຮຽນແບບຄວາມສຳເລັດ): Survivorship Bias (ເຫັນແຕ່ຜູ້ຊະນະ) → Availability Heuristic (ຜູ້ຊະນະຄອບງຳຄວາມຊົງຈຳ) → Narrative Fallacy (ສ້າງເລື່ອງເລົ່າທີ່ເປັນເຫດເປັນຜົນຈາກລັກສະນະຂອງຜູ້ຊະນະ) → Overconfidence (ເຊື່ອວ່າເລື່ອງນັ້ນອະທິບາຍຄວາມສຳເລັດໄດ້) → Confirmation Bias (ຊອກຫາຫຼັກຖານສະໜັບສະໜູນເລື່ອງນັ້ນ) → Risk Miscalibration (ປະເມີນຄວາມໜ້າຈະເປັນຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຕໍ່າເກີນໄປ)

Interruption Point (ຈຸດຂັດຈັງຫວະ): ຕ່ອງໂສ້ນີ້ສາມາດຖືກຢຸດໄດ້ແຕ່ຫົວທີໂດຍການຖາມຢ່າງຊັດເຈນວ່າ "ຄວາມລົ້ມເຫຼວຢູ່ໃສ?" ກ່ອນທີ່ເລື່ອງເລົ່າຈະກໍ່ຕົວຂຶ້ນ. ເມື່ອເລື່ອງເລົ່າທີ່ໜ້າສົນໃຈຖືກສ້າງຂຶ້ນແລ້ວ, ມັນຈະຍາກຫຼາຍທີ່ຈະລຶບລ້າງອອກ.

14. Cultural Perspectives (ມຸມມອງທາງວັດທະນະທຳ)

ອະຄະຕິການຢູ່ລອດສະແດງອອກໃນທຸກວັດທະນະທຳ ແຕ່ອາດຈະຖືກຂະຫຍາຍຫຼືຫຼຸດຜ່ອນລົງໂດຍບໍລິບົດທາງວັດທະນະທຳ.

Individualistic vs. Collectivistic Cultures (ວັດທະນະທຳປັດເຈກຊົນ ທຽບກັບ ລວມໝູ່): ໃນວັດທະນະທຳທີ່ເນັ້ນປັດເຈກຊົນສູງ (ເຊັ່ນ: ສະຫະລັດອາເມລິກາ), ເລື່ອງເລົ່າ "ຄວາມສຳເລັດດ້ວຍຕົນເອງ" ແມ່ນໂດດເດັ່ນເປັນພິເສດ, ເຊິ່ງອາດຈະຂະຫຍາຍອະຄະຕິການຢູ່ລອດໃນບໍລິບົດຄວາມສຳເລັດສ່ວນບຸກຄົນ. ວັດທະນະທຳລວມໝູ່ອາດມີການເບິ່ງເຫັນຄວາມລົ້ມເຫຼວພາຍໃນກຸ່ມຫຼາຍກວ່າ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນອະຄະຕິໄດ້ບາງສ່ວນ.

High Power Distance Cultures (ວັດທະນະທຳທີ່ມີໄລຍະຫ່າງທາງອຳນາດສູງ): ໃນວັດທະນະທຳທີ່ມີໄລຍະຫ່າງທາງອຳນາດສູງ, ຄວາມສຳເລັດອາດຈະໄດ້ຮັບການສະເຫຼີມສະຫຼອງຫຼາຍກວ່າເກົ່າ ໃນຂະນະທີ່ຄວາມລົ້ມເຫຼວຖືກເຊື່ອງໄວ້ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງຄວາມອັບອາຍ, ເຊິ່ງອາດຈະເພີ່ມການເບິ່ງເຫັນຜົນໄດ້ຮັບສະເພາະຜູ້ລອດຊີວິດເທົ່ານັ້ນ.

Risk Attitudes (ທັດສະນະຄະຕິຕໍ່ຄວາມສ່ຽງ): ວັດທະນະທຳທີ່ມີຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງສູງອາດຈະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຖອດຖອນບົດຮຽນຈາກຜູ້ຮັບຄວາມສ່ຽງທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ຫຼາຍກວ່າ, ໃນຂະນະທີ່ວັດທະນະທຳທີ່ຫຼີກລ່ຽງຄວາມສ່ຽງອາດຈະຊອກຫາຂໍ້ມູນຄວາມລົ້ມເຫຼວຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍທຳມະຊາດ.

15. Myths and Misconceptions (ຄວາມເຊື່ອຜິດໆ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ)

16. Expert Insights (ຄວາມຄິດເຫັນຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ)

"ຂ້ອຍເຫັນຜູ້ທີ່ຖືກຊ່ວຍຊີວິດໄວ້, ແຕ່ຢູ່ໃສຮູບແຕ້ມຂອງຜູ້ທີ່ເຮືອຫຼົ້ມ?" — Diagoras of Melos, ສະຕະວັດທີ 5 ກ່ອນ ຄ.ສ.

"ສຸສານຂອງຮ້ານອາຫານທີ່ລົ້ມເຫຼວນັ້ນງຽບສະຫງັດຫຼາຍ. ແມ່ນແຕ່ການທົດລອງທາງຄວາມຄິດແລະປຶ້ມທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດກໍຂຽນໄວ້ໜ້ອຍຫຼາຍກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຈະບໍ່ລົ້ມເຫຼວໃນທຸລະກິດຮ້ານອາຫານ ເພາະຄົນທີ່ລົ້ມເຫຼວບໍ່ໄດ້ຂຽນປຶ້ມ." — Nassim Nicholas Taleb, Fooled by Randomness

"ປັນຍາຂອງມະນຸດຖືກກະຕຸ້ນໂດຍສິ່ງທີ່ເປັນທາງບວກຫຼາຍກວ່າທາງລົບ." — Francis Bacon, Novum Organum

"[ກຸ່ມ SRG ຖືເປັນ] ກຸ່ມນັກສະຖິຕິທີ່ພິເສດທີ່ສຸດທີ່ເຄີຍລວບລວມມາ." — W. Allen Wallis, ຜູ້ອຳນວຍການກຸ່ມຄົ້ນຄວ້າສະຖິຕິ (Statistical Research Group)

17. Key Takeaways (ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່)

1. ອະຄະຕິການຢູ່ລອດເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປແລະມີມາແຕ່ບູຮານ - ຖືກຮັບຮູ້ໂດຍ Diagoras ເມື່ອ 2,500 ປີກ່ອນ, ສ້າງເປັນຮູບແບບຢ່າງເປັນທາງການໂດຍ Wald ໃນ WWII, ແລະ ວັດແທກປະລິມານໃນການເງິນສະໄໝໃໝ່.

2. ອະຄະຕິສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ຫຼອກລວງຢ່າງເປັນລະບົບ - ບໍ່ພຽງແຕ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດຢ່າງຈິງຈັງ ເພາະການຂາດຫາຍໄປຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວປ່ຽນແປງຮູບຮ່າງຂອງການແຈກຢາຍທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້.

3. ສິ່ງທີ່ຂາດຫາຍໄປມັກຈະເປັນຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ - ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ Wald ທີ່ວ່າຮູລູກປືນທີ່ "ຂາດຫາຍໄປ" ຢູ່ເທິງເຮືອບິນທີ່ຕົກ ແມ່ນແບບຢ່າງສຳລັບການວິເຄາະອະຄະຕິການຢູ່ລອດທັງໝົດ.

4. ຜົນກະທົບທາງການເງິນສາມາດວັດແທກໄດ້ - ປະມານ 0.9% ຕໍ່ປີສຳລັບກອງທຶນລວມ, 4.4% ສຳລັບກອງທຶນປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງ, ແລະ ສຳລັບຂໍ້ຜິດພາດໃນການທົດສອບຍ້ອນຫຼັງແມ່ນຍັງບໍ່ຮູ້ຈັກແຕ່ມີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

5. ຢາຖອນພິດຄືການຕັ້ງໃຈຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ - ການຖາມຢ່າງສະໝໍ່າສະເໝີວ່າ "ຜູ້ທີ່ເຮືອຫຼົ້ມຢູ່ໃສ?" ເປັນລະບຽບວິໄນທີ່ປ້ອງກັນອະຄະຕິນີ້.

6. ວິທີການແກ້ໄຂມີຢູ່ - ການແກ້ໄຂຂອງ Heckman (Heckman Correction), ການໃຫ້ນໍ້າໜັກຄວາມໜ້າຈະເປັນແບບປີ້ນກັບ (Inverse Probability Weighting), ການຄາດຄະເນແບບ Kaplan-Meier, ແລະ ຖານຂໍ້ມູນແບບ point-in-time ສາມາດແກ້ໄຂອະຄະຕິໄດ້ບາງສ່ວນ.

7. ການເບິ່ງເຫັນໄດ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມຖືກຕ້ອງ - ຄວາມງ່າຍດາຍທີ່ພວກເຮົາເຫັນຕົວຢ່າງຄວາມສຳເລັດ ບໍ່ໄດ້ບອກຫຍັງພວກເຮົາເລີຍກ່ຽວກັບຄວາມເປັນຕົວແທນຂອງປະຊາກອນທັງໝົດຂອງພວກເຂົາ.

18. Further Resources (ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ)

Academic Papers (ບົດຄວາມວິຊາການ)

• Brown, S. J., Goetzmann, W., Ibbotson, R. G., & Ross, S. A. (1992). Survivorship Bias in Performance Studies. Review of Financial Studies, 5(4), 553-580.
• Elton, E. J., Gruber, M. J., & Blake, C. R. (1996). Survivorship Bias and Mutual Fund Performance. Review of Financial Studies, 9(4), 1097-1120.
• Wald, A. (1943). A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors. Statistical Research Group Memorandum.

Books (ປຶ້ມ)

• Taleb, N. N. (2001). Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets. Random House.
• Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House.
• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.

Book Chapters (ບົດໃນປຶ້ມ)

• Bacon, F. (1620). Idols of the Tribe. In Novum Organum.
• Cicero. (45 BCE). De Natura Deorum [On the Nature of the Gods]. Book III (ມີເລື່ອງເລົ່າຂອງ Diagoras).

19. Summary Card (ບັດສະຫຼຸບ)

20. Glossary of Terms Used (ຄຳສັບທີ່ໃຊ້)

21. Discussion Questions (ຄຳຖາມສົນທະນາ)

ສຳລັບຊົມລົມໜັງສື, ຫ້ອງຮຽນ, ຫຼື ການທົບທວນຕົນເອງ:

1. ທ່ານສາມາດລະບຸການຕັດສິນໃຈຄັ້ງສຳຄັນໃນຊີວິດ ທີ່ທ່ານເຮັດໂດຍອີງໃສ່ເລື່ອງລາວຄວາມສຳເລັດທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ເປັນຫຼັກຫຼືບໍ່? ຄວາມລົ້ມເຫຼວອັນໃດແດ່ທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້?

2. Wald ແນະນຳໃຫ້ໃສ່ເກາະບ່ອນທີ່ ບໍ່ມີ ຮູລູກປືນ. ບັນຫາໃນປັດຈຸບັນອັນໃດແດ່ທີ່ອາດຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການເບິ່ງບ່ອນທີ່ ບໍ່ມີ ຄວາມເສຍຫາຍປາກົດຂຶ້ນ?

3. ສື່ສັງຄົມອອນລາຍ, ເຊິ່ງຍົກໃຫ້ເຫັນຄວາມສຳເລັດແລະເຊື່ອງຄວາມລົ້ມເຫຼວໄວ້, ອາດຈະຂະຫຍາຍອະຄະຕິການຢູ່ລອດໃນການຕັດສິນໃຈເລື່ອງອາຊີບແລະຊີວິດແນວໃດ?

4. ມີວິທີໃດທີ່ຈະ "ເຫັນ" ຄວາມລົ້ມເຫຼວໄດ້ແທ້ໆ, ຫຼື ພວກເຮົາເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີອະຄະຕິຜູ້ລອດຊີວິດຕະຫຼອດເວລາ? ຂໍ້ຈຳກັດຂອງວິທີການແກ້ໄຂແມ່ນຫຍັງ?

5. Taleb ໂຕ້ຖຽງວ່າ ຄຳແນະນຳຈາກຄົນທີ່ປະສົບຄວາມສຳເລັດອາດຈະບໍ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງໄປກວ່າຄຳແນະນຳຈາກຄົນທີ່ລົ້ມເຫຼວ. ພວກເຮົາຄວນຄິດແນວໃດກ່ຽວກັບການເປັນຜູ້ໃຫ້ຄຳປຶກສາ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຈາກຜູ້ອື່ນ ເມື່ອຄຳນຶງເຖິງອະຄະຕິນີ້?