Survivor Bias

Dalam statistik, ada sebuah konsep yang disebut "bias survivor", yang mengacu pada fokus peneliti hanya pada ciri-ciri umum dari "yang bertahan hidup", sementara mengabaikan informasi tentang "yang gagal".
Contoh klasiknya adalah saat selama Perang Dunia II, matematikawan Abraham Wald ditugaskan untuk meneliti bagaimana memperkuat pelindung pesawat Inggris. Pada pesawat yang kembali, lubang peluru terutama terkonsentrasi di sayap dan ekor, tetapi Wald berpendapat bahwa harus memperkuat kokpit dan tangki bahan bakar, karena pesawat yang terkena tembakan di bagian tersebut sama sekali tidak kembali.
Prinsip yang sama juga berlaku untuk buku-buku yang menceritakan rahasia kesuksesan pengusaha, mengikuti saran dalam buku secara buta tidak berarti bisa meniru keberhasilan, yang lebih berharga sebenarnya adalah menganalisis kesalahan yang dilakukan oleh perusahaan yang bangkrut.
Dalam komunitas kita juga demikian, orang selalu fokus pada kasus sukses yang sangat sedikit dan paling mencolok. Misalnya, siapa yang mendapatkan jutaan dari proyek SHIB atau NFT, tetapi jarang yang menganalisis apa yang salah dengan bursa dan dana yang bangkrut: penipuan, perdagangan dengan leverage tinggi, kesalahan pengelolaan risiko.
Ambil pelajaran dari kesalahan orang lain, karena kesalahan sendiri kadang-kadang biayanya terlalu mahal!