생존 편향
survivorship bias
생존 편향은 관찰된 표본이 어떤 과정을 통과한 것들만으로 이루어졌는데도 전체를 대표한다고 다루는 오류이며, 사라진 사례가 빠진 자리가 그대로 결론을 왜곡한다.
성숙도 새순
용어와 역어
경쟁 역어: 생존자 편향, 생존편의
통계학 문헌은 bias를 '편의'로 옮기기도 하지만 정원은 판단 오류를 다루는 맥락이라 '편향'으로 통일한다. selection bias는 '선택 편향'이며 생존 편향은 그 한 종류다.
관련 개념
- 관련 기저율 무시사라진 사례가 빠지면 분모가 줄어든다. 기저율을 세려 해도 셀 모집단이 이미 잘려 있다.
- 관련 확증 편향성공 사례만 남은 자료는 어떤 가설에도 뒷받침을 제공한다. 반증할 사례가 자료에서 이미 제거됐기 때문이다.
- 관련 지도와 영토남은 것으로 그린 지도에는 사라진 것이 그려질 자리가 없다. 빠진 영역은 빈칸이 아니라 아예 종이 밖이다.
이 문서를 가리키는 글 1개
- 관련 기저율 무시기저율을 쓰지 않는 것과 기저율을 셀 모집단이 이미 잘려 있는 것은 다르다. 뒤쪽은 자료를 더 모아도 교정되지 않는다.
문제와 계보
섹션 제목: “문제와 계보”자료는 저절로 모이지 않는다. 어떤 과정을 통과한 것만 관찰 가능한 자리에 남는다. 그 과정이 무작위가 아니면 남은 표본은 전체와 다르고, 그 차이는 자료 안에서 보이지 않는다.
빠진 쪽이 조용하다는 점이 이 편향을 다른 편향과 구분한다. 잘못된 값이 들어와 있으면 검사로 잡을 수 있다. 없는 값은 검사할 대상 자체가 없다.
대표 과제 또는 형식
섹션 제목: “대표 과제 또는 형식”전쟁 중에 돌아온 폭격기의 총탄 자국을 지도에 찍었다. 날개와 동체에 자국이 몰려 있었다. 군의 결론은 그곳에 장갑을 덧대자는 것이었다. 발트는 반대로 답했다. 장갑은 자국이 없는 곳, 엔진과 조종석에 붙여야 한다.
논리는 단순하다. 표본은 돌아온 비행기뿐이다. 엔진에 맞은 비행기는 이 자료에 없다. 자국이 고르게 분포한다고 가정하면, 자국이 비어 있는 부위는 안전한 부위가 아니라 그곳에 맞으면 돌아오지 못하는 부위다. 자료의 빈칸이 가장 많은 정보를 담고 있었다.
핵심 주장
섹션 제목: “핵심 주장”주장은 표본의 크기가 아니라 표본에 들어오는 조건이 결론을 정한다는 것이다. 같은 자료를 더 모아도 통과 조건이 그대로면 왜곡은 줄지 않고 정밀해진다.
금융에서 이 편향은 숫자로 측정됐다. 브라운 일행은 성과 연구에서 청산되거나 합병된 펀드를 빼고 남은 것만 세면 수익률이 체계적으로 부풀려진다는 것을 보였다. 사라진 펀드는 대개 성적이 나빠서 사라졌다. 그것들을 뺀 평균은 전략의 성과가 아니라 살아남았다는 사실의 성과다. 같은 이유로 지수 편입 종목만 거슬러 올라가며 검증한 백테스트는 실제로 얻을 수 없었던 수익을 보고한다.
기저율 무시와 겹치지만 원인이 다르다. 기저율 무시는 분모를 보고도 쓰지 않는 것이고, 생존 편향은 분모가 이미 잘려 있어 볼 수 없는 것이다.
논쟁과 한계
섹션 제목: “논쟁과 한계”경영서가 이 편향의 큰 소비처다. 성공한 회사 수십 곳을 골라 공통점을 뽑으면 원인처럼 보이는 특성 목록이 나온다. 같은 특성을 가졌지만 망한 회사가 몇 곳인지는 세지 않는다. 그 회사들은 인터뷰에 응할 수 없고 책에도 등장하지 않는다. 분모 없는 분자는 비율이 아니다.
확증 편향과 결합하면 교정이 더 어려워진다. 반증할 사례가 자료에서 이미 제거됐으므로, 반증을 찾으려는 사람조차 찾을 곳이 없다. 남은 것으로 그린 지도에는 사라진 것이 그려질 자리가 없다. 빠진 영역은 빈칸이 아니라 아예 종이 밖이다.
한계는 교정 비용이다. 사라진 표본을 복원하는 일은 대개 불가능하고, 가능해도 비싸다. 그래서 실무의 대응은 자료를 더 보는 것이 아니라 없는 자료를 묻는 것이다. 이 표본에 들어오려면 무엇을 통과해야 했는가. 통과하지 못한 것들은 지금 어디에 있는가.
참고문헌
- Abraham Wald (1943). A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors. Statistical Research Group, Columbia University, CRC 432
- Stephen J. Brown, William Goetzmann, Roger G. Ibbotson, Stephen A. Ross (1992). Survivorship Bias in Performance Studies. Review of Financial Studies 5(4), 553-580
- Marc Mangel, Francisco J. Samaniego (1984). Abraham Wald's Work on Aircraft Survivability. Journal of the American Statistical Association 79(386), 259-267