Survivorship Bias: warum Erfolgsgeschichten täuschen

Wie entsteht der Survivorship Bias?

Der Survivorship Bias entsteht, wenn ein Auswahlprozess die Fälle aussortiert, bevor du sie betrachtest. Du siehst dann eine Stichprobe, die schon gefiltert ist, und hältst sie für vollständig.

Ein Bild aus dem Alltag: Alte Häuser in der Altstadt wirken solide gebaut. Daraus folgt nicht, dass früher besser gebaut wurde. Die schlecht gebauten Häuser von damals sind längst eingestürzt oder abgerissen. Übrig sind die guten.

Bei Lea filtert gleich zweimal etwas. Erstens gibt es die gescheiterten Shops nicht mehr. Zweitens werden nur Erfolgreiche interviewt. Was sie liest, ist die Spitze einer Pyramide, deren Grundfläche sie nicht kennt.

Das Gefährliche ist: Die Gemeinsamkeiten der Gewinner sehen aus wie Ursachen. Vielleicht haben auch viele Gescheiterte in Influencer-Werbung investiert. Dann ist das Merkmal schlicht häufig und erklärt nichts.

MerksatzEine Gemeinsamkeit der Gewinner ist erst dann ein Rezept, wenn sie bei den Verlierern seltener war.

Zahlen frei gewählt zur Veranschaulichung. Erfolgsquote: 7 geteilt durch 67 und 3 geteilt durch 33, gerundet auf eine Nachkommastelle.

Unter den Erfolgreichen haben 70 Prozent auf Influencer gesetzt. Das klingt eindeutig. Über alle 100 Gründungen betrachtet liegt die Erfolgsquote mit Influencern bei 10,4 Prozent, ohne bei 9,1 Prozent. Der Unterschied ist klein und könnte Zufall sein. Lea hätte 30.000 Euro auf ein Merkmal gesetzt, das in diesem Beispiel kaum etwas erklärt.

Was hat es mit den Flugzeugen von Abraham Wald auf sich?

Die bekannte Geschichte lautet: Im Zweiten Weltkrieg sollten zurückgekehrte Bomber dort verstärkt werden, wo sie viele Einschusslöcher hatten. Der Statistiker Abraham Wald habe eingewandt, man müsse die Stellen ohne Löcher verstärken. Flugzeuge mit Treffern dort seien nicht zurückgekommen.

Die Geschichte trifft den Kern des Survivorship Bias. Belegt ist sie in dieser Form aber nicht. Wald arbeitete in den USA für die Statistical Research Group und schrieb um 1943 tatsächlich Berichte darüber, wie man die Verwundbarkeit von Flugzeugen aus den Schäden der zurückgekehrten Maschinen schätzt. Eine Empfehlung, wo Panzerung anzubringen sei, enthalten diese Berichte nicht.

In der Finanzforschung ist der Effekt gut untersucht. Wer die Wertentwicklung von Investmentfonds nur anhand der Fonds misst, die heute noch existieren, überschätzt sie, weil schwache Fonds geschlossen oder verschmolzen wurden. Edwin Elton, Martin Gruber und Christopher Blake schätzten 1996 die Größe dieser Verzerrung, indem sie alle Fonds verfolgten, die es Ende 1976 gab.

MerksatzPrüfe auch Geschichten über Denkfehler auf ihre Belege.

Wie unterscheidet sich der Survivorship Bias von ähnlichen Begriffen?

Der Survivorship Bias betrifft eine gefilterte Stichprobe. Verwandte Begriffe beschreiben die Bewertung einzelner Ergebnisse, das Gedächtnis oder die Suche nach Bestätigung.

Wie ein gutes Ergebnis eine schwache Entscheidung klug aussehen lässt, zeigt die Seite Outcome Bias.

Wo begegnet dir der Survivorship Bias im Beruf?

Er begegnet dir oft dort, wo Erfolg erzählt und Scheitern verschwiegen wird. In Managementbüchern über erfolgreiche Unternehmen, in Konferenzvorträgen, in Fallstudien und in internen Präsentationen über gelungene Projekte.

Typische Beispiele: Eine Abteilung untersucht, was die besten Vertriebsmitarbeitenden gemeinsam haben, und befragt nur die, die noch da sind. Ein Unternehmen wertet Kundenbefragungen aus und hört nur die Kunden, die geblieben sind. Eine Branche lobt einen Führungsstil, weil die bekanntesten Chefs ihn pflegen.

Organisationale Grenze: Lessons learned nur aus Erfolgen. Viele Unternehmen werten erfolgreiche Projekte gern und gescheiterte ungern aus. So entsteht ein Wissen, das nur aus Gewinnern besteht. Schutz im Prozess: Jedes Projekt bekommt eine Auswertung, unabhängig vom Ausgang, im selben Format. Ein Format dafür beschreibt die Seite After Action Review.

1. Frage nach der Grundgesamtheit. Wie viele haben insgesamt angefangen, und wie viele sind übrig?
2. Suche die Gescheiterten. Insolvenzregister, eingestellte Produkte, ausgeschiedene Mitarbeitende: Wo findest du die Fälle, die fehlen?
3. Vergleiche Merkmale in beiden Gruppen. Ein Merkmal zählt nur, wenn es bei den Erfolgreichen deutlich häufiger ist als bei den Gescheiterten.
4. Misstraue einfachen Rezepten. Je eingängiger eine Erfolgsformel klingt, desto genauer prüfst du, wer sie nicht bestätigt hat.

Häufige Fragen