以筆者自身的經驗來看，許多生產製造的公司都有導入豐田式管理、六標準差，甚至於積分卡等管理策略，但並不是每間公司都能獲得實質的回報。而書中那些成功的公司有些在幾年後一樣走向衰敗之路，那這表示該策略失敗了嗎？很顯然的這不是書的重點，報導成功的技巧有賣點，檢討失敗的案例沒人氣，也就僅僅如此而已。
排除失敗者造成統計上的誤差
「生存者偏差」現象也常見於金融市場中，我們先舉一個簡單的例子來說明：若今天一個組合的組成因子分別是A、B、C，各自擁有代表數值均為10，在經歷過一段時間的震盪後，重新檢視數值發現A＝11、B＝7、C＝2，若各因子所佔的權重相同，那麼該組合的實際表現應為（11＋7－2）÷3＝5.33。
若我們故意將C剔除，則因子變成只剩下A、B，則組合表現變成（11＋7）÷2＝9。有沒有發現，很神奇地，組合的績效表現忽然之間就提升了，只因為我們將過度失敗的因子給予排除，讓它沒有拉低平均值的機會，因此讓組合的表現獲得明顯的改善。
而我們以基金為例：計算某基金族群投資報酬時，通常會排除已下檔基金的虧損（就像是上述的因子C），因此系統性地高估了基金的整體報酬率。依據方法和數據基礎的不同，其間差異每年可能高達0.22%至1.57%。
同樣地，股票指數的表現也經常遇到這類失真的問題。由於指數表現較差的股票會因為公式計算的關係被排除，而造成未納入後續的計算中，因此股市指數永遠只會統計表現最亮眼的贏家企業，也就是那些於故事中在任務中存活下來的戰鬥機飛行員。一旦少了失敗者的資料納入統計之中，我們就難以發現事實的真相，而做出錯誤的判斷。
在刻意剔除失敗者的狀況下，那些歷史股價數據當然看不見那些被踢出指數構成列表的所有公司股價，我們只會以表現亮眼（存活者）的股票來驗證自己的策略。這就像為了評估某種教學方法的成效，卻只挑選好學生而不是由所有學生參加測試，故所測出來的成效和難度往往與實際導入有明顯落差。
一旦瞭解「倖存者偏差」的陷阱，就可以謹慎的思考當下所處理的所有數據，不要只看成功的榜樣，也要同時觀察輸家的經驗，才能更切合實際地評估成功機會。即便是失敗者還是有值得學習之處，例如哪些策略沒有效用。想要成功，必須向失敗者取經。
在基金市場上，有許多績效不佳的基金在年度的檢討之後，因為收費效率不佳的關係，被併入同一基金公司所操盤的基金內。一來可以減少人事成本的開支，二來績效不佳的基金消失可以變相的拉抬該基金公司整體的基金操盤表現，所以失敗的基金會被埋藏在歷史陰暗的角落中，不論是規模失敗或是投資策略失敗都不重要了，反正對基金公司而言，只要留在檯面上的基金有規模、有績效那就足夠了。
本文獲授權轉載自《ETF大贏家：股魚教你紅綠燈超簡單投資術》
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