Survivor Bias

Dalam statistik, ada sebuah konsep yang disebut "bias survivor", yaitu fokus peneliti hanya pada ciri-ciri umum dari "yang bertahan hidup", sementara mengabaikan informasi tentang "yang gagal".

Contoh klasiknya adalah saat Perang Dunia II, matematikawan Abraham Wald ditugaskan untuk meneliti bagaimana memperkuat pelindung pesawat Inggris. Pesawat yang kembali, lubang peluru utamanya 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.

Logika yang sama juga berlaku untuk buku-buku yang menceritakan rahasia keberhasilan pengusaha, mengikuti saran dalam buku secara membabi buta tidak berarti bisa meniru keberhasilan tersebut, yang lebih berharga sebenarnya adalah menganalisis kesalahan yang dilakukan oleh perusahaan yang bangkrut.

Di 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 sebenarnya salah dari bursa dan dana yang bangkrut: penipuan, perdagangan dengan leverage tinggi, kesalahan pengelolaan risiko.

Belajarlah dari kesalahan orang lain, karena kesalahan sendiri kadang biayanya terlalu mahal!