Pourquoi portons-nous un jugement erroné sur les groupes en ne considérant que certains de leurs membres ?

The 

Biais de survie

a expliqué.
Bias

Qu'est-ce que le biais de survie ?

Le biais de survie est un raccourci cognitif qui se produit lorsqu'un sous-groupe ayant réussi est pris pour le groupe entier, en raison de l'invisibilité du sous-groupe ayant échoué. Le nom du biais provient de l'erreur commise par un individu lorsqu'un ensemble de données ne prend en compte que les observations "survivantes", en excluant les points qui n'ont pas survécu.1

Survivorship Bias diagram

Où ce biais se produit-il ?

Des exemples de biais de survie sont perceptibles dans un large éventail de domaines, en particulier dans le monde de l'entreprise. Les étudiants en école de commerce peuvent se rappeler que les "start-ups licornes" sont souvent applaudies en classe, servant d'exemple de ce que les étudiants devraient viser - un symbole archétypal de réussite. Bien que Forbes ait rapporté que 90 % des start-ups échouent, des diplômes entiers sont consacrés à l'entrepreneuriat, des dizaines d'étudiants affirmant qu'ils trouveront un jour une start-up et connaîtront le succès.2

En observant les fondateurs de start-up qui ont réussi, comme Steve Jobs, Bill Gates et Mark Zuckerberg, on pourrait conclure que pour atteindre leur niveau de réussite, il suffit d'avoir une idée, d'abandonner ses études et de consacrer du temps à sa grande idée.

Dans Scientific American, le professeur Michael Shermer et Larry Smith, de l'université de Waterloo, décrivent comment les conseils sur les succès commerciaux faussent les perceptions individuelles, car nous avons tendance à ignorer les étudiants qui ont abandonné leurs études et qui ne deviennent pas des entrepreneurs prospères, ou les entreprises qui ont échoué.3

En d'autres termes, beaucoup oublient que ces start-up licornes ne sont que cela : des licornes. Parmi les milliers de personnes qui tentent de suivre la même voie que ces magnats des affaires, la plupart échouent. Pourtant, leurs histoires d'échec ne sont pas partagées aussi largement que les histoires de réussite, ce qui donne aux autres une idée exagérée de nos capacités et de nos réalisations potentielles. Cela ne veut pas dire que le travail acharné et le talent ne mènent pas au succès, mais plutôt qu'en tant que société, nous avons tendance à ignorer les échecs courants et à considérer les réussites comme la preuve de ce qui est possible. Au lieu de cela, dans cette hypothèse, nous devons également considérer que des éléments tels que la chance, le timing, les relations et le contexte socio-économique ont joué un rôle dans les réussites de fondateurs bien connus.

Références

  1. Survivorship Bias - Overview, Impact, and How to Prevent. (2020, May 15). Retrieved from https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/other/survivorship-bias/
  2. Patel, N. (2015, September 02). 90% Of Startups Fail: Here's What You Need To Know About The 10%. Retrieved July 27, 2020, from https://www.forbes.com/sites/neilpatel/2015/01/16/90-of-startups-will-fail-heres-what-you-need-to-know-about-the-10/
  3. Robert J Zimmer (2013-03-01). "The Myth of the Successful College Dropout: Why It Could Make Millions of Young Americans Poorer". The Atlantic.
  4. Donohue, W. (2019, September 24). 7 Lessons on Survivorship Bias that Will Help You Make Better Decisions. Retrieved July 27, 2020, from https://blog.idonethis.com/7-lessons-survivorship-bias-will-help-make-better-decisions/
  5. M., Han, L., MD, P., & Singhal, S. (2020, May 27). Major challenges remain in COVID-19 testing. Retrieved July 27, 2020, from https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/major-challenges-remain-in-covid-19-testing 
  6.  Survivorship Bias: The Tale of Forgotten Failures. (2019, December 02). Retrieved from https://fs.blog/2019/12/survivorship-bias
  7. Madhavan, A. (2020, June 03). Correlation vs Causation: Understand the Difference for Your Product. Retrieved from https://amplitude.com/blog/2017/01/19/causation-correlation
  8. Powell, I., Ingram, N., & Broughton, G. (2016, March 28). Survivorship bias - lessons from World War Two aircraft. Retrieved from https://clearthinking.co/survivorship-bias/
  9. Vanguard. (2015, March). What is ‘survivorship bias’ and why does it matter? [Press release]. Retrieved from  
  10. Hayes, A. (2020, June 03). Mutual Fund Definition. Retrieved from https://www.investopedia.com/terms/m/mutualfund.asp
  11. https://www.vanguard.co.uk/documents/adv/literature/survivorship-bias.pdf
  12. Elton; Gruber; Blake (1996). "Survivorship Bias and Mutual Fund Performance". Review of Financial Studies. 9 (4): 1097–1120. doi:10.1093/rfs/9.4.1097. In this paper the researchers eliminate survivorship bias by following the returns on all funds extant at the end of 1976. They show that other researchers have drawn spurious conclusions by failing to include the bias in regressions on fund performance.
  13. Thomas, J. (2019, April 23). Bullet Holes & Bias: The Story of Abraham Wald - mcdreeamie-musings. Retrieved from https://mcdreeamiemusings.com/blog/2019/4/1/survivorship-bias-how-lessons-from-world-war-two-affect-clinical-research-today
Notes illustration

Vous souhaitez savoir comment les sciences du comportement peuvent aider votre organisation ?