Survival Bias - Was es ist, Definition und Konzept

Survival Bias ist ein Bias, das bei der Datenerhebung auftritt, wenn Daten aus der Analyse ausgeschlossen werden, weil sie heute nicht mehr existieren.

Diese Verzerrung tritt in einer Vielzahl von Kontexten auf, in denen wir uns nur auf diese „überlebenden“ Daten konzentrieren. Ein Beispiel dafür ist, wenn Unternehmen ihre Kunden zu einem ihrer Produkte befragen. Aber sie lassen ihre Nicht-Klienten, die in diesem Fall die „Nicht-Überlebenden“ wären, in Vergessenheit.

In diesem Fall wäre es falsch, Schlussfolgerungen aus dieser Studie zu ziehen. Da die Ergebnisse nur auf die "überlebende" Bevölkerung verzerrt würden. Und es wären keine repräsentativen Ergebnisse.

Überlebensbias in der Praxis

Ein klares Beispiel für diese Verzerrung kann in der Untersuchung der Ergebnisse von Investmentfonds gesehen werden. Wobei die meisten Datenbanken nur Fonds enthalten, die heute existieren. Unabhängig von den Mitteln, die in der Vergangenheit vorhanden waren.

Der Grund, warum sie heute nicht existieren, ist, dass ihre Leistung schlechter war als die der „Überlebenden“. Oder es wurden sogar mehrere Fonds zu einem zusammengelegt. Daher wird die Analyse an den Fonds mit den besten Ergebnissen durchgeführt. Und diese Tendenz neigt dazu, die Wertentwicklung der Stichprobe dieser Fonds zu überschätzen.

Das Hauptproblem dabei ist nicht mehr nur die Überschätzung der Fondsperformance. Vielmehr wäre die ausgewählte Stichprobe keine Zufallsstichprobe der Gesamtbevölkerung. Daher sind die Ergebnisse der Studie möglicherweise nicht repräsentativ für die Bevölkerung. Das ist am Ende das, wonach wir bei der Auswahl einer Zufallsstichprobe der Grundgesamtheit suchen.

Lösung für Überlebensfehler

Angenommen, wir möchten einen Investmentfonds auswählen, in den wir investieren möchten, basierend auf seinem bisherigen Verhalten. Um diesen Überlebensfehler zu vermeiden und diese Auswahl zu optimieren, sollten wir die folgenden Schritte durchführen:

• Wählen Sie den Zeithorizont, mit dem wir arbeiten möchten. Zum Beispiel zehn, fünfzehn oder zwanzig Jahre Geschichte.
• Nehmen Sie alle bestehenden Fonds vom Beginn des Zeithorizonts an, unabhängig davon, ob sie derzeit existieren oder nicht.
• Wählen Sie dort die Stichprobe aus dieser Population für die Verhaltensstudie aus.

Die Idee dahinter ist, am Ende diese Zufallsstichprobe der Bevölkerung zu erhalten. Und daraus die gewonnenen Schlussfolgerungen, wenn sie für diese Bevölkerung repräsentativ sein könnten.