“幸存者偏差”（Survivorship bias），也称生存者偏差或存活者偏差，是指在统计过程中，无意间将经过非特定筛选的样本作为研究重点，忽略了样本背后隐藏的关键信息，最终得出的结论与实际情况存在巨大差距。

1941年，第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的几率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。

沃德教授坚持认为：

(1)统计的样本，只涵盖平安返回的轰炸机；

(2)被多次击中机翼的轰炸机，似乎还是能够安全返航；

(3)并非是机尾不易被击中，而是因为机尾被击中的飞机早已无法返航，寥寥几架返航的飞机都依赖相同的救命稻草—机尾尚好。

军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的，看不见的弹痕却最致命。

这个故事被后人用一个词语概括——幸存者偏差。