Os aviões por trás de tudo
Durante a guerra, engenheiros estudavam os bombardeiros que voltavam e marcavam onde havia mais furos de bala. A solução óbvia era reforçar a blindagem onde havia mais furos.
Um matemático inverteu a lógica: os furos eram visíveis onde o avião conseguia resistir a eles. A blindagem deveria ser colocada onde não havia marcas, porque os aviões atingidos nesses pontos não voltavam.
O erro não estava nos cálculos, mas na amostra. Nela entraram apenas os aviões sobreviventes, então o mapa de danos mostrava impactos seguros, não os perigosos.
Onde você encontra o mesmo padrão
- Conselhos de pessoas bem-sucedidas: ouvimos quem conseguiu e não ouvimos quem fez o mesmo e não chegou lá.
- Avaliações e notas: escrevem os satisfeitos e os furiosos, enquanto a maioria silenciosa não aparece nas estatísticas.
- Coisas antigas: "Antigamente, faziam tudo para durar". Só chegou até nós o que não quebrou.
- Investimentos e mercado: empresas que fecharam desaparecem dos relatórios, fazendo a rentabilidade do passado parecer maior do que realmente foi.
É por isso que histórias de sucesso são perigosas. Não dá para extrair delas uma causa: se milhares de pessoas que não chegaram lá tinham os mesmos hábitos, esses hábitos não explicam nada, e você precisa buscar a explicação no que não consegue ver.
A verificação é simples e quase sempre desconfortável: pergunte onde está a outra metade dos dados. Quem tentou e não chegou lá? O que aconteceu com quem não voltou? Em geral, ninguém coletou esses dados.
O uso inverso também é útil. Quando decidir o que aprender com a experiência de outra pessoa, procure não quem conseguiu, mas quem estava em uma situação parecida com a sua e não conseguiu: ali, as causas ficam mais claras.
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Fontes
- O exemplo da blindagem dos bombardeiros é associado ao trabalho de Abraham Wald no Grupo de Pesquisa Estatística durante a Segunda Guerra Mundial: ele mostrou que a distribuição dos danos nos aviões que voltavam era enviesada e propôs reforçar as áreas sem furos de bala. O viés sistemático de seleção é descrito na estatística e aparece regularmente em avaliações, histórias de sucesso e dados de rentabilidade