Survivorship Bias
Titik-titik merah pada gambar tersebut mengilustrasikan bekas tembakan pada pesawat-pesawat yang kembali ke pangkalan setelah menjalankan misi dalam perang. Terlihat titik merah terpusat di ujung sayap, pangkal sayap, dan ekor pesawat. Bagian lainnya relatif bebas tembakan. Kasus seperti ini dihadapi oleh militer Amerika pada Perang Dunia II. Berdasarkan data yang mereka himpun, kesimpulan yang diambil adalah harus dilakukan penguatan pada bagian yang banyak titik merah karena dianggap sebagai titik rawan tembakan.
Hadirlah Abraham Wald dari Columbia University dengan pendapat yang berbeda. Wald mengatakan bagian yang harus diperkuat adalah bagian yang tidak ada titik merah. Wald berpikir data titik-titik merah tersebut diambil hanya dari pesawat yang berhasil kembali ke pangkalan. Sedangkan di luar sana ada pesawat yang hilang dan jatuh kemungkinan karena tertembak di bagian yang lainnya. Dengan kata lain, tertembak pada bagian yang tidak ada titik merahnya, dan itu lebih mematikan sampai tidak bisa kembali ke pangkalan. Militer melihat pesawat yang survive saja, Wald melihat yang survive dan yang tidak.
Menyambungkan dengan isu yang hangat baru-baru ini tentang kekerasan seksual. Ada data yang menunjukkan bahwa kekerasan seksual paling banyak dilakukan oleh pacar atau mantan pacar, jauh lebih tinggi daripada suami dan anggota keluarga lain. Militer Amerika akan menyimpulkan bahwa hubungan pacaran jauh jauh jauh lebih berbahaya daripada keluarga. Benarkah?
Secara data memang tampak begitu, sama halnya titik merah bekas tembakan tadi. Tapi jangan lupa bahwa grafik diatas berisi data yang dilaporkan saja. Ada kasus yang tidak dilaporkan seperti ada pesawat yang tidak kembali ke pangkalan. Melaporkan pacar jauh lebih mudah daripada melaporkan suami, ayah, atau saudara.
Survivorship bias menyebabkan data yang benar ditafsirkan secara salah. Tidak ada manipulasi data di sini, hanya memang datanya tidak tersedia: pesawat tidak survive sehingga tidak tahu tertembak dimana, kasus tidak dilaporkan sehingga tidak terekam dalam grafik. Untuk mendapat kesimpulan yang tepat perlu kejelian dalam mengeliminasi bias ini dengan melihat konteks dan kemungkinan yang lebih luas.
0 comments :
Post a Comment