Mon plus jeune fils m'en a apprise une cette semaine !
Le schéma ci-dessus représente l'étude statistique des impacts sur un type de bimoteur.
Ces études avaient pour objet le renforcement des avions.
Alors que les conclusions semblaient suggérer le renforcement des structures touchées, Abraham WALD, mathématicien du Statistical Research Group de l'université de Columbia fit remarquer que l'analyse portant sur les appareils revenus à leur base démontrait au contraire quels éléments des structures n'étaient pas indispensable au vol.
Et que, par conséquent, c'étaient les zones "intactes" sur les schémas d'analyse qu'il fallait renforcer puisque les avions impactés à ces endroits n'étaient pas revenus.
En statistique, cette conclusion porte le nom de "biais du survivant". Ce biais consiste à tirer une conclusion erronée à partir de l'étude d'un échantillon statistique non représentatif (ici, en l'occurrence, se concentrer sur les avions survivants alors que l'on souhaite solutionner le problème des avions abattus).
Deux sources parmi d'autres : https://en.wikipedia.org/wiki/Abraham_Wald et https://datafuture.fr/post/le-biais-du-survivant/