Paul Kedrosky podał fenomenalny przykład na praktyczne zastosowanie wiedzy o istnieniu błędu selekcji danych (survivorship bias). Ten błąd poznawczy polega na koncentrowaniu się w badaniach na podmiotach, które przetrwały jakiś proces. Przyczyna tego błędu jest prosta – podmioty, które nie przetrwały nie są dostępne badaniom.

Historia, na którą zwrócił uwagę Kedrosky miała miejsce w czasie II wojny światowej. W brytyjskiej armii pracował zespół naukowców (w dużej mierze składający się z wybitnych matematyków), którego celem było oszacowanie efektywności różnych strategii i taktyk stosowanych przez brytyjską armię. Jedna z grup naukowców pracowała w Bomber Command’s Operational Research Section (Sekcji Badań Operacyjnych Dowództwa Bombowego). Analizowała raport przygotowany przez Dowództwo Bombowe, który powstał na podstawie przeglądu wszystkich samolotów, które powróciły z misji bojowych na terenie Niemiec. Dokładnie badano zniszczenia w poszczególnych rejonach samolotów. Do raportu dołączono rekomendację by dozbroić te obszary samolotów, które okazały się podatne na uszkodzenia.

Sekcja Badań Operacyjnych pod przywództwem Patricka Blacketta wydała zalecenie, które może się wydawać absurdalne. Rekomendowano wzmocnienie opancerzenia w miejscach, które okazały się kompletnie nieuszkodzone. Analitycy wyszli z założenia, że wspomniane miejsca muszą być kluczowe dla przetrwania samolotów. Bombowce, które powróciły do Anglii zdołały to zrobić właśnie dlatego, że nie uszkodzono tych integralnych miejsc.

To jest właśnie wykorzystanie wiedzy o błędzie selekcji danych. Opieranie rekomendacji na analizie stanu uszkodzeń bombowców, które przetrwały misje bojowe mogło prowadzić do formułowania niewłaściwych wniosków gdyż wyłączało z badań istotną cześć próby badawczej.

Nie ma jednoznacznego potwierdzenia autentyczność tej historii – choć wiadomo, że współczesne badania militarne posługują się opisaną powyżej techniką, stosowano ją między innymi w czasie wojny w Wietnamie.

W badaniach biznesowych i inwestycyjnych często mamy do czynienia z błędami selekcji danych. Na przykład badacze strategii biznesowej mogą się koncentrować na firmach, które odniosły sukces i pomijać przedsiębiorstwa, które zbankrutowały. Ten sam problem rynku kapitałowego – tutaj także istnieje tendencja do koncentrowania się na inwestorach, którzy odnieśli sukces. Błąd selekcji danych może także zaburzyć liczenie historycznych stóp zwrotów z rynków akcyjnych lub sektora funduszy – jeśli pominie się podmioty, które zniknęły z rynku.