方鲲鹏

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漫谈拜登政府的防疫抗疫(6)


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漫谈拜登政府的防疫抗疫

 

方鲲鹏

 

十三)

 

连日来大小媒体纷纷报道,根据CDC的最新研究,92%的住院新冠病人和91%的新冠死亡病例是未接种疫苗者。我循迹找到出处,发现是CDC 9月17日发布的一篇统计研究。这里是这篇分析报告的官方链接:https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7037e1.htm

 

我对这篇报告的数据再分析,得出一个颠覆性的统计结论:无论什么接种状态,无论完全接种了或完全没有接种,如果感染了新冠病毒,发展成重症和死亡的风险没有差异。

 

CDC这项研究收集了10个州的全部以及3个州的部分地区,从今年4月4日至7月17日的18岁以上新冠病人数据,从而得出以下结果(见报告第2页):During April 4–July 17, a total of 569,142 (92%) COVID-19 cases, 34,972 (92%) hospitalizations, and 6,132 (91%) COVID-19–associated deaths were reported among persons not fully vaccinated, and 46,312 (8%) cases, 2,976 (8%) hospitalizations, and 616 (9%) deaths were reported among fully vaccinated persons in the 13 jurisdictions.

 

我翻译并整理成如下表格(注:我计算了未完全接种者和完全接种者的合计数,即感染总数615,454,住院总数37,939,病亡总数6,748;括号里的百分数是占总数之比):

 

美国13个地区4月4日至7月17日的疫情数据 --

未完全接种:染疫569,142 (92%);住院34,972 (92%);病亡6,132 (91%)

完全接种:染疫46,312 (8%);住院2,976 (8%);病亡616 (9%)

 

媒体比较的是完全接种者和未完全接种者括号内的百分数,这是玩弄数字,因为没有分母,只比较分子大小没有任何意义。而这里的分母,即在统计每一个感染病例时所对应的没有接种者总数或接种者总数,其实无从估算。因为那几个月接种率一直以相当高的速度发展,完全接种者和未完全接种者在不断大幅动态转换,这个分母不是简单方法可以确定的。

 

美国进入8月份后,完全接种群体和未完全接种群体才相对比较稳定了。CDC 选择9月份发表研究,至少应该是8月份及以后的数据,才有指导意义。但是在疫情如火如荼之际,CDC选择接种率低的13个州或地区,而且采用早期陈旧数据来论证疫苗的效果,这不是在蓄意误导吗?例如,4月4日的病亡者不用统计也能确定几乎不可能为完全接种者。因为按照定义,纳入完全接种者的统计,是接种第二剂的两个星期后,即接种第一剂后最快还需要5个星期。而纳入完全接种者群体后,从感染到病亡也有一段时间,就算5个星期吧。如此4月4日的病亡者若属于完全接种者群体,接种第一剂就必须在10个星期以前,即1月24日以前,那时疫苗才刚开始施打。所以,何必羞羞答答只搞出91%,CDC不如干脆就用4月份及以前的数据,来个100%的死亡是未接种者(或完全接种者一个不死),岂不快哉?

 

不过CDC这个统计分析报告给了我一个机会,计算一个人染疫后病重住院和病亡的概率:(为简便起见,下面的分析以接种两剂为完全接种。)

 

依据上面表格中的数据,一个完全接种者染疫后,他病情发展到住院的概率是(2976/46312)6.4%;病亡的概率是(616/46312)1.3%。

 

一个人没有接种,或者只接种了一剂,或者接种了两剂但还没有满14天,他染疫后病情发展到住院的概率是(34972/569142)6.1%;病亡的概率是(6132/569142)1.1%。比起完全接种者的这两个概率,还稍微低一点。

 

所以结论是:无论是完全接种,接种了两剂后没有满14天,只接种了一剂,还是根本没有接种,亦即无论接种状态如何,一旦染上新冠肺炎,病重住院和病亡的风险没有差异。

 

疫苗刚推出时,着重强调可以防止感染,慢慢变调成疫苗的主要功能是防止重症和死亡,而不是防感染。“接种疫苗后即使染疫也都是轻症”,“住院和死亡的新冠病人几乎全是未接种者”,这些舆论近几个月喧嚣尘上,但从没见到有实锤的数据。CDC发表这个研究报告,其目的是支持这些舆论,未曾想弄巧成拙,披露了接种者和未接种者染疫后,住院和病亡机会实际上均等。我的这个发现可谓是实锤,因为用的是大样本,有615,454个病例,而且是权威数据,来自政府的CDC。

 

本节分析所依据的统计报告,是CDC资助的研究,该研究的阐述和结论都复制了CDC的宣传腔调。例如,疫苗“continued strong protection against COVID-19–associated hospitalization and death. Getting vaccinated protects against severe illness from COVID-19, including the Delta variant.”报告的署名作者我粗粗估了一下,不止50人。我纳闷这50多位“专家”怎么都只会说套话,竟无一人做了我这种简单的算术?是不是也有人试过,只因为是CDC资助,研究结果不能违拂了它的旨意?我还有另一种感觉,这个研究报告其实是“打着红旗反红旗”,“低级红”,“高级黑”。表面歌颂疫苗,附会CDC立场,但释放出这些数据,却是在揭露真相。不过,CDC主任瓦伦斯基还没聪明到能够觉察出这个问题。她的专长是信口胡编数字,只通晓谎言重复100遍就是真理。

 

写到这里时,耳中又听到瓦伦斯基在电视上说,未完全接种者住院的风险比完全接种者高10倍以上,死亡的风险高11倍以上。我顺手就拿她的话在Google搜索,结果让我目瞪口呆。主流媒体都在报道她的这些数字,而她的依据正是本文介绍的“CDC最新研究”。这篇研究的基础数据我已摘录在上面,瓦伦斯基根本是在信口雌黄。前面曾介绍MSNBC电视主持人吹捧瓦伦斯基,“她不喜欢夸张,她总是盯住事实和数据说话”,这位主持人是不是将肉麻当有趣了?

 

难怪政府和媒体现在用死人恐吓活人的战术也不能促进打疫苗,因为它们时时刻刻在撒谎,信用已彻底破产了。正如纽约时报近日承认,美国人民“无法相信政府、新闻媒体、科学机构、警察或任何其他旨在为公共利益运作的机构。”(见纽约时报《拜登,又一个失败的总统》一文。)

 

我早就知道“世界上有三种谎言,分别是谎言,该死的谎言和统计数字”。经历了这场大疫情,我现在更深刻领悟这句西方谚语了。

 

我以上的统计分析,搁置了接种者和未接种者感染率的差异。如果接种状态对染疫后住院和死亡的风险没有影响,有何理由相信接种状态会对感染的风险有重大影响?况且,这几款疫苗没能显著降低感染率,应该是个不争的事实,只需看看抢先施打疫苗的欧美、以色列、新加坡等国家的情形就能明白。下面再为读者揪出一个CDC资助的“打着红旗反红旗”,“低级红”,“高级黑”的研究,可以进一步澄清这些问题。


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评论(23)
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  • 方鲲鹏 回复 yunmu

    谢谢你提供这个数据库。遗憾的是只有接种者的信息,没有同未接种者对照的信息。看了一下,有3个印象:(1)疫情起伏与疫苗没关系,这个数据库显示近几天疫情突然快速下降,我认为这是疫情自有规律,不是疫苗的功劳,我在(十二)已提前指出看到拐点了,疫情将在两个月内回到这一波的起始水平。(2)接种率与感染率没有像当局预期成反比,12-15 years 和16-17 years 两组是典型。(3)75+ years 的接种率远低于65-74 years,证实了我在前一贴的猜测,即 “有很多年老体弱者不能接种疫苗,若是接种恐怕当时就报销了,或打了一针后反应吃不消,没有完成接种”。

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  • 方鲲鹏 回复 yunmu

    因为我关心疫苗的真实保护力,所以我更重视接种者和未接种者的分组数据,而不是笼统混合在一起的趋势数据,在本文第(四)节我呼吁:

    【新冠疫苗效果如何,不需要宣传,没必要争论,是骡子是马拉出来遛遛,将染疫病例和死亡病例中接种者和未接种者的年龄分组数据,逐日或逐周公布不就一清二楚了?】

    【最近几个月,年龄20-29和30-39两组人群成为感染新冠病毒的主体,在总体感染者中占有很高的比重,观察疫苗效率只需这两个年龄组的数据就足够了。他们接种和没接种的人口基数大,统计结论也最少受其他因素的干扰。比如老年组因为患有基础病的人多,死亡原因的统计结论可能误差大。如果汇集全国的数据有困难,则开放个别州的数据也解决问题。】


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  • yunmu

    COVID-19 Vaccination and Case Trends by Age Group, United States | Data | Centers for Disease Control and Prevention (cdc.gov)


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  • yunmu

    确实年龄是个最重要的影响因素, 美国接种率以65岁或以上的人为多, 然后年龄越轻越低, 参见CDC网站


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  • 方鲲鹏 回复 方鲲鹏

    我用算术方法分析,不代表我只懂算术,所以很好奇,连最基础的统计概念都不懂,还能做统计假设检验,弄出一个离奇到邪乎的p值。看来是等不到答案了,不过我想这是滥用统计软件包造的孽。


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  • 方鲲鹏 回复 Benren2

    由于受制于资料,我的统计结果确有不足之处。但是对我这里用的同一份资料,CDC主任瓦伦斯基公然在电视上说,根据这项研究,未完全接种者住院的风险比完全接种者高10倍以上,死亡的风险高11倍以上,另外她还说未完全接种者感染病毒的风险是完全接种者的29倍。你到Google上一查就知道我所言非虚。请你评论一下,我和她的结论,谁靠谱,谁在蒙人?

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  • 方鲲鹏 回复 Benren2

    所以我多次呼吁政府公布年龄20-29和30-39两组人群疫情统计资料,最近一次的呼吁见(四)节:

    【最近几个月,年龄20-29和30-39两组人群成为感染新冠病毒的主体,在总体感染者中占有很高的比重,观察疫苗效率只需这两个年龄组的数据就足够了。他们接种和没接种的人口基数大,统计结论也最少受其他因素的干扰。比如老年组因为患有基础病的人多,死亡原因的统计结论可能误差大。如果汇集全国的数据有困难,则开放个别州的数据也解决问题。】

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  • 方鲲鹏 回复 Benren2

    同意年龄对于新冠病亡是个关键因素。但在这13州(地区)的整体统计中,这个因素是否不利于完全接种者的统计结果,则很难说。也可能有利于完全接种者,因为有很多年老体弱者不能接种疫苗,若是接种恐怕当时就报销了,或打了一针后反应吃不消,没有完成接种,现在这批人可能就进入未完全接种者病亡统计了。

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  • 方鲲鹏 回复 Benren2

    很高兴看到有专业评论,先赞一个。

    这13个州(地区)对全美国来说是个样本,但不是随机样本。而对这13个州(地区)来说,是做的全体统计,不存在随机误差。没有随机抽样,没有随机样本,你是怎么做方差分析的?还得出一个吓死人的p值,请把你的计算方法贴出来,让大家见识见识。

    我还有其它回复,不过现在忙着,等一会再回。


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  • Benren2

    文笔不错,质疑精神可佳。但用简单的百分数对比,声称“得出一个颠覆性的统计结论:无论什么接种状态,无论完全接种了或完全没有接种,如果感染了新冠病毒,发展成重症和死亡的风险没有差异”,则有蒙人之嫌。


    两个百分数直接比较没有统计学意义。百分数虽然直观,令人印象深刻,但百分数会丢失样本量和实际数据隐藏的大量信息。一个年薪百万的人工资收入增长4%,与一个年薪收入5万的人工资收入增长5%,收入绝对数增加前者要远远高于后者。中国GDP增长率近二十多年远高于美国,并不代表中国比美国更富,是同样的道理。


    不同样本的比较,首先必须进行方差一致性检验,否则西瓜与芝麻对比无法形成有效推断。众所周知,面对新冠病毒,是死是活,年龄是个关键因素。根据我的考察,坚持不接种疫苗或很迟才接种的,是对新冠病毒杀伤力不敏感、以年轻人为主的群体,而抢先接种疫苗的,老弱病残占了很大比例,这些人属于易感人群,是新冠病毒猎杀对象。对比疫苗对这两个不同群体的住院率和死亡率的影响,没有现实意义。


    我用你文中数据做了卡方分析,疫苗完全接种与否,与住院人数与死亡人数的关联性p值都非常显著(<0.02和<0.000001),强有力显示疫苗的确可以大幅度降低新冠病毒感染者的重症率与死亡率。想用小学算术挑战专业机构的统计学大佬,显然力有不逮。


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