Найти в Дзене
Факторы смысла

Риск заболевания среди вакцинированных? - И опять ошибки в процентах, причем в разы!

Фото с сайта  youtube.com. Четырехклеточную таблицу сопряженности наложил на это фото автор статьи.
Фото с сайта youtube.com. Четырехклеточную таблицу сопряженности наложил на это фото автор статьи.

ПОЛНЫЙ РАЗБРОД В ЦИФРАХ ПРО БЕЗОПАСНОСТЬ ВАКЦИНЫ

Вот и подошла наша матушка-Россия к такому моменту в своей истории, когда едва ли не всему населению потребовалось УМЕНИЕ считать проценты правильно. Оказалось, что хваленые математические программы нашей средней школы НЕ научили этому наше население, в том числе не научили начальников (!). Зачем надо считать проценты? - А чтобы оценить объективно пользу или дополнительную опасность от прививок в ситуации КВ-пандемии.

Читаю официальную статистику на сайте министра Мурашко и... диву даюсь. Впрочем, работая 40 лет со студентами-гуманитариями (и медиками, кстати тоже) я знаю, что наши студенты считать правильно проценты не умеют, в том числе медики (!). Вот читайте сами такой отрывок и ... "Думай человек", как сказано в названии моего канала:

"В Самарской области сообщили, что по состоянию на 25 июня в регионе 404,6 тысячи человек получили две дозы вакцины от COVID-19, из них 2,2 тысячи, то есть 0,558%, заболели после вакцинации. Из ответа Департамента здравоохранения Ивановской области следует, что к 23 июня два компонента вакцины от COVID-19 получили 127,5 тысячи человек, а зафиксировано 7 случаев заражения после вакцинации – всего лишь 0,005%. В департаменте подчеркивают, что заболевают люди «в основном после введения первого компонента вакцины или после контакта с больными COVID-19». На момент ответа двое пациентов, получивших первый компонент, находились на стационарном лечении.

Подробнее:
https://vademec.ru/news/2021/06/26/murashko-tolko-0-5-polnostyu-vaktsinirovannykh-ot-covid-19-zaboleli-im-/"

Публикация свежая - от 26 июня 2021 года.

Давайте не гладить глазами цифры и торопиться прочесть выводы из этих цифр, которые предлагает "начальство". а сами постараемся вникнуть в эти цифровые показатели. За все время пандемии (а это с марта 2020 года уже 16 месяцев прошло) в Самарской области заражено было всего 2,1% населения. Это означает, что в среднем за месяц заражалось менее 0,2%. Получается, что это меньше, чем заразилось людей из числа вакцинированных (?!). А вот в Ивановской области заражений после вакцинации только 0,005%. Это как так? - В разных странах живем? Ну можно было бы понять, если Ивановская область была на Дальнем Востоке - за тысячи километров от Самары, а не в европейской части РФ. Скорее всего, мне думается, дело все в том, что и там, и там люди считали и ... совершали при этом РАЗНЫЕ намеренные и нечаянные ошибки. Но факт есть факт, по Самаре мы получаем ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ ЭФФЕКТ вакцинации: прививка не снижает, а повышает вероятность заражения (!)

Я в последние полгода пользуюсь той обширной статистикой по КОВИДУ, которую предлагает Яндекс. Вот отсюда я, например. беру данные по областям РФ:

https://yandex.ru/covid19/stat?utm_source=main_graph&utm_source=main_notif&geoId=225#statistics-table

Но вот данные о числе зараженных среди привитых я на Яндексе до сих пор не нахожу.

А вот какие данные приводит один из ковид-скептиков А. Никонов:

https://a-nikonov.livejournal.com/3923792.html

"Хотел начать эту статью с парадоксов английской статистики, говорящей о том, что вакцинированные имеют втрое большие шансов умереть от ковида, чем невакцинированные, но Эль Мюрид уже опередил меня, приведя эти цифры. Поэтому я просто объясню, почему так может быть - отчего прививка иногда убивает. (Добавлю к цифрам Мюрида лишь то, что по статистике не только умирают вакцинированные больше, но и заражаются чаще! Из вакцинировавшихся людей заражается 0,33% в месяц, а из невакцинировавшихся - 0,2% в месяц. И это официальные данные минздравовской статистики! Вопрос: зачем тогда нужна прививка?)"

Коллеги! Может быть, кто-нибудь из Вас найдет вот здесь (или на других официальных сайтах РФ) данные по уровню заражения среди вакцинированных, но я вижу красивые таблицы и диаграммы только про охваты прививками (про число прививок), но не по этому КЛЮЧЕВОМУ показателю эффективности:

https://gogov.ru/articles/covid-v-stats

ЧУДОВИЩНЫЕ ОШИБКИ У СТОРОННИКОВ ВАКЦИНАЦИИ

Людям, которые уже сделали прививки и свято в них хотят верить, очень важно доказать (самим себе прежде всего) , что прививки работают хотя бы на уровне 90-процентной защиты (я знаю, что 90 процентов - это такое желательное сугубо субъективное магическое число, которое успокаивает людей само по себе, я проводил специальные исследования на эту тему в области психометрики и тестологии).

Вот буквально вчера прямо у меня на ленте в Фейсбуке я обнаружил следующее рассуждение (не буду приводить по этическим причинам имя автора, ибо ниже буду раскрывать идиотизм этого "расчета в процентах"):.

"Выводы Кливлендского исследования - обнародованы 5 июня 2021 года. Соотношение риска заболеть ковидом у непереболевших вакцинированных и непереболевших невакцинированных - 3 к 97, то есть из каждой сотни вакцинированных заболели ковидом только трое, а из каждой сотни невакцинированных - 97. Врач делает обоснованный вывод, что всем непереболевшим нужно вакцинироваться. "

Очевидно, что автор процитировал здесь какого-то совершенно горе-врача, который считать не умеет, но, очевидно, хочет зарабатывать на массовых прививках.

Тут совершен в рассуждении просто ЧУДОВИЩНЫЙ ЛЯП. Перепутано базовое множество, которое берется для расчета процентов. Автор, очевидно, даже не осознал риск такой ошибки, поэтому ее совершил. Речь идет в кливлендском исследовании о том, чтобы рассмотреть такое вполне особое "базовое множество" - это множество людей, получивших диагноз КОВИД, то есть заболевших. Вот среди этого множества заболевших доля невакцинированных и составляет больше 90 процентов (!). Но совершенно. очевидно, что число заболевших НЕ может составлять 97% среди всех невакцинированных, ибо это совершенно другой процент - совершенно про другое базовое множество, ибо многие невакцинированные остались, конечно же, незаболевшими (!). А у автора получается, что если Вы не вакцинированы, то Вы заболеете с вероятностью 97%, а скорее всего и умрете... почти наверняка (именно такой ошибочный вывод и делают ковид-паникеры и бегут делать прививки, не изучая противопоказаний от этого мероприятия).

КАК ЧЕТЫРЕХКЛЕТОЧНАЯ ТАБЛИЦА ПОМОГАЕТ НЕ СОВЕРШАТЬ ОШИБОК?

Как же научиться не путать, что стоит в том или ином случае в знаменателе дроби, что именно берется за 100 процентов? Чтобы увидеть, какие разные могут быть вещи в знаменателе, надо научиться строить грамотно таблицу 2 на 2 и ориентироваться в этой таблице.

Я сорок лет учу студентов-психологов в МГУ не совершать таких чудовищных ошибок и овладеть элементарной логикой группировки статистических данных в так называемые ЧЕТЫРЕХКЛЕТОЧНЫЕ таблицы сопряженности (ЧТС). Речь идет о сопряженности двух качественных признаков (таких которые имеют каждый всего два значения - "да или нет").

Меня критикуют за то, что я долблю и долблю на каждой нашей Дистанционной ПсихоМетрической Школе о том, что люди НЕ умеют строить и анализировать ЧТС, но... ошибки-то появляются и появляются, как видим, и они приводят нас совершенно неадекватным выводам - совершенно ПАНИЧЕСКИМ (!).

Давайте построим в явном виде такую таблицу и разберемся в "четырех соснах". Первым делом надо понять главный принцип комбинаторики: два признака "да-нет" дают не ДВЕ комбинации, а четыре комбинации. Увы, этому и не учат в наших школах (!).

Тем, у кого совсем-совсем большие трудности с абстрактным мышлением давайте нарисуем такой простой рисунок, из которого максимально наглядно будет видно, что случаев у нас ЧЕТЫРЕ, а не два, поэтому всевозможных "процентных показателей" можно посчитать вовсе не одно, а множество разных (сравнивая разные клеточки, строки и столбцы ЧТС друг с другом). Одно и тоже число в числителе будет давать у нас разный процент в зависимости от того, что стоит в знаменателе дроби, то есть в зависимости от того, что именно берется за 100 процентов - за "базовое множество".

Как увидеть, что комбинаций именно четыре, а не две? Ну возьмите для наглядности летние костюмы (сейчас у нас лето жаркое на дворе), которые можно создать из футболок двух цветов (белых и черных) и шорт двух цветов (тоже белых и черных). Тут Вам видно ведь легко, что всего четыре комбинации возникают, да? Причем в левом верхнем и правом нижнем углу таблицы мы видим комбинацию. где цвет совпадает, в в правом верхнем углу и левом нижнем, где цвет футболки и шорт различается. Так? Увидели?

Четыре клеточки ЧТС, которые для наглядности проиллюстрированы комбинацией двух цветов двух элементов одежды. Выдумка автора статьи. Чего только не придумаешь ради наглядности.
Четыре клеточки ЧТС, которые для наглядности проиллюстрированы комбинацией двух цветов двух элементов одежды. Выдумка автора статьи. Чего только не придумаешь ради наглядности.

Так вот точность любой диагностики (а заодно и эффективность лечения) можно осмыслить, если видеть УМСТВЕННЫМ ВЗОРОМ не 2 случая, а 4 случая,

Два совпадающих случая, когда диагноз и реальное положение совпадают:

А) ПЦР дает положительный результат и клинические признаки КОВИДА подтверждают болезнь. Это истинно-положительная диагностика.

D) ПЦР дает отрицательный результат и отсутствуют клинические признаки болезни. Это истинно-отрицательная диагностика.

Две ошибки, когда диагноз и реальное положение расходятся:

В) Ложно-положительный диагноз, когда ПЦР говорит о заражении, а на самом деле его нет.

C) Ложно-отрицательный диагноз, когда ПЦР говорит, что все в порядке, а на самом деле есть заражение.

Вот также и для измерения эффективности вакцины мы должны заполнить частотами наблюдений все четыре клеточки таблицы:

Таблица  2 на 2 для анализа эффективности вакцины.
Таблица 2 на 2 для анализа эффективности вакцины.

Обратите внимание, что это совершенно разные две дроби:

1) D / ( D + B) - это доля невакцинированных среди заболевших. Вот она может быть выше 90 процентов (как и произошло по данным кливлендского исследования).

2) D / (D + C ) - это доля заболевших среди невакцинированных. Это то самое значение, на которое ОШИБОЧНО СБИВАЮТСЯ паникеры (как мы увидели из текста выше). Это значение никак не превышает даже 10% (слава Богу, пока еще в большинстве регионов РФ это так).

Все это - это не есть моя агитация против прививок (!). Постарайтесь понять меня правильно. Это агитация против ПАНИКИ. Если Вы собрались делать прививку - делайте, но спокойно, без паники. Паника только повредит и Вам, и Вашим близким.

ДЛЯ ТЕХ, КТО ХОТЕЛ БЫ СЛЕДИТЬ ЗА ЗАРУБЕЖНОЙ СТАТИСТИКОЙ

А вот свежая зарубежная информация о том, что вакцина работает эффективно далеко не во всех случаях. Это статистика для самых передовых стран в отношении вакцинации - США и Израилю:

https://www.epochtimes.ru/v-ssha-bolee-4000-vaktsinirovannyh-lyudej-umerli-ili-byli-gospitalizirovany-posle-zarazheniya-covid-19-99111921/

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Поэтому? Какой вывод напрашивается? - Нам надо уметь считать проценты! Это во-первых!

Что касается самой эффективности прививок, то у меня мнение такое.

Сравнительная статистика по числу заражений в странах, которые больше охвачены качественными вакцинами и меньше охвачены, на мой взгляд, ПОКА доказывает ДОСТАТОЧНО ВЫСОКУЮ ЭФФЕКТИВНОСТЬ прививок. Прививка не дает полной гарантии. Особенно это сказывается в случае появления новых штаммов. Но прививка существенно СНИЖАЕТ РИСК заболевания, летальность которого и тяжесть течения существенно превосходит обыкновенный грипп. Видимо, прививку должны делать все здоровые люди (у которых нет явных противопоказаний к этому). Но... мы должны тщательно умело и объективно следить за долговременных эффектом прививок, а для этого должны уметь грамотно группировать данные в 4 категории, а не в 2.

Людям, у которых есть ограничения по здоровью и противопоказания от прививок, не стоит отчаиваться. Избегая прививок они НЕ умрут с вероятностью 97 процентов (!), ибо такие расчеты - это элементарная ошибка, это результат "блуждания в четырех соснах" - в четырех клеточках таблицы сопряженности.