[爆卦] Omicron 染疫死亡數字簡單分析

[vcbxnzm (㊣﹋)]

        民調公司的樣本數, 通常都做到一千多人
        因為當樣本數來到 1067 時, 抽樣誤差正負 3.0%
        截至昨天為止, 感染 Omicron 死亡人數從 1057 跳到 1203
        超過 1067 個樣本來分析數字, 誤差應該已經收斂到 3% 範圍內才對
        樣本分布比例不易再有大幅度的波動

        板上的熱心網友 xFANx 天天粗暴製圖, 文中還附上詳細統計訊息
        那麼小弟也來獻醜
        試著從數字中解讀看看打疫苗對抗 Omicron, 到底有無必要

        以下段落分別為 原理 圖表 數字 初步結論
        先透漏結論
        小弟因故沒打 covid19 疫苗, 資料撈完打算釘子戶繼續耗下去
        除非有藥廠推出二代疫苗再說

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原理

        人體在感染病毒之後, 樹突細胞會取得病毒片段特徵
        回到淋巴花上幾小時到十多天不等的時間, 實施地毯式搜索
        從約莫百億種組合中, 一一核對找出唯一對應的免疫細胞
        然後大量複製該限定款免疫細胞, 送往全身專門獵殺該病毒

        疫苗則是以人工合成病毒碼, 觸發免疫系統啟動前述過程
        不管自然染疫或者打疫苗, 等到下回相同病毒又來
        就能跳過耗時的地毯式搜索, 特定免疫細胞從牛棚直接上

        但不幸的是病毒會變種, 導致病毒碼長得越來越不像實際的病毒
        免疫細胞原則上應該要專款專用
        可是病毒改款後, 牛棚裡的免疫細胞就不一定還能瞄準新病毒
        導致免疫效果會變得因人而異, 經常發生免疫逃脫
        於是以武漢株為開發基礎的各家疫苗, 變得跟流感疫苗一樣會過季
        病毒每變種一個世代, 防禦率就打一次折扣
        改款到現今主流南非株 Omicron
        疫苗已經從最初標榜的防感染
        一路 撤守(X) 轉進(O) 防發病防重症, 到現在只能宣稱部分防死亡

        但另一方面, 施打疫苗並非零成本
        既然是類病毒, 人為啟動免疫系統同樣也會伴隨各種奇怪症狀
        發燒不適只是低消, 嚴重時免疫系統暴走也會送命

        當整個故事背景呈現上述的面貌時
        打疫苗基本上可以當成挖比特幣來看待
        疫苗造成的傷亡固定不變 (電費), 疫情卻隨變種趨緩 (收益)
        當礦越來越難挖, 收益少到連電費都繳不起的時候
        不如就關機別挖了

        如果打疫苗的死亡率, 比不打染病致死還高
        施打疫苗豈不等於找死嘛!

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圖表

        mobrick 網友整理詳細資料, 製作出進階統計圖表
        https://reurl.cc/g09xOR
        比較可惜的地方是
        引用政府資料開放平台的數字, 與 CDC 有落差
        https://data.gov.tw/dataset/151770
        近幾天的確診數字, 每天都短少幾千人
        所以撰文此時明明 CDC 確診總數已經來到 178.82 萬人
        卻只從政府資料開放平台撈到 105.45 萬
        但資料短少無妨, 絕對數字不準但相對趨勢不變, 堪用

        https://i.imgur.com/HOWjA0Y.png
        這張柱狀圖可以明顯看出 50 歲是分水嶺
        50 歲以上的人死很多, 49 歲以下佔比相對低
        老人病無誤
        https://i.imgur.com/NmFAQVo.png
        進一步納入中症重症後, 分水嶺下修到 40 歲
        老人病的特色並沒有改變

        https://i.imgur.com/GFLeFg5.png
        大餅圖很明顯看得出來
        染疫會掛掉的, 八成本來就有病
        Omicron 的角色比較像催命符

        從以上圖表得知
        想探究打疫苗抗 Omicron 值不值得
        可先粗分成四個族群 (未成年暫且按下)
        (50+, 有病) (50+, 沒病) (20~49, 有病) (20~49, 沒病)
        但年齡與慢性病, 直覺上高度正相關
        或許只是一體兩面, 實際上都是免疫力的指標

        於是下面這張圖, 陷阱在於把所有人都混在一起做成瀨尿牛丸
        據此做出政策會顯得粗枝大葉
        https://i.imgur.com/DleF6UB.png
        疫苗如果沒用, 應該看到四條柱狀圖一樣高
        反之如果疫苗有效, 柱狀圖總該出現趨近於 0
        結果疫苗卻是薛丁格的貓, 介於有效與無效之間
        早已不是當初以色列打疫苗搶頭香, 兩劑 60% 就達成群體免疫的時代
        https://i.imgur.com/M7zqSXl.png

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數字

        目前疫苗接種數字
        https://www.cdc.gov.tw/Category/Page/9jFXNbCe-sFK9EImRRi2Og
        至少 1 劑有 20,383,044 人
        疫苗接種後不良事件
        https://www.cdc.gov.tw/Category/MPage/Q8n9n-Q4aBpRrGnKVGFkng
        死亡 1,486 人
        疫苗整體死亡率約為百萬分之 72.90 人
        由於未揭露更細的年齡分層, 只能用疫苗接種族群亂猜
        一開始只限十類人打 AZ, 老人優先
        接著是 Moderna 到貨, 不敢打 AZ 的老中青就愛這一味
        然後台灣價值疫苗高端登場, 青壯年捧場
        最後是郭董弄來 BNT, 優先給學生施打
        所以 20~49 的疫苗死亡率, 先拿高端的數字頂著
        50/1,002,953 = 百萬分之 49.85 人
        50+ 的疫苗死亡率以 AZ 代替
        845/8,071,236 = 百萬分之 104.69 人

        各年齡層的疫苗施打率
        https://covid-19.nchc.org.tw/city_confirmed.php
        18~49 第一劑居然破百, 猜測大概是高端砍掉重練造成的
        也回頭證明了高端的主力族群確實是青壯年
        猜測 18~49 可能只剩 3%~7% 沒打過疫苗
        50+ 的第一劑涵蓋率, 則是 80.4%~90.5%

        資料開放平台撈到的確診人數, 整體較實際少四成
        放在分母的時候, 商數會變大
        但如果兩邊做比較, 一起變大的話, 卻也無礙觀察趨勢
        20~49 歲 566,817人, 50+ 歲 273,039人

        mobrick 網友的進階統計圖表雖然不能編輯匯出, 但是可以排序
        https://i.imgur.com/JBmdhlR.png
        死亡個案動動手指數一數就有答案了
        到昨天下午為止, 無慢性病的 Omicron 死亡案例 68 人
        19- 7 例, 20~49 2 例, 50+ 59 例

        50+ 沒慢性病
        0 劑死亡 27 人, 1~3 劑死亡 32 人, 假設疫苗平均涵蓋率 87%
        沒打疫苗 Omicron 致死率 27 / (273,039x13%) = 百萬分之 760.67 人
        打疫苗 Omicron 致死率 32 / (273,039x87%) = 百萬分之 134.71 人
        就算疊加疫苗死亡率, 134.71 + 104.69 = 239.40, 仍遠低於 760.67
        即使沒打疫苗致死率進一步打六折, 也沒能改變比較結果
        (50+, 沒病) 這個族群, 打疫苗可減少死亡

        20~49 沒有慢性病, 0 劑死亡 1 人, 3 劑死亡 1 人
        沒打疫苗 Omicron 致死率 1 / (566,817x5%) = 百萬分之 35.28 人
        還原數字打六折, 百萬分之 21.17 人
        打疫苗 Omicron 致死率 1 / (566,817x95%) = 百萬分之 1.86 人
        還原數字並疊加疫苗死亡率, 1.86x0.6 + 49.85 = 百萬分之 50.96 人
        (20~49, 沒病) 這個族群, 不打疫苗死亡反而少一半

        20~49 本來就有病, 一共 43 人掛掉
        沒打疫苗 Omicron 致死率 23 / (566,817x5%) = 百萬分之 811.55 人
        還原數字打六折, 百萬分之 486.93 人
        打疫苗 Omicron 致死率 20 / (566,817x95%) = 百萬分之 37.14 人
        還原數字並疊加疫苗死亡率, 37.14x0.6 + 49.85 = 百萬分之 72.13 人
        (20~49, 有病) 這塊差距七倍, 是疫苗效用最高的一群

        (50+, 有病) 佔多數, 就不再 data mining 了, 人工點算工程浩大
        光看圖也知道打疫苗比較好
        https://i.imgur.com/DleF6UB.png

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初步結論

        其實 CDC 有全套健保資料庫可以分析
        只要鍵盤敲一敲, 準確的精美圖表就會跳出來

        小弟到處亂挖, 勉強找齊不大精準的數據湊合著用
        但土炮一樣可以簡單分析找出趨勢, 數字誤差大而已
        如果真想仔細探究, 不考慮慢性病種類都可以細分成
        2(性別) x 2(有無痼疾) x 3 (中/重/死亡) x 10(年齡) = 120 種族群

        青壯年族群 20~49 歲, 沒病可以不用打疫苗
        因為搞出免疫風暴的代價反而更大
        但帶有慢性病時, 除非身體太虛弱, 不然強烈建議打好打滿
        死亡數字的大幅落差擺在眼前

        至於躺在病床上又老又虛, 那就很尷尬了
        搞不好疫苗活活打到掛, 但是染疫也掛
        唯一的活路是關在隔離病房, 撐到群體免疫才放風
        老人不打疫苗的心態可以理解, 難以強求

        其實在數字沒分析之前, 如果已經對疫苗原理的故事背景很清楚時
        應該會預期黃金交叉會隨著病毒變種發生, 疫苗終將漸漸失效
        問題只在何時交叉? 堤防破口又在哪個地方?
        如果洞察力夠強
        今年初會直覺 Omicron 時辰已到, 疫苗破口將會落在健康青壯年
        光是比對國外數據都能證實這點

        於是全民打三劑明顯是個思慮不周的政策!
        自己去資料庫撈看看, 有多少第三劑打到掛的健康青壯年白白犧牲
        這說明著 CDC 的專業, 還是被人情世故給封印了, 終究官大學問大
        政府其他部門就算是貪汙, 拉法葉案也死不了多少人
        無奈 CDC 是個牽涉人命的衙門, 應該要更加包容反思的聲音才對
        畢竟學術象牙塔跟病房實戰, 終究有很大的落差
        單單大官一個莫名執念不肯鬆手, 傷亡的低消都得是三位數起跳
        https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/3911372

        阿彌陀佛

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.237.96.58 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1653875245.A.D2B.html
推 nathan2000: 推分析.
推 hstf: 你疫苗系？
推 ohno3cc: 太長 未看先推
→ nathan2000: 打疫苗兩面刃，不打怪得了也怪正常.
推 Borges: 你的結論在批評CDC? 你有300萬嗎?
噓 biaw: 白白犧牲三洨
推 brianuser: 為什麼你要寫這種文章給自己找麻煩
        為芸芸眾生, 1 個換 N 個也划算

→ headcase: 太長end
推 skycitadel: 有數據給推
推 KONAMI: 推 真有心
推 haeyhotw: 太粗暴了
推 babuarea: 這些數據都是台灣人命換來的，2年啊
→ Piin: 你可以去看看AZ當時歐盟怎麼做分析的
→ KONAMI: 年輕人打三劑是沒什麼用沒錯
→ KONAMI: 年輕人二劑三劑死亡率差不多
→ Piin: 疫苗的效益取決於流行率跟保護力
推 AWPER: 推！
推 qwerapple: 推 但是....有些文字班班不喜歡 加油
推 andel121: 推分析！
推 talesb72232: 依照你的推輪 其實是20以下跟49以
→ talesb72232: 上才要打疫苗
→ talesb72232: 是不是？
推 DOOT: 台灣第三劑根本亂來阿 呵呵
推 aqsss: 300W
推 deangogi: 交差心態啊 防不住 推打三劑至少不會被
→ bill403777: 請濃縮成三百字 謝謝
→ deangogi: 靠北說什麼都沒做
推 anoreader: 推分析 但你這分析很容易300萬 小心喔
→ skycitadel: 20-49還要分有沒有慢性病
→ DOOT: 去年底笑柄的ACIP還堅持跟國際一樣5~6月追打
推 PaulChang: 疫苗數據仔在你後面 火很大
推 jon19841103: 推分析
→ DOOT: 最後為啥一陣稀哩呼嚕後變成3個月? 窩不知道
噓 biaw: https://i.imgur.com/zp8uy7W.jpg 疫苗打多
→ biaw: 重症率就明顯比較少 辛苦玩弄一堆數據只是
→ biaw: 想帶恐慌感嗎
噓 HAHAHUNG: 健康年輕人打疫苗的意義在保護家中老小
推 wkwtb: 到時候二代疫苗搞不好是大陸代工的
→ tim32142000: 你竟敢反對政府?!
推 cmuboy: 20~49疫苗死亡率用高端的數字頂著？？？？
→ cmuboy: 後面的計算完全都沒有意義了啊
推 carterdunk: 推!
推 Re12345: 20-49那個人數沒法得到有效統計結果吧
噓 dasuperray: 分析的結論倒果為因 可悲
→ cmuboy: 再來疫苗接種的死亡目前許多都是「疑似」
推 bluesofsky: 疫苗還是有短時間增加中和抗體的價值
※ 編輯: vcbxnzm (36.237.96.58 臺灣), 05/30/2022 10:01:03
→ cmuboy: 用這樣的結論來反對20-49打疫苗也太扯了
噓 YAHO0: 原理第三段明顯有誤 後面就懶得看了..
噓 cabin2501: 結論怎麼會這樣下？
噓 biaw: https://bit.ly/3wUOrj1 韓國數據也是打疫
→ biaw: 苗降重症率死亡率 你也要指稱韓國是塔綠班?
推 sponge88: 推分析
→ DazaiOsamu: 年輕人打疫苗是保護家中老小 但是疫
推 phk: 推分析
→ bluesofsky: 研究數據和醫學還是要交叉對比
→ DazaiOsamu: 苗又不防感染 怎麼保護
推 jstar100: 塔綠班不知道光頭又不敢法辦了嗎？
→ biaw: 簡單來說這篇就是智商未知的反疫苗翻車文
→ jstar100: 雖然我希望綠共更共一點
→ cabin2501: 真的是倒果為因
推 YangChang: 300
→ piliwu: 疫苗死亡案例只有時間上的關係不一定是因
→ piliwu: 為疫苗引起
推 onejune: 有沒有想過  有病沒病是誰在定義的
→ bluesofsky: 這個研究有很明顯的瑕疵
→ jaxchang: 早有成見的統計，看似華麗，卻沒啥意義
推 cmuboy: 光是20-49的疫苗死亡是直接用高端來帶
→ biaw: 反正在充斥智障和網軍的版面只要反政府就可
→ biaw: 以倍推爆 就看這篇最後怎麼發車
→ cmuboy: 這個統計就完全是荒謬的了.....
推 REMEMBERYAU: 避免中症主要是怕醫療崩潰
推 avcddd: 太長 你直接繳300
推 phix: 不能說朝廷的問題
→ iPolo3: 300 8888
推 riker729: 因為除了封鎖，就只剩下打疫苗這種選項
→ riker729: 。封鎖拉低民意，打疫苗提高民意，做不
→ riker729: 做？疫苗效果再低都要做，我們的政府很
→ riker729: 有錢；反正死了一定是本來就有病
推 MKIU: ☺  ☺  ☺  ☺  ☺
→ avcddd: 現在黑數那麼多 如果不確定不清楚自己身上
→ avcddd: 有沒有病毒 又打了疫苗 會不會反而危險?
噓 reason825: 分析偏頗
推 tloy1966: 數據給推
推 goldhan: 推
→ lifeful: 這篇只提到死亡率，沒有考慮疫苗的保護力
→ lifeful: ，就直接推論到不用打疫苗，實在推太快了
推 apollo999: 太長
推 AustinRivers: 推
推 little96: 數據來源不太對吧....會有推理謬論
推 beinggood: 有分析有推
→ j1300000: 年輕人施打率會超過100主要的原因是移工
→ j1300000: ，那個分母只有本國人沒有外國人
噓 Nicemaker: 數字弄一弄就直接跳結論？
推 kc: 疫苗有沒有降低中重症機率，不好證明
推 xephon: https://i.imgur.com/4RNCglG.png
推 shitboy: 裸裝打王，0-9歲已經能代表omicron很安全
→ kc: 不太能直接分析第三劑是爛政策
→ shitboy: 了
推 ouo100021144: 太粗暴了
推 peterchou: 推分析
噓 guava664251: 認真問 都只死一人做這分析有意義嗎
噓 adonisXD: 正牌CDC都公開給你 冒牌CDC不敢公開
→ adonisXD: www.cdc.gov/nchs/nvss/covid-19.htm
→ joygo: 美國三劑本來就是給高危險群，高年齡慢性
推 andyssfresh: 認真先給推 但是你知道AE 跟疫苗不用
→ joygo: 病密切接觸者
推 xFANx: 推分析 但我自己是覺得打不打疫苗 有很多考
→ andyssfresh: 必然有關聯性嗎？ 再來有時候很多事
噓 a6268538: 20-49沒並打疫苗保護其他人，沒打疫苗
→ andyssfresh: 情是政治決定的...
→ a6268538: 保護自己
推 yesorno: 50up看起來至少要打兩劑up
噓 keikochen: 挖資料用心 判斷打疫苗是爛政策給噓
推 Doombringer: 有數據給推 認真研究精神!
→ xFANx: 量的點 所以一直不想整理疫苗的圖表 ><
→ yesorno: 20-49有疾病的人打2劑~其他打0或是1劑
推 karta018: 推
→ yesorno: 但現在在意的點是12以下到底要不要打~
推 jganet: 疫苗仔繼續安慰自己打來防重症，感染防不
→ jganet: 了的疫苗。洗腦防重症
推 andy78714: 大推!
噓 biaw: 不知道智商這麼低的一篇在八卦版能不能發車
推 guitar0225: 推
推 qilar: 推
噓 lnonai: 三百萬準備了嗎
推 s58787: 政治凌駕專業
噓 pikalu: 這種東西八卦也能推?
推 king22649: 可以
噓 cosmite: 講一大堆 結論想講疫苗無效？
推 cwolf: 真勇敢，給讚
→ king22649: 有數據 有分析 有眼睛的 推不推 判別不
→ king22649: 出來？
推 supercbd: 推，用數據說話超讚的
→ KiroKu: 美國決定打第三劑本來就還在流行delta..
→ king22649: 噓文高智商 有本事用數據回一篇
噓 KnightVald: 謬論 end
噓 kcheart: 分析可以，但是推導結論及策略，錯很大
推 muci: 認真分析給推
推 japanmuta: 推
推 jganet: 被洗腦防重症不防感染的。真的是高智商xd
推 f051372: 可以理解不想打疫苗死 但是疫苗無用論有
→ king22649: 懶叫錯很大啦 只會帶風向 一句沒本的亂
→ f051372: 問題
→ king22649: 噓
推 lunacyryu: 推
→ Takano34: https://www.fda.gov.tw/TC/siteList.as
→ Takano34: px?sid=1571 其實歲數有分
推 citywanderer: 你沒台灣價值 等聖蟑士集結出征
→ KiroKu: 打三劑的決定本來就大部分都Delta前的資料
→ king22649: 小朋友打電動都會看數據找op角了 成年
→ king22649: 人只會蝦噓文？
噓 pikalu: 光是都是以中O來假設就夠可以討噓了
→ KiroKu: 到決定打第四劑才開始用ocimron的資料
噓 BMHSEA: 你都說找的資料不齊了也能下結論？
推 cckk969: 推，最喜歡這種有系統的分析
→ king22649: 誰叫資料很齊的CDC不出報告分析 噓文帶
→ king22649: 風向啊
→ king22649: CDC出份完整的統計分析很難？ 後面那一
→ king22649: 排不是有台大的 台大就這？
推 dj720c: 沒那麼多人打高端砍掉重練吧!你推論跳太快
→ t90961248: 有點偏頗 不想上車
噓 beric: 噓結論
推 M013: 認吱作戰☺
推 g50360: 依不嚴謹的數據，宣揚不打三劑疫苗！ 跟
→ g50360: 全世界多數醫學觀點不同，你確定這是好的
→ g50360: 散佈？
推 catwithfish: 你可以順便撈一下在噓你的那些人
噓 pinkowa: 廢文
推 p86506: 這也可以當爆卦 當個版？
噓 jayouch: 結論是怎麼來的？
推 avans: 推分析
推 kanokazurin: 先推數據 不過沒病的部分有一點需要
→ kanokazurin: 考慮 比如說長期菸酒熬夜或家族有遺
→ kanokazurin: 傳性疾病等高風險因子就不會被算進去
→ kanokazurin:
推 kausan: 推 真相就是這樣
推 king22649: 不爽 回文 發一下全球多數醫學觀點對不
→ king22649: 同族群研究報告 來打臉啊
噓 fdtu0928: 瞎雞巴亂寫結論。分析方法亂七八糟，你
→ fdtu0928: 可以反疫苗，但邏輯壞死是怎樣？等下回
推 shawn0627: 認真推  雖然還需要消化一下
推 david54001: 粗暴
→ kausan: 說錯的可以再發一篇分析阿 保證不噓
噓 fdtu0928: 我等下回一篇。
→ shiaobau: 用最低階的表，直接做統計的結論...
推 hotbath: 你的結論讓塔綠班準備出征
→ shiaobau: 您是不是不太懂統計？這是資料收集的程
→ shiaobau: 度，遠遠不到分析的層面...
→ king22649: Google vaccine for omicron effective
→ king22649: ness 其實就有國外分析了
→ hotbath: 如果加上打疫苗後遺症的話應該更精彩
推 vespar: 你的結論應該是年輕人打到第三劑已經不能
推 ggttoo: 動物系XD
→ vespar: 防傳染 所以對保護老弱是沒有用的 反而增
→ vespar: 加不良反應的風險；另外依統計數據 老弱的
→ vespar: 追加劑要打好打滿 疾病的威脅遠大於疫苗風
→ vespar: 險
噓 lince2357: 可以統計就好，那個結論不行==
噓 ToGoBack: 20~49 沒有慢性病 數據太少
推 LoserLee: 推整理分析
噓 bowen5566: 亂講什麼東西啊
推 king22649: ㄏㄏ
噓 dj720c: 疫苗接種後死亡數字根本用猜的，你就是硬
→ dj720c: 要湊一個答案而已
噓 MyConley: 不知道該從哪邊吐槽起
推 rant: 你可能需要300萬
噓 arairx7rr4: 用結果來反推，這完全不縝密啊
→ shiaobau: 疫苗接種後死亡，要去對自然死亡率...
噓 amosa: 倖存者偏差，你太天真了。
噓 ce270651: 這是EDA 只用個長條圖
噓 Blauwiese: 太多推測的數據了
→ shiaobau: 你打的那東西叫疫苗，不是不死藥...
推 pttbeer: 党不喜歡你這樣
→ Blauwiese: https://i.imgur.com/BjwbHBV.jpeg
噓 chrno00: 年輕人要避免無症狀傳染所以還是要打吧
→ Blauwiese: 以醫療發達，染疫死亡定義嚴格的新加
→ Blauwiese: 坡為例
推 Tassadar250: 太多不縝密的論述，不過願意思辨，
→ Tassadar250: 我覺得比風向文好
推 davide68: 謝謝整理
→ Blauwiese: 未注射疫苗死亡率為百萬分之4800
推 jason82714: 如果你沒有專業背景 發表這種言論就
→ jason82714: 是會引來各種噓 你想當釘子戶那就要
→ jason82714: 低調 這社會本來就這樣
推 cwolf: 數據分析若排除慢性病因子，疫苗才能說有
→ Blauwiese: 遠高於你推論的疫苗死亡率
噓 hyhftc: 全世界就你算的不一樣
推 cc1plus: 不是論文就不要求太多了
推 king22649: 額... 新加坡那個 是一劑 二劑 三劑吧
→ king22649: 有沒注射的數據？
噓 isis0517: 不是說不能土炮分析，但是你好歹也架設
→ isis0517: 最差狀況跟最佳狀況再來比較吧，分佈全
噓 ktpp: 這什麼爛分析，八卦繼續上車
→ isis0517: 用猜是怎樣
推 pttjoe: 你認為 CDC 能看懂這篇嗎 ?
推 kelly096k: 分析推
推 wanderjay: 感謝分享。可以參考
→ CoolMonster: 只講自己有利的數據 ㄏ
推 javator: 加油，確實如此
→ king22649: Non-fully vaccinated 應該是一劑的意
→ king22649: 思？
推 ajosidan123: respect
推 scopeowl: 有統計給推 至少有心
→ Blauwiese: 20~49歲未接種疫苗的死亡率介於百萬分
→ Blauwiese: 之140~1100
推 xhung: 八成本來就有病XDDDDDDDD
推 abc0922002: 20-49沒病的人打疫苗可以防止傳染給
→ abc0922002: 高危險群
→ Blauwiese: 也都高於你推測的注射疫苗死亡率
→ diggi: 疫苗只有防中重症嗎？？？
噓 hotrain13: 我快笑死，當初疫苗20~49歲最後打，板
→ hotrain13: 上風氣是怎樣說的XD
→ hotrain13: 不是一直酸每天上下班的最晚打，然後
→ hotrain13: 第三劑又怪政府給20到49歲的打？
→ Blauwiese: 而且新加坡的死亡率排除掉很多併發症
推 king22649: 欸不是 Blau 你的圖 有 沒注射的統計？
→ king22649: ？
推 simga: 打了掛掉就算了~沒死的不良後遺症才是可怕
推 minijack: 當初沒有人知道會出omicron變種 疫苗速
→ king22649: 你的圖第一欄 應該是一劑吧？
噓 lalbj: ...
噓 biaw: 去年青年施打順序排最後 八卦版網軍帶風向
→ biaw: 帶的超開心
噓 hotrain13: 這整篇都在胡亂扯
→ king22649: 未完整注射1劑 完整注射2劑 加強劑3劑
→ king22649: 應該是這三項？ 有完整連結嗎？
→ hotrain13: 政府開放給20~49歲的打第三劑，不代表
→ hotrain13: 你就要去打，打死了怪政府
→ hotrain13: 這不是巨嬰是什麼
→ king22649: 如果是你搞錯的話 需要補推嗎？
→ Blauwiese: https://i.imgur.com/hZ3LmQQ.jpeg
推 pyrochlore: 推，隨著時間推進資料自然會更完整
→ Blauwiese: 新加坡只注射一劑的，只佔0.5%
→ king22649: 不是 問a 答b欸 你第一張圖 三個欄位
→ king22649: 分別代表啥？
→ Blauwiese: 未完整接種包含只注射一劑
→ king22649: 0劑 1劑 2劑 還是 1劑 2劑 3劑
推 endoutx: 撈的到各劑確診人數嗎？
→ king22649: 未完整接種 包含 未接種？ 你確定？
→ Blauwiese: 以及完全未注射的11.8%人口
推 ChrisWine: 你這篇會被打成在批評CDC有資料沒良心
→ king22649: 額 有文字連結ㄇ
推 kight91062: 太過一條龍的講自己想講的，少討論到
噓 melao: 你下結論怎麼會跟你做出的結果完全相反？
→ kight91062: 很多面向
→ melao: 一定被退稿。
→ melao: 對比三族群有有效，唯20-49歲都死一人怎麼
→ melao: 比？
→ king22649: 未接種 一般會用unvaccinated吧 和一劑
→ king22649:  摻在一起是統計常態？
推 allenmau: 這篇我看完沒什麼讓人恐慌的地方啊
→ biaw: 為國家賺錢的主力反而被政府放棄 之類的智
→ biaw: 障論述根本猶言在耳
→ king22649: 我找到的新加波 看起來在去年 疫苗確實
→ king22649: 有效 今年omicron的 暫時沒看到
→ king22649: 不過去年的數據 30歲以下 不管幾劑都掛
→ king22649: 0 去年5/1到9/16
推 ihfreud: 推整理分析 沒看到半個政府專家做這件事
噓 machael60902: 不及格
→ ihfreud: 真的很糟糕
推 taylorabc: 雖然推文很多人說這篇不縝密，但八卦版
→ taylorabc: 還有什麼認真討論的文嗎？有個開頭也是
→ taylorabc: 不錯，這裡已經劣幣逐良幣了
→ king22649: 推文也不嚴謹啊= = 質疑一下問題可能比
→ king22649: 原po還多
→ tbes: 推
噓 Zumayaaa: 外行的湊合資料也想評論 內行看也只是
→ Zumayaaa: 笑笑
→ king22649: 只會笑的 算內行ㄇ
噓 soda: 前面說了一堆看似很有條理的分析，結果最後
→ soda: 倒果為因爛尾文
推 pjason: 先推
噓 iamjojo: 推論跟前面講的沒關係吧 哈哈
噓 ToGoBack: 這個就是劣幣阿 其他是口水戰沒絕對
→ king22649: 樓上要不要看看你自己到底打了什麼...
推 bart102617: 專業 根本不用打第三劑
推 laughcat: 這結論還好你是讀統計不是讀醫學 不然可
→ laughcat: 能畢不了業
推 senils: 推這篇，但請小心塔綠班出征
→ foxbrush: 那個…疊加疫苗死亡率怪怪的
→ bart102617: 所以是塔綠斑強迫人沒用的第三劑
噓 sariel0322: 看這個分析就知道沒上過生統，真的要
→ sariel0322: 多看點書
→ allpafighter: 東湊西湊的數據打再大篇也沒有價值
噓 nickalex8689: 這樣分享一下沒有考慮到如果所有20
→ nickalex8689: ～49沒病的都不打疫苗 整體的死亡率
→ nickalex8689: 會因為疾病的傳播而更加提升
推 rogger: 4%仔才不管數據 罵就是了
推 king22649: 額 疫苗有確定防止傳播嗎？ 理論上有
→ king22649: 實際上 很難佐證吧
推 astroflyer: 推整理 有邏輯但圖表圖例可以加強
→ shiaobau: 等等 這原PO有學過統計? 看不出來啊
噓 massrelay: 胡扯
→ king22649: 有學過的 要不要來秀一波 欣賞一下
推 tsubasawolfy: 痾 你要說的是去年底就知道了
→ tsubasawolfy: 65歲以上才有第三劑的必要 但是你也
推 redm35: 推…認真分析.反觀該做事的公僕.利益至上
→ tsubasawolfy: 知道這政府就這樣
推 keigowei: 不想打的找各種理由說服自己…真的棒
→ tsubasawolfy: http://shorturl.at/nJKMS
噓 Pmking: 挖資料很用心 問題是接種後死亡不代表因
→ tsubasawolfy: NRJM BNT第三劑的跨年齡分析
→ Pmking: 疫苗死亡，從這裡開始到結論就一路錯了。
→ Pmking: 另外要考慮年輕沒病族群打疫苗保護無法打
→ Pmking: 疫苗族群效果、醫療量能爆掉導致排擠死亡
→ Pmking: 效果，這些外溢效應也直接影響結論
→ tsubasawolfy: 你說的功德保護罩還要加上時間衰退
噓 yang0083: 你的破分析和跳躍式結論真棒
→ sariel0322: 就算亂算，要不要至少把有沒有顯著差
→ sariel0322: 異算出來？Pvalue勒？
推 ting24: 推整理分析
推 king22649: 樓上 可是打疫苗不是防重症 不防傳染啊
→ king22649:  不然一堆完整接種國家 早該全體免疫了
→ king22649: 343樓有疫苗防止傳播的佐證數據嗎？
推 gg86300: 打疫苗的重點是政策，不打會被限制生活
推 tsubasawolfy: NEJM上有關COVID的東西都免費的
→ tsubasawolfy: 你看完我貼的那篇就知道你的差在哪
→ yang0083: 請搜尋 SRadiant 的文章
→ yang0083: 你的一堆謬論他早就都說明過了
推 jilluck: 政府鼓吹打三劑原因一個大家都知道就不講
→ jilluck: 了 另一個是我已要求大家打之後若大流行
→ jilluck: 死傷不關我事的卸責心態
→ jojomaan: 50+很多重病根本沒去打，隨著打的人越來
噓 kaku0608: 虧我認真看完...這推論很廢= =
→ jojomaan: 越多，母體差異越來越大
→ jojomaan: X
→ jojomaan: X
→ potionx: 其實你少分析了重症輕症這塊
推 Blauwiese: 一劑只佔0.5%，單獨統計意義不大，所
→ Blauwiese: 以跟未接種11.8%合併計算
→ potionx: 如果疫苗讓原本重症變輕症 原本輕症變無
→ potionx: 那整體上對減輕醫療負擔還是有幫助的
→ Blauwiese: 還是king22649覺得只列0.5%，不列11.8
→ Blauwiese: %比較合乎常理?
→ potionx: 只是這個東西好不好算就...看資料夠不夠
推 exceedMyself: 推
噓 lsacred: 圖表很好，但結論怎麼推出來的我實在看不
推 king22649: Blau 你貼圖的來源可以附一下嗎？ 兩個
→ lsacred: 太懂
→ king22649: 種類糊在一起統計 老實說 滿蝦的
推 greenteakigh: 謝謝政府釋出高齡化對策
→ king22649: 給來源 我自己去看 單就你的圖 你給出
→ king22649: 的解釋不合理
推 bdgnrd0103: 推分析！！！
→ Blauwiese: moh.gov.sg/COVID-19/statistics
→ Blauwiese: 新加坡政府官方網站
推 narmie89: 推
推 cougar0922: https://i.imgur.com/pQ0OCgF.jpg
推 king22649: 他footnote根本沒有你的類推假設...
噓 gn02297273: 你的結論跟你的數據是不同人寫的嗎？
噓 biaw: 挖資料很用心 別有用心 可惜能力不足
噓 jackq: 撈疫苗資料不會去撈國外樣板不是更大
推 king22649: unvaccinated <= non-fully vaccinated
→ king22649:  這種敘述方式 如果是台灣政府 我相信
推 somebody01: 感謝分析
→ king22649: 有可能 新加坡 應該不至於
→ jackq: 結果用台灣案例少來佐證自己解釋  無言
推 ebeta: 推
→ jackq: 反正一堆人塞懶人包就吃很開心 基本沒邏輯
推 Blauwiese: 你是在說這篇文章一堆類推假設嗎?
噓 overbabo: 推分析
噓 bradyhau106: 結論是這樣下的XD 裡面我大概只支持
→ bradyhau106: 年輕人愛打不打隨意 七真三假果然好
→ bradyhau106: 騙人
推 king22649: 我在說你跟這篇文章差不多 人家至少還
→ king22649: 有說假設 你一開始就直接跳過假設
→ king22649: 而且你的假設更詭異...
推 Blauwiese: 噗，我都貼官方數據了，還要假設
噓 azzc1031: 所以你意思是大家都不要打第三劑嗎
→ Blauwiese: 這篇一大堆無根據假設，你倒是沒意見
→ king22649: 官方有這個意思？ 這種歧義性一般都會
→ king22649: 放footnote 解果根本沒有 比較接近斷章
→ king22649: 取義
→ Blauwiese: 不懂就別裝了
推 pyrite: 推
→ shiaobau: 啊? B大有假設什麼嗎? 他只是拿新加坡數
→ shiaobau: 據跟這篇文算的數據比較 還是我漏看了?
→ king22649: 你的假設有根據？ 這我不熟 non-fully
→ king22649: vaccinated 包含 unvaccinated是 疫苗
→ Blauwiese: https://i.imgur.com/Ruui7Tb.jpeg
→ king22649: 統計的常態用法嗎？
噓 k7p83n: 這種分析真的滿屌的，中間貼一貼數據，然
→ k7p83n: 後直接跳自己想講的結論
→ Blauwiese: 這是2/25的資料，你可以用當時的人數
→ Blauwiese: 來計算現在的
→ Blauwiese: 不要再硬拗了，依你的標準來看這篇文
→ Blauwiese: 章，豈不是一無是處?
→ shiaobau: non-fully含0劑是常態，未完整接種當然
→ shiaobau: 含未接種，目前完整接種是2劑
推 king22649: 我看了一下你的中文貼圖下面的英文新加
→ king22649: 坡連結 他是使用non-fully vaccinated
→ king22649:  ....
噓 ashdragon: 我看了什麼
→ king22649: to Blau 你是對的 不過你沒有找到你的
→ king22649: 假設來源 我找到了
→ king22649: 在sg官方詳細report裡邊 的註解有一行
→ king22649: non-fully vaccinated status includes
→ king22649:  persons who are partially vaccinate
→ king22649: d and completely unvaccinated
→ king22649: 不過這樣 上面的圖有點尷尬 變成中央社
→ king22649: 造謠XD 台灣的 未接種 總不會也包含第
→ king22649: 一劑吧
→ king22649: 欸 不對 中央社的圖 跟他的連結 根本不
→ king22649: 一樣 看起來 被洗掉了
噓 cphsiao: 簡單分析出自己要的結論。
噓 atten: 數據夾雜自己推測…
噓 tonydie1218: 亂分析欸
推 x80378: 蟑螂氣哭
推 nowitzki0207: 先射箭再畫靶的統計嗎
噓 atten: 枉費我看完，國外的分析都不敢這樣寫
推 yak4180: Pushhhh
推 king22649: moh.gov.sg/covid-19/testing/situatio
→ king22649: n-report-pdf 裡邊有上面那行英文註解
→ king22649: 補個來源
推 Woodstock1: 認真推
推 dosmark9: 34樓那張圖缺考慮年齡，打三劑死亡率低
→ dosmark9: 會不會因為青壯年比較多打第三劑
推 ypyebft: 要不要打疫苗就看自己選擇接受哪種
推 kausan: 疫苗對健康的人提升個10萬分之1的效率 真
→ ypyebft: 風險而已
→ kausan: 的有效 是否
推 mango970422: 推
噓 Blauwiese: 所以這篇的結論跟新加坡實證不符
噓 gn01140216: 為啥20-49疫苗死亡率是看高端
→ Blauwiese: 要相信新加坡政府還是相信這篇推測，
→ Blauwiese: 是個人自由
推 jerrychiu: 打疫苗怎麼保護其他人啦 根本不防傳染
推 JohnnyWalker: 推你的分析
推 Trochilus: 推
推 CA1ROS: 推 認真推
→ isaac7818: 拿名調的信賴水準人數套在醫學上，就
→ isaac7818: 知道這篇看看就好了
噓 BJkiller: 照你這樣說豈不表示全球七十億人口上演
→ BJkiller: 失智列車  聽你在放屁
→ mouce101: 統計只能說明相關性，不能證明因果
推 ncekimo: 推
噓 MercuryET: 結論下得太奇怪了吧
推 doyouself: 推數據
→ Kuan823: 分析給推結論給噓
噓 CQOO: 結論？
推 trombonely: 推
推 iamhemry: 推
噓 kevin9527: 看完後 好奇樓主學歷是不是國中畢業而
→ kevin9527: 已啊
推 cwhgraham: 打疫苗本來就有風險，平均死亡率1.5萬
→ cwhgraham: 人會有一人因疫苗死掉，而且第三劑死
→ cwhgraham: 亡人數還在增加，打越多，疫苗死亡率
→ cwhgraham: 反而會比染疫高風險
推 ccjj8: 全民打加強劑（X）高風險族打加強劑（O）
推 JoJoSonic: 推，但打疫苗劑數的分母不同未考慮
推 phxcon: 推了
推 aoikimi: 我很想瞭解，但看不懂 頭暈
推 kenned: 這有個問題 打疫苗後死亡的多少不打也會死
推 kenned: 主要是要推因疫苗死亡要比照自然死亡表吧
→ kenned: 另外新加坡列入死亡很機車的嚴格
噓 theshape87: 不太懂為啥結論是跟疫苗掛鉤
噓 rrr518: 你說他們是學術象牙塔，真是污辱學術= =
→ rrr518: 另外結論很突兀
噓 kobe741107: 看不懂在分析啥  冒昧問一下你學經歷?
推 kyukyu:
噓 s930406: 有夠可悲的  以後生病都來八卦板
→ s930406: EXCEL資料載一載就能當醫生 真她媽神奇
噓 biaw: 簡單分析 簡單發車 八卦真eazy
推 yuanhy63: 推用心整理 謝謝您
推 earthuncuttv: 听党话跟党走
噓 poornow: 台灣肥胖率近50%, 三劑且沒病的青年請多
→ poornow: 跟原po 學習
噓 dawnnn317: 樣本數太少
推 chen821114: 推
→ modernpkman: 老實說 有時候百姓要的是心裡層面的
→ modernpkman: 防衛。  看看兒童疫苗就知道   莫德
→ modernpkman: 納被黑的多慘
噓 Motor: 請您以論文發扁
推 yuiscarlet: 推分析  有政府不做事  隨便找個統計
→ yuiscarlet: 系的都會吧
→ Motor: 表
推 bqmmp: 推
推 Rickey: 推
推 bart102617: 專業推 世界各國都強迫人民打第三劑
推 shibin: 推分析
噓 HANASE: 20~49沒病的樣本數太少 不能這樣下結論
推 rbgspydm: 推, CDC或媒體都沒整理, 明明就有資料
→ rbgspydm: 就是資料比較多，整理稍微麻煩一點
→ rbgspydm: CDC每天報那沒用的, 還不如整理這個宣傳
噓 hotrain13: 這種亂帶風向的還有人上車喔
→ hotrain13: 亂七八糟的結論
噓 jackq: 這篇再度證明懶人包有毒 還是一堆人上當
推 GoAhead: 推用心
推 duxxlux: CDC他們也發現了啦，不然不會第四劑只限
→ duxxlux: 定高危族群。另一個原因是高端被破局了
→ duxxlux: ，他自己也不爭氣！要什麼沒什麼。不然
→ duxxlux: 你各位依然是最佳韭菜人選
噓 shacullen: ？？？
噓 capitalofz: 結論錯誤
噓 k85564: 第三段疫苗就算沒趨近0 不也明顯下降？
推 lianihate12: 給推
→ JuiFu617: 你沒考慮到台灣疫苗死亡是全死因
→ Edwarce: 嗯 覺得是事後諸葛派的
推 ultraccs: 推
噓 ecnecsinimer: 你的生統老師要吐血而死了
→ ecnecsinimer: 哇，不良事件拿通報數當全部都是疫
噓 lulusuccess: 這個300嗎
→ ecnecsinimer: 苗造成的下去算，老師要復活再吐血
→ ecnecsinimer: 而再死一次了QQ
→ ecnecsinimer: 這篇怎沒被噓爆，失智列車這麼簡單
推 biore45: 推 謝謝數據分析
噓 c0922949774: 悲哀
推 bbqsandwich: 噓的人難道都沒想過政府的認證方式
→ bbqsandwich: 是否有問題嗎
噓 hanchueh: 怎麼不分析同樣有病同年齡層多少人
→ hanchueh: 打了疫苗後確診只有輕症的
噓 hanchueh: 那個搞不好有幾萬甚至幾十萬人 比這
→ hanchueh: 死掉的千人統計準確多了
噓 RedCarp: 很會喔
推 brightest: 推 年輕人打疫苗 B>Z
噓 terryroc: 你結論的前提沒考慮各分類的背景風險...
→ terryroc: 如果都要分類，應該要考量到更客觀的東
→ terryroc: 西，數據的解讀容易開車也容易翻車，慎
→ terryroc: 之...
→ brightest: 這篇出來這麼久疫苗仔怎還不來反擊一下
推 aquantum: 推
推 siloin: 推
推 sunsamy: 你沒考慮打三劑本身就是倖存者偏差三濾網
→ sunsamy: 所以光看圖不能:知道打疫苗比較不會掛
→ raku: but 最後那個結論是打了很多三劑才能得知吧?
→ raku: 確實比較粗略,如果是博士論文會被教授電到翻
→ raku: 就不是這個專業的碩士以上,根本沒有辨別能力
推 PeikangShin: ……大概統計被當就是你 資料分析前
→ PeikangShin: 你如何確保真正死因 交互作用影響你
→ PeikangShin: 又要如何處理……
→ PeikangShin: 這東西要深入研究 你只會得到2年前
→ PeikangShin: 結論 中美合作愉快  都說了華爾街就
→ PeikangShin: 是一群喪心病狂的人
推 wjlfox: 辛苦了！CDC如果肯做類似分析，醫護就可以
→ wjlfox: 不用這麼累。
推 talkrat: 資料收集和研究方法敘述很詳細，不容易
推 talkrat: 不過我認為該強調台灣人疫苗不良反應過高
推 talkrat: 之前病毒株不易感染台灣人可能是相同原因
推 talkrat: 另外台灣狀況黑數抓四成有可能低估
推 GX9901DX: 推 很多人醒不來
推 Godhas56: 推一下 慢慢看
→ littleredhat: 應該投稿發paper來國際認證
噓 yellowocean: 你要不要回去重新學一下統計
噓 kongulee: 半桶水 全世界就你統計最強
推 WashBoy: 整理有推
→ WashBoy: 健保資料庫很好用  政府不公開也沒轍
推 f890303: 推