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「数千人で1〜5人という数字なので、いかにも誤差が大きそう」というのが本当の話。https://www.jslm.org/committees/COVID-19/20200427.pdf数千人で十数人なら偽陽性の2人や3人混じってもそれだけ居るのね。だけど。「1人」が「本当か」「偽陽性か」区別できない。
2019年当初には新型コロナウイルス感染症は存在しなかったことから、それらが偽陽性であるとともに、2020年の結果についても偽陽性が含まれる可能性が高い。 (一般的には0.4%程度の非特異は許容)(AMED5/15資料 [mhlw.go.jp])注:献血由来2019年1-3月の検体でC社1/500陽性、E社2/500陽性注2:ただしアボットやロシュかは明らかではない
>「数千人で1〜5人という数字なので、いかにも誤差が大きそう」というのが本当の話。これは偽陽性とかそういう話ではなく、調査件数に対する検出数があまりに少なくて0.1%とかいった数字で表現できるような確からしさがないという事0.1%は単純に計算すればそうなんでしょうけど、統計的には誤差範囲が広すぎて桁すら異なる数字が含まれるため意味がないいわゆる「数字が独り歩きしている」状態になっています
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あつくて寝られない時はhackしろ! 386BSD(98)はそうやってつくられましたよ? -- あるハッカー
偽陽性 (スコア:2)
「数千人で1〜5人という数字なので、いかにも誤差が大きそう」というのが本当の話。
https://www.jslm.org/committees/COVID-19/20200427.pdf
数千人で十数人なら偽陽性の2人や3人混じってもそれだけ居るのね。だけど。「1人」が「本当か」「偽陽性か」区別できない。
Re:偽陽性 (スコア:0)
>「数千人で1〜5人という数字なので、いかにも誤差が大きそう」というのが本当の話。
これは偽陽性とかそういう話ではなく、調査件数に対する検出数があまりに少なくて0.1%とかいった数字で表現できるような確からしさがないという事
0.1%は単純に計算すればそうなんでしょうけど、統計的には誤差範囲が広すぎて桁すら異なる数字が含まれるため意味がない
いわゆる「数字が独り歩きしている」状態になっています