Bir aşının etkililiğini değerlendirmek için ilkelerin ana hatlarını çizmek için bir teklif vardı. % 91 verimlilik nasıl anlaşılır gibi. Açıklarım. Sadece sen beğenmeyeceksin.
En basit örnek, aşı etkisinin yüzdesi = 100 * (1- "aşılı vakaların oranı" / "aşısız vakaların oranı"). Yani, hastaların% 0,5'i aşıyla hastalanırsa ve% 1'i aşı olmadan hastalanırsa, aşının etkinliği% 50 olacaktır.
Şimdi kötü hakkında. Hesaplamaların çılgınlığını göstermek için dolaptan 1998 istatistik programı olan bir netbook çıkarmak zorunda kaldım. İçindeki hisseleri ikame etmek ve sonucu almak kolaydır.
İşte bu kadar. Genellikle, bir aşıyı test ederken, bir grup insanı alırlar, yaklaşık ikiye bölerler, birini aşılarlar, birine aşı yaptırmazlar ve ne olacağını görmek için beklerler.
Bir grup insanda yüzde o kadar çok insanın hastalandığını ve başka bir grupta - yüzde o kadar çok olduğunu hayal edin.
Diyelim ki aşılanan grupta 20 kişi vardı ve bunların% 50'si hastalandı, diğer grupta aşılanmamış 30 kişi vardı, ancak% 90'ı hastalandı.
Aşı işe yarıyor mu? Ve şeytan sadece bilir ...
Bu kadar çok insanda karşılaştırma yapmak mümkün olmayacak. Nasıl yani? Amaç ne? Ve bunlar kardeşler, istatistikler. Sadece iki yüzde alıp bunları karşılaştıramazsınız. Hataların olmadığı yerde her zaman hata yapma ve farklılıklar bulma şansı vardır. Bu ilk verilere göre gruplar arasında hiçbir fark yoktur.
Her türden rastgele hatayı dışlamak için daha fazla insanı kovmalıyız.
Yani farkı hesaplamak için yanılmamak için daha büyük gruplar alıyorlar. Ve istatistiksel olarak önemli bir fark buluyorlar.
Diyelim ki her biri 200 kişiden oluşan iki grubu sürdüler, bir grubu aşıladılar ve bu aşılanan grubun% 90'ının hastalandığı ortaya çıktı. Ve aşılanmamış grupta, insanların% 92'si hastalandı. % 2'lik fark demir ile doğrulanır. İstatistikler iyidir. Güvenilir bir sonuç aldık.
Böyle bir aşı ile aşılanacak mıyız? Muhtemelen değil. Bir şeyi riske atacak kadar büyük bir fark değil. Yüzde 2 olduğu için kimse aşı kampanyası başlatmayacak. Bu başka bir yakalama.
Tipik olarak aşı, hastalanma olasılığını% 50 oranında azaltmalıdır. Yani, kabaca konuşursak, insanların aşılanmadığı grupta 40 kişi hastalandı ve aşı oldukları grupta - 20. Aşının% 50 etkili olduğu bulundu. Normul. Bize uyar. Ve bazı büyük gruplar vardı. Herşey güzel.
Ancak başka bir güven aralığı eklenir.
Bu, bir tahminin güvenilirliğini değerlendiren kirli bir hile. Yani, istatistikte, orada periyodik olarak ölen iki farklı insan grubu olduğunda, bu karşılaştırmanın güvenilirliğini değerlendirmeniz gerekir.
Aslında aşının% 50 etkili olduğunu söyleyemeyiz. Verimliliği belirli bir aralıkta tahmin ediyoruz.
Her şeyi doğru hesaplasak bile, hesaplama sonucumuzun% 95 olasılıkla güven aralığında bir yerde olduğundan emin olabiliriz.
Yani aşının etkinliği,% 40 ila% 60 aralığında gizli bir yerde% 50 değildir.
Bilimsel çalışmaların sonuçlarına bakarsanız, o zaman gerçekten% 91 verimlilik olacak, ancak yine de parantez içinde bir güven aralığı olacaktır. Bu, en elverişsiz senaryoda (eğer insanlar beceriksiz ve seçim için tüm kronikler gibi ortaya çıkarsa), aşının etkililiğinin güven aralığının alt sınırına yaklaşacağı anlamına gelir.
İnsanlar farklıdır. İstatistikler (kader), belirli bir alanda belirli bir zamanda toplanacak şekilde dönebilir o şakadaki bir uçakta olduğu gibi, hiçbir şeyi olmayan en kötü şöhretli karamsarlar ve kaybedenler davranır.
Dolayısıyla, bu tür kaybedenler için, güven aralığının alt sınırı en az% 30 olmalıdır. Yani, erkekler şanslı değilse, yeni bir deneysel aşının en az% 30 etkili olması gerekir. Aksi takdirde, tüm bu kötülüğü yeni bir aşı ile yetiştirmeye değmezdi.
Bu harika bir durum değil. Güney Afrika mutant virüsleri ortaya çıktığında, mevcut aşıların etkinliği zar zor kabul edilebilir sınırlara düştü. Ama şimdilik aşılar dayanıyor.
Mevcut?
Bu vesileyle, savunucuları yedek sağlık hizmetinin teğmeni adına tebrik ediyorum!
