«Прививка от гриппа в ковидное время — это афера ради денег»

> Повторяю, вопрос обсуждения - корреляция снижения смертности с уровнем вакцинации

Именно. И если уровень смертности где-либо снижается несмотря на низкий уровень вакцинации, значит, корреляции между уровнем смертности и вакцинацией нет.
Что в этом непонятно?

> а не придуманная сейчас тобой "гипотеза, что летальность в третью волну уменьшается только в странах с высоким уровнем вакцинации".
>

Это то же самое другими словами. Изменение (а именно, снижение) уровня смертности в зависимости от уровня вакцинации. Это и называется корреляцией между двумя явлениями.

> Ты выбрал один-единственный пример, который с натяжкой (с огромной натяжкой) соответствует твоей версии - Египет

Ни скакой не натяжкой. Ещё раз: В Египте, несмотря на низкий уровень вакцинации уровень смертности снизился сильнее, чем в Израиле с высоким.
Всё. Корреляции между уровнем смертности и уровнем вакцинации нет.

А ты для подтверждения твоей гипотезы рассматриваешь только случаи, которые ё подтверждают, а случаи, которые опровергают, не рассматриваешь? Ну, заебись способ.

Впрочем, если ты считаешь это демагогией, да ещё я тебя и утомил, не буду больше тебя беспокоить на эту тему.
Наслаждайся только теми случаями, которые твои гипотезы подтверждают.
Остальные смело отбрасывай.
Таг победишъ.
Адье.

1.09.2021

В Волгоградской области стартовала прививочная кампания от гриппа. Первые партии вакцин «Совигрипп» и «Ультрикс Квадри» уже отправили в медучреждения.

Как рассказали Волжский.ру в пресс-службе регионального Управления Роспотребнадзора, детям, пожилым, беременным, лицам с ослабленным иммунитетом и тяжёлыми хроническими заболеваниями рекомендуют сделать прививку как можно раньше. Интервал между любыми прививками должен быть не менее четырех недель. В этом сезоне от гриппа планируют привить 1,5 миллиона жителей региона.

Некоторые категории граждан вакцинируют бесплатно в поликлиниках по месту жительства: школьников, студентов, сотрудников ЖКХ, медиков, педагогов, пенсионеров и многих других. 

Но иммунизация работников промышленных предприятиях, целого ряда организаций и учреждений не предусмотрена национальным календарём прививок. Поэтому Управление Роспотребнадзора «настоятельно рекомендует» руководителям компаний и фирм найти средства на приобретение вакцин для защиты персонала. Чтобы создать «иммунную прослойку», нужно привить не менее 75% сотрудников.
[censored] 

Да, если захочешь, добавим/удалим ещё страны по какому-либо признаку или рассматриваемый параметр.
Только не выборочно добавлять (эту хочу, эту не хочу), а именно по критерию какому-то.
Я сегодня скину данные, проанализируем уже позже.
Источники по смертности - ворлдометр, по вакцинации - гогов
Если они тебя не устраивают, назови иные.

Пока ещё не сплю, попробуем самый простой способ поиска корреляции.
Сортировка.
Отсортируем по уровню вакцинации, а затем по смертности за день.
И посмотрим, похожи ли списки.

Уровень вакцинации (чем лучше/больше, тем выше в списке):
- % вакц - место
31 Spain - 77,9 - 1
1 China 74,5 2
22 France - 74,1 - 3
21 UK - 70,8 - 4
24 Italy - 70,5 - 5
19 Germany - 64,8 - 6
6 Brazil - 63 - 7
3 USA - 62 - 8
11 Japan - 57,2 - 9
17 Turkey - 57,2 - 10
29 S. Korea - 57,1 - 11
28 Colombia - 45,8 - 12
10 Mexico - 44,8 - 13
2 India - 36 - 14
20 Thailand - 33,5 - 15
9 Russia - 30 - 16
4 Indonesia - 23 - 17
18 Iran - 21,7 - 18
5 Pakistan - 20 - 19
15 Vietnam - 17,8 - 20
13 Philippines - 17,1 - 21
25 South Africa - 15,9 - 22
8 Bangladesh - 11 - 23
27 Myanmar - 8,2 - 24
14 Egypt - 5,5 - 25
26 Kenya - 3,6 - 26
16 DRC - 3,3 - 27
12 Ethiopia - 2,1 - 28
30 Uganda - 2 - 29
7 Nigeria - 1,3 - 30
23 Tanzania - 0,5 - 31


Смертность за день (чем лучше/меньше, тем выше в списке):
умерло за день/млн -
1 China 0 - 1
16 DRC 0 2
23 Tanzania 0 - 3
7 Nigeria 0,066016879 - 4
14 Egypt 0,086061551 - 5
29 S. Korea 0,136397483 - 6
12 Ethiopia 0,143742195 - 7
26 Kenya 0,18133622 - 8
30 Uganda 0,231996282 - 9
19 Germany 0,321061705 - 10
2 India 0,361802092 - 11
11 Japan 0,372941557 - 12
5 Pakistan 0,447152374 - 13
8 Bangladesh 0,474194207 - 14
13 Philippines 0,772846043 - 15
24 Italy 0,844955531 - 16
22 France 1,314145425 - 17
28 Colombia 1,397682941 - 18
27 Myanmar 1,841908686 - 19
4 Indonesia 2,358350107 - 20
31 Spain 2,821967219 - 21
21 UK 3,030691461 - 22
3 USA 3,174674333 - 23
17 Turkey 3,395990132 - 24
20 Thailand 3,599794143 - 25
25 South Africa 3,905061799 - 26
6 Brazil 4,115374746 - 27
9 Russia 5,410685553 - 28
10 Mexico 6,398040652 - 29
18 Iran 7,026957097 - 30
15 Vietnam 8,174240816 - 31

> охереть у тебя свободного времени.

Надеюсь, ты не думаешь, что я это вручную делаю? :)

> Так почему же одно? Одно я тебе привёл в качестве примера. ВСЕ совершенно разные.

Из тех, которые я смотрел в странах с низким процентом вакцинации, Египет являет собой исключение, а как раз ВСЕ показывают неизменную картину: график смертности с незначительными отличиями повторяет по форме график заболеваемости.

> Я и не беру его за истину. Я говорю о том, что при наличии таких отклонений (даже одного) говорить о чётко установленной корреляции нельзя.

Это ошибка. Возможно - из-за незнания, что такое корреляция. Корреляция - это количественное, а не качественное понятие, её степень оценивается не бинарно (есть/нет), а с помощью коэффициента корреляции. Если какая-то точка выбивается из общего ряда данных (как Египет из аналогичных по уровню вакцинации стран) - коэффициент корреляции всего лишь понижается.

> Но почему-то происходящее в Египте по твоему мнению объясняется другими факторами, а в других странах - вакцинацией. А почему и там другими факторами не объясняется снижение или его отсутствие?

По моему мнению, происходящее в Египте МОЖЕТ объясняться другими факторами. Я говорю только о том, что я не знаю, почему картина в Египте отличается от стран с аналогичным уровнем вакцинации, что надо разбираться почему. Естественно, если есть другие влияющие факторы, то они могут действовать и в других странах. Если по ним есть данные - можно и их оценить.

> Какой тезис каким я подменил? Я говорю про одно и то же разными словами.

Я ведь расписал выше, какой. Повторяю: тезис А "существует корреляция снижения смертности с уровнем вакцинации", который не содержит никакого утверждения об исключительности влияния вакцинации на смертность, ты подменяешь тезисом Б "летальность в третью волну уменьшается [только] в странах с высоким уровнем вакцинации" - который содержит категорическое утверждение об исключительности влияния вакцинации на смертность. Дальше ты приводишь пример, который опровергает тезис Б, но заявляешь, что опровергнут и тезис А.

Возможно, ты делаешь это не сознательно - тогда это не демагогия, а ненамеренная (хотя и серьёзная) логическая ошибка. Если так - извиняй за резкость.

> Ну, ок, поехали. буду сейчас писать список стран (отранжирую их практически наугад, а точнее, по численности населения) Тем самым, в первую очередь самые статистически значимые обработаем.
>
> 30 самых населённых пойдёт?

Нужен системный подход. Если мы исследуем корреляцию вакцинации и смертности, нам нужно взять группу стран с минимально имеющейся вакцинацией (я бы сказал, до 10-15% населения) и группу стран с максимальной имеющейся полной вакцинацией, в идеале - по 100%, но он недостижим, поэтому придётся выбрать из имеющегося, хотя бы выше 50% (лучше бы выше, от 60%+, но там тогда будет в основном мелочь типа Гибралтара и т.п. и небольшое количество крупных стран). В принципе, можно посмотреть отдельно группу стран с 50% до 60% и группу стран выше 60%.

Из этих групп нужно исключить страны с сомнительной статистикой - я говорю об африканских странах с отсутствующим/находящимся в зачаточном состоянии здравоохранением, в которых адекватный сбор статистики вызывает большие сомнения. Также для облегчения работы и ввиду незначительности можно исключить страны с маленьким населением - скажем, менее 5 млн человек.

Это всё было про выборки, теперь про данные.

Нас интересует не просто количество смертей в день в отрыве от всего. Очевидно, что в разных странах эпидемия развивается по-разному во времени и нам нужен универсальный относительный показатель - летальность (отношение смертей к количеству всех выявленных случаев), с разбивкой по времени. Грубо прикинуть её аналог можно, взяв количество смертей, соотнесённое с количеством заболевших, причём оба показателя нужно брать усреднёнными за 7-14 дней - иначе при сравнении "в лоб" день-в-день мы получим неудобоваримую хрень.

Т.о. первая задача - получить этот показатель по каждой стране, вторая - усреднить его по каждой группе, третья - сравнить полученное и сделать выводы.

И вот теперь основная проблема - я не могу найти исходные данные, представленные по странам в табличном виде, чтобы их обработать. В источнике, из которого берёт Гугл[censored] , максимум, что я нашёл - это файлы, которыми заливается обновляемая информация, т.е. срез на сегодня, а мне нужны данные за всё время с 2020 года.

Можно продолжать смотреть графики, но это не то. Может, знаешь какой-нибудь ресурс, где есть готовая летальность в разбивке по времени?

О! Нашёл, тут, как раз то, что я и хотел сам считать![censored]
Только они ещё ввели временное смещение - считают среднее за семь дней число смертей, а относят его к среднему за семь дней числу выявленных случаев на дату 10 дней назад:
"The case fatality rate (CFR) is the ratio between confirmed deaths and confirmed cases. Our moving-average CFR is calculated as the ratio between the
7-day-average of the number of deaths and the 7-day-average of the number of cases 10 days earlier."

В "Metric" надо выбрать Case fatality rate.

Ща заценю.

> О! Нашёл, тут, как раз то, что я и хотел сам считать!

Отлично.

Там, кстаи, если я правильно понял, можно csv выгрузить для обработки.

> В "Metric" надо выбрать Case fatality rate.

Вот в этом я сомневаюсь. Нужно подумать. Так как увеличение заболеваемости снижает CFR по описанной выше причине.
Но целью вакцинации ведь не является увеличение заболеваемости?

Боле важным является confirmed death при Relative to population

Иначе лучшие результаты будут у стран с более высокой заболеваемостью. Тогда даже при высокой смертности CFR у них окажется лучше.

Для начала отмечу, что это хорошо, что ты не отрицаешь свою ошибку в уравнивании тезисов "существует корреляция снижения смертности с уровнем вакцинации" и "летальность в третью волну уменьшается [только] в странах с высоким уровнем вакцинации", рад такому конструктиву.

Второе, по выборкам - когда исследуешь какой-то фактор, особенно когда речь про многофакторную систему, то для выборок в первую очередь берёшь данные, где значения исследуемого фактора максимально отличаются. Это - ключевое, это первый, самый важный критерий отбора. Когда выбрал по этому параметру - можешь потом получившуюся выборку ещё причесать (выкинуть мелочь и с высокой вероятностью недостоверные), но это уже второй шаг.

Поэтому сначала берём топ 60%, выкидываем из него страны меньше 5 млн, получается такой список:

Бельгия
Великобритания
Германия
Дания
Ирландия
Испания
Италия
Канада
Китай
Нидерланды
Объединенные Арабские Эмираты
Португалия
Сингапур
Франция
Чили

Потом берём низ, меньше 15% вакцинации, выкидываем оттуда мелочь, часть африканских стран и страны в состоянии разрухи/гражданской войны (Ирак, Ливия, Сирия, Афганистан и т.п.) У меня получился такой список (обсуждаемый, можно что-то добавить или убавить, не принципиально):
Бангладеш
Беларусь
Венесуэла
Вьетнам
Гватемала
Египет
Индия
Индонезия
Иран
Киргизия
Мьянма
Никарагуа
Пакистан
Палестина
Таджикистан
Тайвань
Таиланд
Узбекистан
Украина
Филиппины

Считаем по ним скользящую среднюю летальности (среднее за 7 дней количество смертей, поделённое на среднее за 7 дней количество новых случаев с отставанием в 10 дней, в оригинале[censored] нет этого подсчитанного значения), усредняем и смотрим на общую картину. Зелёные - топ вакцинированных стран, синие - аутсайдеры по вакцинации, ярко-зелёные и ярко-синие линии - смертность; тускло-зелёные и тускло-синие - вакцинация.

[censored]

В то время, как в невакцинированных странах смертность увеличивается, в вакцинированных странах смертность снижается, корреляция между вакцинацией и смертностью есть.

Другое дело, что если брать картину не только за время вакцинации, а за всю пандемию, то можно увидеть и другой период снижения смертности в топовых по вакцинации странах, когда вакцинации там ещё не было. Поэтому трудно сказать, чем вызвано нынешнее снижение смертности в топовых по вакцинации странах - вакцинацией или другим фактором, который вызывал снижение смертности в предыдущий период, особенно с учётом американских данных выше, где ~95% госпитализаций/тяжёлых случаев/смертей приходится на невакцинированных.

[censored]

Ну и до кучи отдельные графики

Топ вакцинированных стран:
[censored]

Аутсайдеры по вакцинации:
[censored]

Если ннада файл с моей обработкой исходных данных - могу поделиться. Хотя там, в принципе, вся обработка - рассчитанный дополнительный параметр, сводная таблица и диаграммки.

> Очень интересный сайт ты подкинул. Как я про него не знал?

Дык и я не знал. Офигенный просто!

> (выкинуть мелочь и с высокой вероятностью недостоверные)

С этим согласен хотя тоже очень легко ошибиться. Мы не знаем степень достоверности.

> Поэтому сначала берём топ 60%

Почему именно 60%?

> Потом берём низ, меньше 15% вакцинации

Почему именно 15?

А средних мы почему выкинули?

И Палестина с 5 млн жителей у тебя в список вошла, как статистически значимая, а Штаты с 300 млн - нет?
Это просто охуенно!

Камрад, извини, это говно, а не выборка.

Я даже читать не буду, что за результаты получились в таком стат. исследовании. Оно заведомо недостоверно.

> Камрад, извини, это говно, а не выборка.
>
> Я даже читать не буду, что за результаты получились в таком стат. исследовании. Оно заведомо недостоверно.

Камрад, извини, но это только слабое знакомство со статистическими методами позволяет тебе объявить выборку, охватывающую более 50% данных, говном.

Не хочешь читать - заставить не могу, да и не хочу. Твоё право.

> Конечно, о смертности. Только она является критерием истины.

Будет побольше времени, сделаю такую же усреднённую выборку по смертности. Интересно стало оценить.

> слабое знакомство со статистическими методами позволяет тебе объявить выборку, охватывающую более 50% данных, говном.

Я не считал, какую часть населения Земли охватывает эта выборка. Если исключить из неё абсолютно нетипичный Китай, она будет намного меньше, чем половина, я думаю.

Но пойми, дело не в этом. Она могла быть и меньше. Но она нерепрезентативна. Она жёстко привязана к исследуемому параметру.
Из неё (почему?) Исключены промежуточные значения.
В ней присутствуют только крайние.
Только крайние значения никогда не исследуются при поиске зависимости. Потому что крайность м большой вероятност обусловлена чем-то ещё.
Выборка должна быть сплошной. Не привязанной к признаку.
Из неё по непонятной причине исключены статистически значимые страны (например, США) и Россия, зато включена малозначимая Палестина. Вес которой в такой статистике мизерный (в 60 раз меньше, чем у тех же Штатов). И я подозреваю, не одна она из мини-стран там. Я список подробно даже не смотрел.
Он противоречит правилам стат.обрабоьки данных.

Если ты определил как статистически значимое (ограничение выборки) 5млн, то будь добр, включай туда всех более 5.
Потому что они в стат. Плане более значимы.
Понимаешь?

Я согласен, что из выборки можно исключить некоторые страны, в которых данные заведомо недостоверны.
Да, Сирию я бы не стал включать. Потому что даже численность населения там сейчас неизвестна. И т.п.

Но Штаты-то!
Это 300млн одной цифрой. Больше, чем сумма нижней (по численности) половины твоего списка наверняка.

Андестенд?

Кстати, ты видел, там есть ещё данные по континентам. Тоже интересная идея. Сделать анализы внутри континента. Исключив из факторов возможное географическое влияние.
Посмотреть влияние в Азии, Европе, Африке, Америке.

Что скажешь?
К сожалению, именно сейчас напряг со временем, пишу на ходу, но как только чуть освобожусь, подключусь. Задача интересная.

Камрад, я не пытаюсь доказать, что корреляции нет. Я не знаю. И мне интересно, есть она или нет. И я буду рад, если есть, потому что это хоть какой-то путь из этого бедлама, который достал до невозможности.
Но я её по обработанным данным не вижу от слова совсем.
Более того, с опасением увидел возможность обратной зависимости.
Мне такой вариант нихера не нравится, но я озвучиваю то, что вижу.

> Но пойми, дело не в этом. Она могла быть и меньше. Но она нерепрезентативна. Она жёстко привязана к исследуемому параметру.

Ничоси! Вон оно как! Вот таким вот лёгким движением руки aspav просто поверг в грязь всю концепцию группировки данных! Ух, спасибо, посмешил! )
Камрад, ты хоть погугли про неё, не пиши глупости. Можешь тут вон почитать:[censored]

При исследовании определённого параметра все доступные данные группируются в более-менее схожие группы, где этот параметр представлен более-менее одинаково. Внутри этих групп данные усредняются. А ты тут предлагаешь в одну группу запихать точку с максимальным значением исследуемого параметра и туда же - со средним значением и их усреднить - чтобы увидеть что? А чего бы туда ещё и минимальное значение не запихать, ну чтобы вообще гарантированно всю картину смазать и увидеть среднюю температуру по больнице?

А то, что ты предлагаешь - это именно что классическое измерение средней температуры по больнице, с бездумным усреднением морга и отделением гнойной хирургии. Или, ближе к твоим аналогиям - посчитать рост средней зарплаты по стране, без разбивки населения на категории по доходу.

> Только крайние значения никогда не исследуются при поиске зависимости.

Воот, опять ты путаешь корреляцию и зависимость.

А на анализе только крайних я и не настаиваю - сделай выборки 15-29%, 30-44%, 45-60%, если у тебя есть на это время, я ж не против, это вполне разумно (или вообще сделать с шагом в 10%, если времени есть ещё больше). Выше ссылка на экселевский файл с данным, могу также выложить свой файл со сводными таблицами и графиками, чтобы меньше возиться и считать другие выборки и параметры на его базе. Но я полностью не отказываюсь, может, на днях таки повожусь и сделаю их тоже.

> Вот ещё что подумал, пока писал прошлый пост. Так как страны очень отличаются по численности, статистически неправильно уравнивать значение страны с 10 млн и 100.
> Нужно каждой присваивать весовой коэффициент. Допустим, 10 млн населения - К=1
>
> Тогда не получится абсурда, что 3 страны по 1 млн населения оказывают в 3 раза большее влияние на результат, чем страна с 200 млн.

Про весовые коэффициенты с поправкой на количество населения - хорошая мысль, но я это считать не буду, сильно муторно: простое усреднение внутри группы эксель делает сам, а тут надо считать вручную. С абсолютными значениями вес населения можно учесть, это менее трудоёмко: взять, к примеру, по группе абсолютную сумму смертей, сумму населения, а потом поделить одну строчку на другую для получения смертности на млн по группе.

> Ничего, что я продолжаю тебя грузить?

Нормально.

такие дела, посоны

> Турецкий минздрав подтверждает глобальный тренд: 90% зараженных коронавирусом в стране непривиты