作者simonjen (狂)
看板Kaohsiung
标题Re: [新闻] 高雄是否要设快筛站 陈其迈：伪阳性恐高
时间Tue May 18 02:06:02 2021
其实我个人对於这一个问题也是有一些看法~
不过还是针对我有兴趣的问题来回覆一下。
先来说说伪阳(阴)性，基本上这一个问题有板有回覆过了，
有兴趣的人可以自参照
#1Weav5OP (Kaohsiung) 或是 条件机率的课题。
我想来聊聊的是"假设检定"，这是一个很有趣也很常看到的资讯但是大家确又貌似
不太了解，所以想来聊一下这一个问题，以下本文开始：
所谓假设检定的概念其实很简单，因为事实上我们无法真的作到普查(现在流行的用法是
普筛)，所以我们只可以抽样来看，然後猜一个可能的实际值看看有没有机会被包含在
可能的机率范围之中，这样的概念就是假设检定。
现在我们依据最热门的一次抽样确诊者案1229的部份247(无确诊)+1(案例本身)，
所以就假定这是随机的抽(事实上这应该比随机抽的机率高) 那麽中奖的机率会是1/248
，那麽我们可以算一下这样状况之下的标准差：
[(1/248)*(1-1/248)/(248)]^0.5 大约是0.00402..，
接着我们看平均值1/248 大约是0.00403..，所以接下来我们看两个标准差的值
0.00403..+2*0.0402..大约是0.012..，也就是说中奖的机率高於0.012的可能性大约是
2.5%左右，如果我们算三个标准差就会是0.016..，高於这一个值的可能性值接降到
0.0025以下，所以如果你说现在如果有得病的人的比例是高於2%，那科学界会说：
你的抽样结果不支持你的假定。
这就是检定假设。所以基本上你论文如果说高於1.2%就会有一堆人打你的脸了......。
但是我们不管就是任性的用1.2%来看目前高雄的检测是不是应该多次快筛？我们先假定
大家都是最敏感的案例，快筛准确度结果直接上纲到95%，那麽伪阳性的机率会是0.0494
，在来比对真的阳性0.0114，两者的比值约是：4.33..也就是假的对象会是真的对象的
4.33倍，这就是为什麽会说伪阳性太多的结果。然後假的就消耗了更多的医疗资源!!
至於多作几次会不会改变结果？依据取样结果是常态分配，所以你一个正常的人作
很多次之後结果就会接近快筛告诉你的检验可能性95%正常、5%得病(当然还是会有特例)
所以这样多作几次你大概可以得知的是:药厂表示的误差率是不是有问题~
如果对於抽样有兴趣的那就往下看吧~
相信大家很常在选举的时候看到电视的民调资讯有"信心水准"，
或多或少的人有对这一个资讯充满好奇，不过我相信多数的人就直接略过~
所以我们就来谈一下这个一个很有相关的"假设检定"，在聊这一个资讯之前我们有一些
要补齐的资讯：1.检定样本为常态分布。2.二项式分布量够大的时候会接近常态分布，
以上是必须有的资讯，我们简单的解释一下：
1-1.在统计分布有很多种不一样的图型的形状，其中有一项很特别的叫做常态分布，
基本上就是很常出现的分布图型，所以就叫常态，这一个分布有一个特色
就是68-95-99.5的配比关系，意思是离中央(平均值)的距离大的区间内发生的比例
越高，距离中央值一个标准差(距离的单位和一公分差不多)的范围发生的机率是
68%，两个标准差是95%，三个标准差99.5%。通常我们都是这样表示
99.5 95 68 68 95 99.5 ([]内发生的机率)
---[----[----[----中----]----]----]---
3 2 1 1 2 3 (标准差个数)
看不太懂可以看美图
https://reurl.cc/OXdMMR
1-2.所谓的"检定样本为常态分布"意思是不管你原本的样本分布是怎样的分布，只要我们
作取样看中签(如：当选、得病......)的统计分布图就是常态分布。所以是针对取样
结果来说就是常态分布，而非指原先的样本是常态分布，这点常常是误解。
2.一般来说我们作的民调或是得病的取样统计基本上多数都是"二项式分布"，而所谓的
二项式分布则是称"每次的取样只有两个结果(O 或 X)作很多次"。其实就是作很多次
是非题的概念。
基本上这样就可以开始我们的假设检定的内文的部份了。
所谓的假设检定就是我们假设一个"可能的分布比例结果"，在用抽样的方式去检验这样
的可能性是不是存在，而信心水准指数就是说有多高的比例我的猜测范围内的"假设结果"
是可能发生的。举个例子如果我做出来的抽样结果是0.5，我们标准差是0.1，那就是说
如果我的假定真实的结果是0.4~0.6之间，那真的被我猜到真实的结果在这一个范围内
的比例是68%。那如果是0.2~0.8那被我猜中的比例就会有99.5%这麽高。
※ 引述《lovebxcx (peiler :))》之铭言：
: 统一一次讲，都一年了，大家都长进点好吗…不要再跳针伪阳伪阴…
: Q1. 为什麽要普筛/广筛/ whatever什麽筛？
: A1. 为了要阻断传染，越早被筛检出来，就越早被处置(隔离/治疗)
: Q2. 为什麽阳性率很低的地方，不追求普筛？
: A2. 因为没有传染链存在，又何来阻断传染，验了只是浪费钱。
: Q3. 那伪阳伪阴又是？
: A3. 用来骗你的，伪阳伪阴从来都不是考虑该不该筛检的因素。
: 简单地说，假设伪阳的机率有1%，那你用一根筛检棒有百分之1的机率误判，一次用两根
: 筛检棒就只剩万分之1，一次用三根筛检棒的机率就只剩下百万分之1，这就是现代人验
: 孕一次买不同厂商的同时验的理由。
: Q4. 那高雄该不该普筛？
: A4. 不管高雄现在该不该「普筛」，也应该要建立快筛站了，全世界一年多来已经示范
: 给台湾看了，台北也示范了三天给其他县市看，验不到就当是演练流程也好，都已经一
: 年了，各国都在打疫苗解封，台湾人竟然还在为了筛检排队？
: ※ 引述《tenfu (富哥)》之铭言
: : 台北快筛也只有万华
: : 有没有想过其他区域如 大安 信义
: : 为啥没有快筛? 希望上篇酸的 可以来答一下
: : 平常各大医院有一定筛检量
: : 现在医院也会去拼命筛
: : 当有趋势显示特定区域
: : 自然有可能如万华设置
: : 现在就如同大安 信义没设置快筛
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※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Kaohsiung/M.1621274764.A.A64.html
1F：嘘 seraphimm : 半夜了赶快睡觉 05/18 02:07
别这样阿~最近在复习量子力学，学量子计算难得转换科目~追一下时事阿!!
2F：嘘 darkMood : 这是政治问题，不是机率问题。 05/18 02:11
我一直以为防疫是科学问题~原来是政治问题阿!!
3F：推 winterice20 : 我好像在听sheldon说话QQ 05/18 02:17
TBBT吗？哈~我还蛮喜欢看的~觉得好笑XDD
4F：推 winterice20 : 有一点懂有一点不懂～ 05/18 02:20
可以提出来大家一起讨论讨论~
5F：推 hancash : Simon大已经用科学化、数字化的方式解释给大家参 05/18 03:42
6F：→ hancash : 考了，看得懂的就ok，看不懂的会说哩供啥小！ 05/18 03:42
7F：→ hancash : 可还是有人会留言开始互呛，一派认为这种说法可以 05/18 03:45
8F：→ hancash : 接受(脑波弱？)，然後另一派大概又会开始提出质疑 05/18 03:45
9F：→ hancash : (跳针？) 05/18 03:45
10F：→ hancash : 不然这样，乾脆请四叉猫、qn、洁哥、蔡阿嘎来解说 05/18 03:48
11F：→ hancash : 好了，反正科学家的说法听不懂，那就找非专业人士 05/18 03:48
12F：→ hancash : 来说吧 05/18 03:48
13F：推 Johnny1108 : 好像回到高中数学 05/18 04:00
14F：推 tingstart : 防疫是科学问题，但我们没疫苗，呵呵 05/18 05:14
15F：推 tingstart : 名嘴还说疫苗拿到先给友邦的呢 05/18 05:15
16F：嘘 leinru : 滚 05/18 05:38
17F：推 siekensou000: 推 05/18 05:47
18F：推 misson : 大陆就是盖方舱，把筛到的人管你伪阴、还是阳性， 05/18 06:21
19F：→ misson : 全部塞进去住十四天，中期、出院再筛，有的继续关， 05/18 06:21
20F：→ misson : 没事的放出来 05/18 06:21
21F：推 misson : 这种把人强制抓进去住的安排，是又有多少人能接受？ 05/18 06:23
22F：推 joydow : 怎麽会用案1229推论，应该直接看台北快筛的伪阳性率 05/18 06:43
23F：→ joydow : 就好吧 05/18 06:43
24F：推 signorr : 楼主有提到 #1Weav5OP，那篇文章讲出了思考上的误区 05/18 06:50
25F：→ signorr : ，一阴一阳 必定暂时依照"确诊者"来对待，符合现实 05/18 06:51
26F：→ signorr : 状况。看政府一开始有避开这方面不科学的作法 05/18 06:54
27F：推 signorr : 替这次疫情避免损耗不必要的战备物资和人力 05/18 07:00
28F：推 kings0904 : 但疫情真的不能用常态分布来看阿........ 05/18 07:41
我想这边有点小误解~所以来解释一下，并不是把这次的疫情分布作为常态分布来看，
而是针对取样结果所成的机率函数分布视为常态分布。
举例来说：如果我们丢铜板，分布只会有两种可能(正、反)，所以基本上就是二项式分布
但是如果你把丢10次的结果作一笔数据，如：正面的次数(可能性会有11种)。
如此称为一次试验，接着做100次这样的试验(就是丢1000次的硬币)，这样你会有100
笔数据，而这100笔数据就会呈现趋近常态分配。
所以是实验的统计数据结果成常态分配，非指原样本分布为常态分配。
因此才有办法可以做假设检定。
29F：推 sugenwei : 继续迈迈万岁。结案 05/18 07:50
30F：推 alice0514 : 专业推 05/18 07:59
31F：推 brfiyu : 推 05/18 08:14
32F：推 malisse74 : 为什麽叫别人滚 05/18 08:19
33F：推 ww1234528 : 某些推文在气什麽 05/18 08:20
34F：推 namie520 : 中国的方舱 别人很难学 主因是不只需要把这些人 05/18 08:37
35F：→ namie520 : 跟一般人隔离 他们彼此之间也要有很好的隔离 否 05/18 08:37
36F：→ namie520 : 则根本群聚炼蛊 光这点就很难做到 还要找足够的 05/18 08:37
37F：→ namie520 : 医护 携带足够的装备 来照顾他们 这每一点都甚 05/18 08:37
38F：→ namie520 : 难啊 05/18 08:37
39F：推 namie520 : 中国不在意炼蛊 反正如果都群聚感染 就处理掉好 05/18 08:42
40F：→ namie520 : 了 韭菜到处是 就好像武汉到底死了多少人 数字 05/18 08:42
41F：→ namie520 : 始终是个谜 05/18 08:42
42F：→ namie520 : 但我们就很难 如果没能提出确实完善 的地方 就想 05/18 08:42
43F：→ namie520 : 把人丢进去 只怕会引爆更大的恐慌 甚至可能让人 05/18 08:42
44F：→ namie520 : 民拒绝筛检 05/18 08:42
45F：推 somanyee : 太难了，看不懂XD 05/18 08:43
我在想想有什麽更好的说法 @.@
46F：推 soyjay : 这篇好像在复习大学统计课~ 社会科学做问卷很常用到 05/18 08:48
47F：推 jganet : 有的人知识与讯息来自於名嘴。我是建议喔。不如好好 05/18 08:56
48F：→ jganet : 听天线宝宝在说什麽 05/18 08:56
49F：→ ds1441 : 连看都没看，写一大串通常是护航仔 05/18 09:05
50F：推 klvs : 推你啦 05/18 09:10
51F：→ tingstart : 相信网路写手也是不错的建议，加油 05/18 09:12
52F：推 alaroom : 普筛仔的能力看不了这篇啦，前几楼有人示范了 05/18 09:19
53F：→ alaroom : 相信名嘴不相信科学也是很有智慧 05/18 09:20
54F：→ macaron5566 : 暖 05/18 09:29
55F：推 LZzzz : 推 05/18 09:45
56F：推 wingthink : 我不喜欢上生统课XD 05/18 09:47
57F：推 Linezolid : S大解释的比我生统老师好太多了 05/18 09:53
58F：推 ahbbbbb : 好好笑 早上上统计看到这个好亲切 05/18 09:56
59F：推 sharkleos : 量子检测,你想测就有,你想测没有就没有 05/18 10:01
60F：推 sanwan : 太难了，我大脑只能接受一句话解释 05/18 10:25
61F：→ tkucuh : 疫苗又是另一个问题：在第一批AZ进来前，我们一直向 05/18 10:25
62F：→ tkucuh : 外采购疫苗，姑且不论是不是有对岸介入，但我们买的 05/18 10:26
63F：→ tkucuh : 量少，施打率又不高，防疫又做得不错，那自然会拿疫 05/18 10:26
64F：→ tkucuh : 苗去做外交，不过这点我是存疑啦，因为理论上也不会 05/18 10:27
65F：→ tkucuh : 有什麽厂商会鸟台湾，比较有可能是大量采购方式然後 05/18 10:28
66F：→ tkucuh : 把多余的转给友邦，因为台湾打不到那些数量。 05/18 10:28
67F：推 yun0112 : 台湾签约的量已经是符合人口数的了，如果像加拿大那 05/18 10:28
68F：→ yun0112 : 种签约五倍，那才真的诡异 05/18 10:28
69F：→ yun0112 : 之前没疫情的时候光是AZ价格就有立委就吵说买贵要弹 05/18 10:30
70F：→ yun0112 : 劾官员 05/18 10:30
71F：推 ARCHER2234 : 呃，结果反政府反到不相信科学的是要信神学吗？还是 05/18 10:48
72F：→ ARCHER2234 : 信发大财 05/18 10:48
73F：推 Carrarese : 专业 05/18 11:14
74F：推 show282 : 烂死了，你说5%伪阳性机率，那这次就有12个伪阳性 05/18 11:30
75F：→ show282 : 被验出 05/18 11:30
76F：→ show282 : 结果验出是0个，还在伪阳性5% 05/18 11:30
77F：→ seigtmh : 那个快筛不会只用一种试剂，而且快筛完还是要跑pcr 05/18 11:35
78F：→ seigtmh : 跟隔离，自然看不到伪阳性5%，而且该担心的反而是 05/18 11:35
79F：→ seigtmh : 伪阴性，怕他们知道自己是阴性就不遵守隔离或自主 05/18 11:35
80F：→ seigtmh : 管理政策，到处乱跑 05/18 11:35
81F：推 jorden : 隔离还是最有效政策 快筛只是分流 特定热区筛检有效 05/18 11:37
82F：推 keroro870123: 这篇很有内容了不要看到作者就嘘好吗... 05/18 12:08
83F：→ hancash : 这篇本来就有内容了，像我那篇全篇废话就被嘘到爆 05/18 12:28
84F：→ hancash : 啊！ 05/18 12:28
86F：嘘 Annis812 : 不用帮党写这麽多字 政治凌驾专业 就这样 05/18 13:59
87F：推 chowyc : 推有内容，但统计实在是让人雾里看花XDD 05/18 18:36
有可能这样的结果是来自於我的描述不够清楚，所以可以提出不清楚的地方讨论讨论。
88F：嘘 sendicmimic : 你写这些看起来不是要让大家懂，反而像要帮党开脱. 05/18 18:37
89F：→ sendicmimic : 站方不让你继续在这个板装中立实在太好了 05/18 18:39
其实针对你这样的内容没什麽好回覆的，如果有哪里不符合科学计算的概念可以提出来，
难道科学也要考虑党的立场？如果是有利党的资讯就是帮党说话？还是你有资讯我领
党的薪水？我想什麽是中立应该是显而易见了。
不过如果你在意的是我是不是中立，那你就看不到我更在乎的是科学怎麽讨论。
90F：→ albam : 有个问题95%筛两次筛不出来的机率只有5%*5% 05/18 21:34
91F：→ albam : 怎麽会筛很多次还是接近95%....这个推论很诡异 05/18 21:34
这件事情可以这样想，你丢一次铜板想得到正面的机率是1/2(如果是公正的)，
两次正面的机率是1/4，我想你的想法应该是这样，但这是你考虑特定的样本型态
(连续两次正面)，当你考虑的是都100万次的正面和总次数的比值时是不是又回到了1/2
这就是统计学有趣的地方。而我说的95%正是这一个概念。根据药厂的实验数据告诉你
95%很准，仅5%是错误的，你做很多次自然也应该得到这一个数据结果，如果不是~那可能
是因为个人因素或是药厂不实。
92F：推 terry1128 : 其实你忽略了当取样数够多的时候，你的结果会更趋 05/18 22:13
93F：→ terry1128 : 近於常态分布，你的CPK够高的时候，你的模型信任度 05/18 22:13
94F：→ terry1128 : 才是高的，这个疫情在很多国家失控在於你用传统的 05/18 22:13
就"假设检定"来说其中的一个假设是：如果你做得够多次，而这次的试验是你做得够多次
的某一次试验整合出一个值(暂称整合值)，且你猜测了一项做了够多次的整合值结果的
中央值，讨论这样的中央值是否属於可能发生的可能？这才是假设检定，并不是实际的
我就看我这100笔或是1000笔的数据的分布状况。这块也是常有的误会。
所以我们看民调样本数多数都是1000上下笔数，做到2000的也不会特别的准
，原因是1000笔数据的统计的信赖区已经很小了，2000增益部份实在是不大。
然就是假设检定常给人的误解，以为1000笔数据的分布就是数据本身讨论的分布，
事实上数据讨论的分布是1000笔资料视为某一特定的样本资料(整合值)，用所有可能的
方式去建构成的样本资讯，但事实上我们根本没去建立这一个可能的样本资讯，而是
直接经由二项式分配在极大化的状况之下所构成的结果 => 常态分配直接套用。
因此"检定假设"只可以用来检验你所假设的中央值是否有可能发生，而无法去真的知道
中央值的结果。
95F：→ terry1128 : 传染病模型去推估，目前最重要的就是建立新的模型， 05/18 22:13
96F：→ terry1128 : 才有办法对未来的状况做准备 05/18 22:13
传染病的传播还可以用SIR模型来看，如果有兴趣~也是可以来一篇来讨论讨论。
※ 编辑: simonjen (114.25.166.43 台湾), 05/18/2021 23:22:13