t**********t
发帖数: 1 | 1 统计学101：type I error = FP = 假阳性。
举个例子。检验科学发现的时候，应该控制type I error。为什么呢？
假阳性，意味着文章结果不可重复，垃圾paper，骗经费不说，还会误导后续研究方向。
假阴性，无非文章没发好杂志。无其他连带损失。
所以，发文章要控制type I error，p值要小小小小小。
统计学102：type II error = FN = 假阴性。
再举一个例子。流行病筛查的时候，应该控制type II error。
假阳性，意味着误诊，后果是不必要的隔离和反复筛查。最差的结果，交叉感染，增加
确诊：1。
假阴性，就是漏诊，每漏诊一个，根据这一次的r值，增加确诊：2-5个起步，上不封顶。
所以，流行病筛查只有控制type II error才能起到遏制传播的效果。
统计学103：
Precision/PPV = TP among tested P；追求高PPV，本质上来说，要么减少FP，要么减
少number of testing，二者都对控制疫情毫无帮助。
Sensitivity/Detection rate = TP among population P；追求高检出率才能识别社区
中的传播者，将其隔离，阻止疾病的传播。
前一阵CDC华人专家的文章，以避免PPV过低为理由，支持目前CDC的筛查策略。说明目
前为止美国CDC的筛查策略完全是无效的。
美国CDC的领导可能是混进了水货，导致筛查违背了基本的统计学原理。
美国CDC目前为止追求高PPV、控制type I error的疾病筛查策略是违反统计学常识的。
可能明白人都去药厂和high tech了吧 |
t**********t
发帖数: 1 | 2 假阴性，除了自身携带病毒，就是没有被识别的普通人，你凭什么要求一个普通人居家
隔离？
每漏诊1个假阴性，就是增加至少一个R值得新增病例。
说明你连CDC专家都不如，连统计101都不懂
当然了，CDC专家没学统计102还身居高位，造成了更严重的后果 |
t**********t
发帖数: 1 | 3 轻症中也有许多假阴性，在确诊之前，你都没有理由制止他们和家人亲密接触，也无法
从源头上避免他们使用公共卫生间、不戴口罩出门。每放过一个假阴性，就是2-5个起
步的本可以避免的新增确诊
此外，过去一个月许多有症状的人都拿不到确诊资格，这就是通过压number of
testing来追
求高PPV
CDC那个所谓的华人流行病专家的文章就是在这个阶段发的
然而你随便翻开任何一个概率论、统计课本，都要谈到type I error, type II error
，流行病控制是需要控制type II error的最经典的情形
连这都不知道，说明你要么一点统计都不懂，或者统计学是从不知道哪的二手速成班速
成的 |
t**********t
发帖数: 1 | 4 什么独立正交系统？？什么单一统计问题？？连名词都扯不对。还是你想说正交试验设
计？？那也是哪个年代的试验设计的问题了，那玩意儿不是大陆的人玩的最6吗，你在
美国哪个统计会议上看人玩这个的？跟流行病筛查有什么关系？
没有下限，没有知识，连专业名词都扯不对，疫情来了命也不要的舔，说的就是你。我
说你是不是根本就不住在美国？真就青春痘长在别人的脸上不用担心了呗？
新冠病毒，怎么测，测多少人，这是就是最最基本的筛查原则问题。
一群速成的二手的“统计学家”、“流行病学专家”玩弄着自以为高级（然而实际上邯
郸学步的幼儿园水平）的统计学工具，却正在最根本、最基础的统计学原理上犯下致命
的错误！
控制type II error的例子可能在他们的统计速成班上都跳过去了吧
更可怕的是CDC的人高枕无忧，反正不管做什么荒谬的事、死多少人，都有你这种啥都
不懂人舔
来追 |
j******g
发帖数: 386 | 5 假阳性是指给正常人做这个检查也会有一定比例出现阳性。比如说目前核酸检查的
Specificity是96.5%，那么假阳性FP就是1-96.5%=3.5%，找1000个正常没有感染的人来
做检测，也会有35个出现阳性。
PPV跟Prevalence有关，就是说在Prevalence过低的时候真阳性会淹没在一大堆假阳性
里面，让筛查结果失去意义。比如说某个病的Prevalence是0.1%，1000个人里面有一个
患病，把这1000个人都查一遍，出现36个阳性，其中1个真阳性和35个假阳性。
这还没考虑假阴性，假阴性跟Sensitivity有关，中国目前用的试剂盒的sensitivity只
有30～50%，这个很要命，FN到了50～70%。解决办法就是多查几遍，任何一次阳性就确
诊，所以李文亮查了好几次才出现阳性，现在有这么多痊愈后又“复阳”，出院时本来
就是假阴性。美国的试剂盒会不会好一些不知道，CDC一直说在改进试剂盒，我觉得问
题不在试剂盒，在检测方法。Sensitivity按40%算，查2次可以高到64%，查5次可以提
到到93%，还有7%的机会漏诊，勉强可以接受吧。但是多查几遍也会假阳性也会倍增，
真阳性不变，PPV就更低了。 |
z*****n
发帖数: 36 | 6 患者的密切接触人员，医护人员，不就是毫无症状但也要检测的？ |
g****y
发帖数: 72 | 7 现在检测并不是在普通人群中大规模检测的。检测的人群都是高危疑似有接触史的，
prevalence 很高。
【在 j******g 的大作中提到】
: 假阳性是指给正常人做这个检查也会有一定比例出现阳性。比如说目前核酸检查的
: Specificity是96.5%，那么假阳性FP就是1-96.5%=3.5%，找1000个正常没有感染的人来
: 做检测，也会有35个出现阳性。
: PPV跟Prevalence有关，就是说在Prevalence过低的时候真阳性会淹没在一大堆假阳性
: 里面，让筛查结果失去意义。比如说某个病的Prevalence是0.1%，1000个人里面有一个
: 患病，把这1000个人都查一遍，出现36个阳性，其中1个真阳性和35个假阳性。
: 这还没考虑假阴性，假阴性跟Sensitivity有关，中国目前用的试剂盒的sensitivity只
: 有30～50%，这个很要命，FN到了50～70%。解决办法就是多查几遍，任何一次阳性就确
: 诊，所以李文亮查了好几次才出现阳性，现在有这么多痊愈后又“复阳”，出院时本来
: 就是假阴性。美国的试剂盒会不会好一些不知道，CDC一直说在改进试剂盒，我觉得问
|
S**********p
发帖数: 331 | 8 我弟要避免假阳性，防止屁民浪费资本家的钱，是大棋 |
t**********t
发帖数: 1 | 9 太愚蠢了
1. “Prevalence过低的时候真阳性会淹没在一大堆假阳性里面，让筛查结果失去意义
。”
这就是在扯淡。就算退一万步讲，specificity只有50%，那么连续5次阳性
的specificity就有97%。如果specificity有70%，那么连续3次阳性就可以达到97%。实
际上试剂盒specificity再差也不会到70%。
初次测试的误诊，只会导致一个人错误的被隔离，这个错误不会造成更多的人被感染，
并且可以被重复多次的测试所弥补。这就是costless type I error，这样的type I
error并不会让测试变得失去意义。而CDC正在做这样毫无意义的控制type I error的工
作。
另一方面，初次测试的漏诊，则会被直接释放。依目前的R值，这会造成至少1-5人的额
外确诊，还有可能因为病情的拖延造成死亡。type II error的后果才是严重的，需要
被避免的。
2. “中国目前用的试剂盒的sensitivity只有30～50%”
同上，一方面你的数字在扯淡，另一方面，假阳性没有损失。防止假阳性的出现是毫无
意义的。防止假阴性的出现才能最大化控制病毒的传播。
3. “比如说某个病的Prevalence是0.1%，1000个人里面有一个患病，把这1000个人都
查一遍，出现36个阳性，其中1个真阳性和35个假阳性。”
你所假设的这种情况根本就不会出现。
一方面，通过3次阳性确诊，单次85% specificity的检验就可以达到99.6%
specificity。即使每1000人只有1个患病，假阳性也只会有3-4个。并且很快会因为后
续的确诊而“治愈”。
另一方面，我们可以对比以下两种情形：
A: 我们回避假阳性，以漏诊1个患病的代价，保证3-4个假阳性不被误诊。后果是什么
？后果是被漏诊的1个患病会造成2-5个以上的新确诊（例如意大利和韩国的超级传染者
就造成了多大一百多人的感染）。被漏诊者转重时无法及时治疗。
总计：确诊至少增加2-5名，平均二论代价很可能高达5-10名新增确诊。被漏诊者死亡
率增加。
B：我们回避假阴性，以误诊3-4名的代价，保证1个假阴性不被漏诊。后果是什么？后
果是误诊的3-4名会被严格隔离而已。
总计：确诊（视隔离地点的交叉感染率）至多增加3-4名。平均下来可能0.几的新增确
诊都没有。
在试剂盒正常的情况下，后者的损失还会更小。
中国、新加坡、韩国、加拿大等国家采取的策略都是B，所有统计学概率论课本上举到
type II error的例子的时候毫无疑问的都是建议采取B，但是美国的CDC采取了A的策略。
A策略的唯一的好处，就是当试剂盒产量严重不足的时候，可以保证最重症的患者可以
被确诊，使得急救过程中医生可以有意识地增加防护。
但A策略几乎不能控制这个疾病的传播。重症才进行确诊的话，传播早就已经发生了。
进行这种确诊，对于控制疾病的进一步发展是毫无意义的。
这是极其荒谬的。世界上还没有一个发达国家出现试剂盒短缺的情况。连中国都生产了
成百万上千万的试剂盒。美国不可能只有几百个试剂盒。疫情当头，是节约试剂盒重要
，还是抑制疫情重要？
【在 j******g 的大作中提到】
: 假阳性是指给正常人做这个检查也会有一定比例出现阳性。比如说目前核酸检查的
: Specificity是96.5%，那么假阳性FP就是1-96.5%=3.5%，找1000个正常没有感染的人来
: 做检测，也会有35个出现阳性。
: PPV跟Prevalence有关，就是说在Prevalence过低的时候真阳性会淹没在一大堆假阳性
: 里面，让筛查结果失去意义。比如说某个病的Prevalence是0.1%，1000个人里面有一个
: 患病，把这1000个人都查一遍，出现36个阳性，其中1个真阳性和35个假阳性。
: 这还没考虑假阴性，假阴性跟Sensitivity有关，中国目前用的试剂盒的sensitivity只
: 有30～50%，这个很要命，FN到了50～70%。解决办法就是多查几遍，任何一次阳性就确
: 诊，所以李文亮查了好几次才出现阳性，现在有这么多痊愈后又“复阳”，出院时本来
: 就是假阴性。美国的试剂盒会不会好一些不知道，CDC一直说在改进试剂盒，我觉得问
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w***x
发帖数: 1763 | 10 听说美国早期的试剂盒的问题不是假阴性，而是假阳性或者污染：阴性对照都出了阳性
结果。
这个问题应该已经解决了吧？
中国的假阴性结果不一定是试剂盒质量的问题，可能就是有时候这个病毒在咽喉和鼻腔
载量比较少。目前很多发达国家的试剂盒都差不多。 |
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a********9
发帖数: 3813 | 11 如果你认为策略B正确，而加拿大釆取的是策略B
为什么加拿大的病例这么少呢？
是不是可以反证策略A 也正确
【在 t**********t 的大作中提到】
: 太愚蠢了
: 1. “Prevalence过低的时候真阳性会淹没在一大堆假阳性里面，让筛查结果失去意义
: 。”
: 这就是在扯淡。就算退一万步讲，specificity只有50%，那么连续5次阳性
: 的specificity就有97%。如果specificity有70%，那么连续3次阳性就可以达到97%。实
: 际上试剂盒specificity再差也不会到70%。
: 初次测试的误诊，只会导致一个人错误的被隔离，这个错误不会造成更多的人被感染，
: 并且可以被重复多次的测试所弥补。这就是costless type I error，这样的type I
: error并不会让测试变得失去意义。而CDC正在做这样毫无意义的控制type I error的工
: 作。
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t**********t
发帖数: 1 | 12 加拿大至少做了几千份核酸检测
仅Ontario一个省的测试数目就远超过了美国全国
上周以前CDC的检查策略，对于疫情仅具有某种调查意义，对于控制传播毫无作用，作
为CDC的专家，除非遭遇试剂盒的严重短缺，否则犯下这样的严重失误是没有任何借口
的。这几乎就是在放任病毒的社区传播。
哪个州如果起诉CDC渎职，关于这一点我是愿意做证的。任何此前CDC尝试维持高PPV的
努力（以减少测试数目、减少假阳性）都是严重且荒谬至极的渎职，并且导致美国错过
了最佳防疫窗口。
【在 a********9 的大作中提到】
: 如果你认为策略B正确，而加拿大釆取的是策略B
: 为什么加拿大的病例这么少呢？
: 是不是可以反证策略A 也正确
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t**********t
发帖数: 1 | 13 假阳性没有损失。假阴性会造成额外传染。如果假阴性碰巧是一个超级传播者，后果甚
至可以是一个城市的医疗资源衰竭和上百人的死亡。
轻症假阳性无非关进去隔离观察。极少数重症假阳性至多导致1例交叉感染。后者的概
率在正常的试剂盒、两次以上确诊、再考虑到假阳性的群体中的重症的比例，平均来讲
，可以说是极低的。
1个FP = 平均0.0几个额外感染
1个FN = 平均5-10个额外感染
之前CDC的工作，就是以放走n个FN的代价，减少FP的数量
CDC的专家如果不是失误，那么几乎就是人为地在最大化美国出现社区传染的概率
【在 w***x 的大作中提到】
: 听说美国早期的试剂盒的问题不是假阴性，而是假阳性或者污染：阴性对照都出了阳性
: 结果。
: 这个问题应该已经解决了吧？
: 中国的假阴性结果不一定是试剂盒质量的问题，可能就是有时候这个病毒在咽喉和鼻腔
: 载量比较少。目前很多发达国家的试剂盒都差不多。
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a********9
发帖数: 3813 | 14 按美国卫生部长的数据 ，星期五之前共测了3625个，11个为阳，阳性率0.3%
这都是高危人群，都有中国接触史的
【在 t**********t 的大作中提到】
: 加拿大至少做了几千份核酸检测
: 仅Ontario一个省的测试数目就远超过了美国全国
: 上周以前CDC的检查策略，对于疫情仅具有某种调查意义，对于控制传播毫无作用，作
: 为CDC的专家，除非遭遇试剂盒的严重短缺，否则犯下这样的严重失误是没有任何借口
: 的。这几乎就是在放任病毒的社区传播。
: 哪个州如果起诉CDC渎职，关于这一点我是愿意做证的。任何此前CDC尝试维持高PPV的
: 努力（以减少测试数目、减少假阳性）都是严重且荒谬至极的渎职，并且导致美国错过
: 了最佳防疫窗口。
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t**********t
发帖数: 1 | 15 那是测试数目。不是测试人数。
上周之前PUI一共就420多个。阳性率超过2%。这是真真正正的毫无意义。
对比北面的加拿大，22个确诊5000多个测试，千分之4左右。广州的检出率千分之1.6左
右。这些地方都通过尽早地识别感染者，控制了疫情。
韩国只要医疗资源没有到全国衰竭的地步，按照目前的防控手段，疫情也很快就会迎来
拐点。
【在 a********9 的大作中提到】
: 按美国卫生部长的数据 ，星期五之前共测了3625个，11个为阳，阳性率0.3%
: 这都是高危人群，都有中国接触史的
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i***x
发帖数: 3 | 16 连续几次阳性是可以基本确认病人，但你自己也说了关键是别放走假阴性所以才测多次
，且一次阳性就把人留下。所以如果病人稀少时而留人原则宽松，比如一阳四阴也留，
确实会留下大量假阳性的健康人，所以测试范围，检测几次，如何解读结果都是要根据
对当下形势的估计来选择制定的。
而怎么估计才准确，那是专家的责任了。
对于要花多少成本是能接受的对应多严重的形势，又是政府部门的责任了。
【在 t**********t 的大作中提到】
: 太愚蠢了
: 1. “Prevalence过低的时候真阳性会淹没在一大堆假阳性里面，让筛查结果失去意义
: 。”
: 这就是在扯淡。就算退一万步讲，specificity只有50%，那么连续5次阳性
: 的specificity就有97%。如果specificity有70%，那么连续3次阳性就可以达到97%。实
: 际上试剂盒specificity再差也不会到70%。
: 初次测试的误诊，只会导致一个人错误的被隔离，这个错误不会造成更多的人被感染，
: 并且可以被重复多次的测试所弥补。这就是costless type I error，这样的type I
: error并不会让测试变得失去意义。而CDC正在做这样毫无意义的控制type I error的工
: 作。
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a********9
发帖数: 3813 | 17 你的分析完全正确
但是加拿大和美国很类似，如果加拿大只有千分之四左右
那美国也应该是差不多
所以说CDC 不开放测试，歪打正着了
【在 t**********t 的大作中提到】
: 那是测试数目。不是测试人数。
: 上周之前PUI一共就420多个。阳性率超过2%。这是真真正正的毫无意义。
: 对比北面的加拿大，22个确诊5000多个测试，千分之4左右。广州的检出率千分之1.6左
: 右。这些地方都通过尽早地识别感染者，控制了疫情。
: 韩国只要医疗资源没有到全国衰竭的地步，按照目前的防控手段，疫情也很快就会迎来
: 拐点。
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