说实话，这个数据很让人迷惑。Past 7 days, 分类数据显示的是Oct.。总case有绝对值，但是分类case绝对数不提供，只有比例。而这个比例计算方式，对低数量群体，有放大作用。 -lifyy(lifyy) @拉斯维加斯华人论坛:拉斯维加斯枫下论坛 The Rolia Forum of Las Vegas

枫下家园 / 医药保健 / 上得病率打一针的比不打和打两针的都低,为什么罔顾这个事实要打2,3....n针? -scar(Scar); 2021-11-23 {571} (#14133357@0) +2

Graphs and tables showing our progress on getting the COVID-19 vaccine to Ontarians. Due to technical difficulties, the case rate by vaccination status by age group is not available

Full Story:
https://covid-19.ontario.ca/data

我想起陈佩斯的小品,吃一串想两串吃两串想3串~~~~~~~~~~~~~~~ -scar(Scar); 2021-11-23 (#14133359@0) +1
从来没想过这个问题。会不会打一针的实在是太少了？ -cicy(HuntforFreedom); 2021-11-23 (#14133369@0) +1

是率,不是人数; 不过这个倒是跟早些时候以色列的一项研究相吻合 ? -scar(Scar); 2021-11-24 (#14133742@0)

实际上整体上是打一针的人非常的少，总体数量极低。这么想发病率就不低了。相比于绝大多数的人打了两针疫苗，才这些发病率。 -amberwh(如意); 2021-11-23 (#14133373@0)

就不知道江湖传说的那些猝死的和疫苗真的有关吗？如果没有，就报名打疫苗去了 -cicy(HuntforFreedom); 2021-11-23 (#14133394@0)

打了一针然后不继续打的人群中，应该有很大部分是对自己的健康很在乎，在真正思考过疫苗作用后做出的决定，也就是说，会全力保护自己。完全不打和每针都打的人群中，有很多是完全不（能）保护自己的。真正中招的人群中，相信不（能）保护自己的人群占绝大多数。 -lifyy(lifyy); 2021-11-23 (#14133616@0) +6

不打的，把自己藏好也可以！所以保护自己和他人是关键。怎么保护就是方法讨论了。方法不该单一 -utgfxval3(蛙); 2021-11-23 (#14133675@0) +1

保护好，不是藏好。简单的口罩就比纯疫苗效果强。适当的锻炼、健康的饮食加上充足的睡眠，除了先天缺陷，得病的几率非常低。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14133681@0) +6

不打的自身免疫最好 -doris99(智🐮); 2021-11-24 (#14133703@0) +2

疫苗工廠據說都搬到加拿大了，這是要長期打疫苗。 -walkonice(walkonice); 2021-11-24 (#14133694@0) +4
你自己提供的网页明明是打了一针得病率高于两针，低于没有打疫苗的。你是英文不好看不懂？还是眼睛不好？或者看走眼了？ -coolrock(coolrock); 2021-11-24 {197} (#14133754@0) +7

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他可能把绝对数说成了率。就以上回答也可以看出，有没看link就直接评论的。就是现实的反映，只要符合认同的narrative，无需求证，甚至无需搞清楚内容，那肯定是真的，再附上进一步强化信奉的narrative的解读就行了。 -englearner(majia); 2021-11-24 (#14133835@0) +3

打一针的人肯定是特别少的，因为相信疫苗的会打2针，不信疫苗的就一针都不打，这种最基本的信息也要拿出来讨论，就像讨论1+1=2一样，还一大堆人点头附和，简直匪夷所思。。。 -wifi(远方); 2021-11-24 (#14133843@0) +3

你们自己看了么？你们的评论已经说明了这点，匪夷所思。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 {424} (#14133884@0)

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呵呵，你知道为什么安省昨天才开始可以预定5-11岁的打疫苗，而数据确显示在这之前就有5-11岁的孩子打过疫苗了吗？ -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14133894@0) +2

不知道，或许你还知道为什么没有任何80+的fully vaccinated case。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14133899@0)

你是真不懂还是假不懂？因为没有打疫苗的比例太高，所以你看不到并不是没有。想看到也很简单，把没有打疫苗的那个选项取消就好了。 -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14133919@0) +1

是我疏忽了，没注意scale的问题。60+的，打一针的和两针的，差异不明显。但unvaccinated的case，绝大多数是80+的贡献的。这个人群中，有多少是不愿打？或是不能打？或是没得打？难道不应该有个调查报告么？其它年龄群中，绝对数都非常小，加起来也比不上80+的。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14133953@0)

你去看每个年龄段的数据，每个年龄段都是没有打疫苗的概率远远高于打了一针和打了两针的。只不过80岁以上的概率更高而已！ -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14133977@0)

说实话，这个数据很让人迷惑。Past 7 days, 分类数据显示的是Oct.。总case有绝对值，但是分类case绝对数不提供，只有比例。而这个比例计算方式，对低数量群体，有放大作用。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 {419} (#14134035@0)
Rate of COVID-19 cases per 100,000 is calculated by dividing the number of cases for a vaccination status, by the total number of people with the same vaccination status, and then multiplying by 100,000.

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那么大的黑体字都看不到，就在页面的最顶上。 -coolrock(coolrock); 2021-11-24 {197} (#14134093@0)

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下面提供的数据都是case rate by vaccination status by age group，比如“Unvaccinated Rate Per 100,000”，我说的是case by age group绝对数没提供，比如“Unvaccinated Cases”。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14134236@0)

按照年龄组分的打疫苗数量和比例在同一个页面也有的呀 -coolrock(coolrock); 2021-11-24 {197} (#14134007@0)

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得搞个excel才能算清楚了。等我有空了大概算一下。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14134038@0) +1

第一张表(Sheet2) 根据政府数据计算出各个年龄层人数，第二张表计算各个分类的case绝对数，可以推导出rate是综合数据。请指出计算方式有什么不妥。如果没什么不妥，可以看出这个数据的倾向性。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 {425} (#14134641@0) +1

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表格做得不错，不过用来做趋势比较意义不大，你用的年龄组的比例不是最新的比例。另外，按照你的表格，各个年龄组中打两针疫苗的感染率还是远远低于没有打疫苗的人。 -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14134787@0)

假设该数据没有错误，那么10月24日，有5617个80+没注射疫苗case（10.23是1771），但只有2.7个两针case。这说明了什么？只能认为，这个数据很成问题。如果数据都不可靠，那能证明什么。当然，也有可能我的算法不对。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14134912@0)

因为你用的比例是错误的，从错误的数据能得出正确的结论吗？ -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14134975@0)

你是指我的公式还是政府提供的比例？ -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14134981@0)

当然是你的公式了。我在上面的帖子说了，你用的数据是最近的，但是年龄组比例数据是10月份的，你自己表格里面也有。 -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14135007@0)

这个就是政府提供的数据，如果不是typo，那么政府没提供最新的年龄组比例。人口免疫情况年龄分布应该是最新的，所以倒推出来的数据会有一定的误差，但不会太大。上面的图里引用人口数据用的一针的了，这个图改成两针的，结果变化不大。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 {392} (#14135032@0)

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这个网页黑体字写了，由于技术原因无法提供年龄组的数据呀。8-10月份的数据是有的，之后的就没有了。 -coolrock(coolrock); 2021-11-24 (#14135103@0)

那个黑体字没说明它是针对什么的，下面在图表上面有专门说明：This is a new data collection and the data quality will continue to improve as hospitals continue to submit data. -lifyy(lifyy); 2021-11-24 {378} (#14135133@0)
Data on patients in the ICU is collected from two data sources that have different extraction times and public reporting cycles. This may cause discrepancies with other hospitalization numbers that are collected using a different process.
也许，政府就是要让你没法自己精确计算。但不管如何，统计总有误差，现在这个误差有没有大到影响趋势判断和数据准确性判断呢？

里面有个table，比较清楚。：） -englearner(majia); 2021-11-24 (#14133918@0)

这个比较都沒意义了，all ages 每天更新Nov 23, 分年龄组的数据一直停留在Oct 24…… -sunrain88(养蛆成蛊); 2021-11-24 (#14133982@0)

不知道是typo还是什么，反正这个数据很让人迷惑。 -lifyy(lifyy); 2021-11-24 (#14134044@0)

最近网红专家很多,比如那个觉得自己的傻蛋白知识比家医都多 -xiaozuiba(xiaozuiba); 2021-11-24 (#14133897@0) +4

那样的都懒得反驳了，网上看了几个单词就敢来现学现卖。 -winterfish(潜水鱼(\ (•◡•) /)); 2021-11-24 (#14134072@0)

看一篇英文医学论著,不知道她们翻多少次字典 -xiaozuiba(xiaozuiba); 2021-11-24 (#14134464@0)

哦, 确实,英文不好,看错了 -scar(Scar); 2021-11-24 (#14134482@0)

老兄啊，你提供的链接里面，有一个图，清清楚楚滴说，两针得病率最低。。。。。。 -newrover(漫游); 2021-11-24 (#14134257@0) +4

就是这样的错误解读虚假消息太泛滥了，导致很多反疫苗的坚信疫苗没有用。很多人还自诩智商高，真是没法反驳。。。 -winterfish(潜水鱼(\ (•◡•) /)); 2021-11-24 (#14134290@0) +3

心理学上有个概念，Dunning–Kruger effect. We are all susceptible to it -englearner(majia); 2021-11-24 (#14134431@0)
我没透露过我的智商吧? 我智商很普通 -scar(Scar); 2021-11-24 {146} (#14134615@0) +1

我的英语:托福也就600多,我的专业知识,也就生物学小本, 我的智商,大约是100-139之间,年纪太大没测过,测了也不准; 这些比我高的和低的都可以嘲笑我,没关系;

抱歉不是说你，有个别ID反疫苗比较坚决，自诩高智商，可是又不肯好好交流。 -winterfish(潜水鱼(\ (•◡•) /)); 2021-11-24 (#14135087@0)

打太多免疫力提高太多，奔溃了，类似虚不受补 -6ba6(ReturnSon); 2021-11-24 (#14134452@0) +1
抱歉抱歉,因为英文不好和眼神不好,看错了 -scar(Scar); 2021-11-24 (#14134485@0) +2

哈哈，赞你这个态度很好，看错了就大方承认，在交流中学习进步。 -winterfish(潜水鱼(\ (•◡•) /)); 2021-11-24 (#14135091@0) +1

没啥,没啥丢脸的;那个数据我本来也不怎么信. 别人打疫苗我管不了,别人要让我打我能管了,别人要打我孩子我能管了就行了. -scar(Scar); 2021-11-24 (#14135328@0)

赞👍你这个实事求是的态度。 -newrover(漫游); 2021-11-24 (#14135317@0)

@Las Vegas

说实话，这个数据很让人迷惑。Past 7 days, 分类数据显示的是Oct.。总case有绝对值，但是分类case绝对数不提供，只有比例。而这个比例计算方式，对低数量群体，有放大作用。

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