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2020.11.19
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カテゴリ:データ分析
​​ファイザーとビオンテックのmRNAワクチンの有効性が95%ということですが、それを計算するための数字のすべては公開されていないのではないかと思います。

有効性95%って何のことなのでしょうか。


治験参加者の中の170人の感染確認者数のうち、ワクチン接種者が8人、非接種者が162人ということですが、ワクチン接種者の数、非接種者の数が不明です。なぜ、そのような単純で、基本的な数字を明らかにしていないのでしょうか。謎です。



ワクチン接種者数、非接種者数がわからないと有効性は計算できないと思うのですが、これが「結果の公表」ということになるのでしょうか。

仮に、ワクチン接種者数と非接種者数を同数とすれば、ワクチンの有効性は、次のように計算されるはずです。

(ワクチン非接種者のリスク-ワクチン接種者のリスク)÷ワクチン非接種者のリスク

具体的には、ワクチン接種者数300人、非接種者数300人と仮定して、感染確認者数がそれぞれ8人、162人だったとすれば、下記のような計算になります。300人を200人や10000人と仮定しても結果は同じです。

((162/300)-(8/300))/
(162/300)=(54-2.67)÷54=0.9505=約95%

あるいは「1-リスク比」でも同じ結果になります。ワクチンの有効性の計算方法は​こちらのサイト​を参考にしました。

この95%という数字ですが、ワクチン接種を受けたグループの感染が、接種を受けていないグループに対して95%減少したことを示しています。

【追記】11/28の「新・情報7daysニュースキャスター」でも「有効性95%」の話題を取り上げていました。上記の式ですが、分母(接種あり・なし)が同数であれば、分母なしで計算しても同じということですね。
いずれにしても、感染率が低い状況では、ワクチンの非接種者でも大半が「感染していない」ということになってしまいます。見栄えがよくないので、接種者数、非接種者数を伏せているのでしょうか。

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​【ダッシュボード「COVID-19 Transition Graphs」を試作】​​
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
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ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
 
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです


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↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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Last updated  2020.12.01 02:36:46
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