コロナウイルスを実際に持っている人の数を知りたいですか？ -InnerSelf.com

: By ダニエル・N・ロックモアとマイケル・ヘロン

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投票と調査ではランダムサンプリングを使用します。なぜパンデミック検査をしないのですか？ Getty Images経由のGerville / E +

次の19つの質問を検討してください。アメリカ人の何パーセントがコロナウイルスに感染しているか、または感染したことがありますか。そして、あなたがそれを捕まえた場合、ウイルスによって死ぬ可能性は何ですか？ COVID-XNUMXパンデミックの最も不安な側面のXNUMXつは、これらのXNUMXつの基本的な率–コロナウイルス感染率と致死率–は知られていない.

として政治学者と応用数学者、私たちはしばしば、より大きなグループ内の信念や意見の割合を見つけるように求められます。私たちが政治的世論調査に使用するのと同じアプローチを使用して、コロナウイルスがどれほど広範で、どれほど致命的であるかを答えることができます。

無限のリソースを考えると、ウイルスを持っているアメリカ人の数とそれがもたらすリスクを見つける最も簡単な方法は、米国のすべての人をテストすることです。しかし、無限のリソースはなく、コロナウイルスのテストにははるかに選択的でした。 8月XNUMX日現在、CDCのテストの最優先事項は入院患者と症状のある医療スタッフ、そして概して、テストされたのは一般に症候性の人々です。

この選択的検査のために、米国の疫学者や公衆衛生担当官は、コロナウイルスが国に浸透する実際の範囲、つまりウイルスの感染率を知らない。そして、何人が感染しているか知らずに、致死率-ウイルスを捕まえた場合にウイルスが死亡する確率-と、コロナウイルスに関連する他の多くの統計を計算することは不可能です。幸いなことに、COVID-19が実際にどれほど広範で致命的であるかを簡単に知る方法があります。ランダムにテストします。

病気の症状をテストする

それでなぜコロナウイルスの感染と致死率を計算することができないのですか？すでに実行された数百万のCOVID-19テスト米国では？問題はテストの数ではなく、テストされた人にあります。

症候性の患者の検査は、サンプリングにおける典型的なエラーを反映しています。研究者は誰がコロナウイルスを持っているのか知りたいのですが、検査を受けた人のほとんどが症状を持っているので、医療専門家はあなたが集団全体で予想するよりも高い感染率のグループからサンプリングしています。 COVID-19の症状がある人は、無作為に選ばれた人よりもCOVID-19を持っている可能性が高くなります。

コロナウイルスを実際に持っている人の数を知りたいですか？自発的検査に行く人は、無作為に選ばれた人よりも病気になる可能性が高いです。 AP写真/スーオグロッキー

この選択的なテストの理由は完全に理解できます。テストが不十分なリソースである場合、COVID-19症状のある人はテストを受けて、適切な治療を提供でき、接触の追跡を開始できます。さらに、時間と医療従事者の数はどちらも限られており、病院や診療所に現れて検査を要求する人を検査することは便利です。しかし、医療施設に現れる人々は症状が出やすく、そもそもCOVID-19を持っています。

コロナウイルスの検査を受けた人々は、米国全体の人口をよく表していない。したがって、このグループの感染率と致死率は、米国のより大きな人口を表すものではありません。

ランダムテストは代表的なテストです

コロナウイルスの全集団を検査する能力遠く離れているかもしれませんただし、正確な数値を取得するために米国の全員をテストする必要はありません。十分な数の人々をランダムにテストすることにより、人口統計が国全体を代表するサンプルグループを取得できます。これがまさに調査と世論調査が行われる方法です。

公衆衛生当局は、米国中から無作為に人々を選び、コロナウイルスの存在をテストし、その後、コロナウイルス陽性の人の何パーセントがCOVID-19で死亡したかを追跡調査することができます。ランダムテストが正しく行われている場合、ランダムサンプルの感染率と致死率は、米国の全人口の実際の率に非常に近いはずです。

コロナウイルスを実際に持っている人の数を知りたいですか？アメリカの会話, BY-ND CC

では、米国全体を正確に説明できるデータを取得するために、何人の人がランダムにテストする必要がありますか？幸いにも、この質問の背後にある数学は長い間解決されており、その数はおそらくあなたが考えるよりも少ないでしょう。

大統領承認投票は頻繁に約1,000人のサンプル。これにより、約3％の誤差が生じます。つまり、ランダムな確率で結果が最大3％オフになる可能性があります。

大統領の承認を推定するには、3％の誤差範囲で十分ですが、おそらくコロナウイルスのパンデミックには十分正確ではありません。米国で10,000人の個人がウイルスの検査を受けた場合、ウイルスの感染率の誤差は1％になります。実際には、これらの誤差範囲は保守的です。 10,000人のランダムなサンプルからの実際の誤差範囲はおそらくはるかに小さく、おそらくコロナウイルスに感染している人の感染率と致死率の合計数についての有用な情報を公衆衛生当局に提供し始めるのに十分正確であるでしょう。

8万人は大きいように見えるかもしれませんが、XNUMX月XNUMX日現在、米国はすでに2万人以上がテスト済み。キーはランダムに選択されています。 10,000人のアメリカ人のサンプルは、テストされているものが宝くじによって選ばれた場合に最も役立ちます。

コロナウイルスを実際に持っている人の数を知りたいですか？ウイルスの地理的および人口分布についての良い情報があれば、援助を最も必要とする地域にリダイレクトできます。 AP通信写真/エレイン・トンプソン

これらの統計が重要な理由

全国の無作為標本を使用すると、疫学者はコロナウイルスの総数と米国でのウイルスの致死率よりもはるかに多くを学ぶことができ、感染しているが病気ではない人々が検査され、無症候性の症例の割合が決定できる。

このサンプルは、地理、民族、その他の人口統計学的変数に関する情報も提供します。特定の人口統計を示すいくつかのデータはすでにあります-つまりアフリカ系アメリカ人 & 低所得者 –ウイルスに過度に影響されている。これは、COVID-19の感染率とその致死率が、米国の異なる地域間および国の人口の異なるサブグループ間で異なることを示唆しています。ランダムサンプリングは、最悪の被害が発生する前にこのような傾向を明らかにする可能性があり、公衆衛生担当者は、リスクの高いグループや地域を支援するために的を絞った微妙なポリシーを制定できます。

ランダム試験はコロナウイルスに関する全国的な議論の一部ではありませんでしたが、これは変わるかもしれません。 4月XNUMX日、オハイオ州保健局長のAmy Actonは、彼女の州がCDCと協力して無作為抽出計画を立てる。このプロジェクトの目標は、真を決定することですオハイオ州のコロナウイルスの範囲全体の状態をテストすることなく。

公衆衛生当局は、感染拡大の監視など、他の状況で無作為化を使用していますエジプトの一部の腸チフス、それは動作します。ランダムサンプリングの背後にある数学は、ポーリングと統計の多くの領域の基礎です。公衆衛生当局がしなければならない唯一のことは、処刑を理解することです。ランダムなテストは確かに米国で可能であり、コロナウイルスの危機と戦っている公衆衛生当局に貴重な情報を提供するでしょう。