谢谢你提供这个数据库。遗憾的是只有接种者的信息，没有同未接种者对照的信息。看了一下，有3个印象：（1）疫情起伏与疫苗没关系，这个数据库显示近几天疫情突然快速下降，我认为这是疫情自有规律，不是疫苗的功劳，我在（十二）已提前指出看到拐点了，疫情将在两个月内回到这一波的起始水平。（2）接种率与感染率没有像当局预期成反比，12-15 years 和16-17 years 两组是典型。（3）75+ years 的接种率远低于65-74 years，证实了我在前一贴的猜测，即 “有很多年老体弱者不能接种疫苗，若是接种恐怕当时就报销了，或打了一针后反应吃不消，没有完成接种”。

因为我关心疫苗的真实保护力，所以我更重视接种者和未接种者的分组数据，而不是笼统混合在一起的趋势数据，在本文第（四）节我呼吁：

【新冠疫苗效果如何，不需要宣传，没必要争论，是骡子是马拉出来遛遛，将染疫病例和死亡病例中接种者和未接种者的年龄分组数据，逐日或逐周公布不就一清二楚了？】

【最近几个月，年龄20-29和30-39两组人群成为感染新冠病毒的主体，在总体感染者中占有很高的比重，观察疫苗效率只需这两个年龄组的数据就足够了。他们接种和没接种的人口基数大，统计结论也最少受其他因素的干扰。比如老年组因为患有基础病的人多，死亡原因的统计结论可能误差大。如果汇集全国的数据有困难，则开放个别州的数据也解决问题。】

COVID-19 Vaccination and Case Trends by Age Group, United States | Data | Centers for Disease Control and Prevention (cdc.gov)

确实年龄是个最重要的影响因素, 美国接种率以65岁或以上的人为多, 然后年龄越轻越低, 参见CDC网站

我用算术方法分析，不代表我只懂算术，所以很好奇，连最基础的统计概念都不懂，还能做统计假设检验，弄出一个离奇到邪乎的p值。看来是等不到答案了，不过我想这是滥用统计软件包造的孽。

由于受制于资料，我的统计结果确有不足之处。但是对我这里用的同一份资料，CDC主任瓦伦斯基公然在电视上说，根据这项研究，未完全接种者住院的风险比完全接种者高10倍以上，死亡的风险高11倍以上，另外她还说未完全接种者感染病毒的风险是完全接种者的29倍。你到Google上一查就知道我所言非虚。请你评论一下，我和她的结论，谁靠谱，谁在蒙人？

所以我多次呼吁政府公布年龄20-29和30-39两组人群疫情统计资料,最近一次的呼吁见（四）节：

【最近几个月，年龄20-29和30-39两组人群成为感染新冠病毒的主体，在总体感染者中占有很高的比重，观察疫苗效率只需这两个年龄组的数据就足够了。他们接种和没接种的人口基数大，统计结论也最少受其他因素的干扰。比如老年组因为患有基础病的人多，死亡原因的统计结论可能误差大。如果汇集全国的数据有困难，则开放个别州的数据也解决问题。】

同意年龄对于新冠病亡是个关键因素。但在这13州（地区）的整体统计中，这个因素是否不利于完全接种者的统计结果，则很难说。也可能有利于完全接种者，因为有很多年老体弱者不能接种疫苗，若是接种恐怕当时就报销了，或打了一针后反应吃不消，没有完成接种，现在这批人可能就进入未完全接种者病亡统计了。

很高兴看到有专业评论，先赞一个。

这13个州（地区）对全美国来说是个样本，但不是随机样本。而对这13个州（地区）来说，是做的全体统计，不存在随机误差。没有随机抽样，没有随机样本，你是怎么做方差分析的？还得出一个吓死人的p值，请把你的计算方法贴出来，让大家见识见识。

我还有其它回复，不过现在忙着，等一会再回。

文笔不错，质疑精神可佳。但用简单的百分数对比，声称“得出一个颠覆性的统计结论：无论什么接种状态，无论完全接种了或完全没有接种，如果感染了新冠病毒，发展成重症和死亡的风险没有差异”，则有蒙人之嫌。

两个百分数直接比较没有统计学意义。百分数虽然直观，令人印象深刻，但百分数会丢失样本量和实际数据隐藏的大量信息。一个年薪百万的人工资收入增长4%，与一个年薪收入5万的人工资收入增长5%，收入绝对数增加前者要远远高于后者。中国GDP增长率近二十多年远高于美国，并不代表中国比美国更富，是同样的道理。

不同样本的比较，首先必须进行方差一致性检验，否则西瓜与芝麻对比无法形成有效推断。众所周知，面对新冠病毒，是死是活，年龄是个关键因素。根据我的考察，坚持不接种疫苗或很迟才接种的，是对新冠病毒杀伤力不敏感、以年轻人为主的群体，而抢先接种疫苗的，老弱病残占了很大比例，这些人属于易感人群，是新冠病毒猎杀对象。对比疫苗对这两个不同群体的住院率和死亡率的影响，没有现实意义。

我用你文中数据做了卡方分析，疫苗完全接种与否，与住院人数与死亡人数的关联性p值都非常显著(<0.02和<0.000001)，强有力显示疫苗的确可以大幅度降低新冠病毒感染者的重症率与死亡率。想用小学算术挑战专业机构的统计学大佬，显然力有不逮。

CDC这个研究提取的原始数据就是要未接种者难看，当然一般人不会看出问题。这里再举几个问题。不仅接种率，检测量也是个重要因素。早期接种率低而检测量大，1个月大约可以抵6、7月份的2个月。两头的感染者基本都归于未接种者。因为4月感染者能归于完全接种者，则第一剂要2月份接种，那时接种者很少。而7月份发现的感染者，因为有14天的等待期，只能统计给未接种者。总之，玩数字游戏，要把未接种者搞得很难看。所以要比较，就得比较感染率。

如果只有10%的人口完全打了疫苗，没有打疫苗患病者是打过疫苗者的10倍，那么疫苗的确没用。

截止到7月3日，完全打过疫苗的为41.5%人口。

3月21日（这天的接种率对应于研究报告的4月4日数据）全国平均full接种率是13%，而报告里13州（地区）的接种率低于全国水平。上一个贴说了“接种率变化太大，而且不能用头尾两个数字的算术平均代表”。所以用分子的绝对数做比较没有意义。CDC 9月份出的研究报告，理应数据至少8月份及之后。

认真一下，截至到7月17日完全打过疫苗的为42%的人口。

在那个时间段里打过疫苗的与没打过疫苗的人数差不多，或者说分母差不多。

刚才看错了，以为你说的10倍是感染率。你的比较还是没有分母，只比较分子，所以没有意义。

问题在于这是空口胡编，你能给出数据来源吗？我这一篇和下一篇都用数据说话，很遗憾，结论截然相反。

没有打疫苗的感染者人数是打过疫苗者后感染者的10倍，足够说明疫苗的作用了。

是的。本篇的末尾也提到这个问题，下一篇的重点是比较感染率。本篇的材料不能做感染率比较，因为在时间跨度3个半月里，接种率变化太大，而且不能用头尾两个数字的算术平均代表。下一篇的材料只考察两天，接种率可以用一个常数，只是计算结果，我自己看了都怕算错，因为接种者的感染率将近2倍于未接种者，虽然这是1千余病人的个案，还不能推断整体。

最关键的感染率对比应该可以用接种率加权得到。例如1000个人40%的接种率下接种患者占总患者100个的10%的话，接种和未接种的感染率对比是2.5% vs 15%. 如果有这样的数据，就非常有说服力。住院率和死亡率的分母是患者，比较小。毕竟普通人更关心感染率。

谢谢，下一篇也是用数字说话，请关注批评。我基本上是跟着材料走，材料到哪就写到哪。然而这两篇有点写怕了，怕什么地方错了，搞不明白颠覆官方铺天盖地式的舆论轰炸只需要如此简单的数字分析，却没见有人提出。

各种反疫苗的文章里，这是我第一次看见用数字说话的。赞一个。