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Re: [爆卦] 微博#1台灣打疫苗死亡超過確診死亡

看板Gossiping標題Re: [爆卦] 微博#1台灣打疫苗死亡超過確診死亡作者
MiddleRe
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有一本書《因果革命》剛好有這一段文字當作討論機率、相關與因果性的例子:

「有個機率造成重大影響的例子,是天花疫苗剛問世時在歐洲爆發的公眾爭議。出乎意料地,資料顯示死於接種天花疫苗的人數,多過感染天花而死的人數。可以想見,有些人因為這項資料而主張應該禁止接種疫苗,因為這樣可以根除天花,挽救生命。我們來看看幾項說明效果以及平息爭議的虛構資料。

假設100萬名兒童有99%接種疫苗,1%沒有接種。接種的兒童中出現反應的機率是1%,出現的反應導致死亡的機率是1%,而接種疫苗後感染天花的機率是0。另一方面,如果沒有接種疫苗,對疫苗產生反應的機率當然是0,但感染天花的機率是1/50。最後,假設感染天花的死亡率是1/5。

我想讀者們應該會同意接種疫苗看來是好的。接種後出現反應的機率,低於感染天花的機率,反應的危險程度也遠低於天花。但是我們來看看資料,100萬名兒童中有99萬名接種疫苗,9900名出現反應,99名因而死亡。反觀10000名沒有接種疫苗的孩童,則有200名感染天花,40名因而死亡。總結說來,因接種疫苗死亡的兒童人數(99名),多於感染天花死亡的(40名)。

對於舉著「疫苗殺人!」的牌子到衛生部抗議的那些父母,我感到同情,資料看來好像也支持他們的看法,接種疫苗致死的人數確實多於感染天花本身。但邏輯支持他們嗎?我們應該禁止接種疫苗,還是應該想想疫苗拯救了多少人命?〈圖1.7〉是這個例子的因果圖。

一開始,疫苗接種率是99%。現在我們提出反事實問題:「如果當時我們把疫苗接種率設定為0,會怎麼樣?」依據前面列出的各項機率,可以得出每100萬名兒童中有2萬名會感染天花,4000名死亡。接著比較反事實世界和真實世界,可以得知不接種疫苗將造成3861名兒童死亡(4000名減去139名)。我們應該感謝反事實語言,它讓我們不用付出這麼多條人命。」

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這個道理在,當你要判斷因果關係的時候,你必須比較兩個反事實結果,即兩群一模一樣的人,所有條件不變,他們打疫苗與不打疫苗的結果,才能得出結論。

比方說,這群人打疫苗死了 0.001%,不打疫苗死了 0.0008%,之類的。

但問題在於,現實世界中,某群人只會打疫苗,或不打疫苗;你觀測不到一群打疫苗的人不打疫苗的平行時空,你也觀測不到一群不打疫苗的人打疫苗的平行時空。

在這種情況中,你能看到的只是一般的條件機率,而不是因果性。因果性還需要其他的定義。

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castjane 10/09 10:36轉爛新聞幹嘛

metalcl4 10/09 10:37

tzyysang 10/09 10:41這樣變成殺一個救五個電車難題吧

bignoob 10/09 10:41是的 因果關係很重要

soulivee 10/09 10:47事實就是對青少年而言打疫苗比染疫危險

soulivee 10/09 10:47美國青少年心肌炎重症比染疫重症還多..

soulivee 10/09 10:48青少年天生就有病毒抗性,打疫苗幹嘛

soulivee 10/09 10:48EUA疫苗還有巨大的長期未知風險放在那邊

solothurn 10/09 11:08問題誰敢不讓年輕人打

pippen2002 10/09 11:18https://i.imgur.com/028jFqe.jpg 選?