光用每日確診人數是無法判斷疫情趨勢的

先說一下，本篇不討論校正回歸，因為不管是校正回歸前的每日確診人數、還是校正回歸後的每日確診人數，其實都是無法直接判斷疫情趨勢的。

因為還有其他數據是同時需要去了解，並搭配進行判斷的。

確診人數與確診流程

在 5/17，也就是台北市與新北市剛宣佈升級至三級的時候，我寫了一篇文章來說明確診人數這個我們每天都在關注的指標，是什麼樣的意義。

用領先指標與落後指標的概念來看 COVID-19 確診數量

再來看看確診的流程

這邊也就直接再附一下在疾病管制署官網上找到的資料，關於一個病例被判斷為確診之前會經過的流程。

嚴重特殊傳染性肺炎通報個案處理流程-1100517修訂.pdf

如果要做一些簡化，那大概會有以下三個階段。

• 通報：主要是有符合某些條件，例如出現相關症狀、或是與確診者有密切接觸。
• 採檢：就是進行檢驗的動作。
• 確診：判斷檢驗的結果是否為陽性。

這幾個流程之間的關聯是什麼

在上面那篇文章中有提到，確診人數的領先指標，其實就是通報人數與採檢人數、以及之間轉換的比例。

而我們就先不看更前面通報的那個環節，這邊光是看從採檢到確診這段就好，其實就會發現除了確診人數這個指標之外，還需要看採檢人數、與中間轉換的比例 (也就是陽性率)。

當然在確診人數已知的情況下，其實採檢人數與陽性率只需要知道其中一個就好。因為「採檢人數 x 陽性率 = 確診人數」，所以知道其中兩個，就可以推算出剩下那一個。

只看確診人數會發生什麼情況

前面提到「採檢人數 x 陽性率 = 確診人數」，所以就讓我們列幾種不同情境來看看會是什麼樣的狀況吧。

首先，如果連續兩天的確診人數相同，都是 100 人，那會有哪些可能的情況呢？

1) 這兩天的確診人數相同、採檢人數也相同

• 也就是這兩天都是採檢人數 10000，確診人數 100。
• 看起來這兩天的整體狀況是有維持住的，陽性率持平。

2) 這兩天的確診人數相同、但採檢人數增加了

• 例如這兩天採檢人數分別是 10000、20000，確診人數則都是 100。
• 陽性率則分別是 1%、0.5%，呈現往下的趨勢。

3) 這兩天的確診人數相同、但採檢人數減少了

• 例如這兩天採檢人數分別是 10000、5000，確診人數則都是 100。
• 陽性率則分別是 1%、2%，呈現往上的趨勢。

也就是說，光只有「確診人數相同」這個片段資訊，其實是無法對疫情趨勢做出判斷的。因為這還會因為採檢人數與陽性率的不同，而產生出不同的趨勢。

當然我相信衛福部一定有每個階段的詳細數字、當然也就可以推算出各階段之間的轉換比例，去真正了解目前疫情實際發展情況。

但目前這些詳細數字看起來是一般民眾無從得知的，至少在衛福部網站上沒有查到，也沒看到有媒體拿到像每日採檢數或陽性率之類的數據整理出來的。

所以，看到說確診數量大致持平、或小幅增加但不是指數成長，就直接推論說疫情還算有控制住的人們，其實都是只看到了一部份的事實就直接下結論。這其實是很危險的一件事，跟盲人摸象有 87% 像。

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Blind_monks_examining_an_elephant.jpg

這其實就好比，在評估籃球員的進攻能力時，只看投進多少球、得了多少分，而不看出手次數與命中率；或是在評估棒球員的擊球能力時，只看打了多少安打，而不看打擊次數與打擊率。這種只看片面資訊的情況，在進行評估時是會有很大的盲點的。

相關數據不夠齊全

而似乎在衛福部疾管署的網站上，也是找不到每日採檢數或陽性率之類的數據的，目前看到採檢數量呈現的是整個疫情期間的總計。如果是我有漏掉的話也麻煩再讓我知道。

最後還是要再強調一下，這篇不討論校正回歸；因為不管是校正回歸前的每日確診人數、還是校正回歸後的每日確診人數，都是無法直接判斷疫情趨勢的。還需要搭配採檢人數和陽性率等等的數據，才有辦法進行推測。

再來，資料是否經過後續補正的調整、以及資料是否足夠齊全能進行解釋，其實本身就是兩個不同議題。本篇只針對後者進行討論。

例如前幾天看到有人推薦的這個澳洲的疫情網站，上面就有蠻齊全的資料，包含像是各州確診數、各州採檢數與每 10 萬人的採檢比例、全國各年齡層確診/死亡數、以及全國各年齡層每 10 萬人的確診比例等等。這其實就讓民眾可以從各個不同的角度切入去看疫情的狀況。

Charting the COVID-19 situation: How Victoria is managing its latest outbreak

結語

當然，沒有足夠的數據資訊公開出來給民眾固然是一回事，也完全可以體會目前一定是以作戰為第一優先，可能政府也無暇顧及這塊。

但我覺得需要去思考的是，我們看到的數據或資訊，是否可能只呈現出了片面的情況。無論我們看到資訊傳遞者提出了什麼樣的論點與資訊，我們都應該要保有獨立思考的能力，去確認眼前的資訊是否足夠支撐這個論點、是否還有其他可能的解讀方式。

參考資料

• 衛生福利部疾病管制署 — 首頁簡易版 Dashboard： https://www.cdc.gov.tw/
• 衛生福利部疾病管制署 — 詳細版 Dashboard： https://sites.google.com/cdc.gov.tw/2019ncov/taiwan
• 衛生福利部疾病管制署 — 通報定義及採檢： https://www.cdc.gov.tw/Category/MPage/np0wef4IjYh9hvbiW2BnoQ

延伸閱讀

如果數據會說話，那應該多聽聽不同數據說的話

如何用正確的方式看數據

以及 COVID-19 相關

用領先指標與落後指標的概念來看 COVID-19 確診數量

對於任何轉載資料，請一定要試著找出原始資料來源

疫情視覺化：我們從不同媒體的圖表設計學到什麼（或不學什麼）

從武漢到世界──COVID-19（武漢肺炎）疫情即時脈動

謝謝您看到最後！
若您喜歡我的文章，歡迎留下一些留言、按下「拍手」給我支持、或是「Follow」我，讓我提供更多文章給您。