了解疫苗有效性统计数据可以帮助您权衡旅行风险。 美联社照片/瑞克鲍默
COVID-19大流行将许多新闻消费者推向一个充满统计和不确定性的世界。 无休止的数字漩涡-病例数，感染率，疫苗效力-可以 令您感到压力重重，焦虑不安 如果您不确定自己的意思，那就无能为力了。
但是，有效地利用统计信息可以帮助您了解更多信息， 相信更多 并避免在发生意外情况时感到惊讶和遗憾。 人们也倾向于 要他们 和 觉得他们有用 权衡不确定的风险并做出决策时。
我是一个 决策心理学家。 我研究人们在找出风险和做出选择时如何理解和使用数字。 然后我尝试 改善数字沟通的方式 帮助人们做出更好的决定。 以下是新闻中的统计信息可能使您感到困惑的四种方法，以及我对如何理解它们的建议。
1.寻找一致的类别
不确定性和风险通常用数字表示。 今天可能有35％的降雨。 10％的患者会遭受这种副作用。 但是有时这些数字的显示方式令人困惑。
例如，在大流行初期，《纽约时报》 啾啾 “几乎一半的纽约市选民都知道有人死于Covid-19。 74％的白人选民说，他们不认识死于冠状病毒的人，但48％的黑人选民和52％的拉美裔选民说，他们知道。
请注意，一些统计信息是指认识某人，而其他统计信息是指不认识某人。
区别并不重要，因为一旦您知道认识某个人的人的比例，您也知道不知道某人的人的比例-人们要么认识某人，要么不认识某人。 如果74％的白人选民不认识某人，那么26％的人却认识某人（74％加26％= 100％）。
但是如何描述选项可能会产生误导。 在一个 经典的例子，研究人员从存活率（即90％的患者存活）或死亡率（死亡的10％）方面描述了癌症治疗方案。 在两个描述中，数字在逻辑上是相同的。 但是，当在阴性死亡率框架中描述可能性时，包括专家在内的人们往往会感到更糟，并且他们不太可能选择用这些术语描述的治疗方法。 谁是 数字不好 甚至更可能会受到正向或负向框架的影响。
当您阅读上述推文时，请注意单词和数字。 他们是否以一致的方式描述事物？ 如果不是，请考虑另一面。 该推文应该读为“ 26％的白人选民说他们认识死于冠状病毒的人，48％的黑人选民和52％的拉丁裔选民也是如此。” 通过数字和单词之间的一致性，您可以更轻松地在组之间进行比较。
2.转换数字以便于比较
数字也可以通过其他方式进行通信，这使得它们难以破译。 一个例子来自美国在几个种族类别中死于COVID-19的人口比例。
当您以“某物相伴”的形式看待时，要确定哪些群体在大流行期间的表现更具有挑战性。
那“某物”是分数的分母。 如果您只想选择一个数字，则更容易理解数据。 这成为新的分母。 我之所以选择10,000，是因为它比其他分母要大。
然后，将10,000除以原始数字“超出”的数字（原始分母）。 例如，在“原住民”类别中，我将10,000除以390。这等于25.6，约等于26。因此，我在26名原住民中写下了10,000。
因此，您可以将1中的390与1中的665进行比较，而不是26中的10,000与15的10,000。 很容易看到土著美国人的死亡率几乎是白人美国人的两倍。
3.考虑绝对百分比与相对百分比
美国有线电视新闻网（CNN）最近写了一篇关于安全飞行的文章，声称 90％的疫苗有效性 意味着“每百万飞行的完全接种疫苗的人， 约有100,000人可能仍被感染设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
这是完全不正确的。
疫苗有效性关系到与未接种疫苗相比，感染疫苗的相对风险。 要进行计算，您需要两组人，一组接种疫苗，另一组没有接种疫苗。 您等待，看看两组中都出现了哪些感染。 然后，您可以计算接种疫苗组中感染者的比例和接种疫苗组中未感染者的比例。
用接种疫苗的比例除以未接种疫苗的比例，得出的数字就是风险比。 减去风险比就是疫苗的有效性，其中90％是 疾病控制与预防中心发布的最新研究.
这个数字的意思是，在所有其他条件相同的情况下，接种疫苗后，您感染COVID-10的可能性要低19倍。 无论您住在密歇根州还是俄勒冈州，都是如此， 坐飞机还是不坐飞机，甚至戴口罩或不戴口罩。 无论您面对的平均感染率是多少（根据您的居住地和行为方式而定），如果接种疫苗，则感染的可能性要低10倍。
疫苗具有90％的有效性并不意味着10％的疫苗接种者将获得COVID-19。 AP Photo / Sue Ogrocki
下次看到百分比数字时，停下来思考一下这是否是绝对数字，例如知道或不认识死于COVID-19的某人的百分比。 或者是相对百分比，例如疫苗效果–接种疫苗的人与未接种疫苗的人的比较。
90％的有效疫苗意味着，如果在1万未接种的人群中 飞过的人，其中100例被感染，然后在1万飞行的疫苗接种人员中，只有10例获得了COVID-19。
这些疫苗是不完善的，但就其相对意义而言，它们具有惊人的效果。
4.不要让轶事取代数据
新闻文章通常会讲述一个吸引读者的有关个人的故事。但是，这些引人入胜的故事可能会让您迷惑，尤其是在其中一些附随的数字难以理解的情况下。
莱拉尼·乔丹（Leilani Jordan） 继续在马里兰州的一家杂货店当秘书，即使她患有脑瘫并且经常与公众接触，她也可以帮助老年人。 她最终死于COVID-19，但她的故事可能说服了一些人谨慎行事。
一些名人故事可能产生了相反的效果。 汤姆·汉克斯和丽塔·威尔逊 有特别轻微的COVID-19病例。 阅读有关它们的信息可能会减轻他们的担心，并使某些人减轻洗手和身体疏远的距离。
阅读故事时，请仔细考虑有用的内容。 故事可以帮助您了解经历-患COVID-19或因大流行而失业。 但是他们忽略了其他经验，并且没有告诉您不同的经验是多么普遍。
被写成一个好故事后，请考虑一下它与您之间的相关性以及它的可能性是什么。 您甚至可以查询统计信息，以更好地了解情况，而不是依靠可能会使您印象深刻的轶事。
了解统计信息可以为您提供帮助，但有时您需要使自己有能力了解数字在告诉您什么。
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