Вакцинация и смертность

[shvarz]

Прислали ссылку на вот это обсуждение вот этой статьи, нашедшей, что чем больше в стране рекомендуемых прививок, тем выше смертность среди детей до года. bbb там указывает на слабые моменты в статье, и дает ссылку на вот этот пост, где эта статья тоже разбирается. Для тех, кто не читает по английски, автор удивляется, что такая слабая статья прошла рецензирование и приводит четыре проблемы с этой статьей:

1. Отсутствие гипотезы (или предварительных данных), которая побудила бы исследовать данную зависимость. Это означает, что анализ полностью сделан post-hoc, по уже существующим данным, и в таких случаях использование какой-либо статистики является бессмысленным приемом, потому что зависимость найдена a priori, а стат-анализ требует либо четкого формулировки гипотезы до того как данные были проанализированы, либо коррекции на множественные анализы (потому что при желании в существующем наборе данных всегда можно найти какую-нибудь зависимость).


2. Странная выборочность данных для анализа. Они приводят критерии выбора: страны с более низкой детской смертностью чем США и с больше чем 5 смертями в год, но не приводят серьезных причин для именно такой выборки. Кроме того, данные взяты только за один год и почему-то именно с сайта CIA, хотя CIA и говорит везде, что это лишь их примерные оценки.


3. Вся статья сводится к одному очень простому анализу. Нет попытки исследовать данные за другие годы или в других странах или влияние иных факторов. Необычность утверждений в этой статье должна бы требовать более тщательного анализа, чем один график.


4. Способ подсчета прививок не имеет большого биологического смысла, каждая прививка DTaP считаются за три. Тот факт, что "дети умершие до года" скорее всего не получили полного набора рекомендуемых прививок, тоже никак не учитывается.

Лично я хотел лишь отметить некоторую шизофреничность антипрививочников. С одной стороны, они игнорируют подавляющее большинство научных статей, публикуемых в научных журналах каждый месяц и показывающих положительный эффект самых разных вакцин на здоровье в самых разных странах. К статистике они относятся с презрением, считая ее продажной девкой империализма и напирая на то, что индивидуальное здоровье важнее массового эффекта. С другой стороны, они очень любят подчеркнуть, как это делает автор процитированного поста, любую антипрививочную стать опубликованную в "научном журнале" и в данном случае "статистически достоверная линейная зависимость" - это уже плюс. WHO у них - это еще одна продажная девка, содержащаяся на деньги американского правительства, пролоббированного фармацевтическими компаниями, однако CIA они готовы верить безоговорочно (как будто CIA содержится на какие-то иные деньги).

Comments

[shvarz.livejournal.com]

"Разве такое исследование не следует считать как "рассматривающее все гипотезы"? Получается что-то странное: не выбрав некоторые гипотезы (то есть не отбросив остальные), мы не можем проводить исследование. Но ведь отбрасывая гипотезы до исследования мы уже вносим какие-то априорные результаты. или я не совсем понял, что Вы имели в виду?"

Наука не занимается тестированием всех теоретически-возможных гипотез, которые приходят в голову из ниоткуда. Как правило исследование является частью цикла "данные-гипотеза-эксперимент-данные-...". Поэтому вначале указывается набор причин и предварительных данных, которые служат основанием для рассмотрения данной гипотезы.

Почему? В полностью случайных данных никаких закономерностей нет.
Их там нет, но их там можно при желании найти. Не верите - дайте мне набор случайных цифр, я вам это продемонстрирую. Поиск закономерностей в уже существующих данных называется post-hoc анализом и как правило статистику к нему всерьез не применяют. Такой анализ - важный элемент цикла, упомянутого выше, но после этого требуется сформулировать гипотезу и сделать сфокусированный тест именно этой гипотезы на новом наборе данных. Тогда будет иметь смысл делать статистику.

[elensefar.livejournal.com]

"Не верите - дайте мне набор случайных цифр, я вам это продемонстрирую."

Для меня эта просьба невыполнима, честно говоря. Сгенерировать набор данных с колмогоровской сложностью равной длине самого набора я не в состоянии. Но насколько я понимаю, закономерностей в нем не найти. Другое дело, может я неверно понимаю, что понимается под "закономерностью". В данном случае я подразумевал "закон, позволяющий восстановить исходную последовательность, используя небольшое число дополнительной информации". Это определение, безусловно, создавалось в рамках исследования алгоритмической сложности.

"Наука не занимается тестированием всех теоретически-возможных гипотез, которые приходят в голову из ниоткуда."

По практическим соображениям, как я понимаю? Перебрать все не сможет никто? Однако ведь "теоретически" любая такая гипотеза должна быть отброшена (или подтверждена) при строгой проверке и имеющихся эмпирических данных! Иначе получается странная ситуация, как я понимаю, что верность естественно-научных представлений опирается на "чисто вычислительную" неспособность одновременно обрабатывать все возможные гипотезы.

[(Anonymous)]

Раз вам близка колмогоровская сложность, почитайте http://arxiv.org/abs/0906.4411 (в частности, раздел 3). Если останутся вопросы, отловите Сашу Шеня :)

[shvarz.livejournal.com]

Рассуждения о колмогоровской сложности - это выше моего понимания. Я вам на практике говорю, что если у вас имеется некий набор данных, то в нем можно "найти" целую кучу закономерностей, которые на практике не будут иметь ничего общего с реальностью.

По практическим соображениям, как я понимаю?
:) Это, конечно, важно и в повседневной научной жизни действительно играет роль. Но на самом деле причины для этого куда более глубокие, можно даже сказать - философские. Во-первых, ни один кусочек знания сам по себе, без контекста остальной системы знания, не имеет ценности, да и вообще не может существовать. Знание всегда является связной системой. Во-вторых, новые сущности в науке не вводятся без необходимости (знаменитое лезвие Оккама), а необходимостью всегда является невозмнжность объяснить имеющиеся данные в рамках существующих гипотез. Введение новой гипотезы "просто потому, что она возможна" нарушает этот принцип.