Чули про те, що дані за кількістю хворих на коронавірус занижують через те, що зменшують кількість тестувань? Ми вирішили перевірити, наскільки залежить від певного виду тестувань кількість хворих на коронавірус.
Подібні залежності можна відслідкувати за допомогою рівняння парної регресії — саме так це називається в економетриці: за допомогою таких рівнянь досліджують залежність значення показника від певних факторів.
ПЕРЕВІРКА
Готуємось до математичних формул
Наш показник (або функція Y) — це кількість хворих на коронавірус у Херсонській області. Залежить він, як ми припускаємо, від кількості ПЛР- та ІФА-тестувань (відповідно аргументи X1 та X2). Кількість обидвох видів тестувань почали висвітлювати на Херсонщині з 6 листопада 2020 року — ми зібрали дані до 4 грудня включно. Ось такі вийшли показники. Ми обчислимо окремо вплив показника ПЛР-тестувань та вплив показника ІФА-тестувань на кількість хворих на коронавірус.
А тепер — математика
Далі нам необхідно обчислити параметри рівняння регресії. Складно? Але що поробиш.
Далі — коефіцієнт кореляції (іще зовсім трошки залишилось).
Розраховуємо показник тісноти зв’язку — власне, це наш головний показник. Він показує, наскільки впливає кількість ПЛР-тестувань на кількість виявлених хворих на коронавірус. Таким показником є вибірковий лінійний коефіцієнт кореляції, який розраховується за формулою:
Крім того, коефіцієнт лінійної парної кореляції можна визначити також через коефіцієнт регресії b:
Лінійний коефіцієнт кореляції приймає значення від -1 до +1.
Зв’язки між ознаками можуть бути слабкими і сильними (тісними). Їх критерії оцінюються за шкалою Чеддока:
- 0.1 <rxy <0.3: слабка;
- 0.3 <rxy <0.5: помірна;
- 0.5 <rxy <0.7: помітна;
- 0.7 <rxy <0.9: висока;
- 0.9 <rxy <1: досить висока;
У нашому прикладі зв’язок між ознакою Y і фактором X помірна і пряма. Тобто приблизно 42,9% показника кількості ПЛР-тестувань впливають на показник хворих на коронавірус у Херсоні за листопад 2020 року. Це доволі значний вплив, проте не високий.
Робимо те саме з тестами ІФА, тільки не будемо сильно завантажувати читача і перейдемо одразу до результату. У нас вийшла залежність 0,479. Тобто теж помірна і пряма: 47,9% показника кількості ІФА-тестувань впливають на показник хворих на коронавірус у Херсоні за листопад 2020 року.
Який із цього можна зробити висновок
Головне для нас — зрозуміти, чи дійсно кількість тестувань важлива для виявлення хворих на коронавірус. Так, звісно. Чим більше тестувань, тим імовірність визначення хворих на коронавірус також буде більшою. Інша справа, що чимало залежить і від інших факторів. Наприклад, від правильності підготовки до тестування. Також ми враховуємо той факт, що статистика тестів може включати і кілька тестів, зроблених одній людин, тобто це не кількість людей, а кількість тестувань.
Чи скорочувати кількість тестувань? Ми не можемо рекомендувати такі дії, але точно можемо висловити свою суб’єктивну думку: коли маємо прогрес пандемії, скорочувати кількість тестувань неможна.
Авторка. Євгенія Вирлич
Матеріал підготовлено в рамках проекту “Придія фейкам і маніпуляціям під час місцевих виборів” факчекерами ресурсу Kavun.city