了解疫苗有效性統計數據可以幫助您權衡旅行風險。 美聯社照片/里克鮑默
COVID-19大流行將許多新聞消費者推向一個充滿統計和不確定性的世界。 無休止的數字漩渦-病例數，感染率，疫苗效力-可以 讓您感到壓力重重，焦慮不安 如果您不確定自己的意思，那將無能為力。
但是，有效地利用統計信息可以幫助您了解更多信息， 相信更多 並避免在發生意外情況時感到驚訝和遺憾。 人們也傾向於 要他們 和 覺得他們有用 權衡不確定的風險並做出決策時。
我是一個 決策心理學家。 我研究人們在找出風險和做出選擇時如何理解和使用數字。 然後我嘗試 改善數字溝通的方式 幫助人們做出更好的決定。 以下是新聞中的統計信息可能使您感到困惑的四種方法，以及我對如何理解它們的建議。
1.尋找一致的類別
不確定性和風險通常用數字表示。 今天可能有35％的降雨。 10％的患者會遭受這種副作用。 但是有時這些數字的顯示方式令人困惑。
例如，在大流行初期，《紐約時報》 啾啾 “幾乎一半的紐約市選民都知道有人死於Covid-19。 74％的白人選民說，他們不認識死于冠狀病毒的人，但48％的黑人選民和52％的拉美裔選民說，他們知道。
請注意，一些統計信息是指認識某人，而其他統計信息是指不認識某人。
區別並不重要，因為一旦您知道認識某個人的人的比例，您也知道不知道某人的人的比例-人們要么認識某人，要么不認識某人。 如果74％的白人選民不認識某人，那麼26％的人卻認識某人（74％加26％= 100％）。
但是如何描述選項可能會產生誤導。 在一個 經典的例子，研究人員從存活率（即90％的患者存活）或死亡率（死亡的10％）方面描述了癌症治療方案。 在兩個描述中，數字在邏輯上是相同的。 但是，當在陰性死亡率框架中描述可能性時，包括專家在內的人們往往會感到更糟，他們不太可能選擇用這些術語描述的治療方法。 是的人 數字不好 甚至更有可能受到正向或負向框架的影響。
當您閱讀上述推文時，請注意單詞和數字。 他們是否以一致的方式描述事物？ 如果不是，請考慮另一面。 該推文應該讀為“ 26％的白人選民說他們認識死于冠狀病毒的人，48％的黑人選民和52％的拉丁裔選民也是如此。” 通過數字和單詞之間的一致性，您可以更輕鬆地在組之間進行比較。
2.轉換數字以便於比較
數字也可以通過其他方式進行通信，這使得它們難以破譯。 一個例子來自美國在幾個種族類別中死於COVID-19的人口比例。
當您以“某物相伴”的形式看待時，要確定哪些群體在大流行期間的表現更具有挑戰性。
那“某物”是分數的分母。 如果您只想選擇一個數字，則更容易理解數據。 這成為新的分母。 我之所以選擇10,000，是因為它比其他分母要大。
然後，將10,000除以原始數字“超出”的數字（原始分母）。 例如，在“原住民”類別中，我將10,000除以390。這等於25.6，約等於26。因此，我在26名原住民中寫下了10,000。
因此，您可以將1中的390與1中的665進行比較，而不是26中的10,000與15的10,000。 很容易看到土著美國人的死亡率幾乎是白人美國人的兩倍。
3.考慮絕對百分比與相對百分比
美國有線電視新聞網（CNN）最近寫了一篇關於安全飛行的文章，聲稱 90％的疫苗有效性 意味著“每百萬飛行的完全接種疫苗的人， 約有100,000人可能仍被感染“
這是完全不正確的。
疫苗有效性關係到與未接種疫苗相比，感染疫苗的相對風險。 要進行計算，您需要兩組人，一組接種疫苗，另一組沒有接種疫苗。 您等待，看看兩組中都出現了哪些感染。 然後，您可以計算接種疫苗組中感染者的比例和接種疫苗組中未感染者的比例。
用接種疫苗的比例除以未接種疫苗的比例，得出的數字就是風險比。 減去風險比即是疫苗的有效性，其中90％的數字來自疫苗的有效期。 疾病控制與預防中心發布的最新研究.
這個數字的意思是，在所有其他條件相同的情況下，接種疫苗後，您感染COVID-10的可能性要低19倍。 無論您住在密歇根州還是俄勒岡州，都是如此， 坐飛機還是不坐飛機，甚至戴口罩或不戴口罩。 無論您面對的平均感染率是多少（根據您的居住地和行為方式而定），如果接種疫苗，則感染的可能性要低10倍。
具有90％有效性的疫苗並不意味著10％的疫苗接種旅行者將獲得COVID-19。 AP Photo / Sue Ogrocki
下次看到百分比數字時，停下來思考一下這是否是絕對數字，例如知道或不認識死於COVID-19的某人的百分比。 或者是相對百分比，例如疫苗有效性–接種疫苗的人與未接種疫苗的人的比較。
90％的有效疫苗意味著，如果在1萬未接種的人群中 飛過的人，其中100例被感染，然後在1萬飛行的疫苗接種人員中，只有10例獲得了COVID-19。
這些疫苗是不完善的，但就其相對意義而言，它們具有驚人的效果。
4.不要讓軼事取代數據
新聞文章通常會講述一個吸引讀者的有關個人的故事。但是，這些引人入勝的故事可能會讓您迷惑，尤其是在其中一些附隨的數字難以理解的情況下。
萊拉尼·喬丹（Leilani Jordan） 繼續在馬里蘭州一家雜貨店當秘書，即使她患有腦癱並且經常與公眾接觸，她也可以幫助老年人。 她最終死於COVID-19，但她的故事可能說服了一些人謹慎行事。
一些名人故事可能產生了相反的效果。 湯姆·漢克斯和麗塔·威爾遜 有特別輕微的COVID-19病例。 閱讀有關它們的信息可能會減輕他們的擔心，並使某些人減輕洗手和身體疏遠的距離。
閱讀故事時，請仔細考慮有用的內容。 故事可以幫助您了解經歷–患COVID-19或因大流行而失業。 但是他們忽略了其他經驗，並且沒有告訴您不同的經驗有多麼普遍。
被寫成一個好故事後，請考慮一下它與您的相關性和可能性。 您甚至可以查詢統計信息，以更好地了解情況，而不是依靠可能會使您留下錯誤印象的軼事。
了解統計信息可以為您提供幫助，但有時您需要使自己有能力了解數字在告訴您什麼。
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