Prof. Dr. Ahmet Rasim Küçükusta

Dikkat: Yazının sonunda ek var!

ARK: “İstatistik biliminin temel kaidesi: Bana nasıl bir sonuç istediğini söyle, sana hangi yöntemi uygulayacağını söyleyeyim.“

“İstatistikler tıpkı fal gibidir: İstatistiklere inanmayın ama istatistiksiz de kalmayın. Benjamin Disraeli: Üç çeşit yalan vardır; yalan, kuyruklu yalan ve istatistik.”

***

Serkan Dolma-TR‘ nın tivit dizisi:

Neden yoğun bakımda yatan hastaların içinde; – tam doz aşılı olanların sayısının, – tam doz aşılı olmayanların sayısına göre çok az olduğunu vurgulamak ve bu istatistiği kullanarak tereddüdü olan insanları aşının işe yaradığına ikna etmeye çalışmak doğru bir strateji değil?

Temel düzeyde olasılık bilmeden bunu hemen kavramak kolay değil. Ama yine de en az matematikle bunu anlatmayı bir deneyeceğim. “Benim olasılık altyapım var” diyenler için kısa cevabı buraya bırakıyorum. Diğerleri için başlıyoruz.. Neden bahsettiğim oranı temel almak problemli?

Çünkü; (I) Yoğun bakımda yatanların içinde aşılı olanların oranının aşısız olanların oranına göre çok düşük olması, ile (II) Aşılıların içinde yoğun bakımda yatanların oranının aşısızların içinde yoğun bakımda yatanların oranına göre çok düşük olması, farklı şeyler de ondan..

Aşının, bizi “hastanelik olmaktan”* korumada ne kadar işe yaradığını gösterebilecek şey II. ifadedeki durumdur. Ama bizle paylaşılan bilgi I. ifadeyle ilgili..

Önce, iki ifade arasındaki farkı kavramaya çalışın. Kavramak için bir kaç kez okumanız gerekirse bunda bir anormallik yok.. Ben de hata yapmadan yazabilmek için 3-5 kez yazdığımı okudum.. Peki neden II. ifade aşının etkililiğinin bir göstergesi olarak kabul edilebilir?

Öncelikle hatırlayalım, eldeki verileri kullanarak hesapladığımız oranlar*, görgül olasılık** olarak kabul edilir***. Hatta bununla biraz ilgili Nisan ayında bir… ____ * İng. proportions ** İng. empirical probability ***Frekansçı olasılıkta..

…zihin jimnastiği sorumuz olmuştu. Şimdi, aşılı olanların “hastanelik olma” ihtimalinin, tam doz aşılı olmayanların hastanelik olma ihtimalinden ne kadar (kaç kat) düşük olduğu elbette aşının ne kadar etkili olduğunun göstergesi olarak kullanılabilir.

Biz zaten bunu merak ediyoruz. Aşı olursam virüsten etkilenme* ihtimalim aşı olmama durumuma göre ne kadar azalıyor.. ____ *Bizim örneğimizde “etkilenme”den kastettiğimiz yoğun bakıma düşme, yani “hastanelik olma”..

Ama I. ifadenin verdiği bilgi başka bir şey.. O oran, yoğun bakımda yatan birisinin; – zamanında tam doz aşı olmuş birisi olma ihtimalini, – zamanında tam doz aşı olmamış birisi olma ihtimali, ile karşılaştırıyor. Bu bizim için çok da önemli bir bilgi değil..

Daha da kötüsü, I ifadedeki (kullanmamamız gereken) oran ile II. ifadedeki oran (asıl kullanmamız gereken) arasında matematiksel bir ilişki de var*. Bu matematiksel ilişkinin bir sonucu olarak da… ____ *Teknik yönü için 2. tweet’e bakınız.

..toplum içinde aşısız olanların oranı aşılı olanlara göre yüksekken I. ifadedeki oran aşıyı gerçekte olduğundan daha etkiliymiş gibi gösterir. “İyi ya! Bunu kullanarak tereddüdü olanları daha kolay ikna edebiliriz.” Öyle değil..

Çünkü toplum içinde aşılı olanların oranı arttıkça bu sefer işler tam tersine döner. I. ifadedeki oran, aşıyı gerçekte olduğundan daha etkisizmiş gibi göstermeye başlar. Aşılananların oranı giderek %100 yaklaştığında ise aşı hiç işe yaramıyor gibi görünür..

Hatta hatta aşı olmak, hastanelik olma ihtimalini artırıyormuş gibi görünür. O zaman geldiğinde “bu istatistik aslında yanlış, bu orana bakılmaması lazım” denirse, “o zaman niye zamanında bu istatistiği kullanarak aşının çok etkili olduğunu söylediniz” derler, adama..

Böyle bir duruma düşmemek, mesnetsiz nedenlerle aşıya karşı olanların yarın eline koz vermemek ve kendi içimizde tutarlı olma adına bugün, aslında yeterince etkili olan aşıyı hatalı bir şekilde olduğundan daha da etkili gösteren istatistikleri kullanmamamız gerekir

Not: -Aşı verilerini yorumlarken dikkate alınması gereken başka bir sürü istatistiksel olgu var. Bu zincirde sadece spesifik bir hususa değindim.

Kaynak: https://twitter.com/TrDolma/status/1430832142381113344?s=20

***

EK 1 (27.8.2021): BÜLENT POLAT “Mükemmel aydınlatıcı bir yazı. Ülkemizde yoğun bakımlarda yatanların çoğunluğu aşısız diyerek aşıya ikna etmeye çalışırken %75’den fazla nüfusun aşılandığı İngiltere’de ölümlerin çoğunluğunun tam aşılılarda olması gerçeği karşısında düşülen çelişkiyi açıklıyor sayın @TrDolma” Kaynak: https://twitter.com/drbulentpolat/status/1431006750342266886?s=20

***

Yazı için 1 yorum yapılmış:

1. Alişan Yıldıran dedi ki:

   27 Ağustos 2021, 06:54

   Muhterem kardeşim,
   İstatistik iyidir, ama akıl, mantık ve mukakeme olmadan daima yanıltıcıdır.

   Verdiğiniz misalde birinci önerme ‘yoğun bakımların (şu anda) aşısızlar ile dolu olduğu’ yanlış bir bilgidir.

Siz de yorumunuzu paylaşın: