KOPĪGOT | DRUKĀT | SŪTĪT E-PASTU
Tā kā nav iespējams analizēt, kategorizēt, parsēt vai sadalīt iedzīvotāju datus citādi, kā vien pēc “Trampa balsu daļas”, nedrīkst būt jebkurš citi iespējami skaidrojumi jebkam citam, izņemot to, ka sarkanie apgabali = slikti (augsts Covid nāves gadījumu skaits!), zilie apgabali = labi (ne tik augsts Covid nāves gadījumu skaits!).
Protams, es jokoju. Viss šis apgalvojums ir vienkārši muļķīgs. Iedzimto atšķirību jēdziens populācijās ir... labi pamatots apsvērums tiem, kas pēta iedzīvotāju veselību. Varētu domāt, ka mūsu valsts prestižākais laikraksts varētu pieprasīt savam vadošajam rakstniekam konsultēties ar iedzīvotāju veselības ekspertiem vai pat aktuāra zinātnieku, lai iegūtu pamatotāku perspektīvu un veiktu datu rūpīgāku analīzi.
Apskatīsim Deivida Leonhardta “Sarkanā Covid” sērijas spilgtākos momentus.
Septembris 27, 2021
"Sarkanais Covid: Covid-19 partizānu modelis kļūst arvien ekstremālāks.
(Lūdzu, ņemiet vērā Y asi šajā diagrammā)
“ASV atšķir konservatīvā partija — Republikāņu partija —, kas ir kļuvusi naidīga pret zinātne un empīriski pierādījumi pēdējās desmitgadēs. Konservatīvs mediju komplekss, tostarp Fox News, Sinclair Broadcast Group un dažādi tiešsaistes mediji, atspoguļo un pastiprina šo naidīgumu. Tramps pacēla sazvērestības teoriju jaunā līmenī, taču viņš to neradīja.”
"Demokrātu politiķi ir lūguši visus amerikāņus vakcinēties, bet daudzi republikāņu politiķi to nav darījuši."
Novembris 8, 2021
ASV Covid nāves gadījumi kļūst vēl sarkanāki: ASV Covid nāves gadījumi kļūst vēl sarkanāki
"Īsā versija: Covid nāves gadījumu skaita atšķirība starp sarkano un zilo Ameriku pēdējā mēneša laikā ir pieaugusi straujāk nekā jebkurā iepriekšējā brīdī."
Oktobrī no Covid-25 nomira 100,000 no katriem 7.8 100,000 iedzīvotājiem apgabalos, kuros bija blīvi dzīvojis Tramps, kas ir vairāk nekā trīs reizes vairāk nekā apgabalos, kuros bija blīvi dzīvo Baidens (XNUMX uz XNUMX XNUMX).
Februāris 18, 2022
"Sarkanais Covid, atjauninājums: Partiju plaisa Covid nāves gadījumu skaitā joprojām pieaug, bet lēnāk.
“Kā redzams diagrammā, upuru skaits ir bijis vēl lielāks apgabalos, kuros Tramps uzvarēja ar pārliecinošu balsu pārsvaru, nekā apgabalos, kuros viņš uzvarēja ar nelielu pārsvaru.
“Šī parādība ir piemērs tam, kā valsts politiskā polarizācija ir izkropļojusi cilvēku domāšanu, pat ja apdraudēta ir viņu personīgā drošība. Tā ir traģēdija — un arī novēršama.”
Pirms iedziļināties detaļās par šiem pārliekajiem vienkāršojumiem, vēlos precizēt, ka, manuprāt, iepriekš minētie Leonhardta apgalvojumi atspoguļo patiesu pārliecību. Viņš patiesi tic, ka politiskās preferences ir Covid mirstības cēlonis. Nevis veselības stāvoklis, vecums, svars vai komorbiditātes. Tikai viena lieta: personīgās politiskās preferences.
Skaidrības labad jāsaka, ka viņš uzskata, ka augstākas Covid-19 mirstības pamatā sarkanajos apgabalos patiesībā ir zemāki vakcinācijas rādītāji sarkanajos apgabalos. Tātad, plašākā nozīmē, to var izskaidrot ar politiskajām vēlmēm.
Turpmāk es ceru sniegt pilnīgāku priekšstatu par to, kas notiek, ja apgabala līmeņa datus sadalām Leonhardta izvēlētajās kategorijās: "Trampa balsu īpatsvars apgabalā" (0–30 %, 31–45 %, 46–55 %, 56–70 % un 70 %+). Izmantojot vēsturiskos apgabala līmeņa mirstības datus, es mēģināšu atbildēt uz šādiem jautājumiem:
Kā Covid mirstības tendences salīdzināmas ar vēsturiskajām tendencēm, kategorizējot pēc politiskajām preferencēm?
Vai Covid-19 mirstība korelē ar mirstību no visiem cēloņiem?
Vai 2021. gadā bija novērojama būtiska, nepieredzēta atšķirība kopējā mirstībā starp “sarkanajiem” un “zilajiem” apgabaliem?
Varētu veikt papildu analīzi, lai noskaidrotu, vai vakcinācijas rādītāji ilgtermiņā ir korelēti ar kopējo mirstību (nevis tikai ar Covid-19). Tomēr, tā kā "pilnībā vakcinēta" vai "atjaunināta" definīcija ir mainīgs mērķis, es pagaidām neesmu izvēlējies salīdzināt mirstības rādītājus pēc vakcinācijas līmeņa pa apgabaliem (daudzi citi jau ir veikuši šo uzdevumu!). Lai būtu skaidrs, es uzskatu, ka tiem, kas ir pakļauti riskam, vakcīnas ir pierādījušas, ka... samazināt risku slimības izplatību šiem indivīdiem. Šīs analīzes mērķis ir dziļāk iedziļināties šajās politiskajās apakšnodaļās, kuras, pēc New York Times apgalvojuma, ir neapšaubāms Covid-19 mirstības skaidrojums, kas pazīstams arī kā “sarkanais Covid”.
Sākumā aplūkosim atšķirības apgabalos, kurus mēs šeit salīdzinām. Aplūkojot grupu “70% + Trampa balsis” – tā pārstāv 25 miljonus amerikāņu, un vidējais iedzīvotāju skaits šajā grupā ir 23 tūkstoši. Tie galvenokārt ir lauku apgabali. Salīdzinājumam, Baidena apgabalos Tramps saņēma mazāk nekā 30% balsu, kas pārstāv 110 miljonus amerikāņu (galvenokārt pilsētu teritorijās), un vidējais iedzīvotāju skaits šajos apgabalos ir 137 tūkstoši.
Lai nelabvēlīgi ietekmētu atlikušo analīzi ar šiem iedzīvotāju datiem, mēs salīdzinām ļoti, ļoti atšķirīgas demogrāfiskās grupas un nekontrolējam šīs pamatā esošās atšķirības. Pareizais veids, kā veikt šos salīdzinājumus, būtu kontrolēt šīs atšķirības, galvenokārt koriģējot pēc vecuma, lai noskaidrotu ietekmi, ko varētu radīt dažādi vakcinācijas rādītāji vai atšķirīga politika. NYT rakstos tas netika darīts, un vienā gadījumā tika mēģināts noliegt vecuma atšķirību nozīmi starp šīm grupām. Es vienkārši izmantošu tās pašas kategorijas, ko viņi, bet aplūkošu šīs kategorizācijas augstākā līmenī, lai noskaidrotu, vai Leonhardta galvenais apgalvojums ir ticams vai nē.
Kā Covid mirstības tendences salīdzināmas ar vēsturiskajām tendencēm, kategorizējot pēc politiskajām preferencēm?
Lai atbildētu uz šo jautājumu, mums jānoskaidro, vai šī tendence uz augstāku mirstību konservatīvākos apgabalos ir jauns vai unikāls atklājums. Vai tas ir kaut kas jauns vai unikāls, ko izraisījusi pandēmija? Raksts… Epidemioloģijas un sabiedrības veselības žurnāls, kas rakstīts 2015. gadā (pirms Trampa laikmetā), atbild uz šo jautājumu mūsu vietā.
“Šajā 32 830 dalībnieku analīzē ar kopējo novērošanas laiku 498 845 cilvēkgadi mēs atklājām, ka politiskās partijas piederība un politiskā ideoloģija ir saistītas ar mirstību. Tomēr, izņemot neatkarīgos dalībniekus (koriģētais HR (AHR) = 0.93, 95 % TI 0.90 līdz 0.97), politisko partiju atšķirības izskaidro dalībnieku pamatā esošās sociodemogrāfiskās īpašības.” Attiecībā uz ideoloģiju konservatīvajiem (AHR = 1.06, 95 % TI 1.01 līdz 1.12) un mērenajiem (AHR = 1.06, 95 % TI 1.01 līdz 1.11) ir lielāks mirstības risks novērošanas laikā nekā liberāļiem.
Tātad, saskaņā ar šo pētījumu, konservatīvo mirstības līmenis bija nedaudz augstāks nekā citām politiskajām grupām. Lai noskaidrotu, vai tas parādās visu iemeslu mirstības datos, es paņēmu apgabalu līmeņa mirstības datus no gadiem pirms Covid-2018 (2019. un XNUMX. gads) no CDC brīnums, un sagrupēja tos ar tām pašām grupām, ko izmanto NYT – "Trampa balsojuma procentuālā daļa", lai noskaidrotu, vai augstāks mirstības līmenis pandēmijas laikā ir nepieredzēts.
Izrādās, ka Trampa apgabalos bija augstāka mirstība nekā citās grupās, aptuveni 1200 nāves gadījumu uz 100 2018 iedzīvotāju abos iepriekšējos gados — 2019. un XNUMX. gadā. Tātad dati liecina, ka Sarkano apgabalu mirstības rādītāji kopumā nav jauna parādība un atbilst vēsturiskajām tendencēm. Interesanti, ka zilo apgabalu mirstība bija tikai nedaudz zemāka nekā “gaiši sarkano” apgabalu mirstība, bet “violeto” un “gaiši zilo” apgabalu mirstība bija viszemākā. Tam ir daudz ticamu skaidrojumu, no kuriem vienkāršākais ir tas, ka šajos apgabalos iedzīvotāji vienkārši ir vecāki. Apskatīsim, kā dati mainās, kad mēs koriģējam mirstības rādītājus atbilstoši vecumam. (Piezīme: detalizētu ierakstu par vecuma korekcijas nozīmi un iemesliem skatiet Mērijas Petas Kempbelas ierakstā.) šeit????
Var redzēt, ka, pielāgojot vecumam, atšķirības starp apgabalu grupām gandrīz izzūd.
Vai Covid-19 mirstība korelē ar mirstību no visiem cēloņiem?
NYT rakstu pamatā ir pieņēmums, ka šīs grupas atspoguļo kaut kādu milzīgu atšķirību kopējā mirstības un mirstības slogā. Raksti koncentrējas tikai uz nāves gadījumiem Covid-19 dēļ vai ar to saistītiem, un tajos īsti nav pieminēta kopējā mirstības ietekme. Nav šaubu, ka Covid-19 izraisīja pārmērīgu mirstību un palielināja kopējo mirstības slogu iedzīvotājiem.
Taču jautājums paliek atklāts – cik lielā mērā šī slodze bija augstāka vai zemāka valsts “sarkanajos” un “zilajos” apgabalos? Uz šo jautājumu varam atbildēt, salīdzinot Covid-19 nāves gadījumus šajās grupās ar kopējo mirstību šajās pašās grupās. Redzēsim, kas notiks, ja mēs to darīsim. Tā kā NYT koncentrējās uz 2021. gadu, kad vakcīnas kļuva plaši pieejamas, mēs sāksim ar to.
Apskatiet Covid-19 mirstības rādītāju kreisajā pusē, salīdzinot ar visu iemeslu mirstības rādītāju labajā pusē.
Kā redzat, kreisajā pusē redzamā diagramma ir tas, uz ko koncentrējas NYT rakstu sērija – šī ievērojamā atšķirība starp sarkano un zilo. Aplūkojot diagrammu labajā pusē (mirstība no visiem cēloņiem), var redzēt, ka atšķirības izzūd. Nez, vai kāds, lasot šos rakstus, aizietu prom, saprotot, ka, neskatoties uz zemākiem Covid-19 mirstības rādītājiem zilajos apgabalos, šajos pašos dziļi zilajos apgabalos faktiski bija augstāka kopējā mirstība nekā violetajos vai gaiši zilajos apgabalos?
Vai 2021. gadā bija novērojama būtiska, nepieredzēta atšķirība kopējā mirstībā starp “sarkanajiem” un “zilajiem” apgabaliem?
Salīdzinot mirstības rādītājus 2021. gadā šajās grupās ar 2019. gada rādītājiem, redzams, ka tie kopumā ir augstāki, taču salīdzinoši katra grupa saglabā to pašu vietu kā gadā bez pandēmijas. Tātad, lai gan varētu būt taisnība, ka Covid-19 mirstības rādītāji tumši zilajos apgabalos bija zemāki, tas neietekmēja kopējos mirstības rādītājus šajos apgabalos. (Es koriģētu šos rādītājus pēc vecuma, ja man būtu pieejami dati, bet pašlaik CDC Wonder vēl nav 2021. gada datu šī raksta tapšanas brīdī).
Vēl viens veids, kā uz to paskatīties, ir aplūkot rādītāju izmaiņas gadu no gada katrā grupā. Kā redzams zemāk esošajā diagrammā, procentuālās izmaiņas katrā atsevišķā grupā saglabājas diezgan nemainīgas, 2020. gadā novērojot vislielāko izmaiņu tempu, bet 2021. gadā - nelielu, bet nozīmīgu izmaiņu tempu salīdzinājumā ar 2020. gadu (tas nozīmē, ka kopējā mirstība joprojām bija diezgan augsta salīdzinājumā ar 2019. gadu).
Rezumējot, ja mēs ņemam vērā vēsturisko skatījumu un augstāka līmeņa skatījumu, vienlaikus saglabājot šīs pašas grupas, šīs krasās atšķirības Covid-19 mirstības rādītājos, šķiet, neietekmē kopējos morāles rādītājus. Kāpēc?
Riskējot, ka šī analīze pārvērtīsies par vēl vienu norādi uz New York Time... kļūdas, Es vēlētos piedāvāt maigāku skaidrojumu. Tas ir skaidrojums, kas ir nomocījis žurnālistus un reportierus visas pandēmijas laikā. Kāpēc viss ir ierāmēts sarkanā un zilā krāsā? Viens vienkāršs iemesls: datu pieejamība. Leonhards izmanto datus, kas ir viegli pieejami un jau ir formatēti ērtai analīzei.
To sauc par pieejamības neobjektivitāte. Tā būtībā ir hipotēzes izvirzīšana vai pētījuma pabeigšana, pamatojoties uz konkrētu datu kopu, tikai tāpēc, ka dati ir pieejami. Tas, ka dati ir pieejami, nenozīmē, ka tie ir labākie dati, ko izmantot, lai mēģinātu atbildēt uz jautājumu.
Arī republikāņi ir cilvēki
Kāpēc tam visam ir nozīme? Galu galā, šķiet, ka mēs esam sākuši pieņemt, ka plašsaziņas līdzekļu žurnālistikā un kabeļtelevīzijas ziņās ir kreiss spārns. Kas par lietu?
Runājot par iedzīvotāju veselību, mērķis ir veicināt ikviena veselību un labklājību, un, ja sabiedrības veselības vēstījumi un ziņojumi kļūst nekaunīgi partizāniski, izmantojot apsūdzības un kaunināšanas taktiku, tas, visticamāk, radīs pretēju efektu nekā paredzēts – veicināt labāku veselību.
Arī konservatīvajiem un "sarkanajiem apgabaliem" ir nepieciešami labi veselības padomi. Viņiem jāspēj uzticēties avotam. Pat uztverot NYT premisu par "sarkano Covid" burtiski, kam šis vēstījums palīdz? Acīmredzot, ne cilvēkiem, kurus tas apraksta.
Datu avoti:
https://wonder.cdc.gov/wonder/help/ucd.html#2000%20Standard%20Population
https://data.cdc.gov/NCHS/AH-County-of-Occurrence-COVID-19-Deaths-Counts-202/6vqh-esgs/data
https://wonder.cdc.gov/
https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/VOQCHQ
Žurnāla raksti:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033819
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5893220/
Pārpublicēts no autora Apakšstaba
-
Džošs dzīvo Nešvilā, Tenesī štatā, un ir datu vizualizācijas eksperts, kas koncentrējas uz viegli saprotamu diagrammu un informācijas paneļu izveidi ar datiem. Pandēmijas laikā viņš ir sniedzis analīzi, lai atbalstītu vietējās interešu aizstāvības grupas klātienes mācību un citu racionālu, uz datiem balstītu Covid-19 politiku atbalstam. Viņam ir pieredze datorsistēmu inženierijā un konsultācijās, un bakalaura grāds ir audio inženierijā. Viņa darbus var atrast viņa apakškaudzē “Relevant Data”.
Skatīt visas ziņas
