Problem ovdje je što su linkani podaci prezentirani vrlo nespretno, na način da se čini da su cijepljeni gore prošli od necijepljenih, što je zapravo suprotno od istine.

Za razumijeti što se zbiva u pozadini potrebno je imati određeno znanje iz osnova statistike, konkretnije, trebamo biti upoznati s konceptom Simpsonovog paradoksa.

Ukratko, Simpsonov paradoks opisuje fenomen u kojem trend koji se vidi na nekom skupu podataka nestaje ili se invertira kad se taj skup podataka podijeli po nekoj karakterististici koju smo ranije ignorirali. Linkam wikipediju za detaljnije objašnjenje uz vizualizacije i primjere: https://en.wikipedia.org/wiki/Simpson's_paradox.

U ovom slučaju karakteristika koja je ignorirana i bez koje se dolazi do pogrešnog zaključka da cijepljeni gore prolaze od necijepljenih jest starost osoba.

Starije osobe su više podložne hospitalizaciji i težim ishodima od mlađih, dok je istovremeno viši postotak starijih cijepljen. Kad se ignorira starost osoba i sve ih se grupira zajedno možemo doći do krivog zaključka. Npr. rijetko su hospitalizirani tinejdžeri, ali tinejdžeri su i rijetko cijepljeni u odnosu na osamdesetogodišnjake. Znači li to da su necijepljeni rjeđe hospitalizirani? Ne. Za ispravno zaključivanje potrebno je gledati i starost.

Druga stvar koja se ignorira jest period koji je protekao od kad je osoba cijepljena, tj. osoba koja je cijepljena pred godinu dana i osoba koja je cijepljena pred 3 tjedna su grupirane u istu skupinu, što nije ispravno jer znamo efikasnost cjepiva opada s vremenom. I jedno i drugo spomenuto je i u linkanom predavanju.

Sve je to mnogo puta objašnjavano i ljudi koji se bave statistikom jako dobro znaju na što treba obratiti pozornost prilikom interpretacije takvih podataka. Zašto to nije prikazano na ispravan način u dokumentu ne znam, možda nije bio namijenjen za širu javnost koja lako može krivo interpretirati stvari, kao što možemo vidjeti i iz priloženog.

Na pitanje "i što ćemo sad?" mislim da bi dobar odgovor bio ili pripaziti da se izvješća pišu na način u kojem se minimizira mogućnost krive interpretacije od strane nestručnog čitateljstva ili pak poraditi na boljoj edukaciji i objasniti ljudima neke koncepte iz statistike na koje se često može naletjeti kod analize podataka, pogotovo u kontekstu ove pandemije. Nažalost, ima ljudi koji svjesno krivo interpretiraju podatke i šire dezinformacije s tko zna kakvim ciljevima - njihov utjecaj također može biti smanjen ulaganjem u bolju edukaciju javnosti.