설문 조사 및 설문 조사는 무작위 샘플링을 사용합니다. 왜 유행성 검사를하지 않습니까? 게티 이미지를 통한 Gerville / E +
다음 두 가지 질문을 고려하십시오. 코로나 바이러스에 감염된 미국인의 비율은 몇 퍼센트입니까? 그리고 바이러스에 감염되면 바이러스로 사망 할 확률은 얼마입니까? COVID-19 전염병의 가장 불안전 한 측면 중 하나는 이 두 가지 기본 요율 (코로나 바이러스 감염률과 사례 사망률)은 알려져 있지 않습니다..
으로 정치 과학자 및 응용 수학자우리는 더 큰 그룹 내에서 믿음이나 의견의 비율을 찾아야하는 경우가 많습니다. 정치 조사에 사용하는 것과 동일한 접근 방식을 사용하여 코로나 바이러스가 얼마나 광범위하고 치명적인지를 대답 할 수 있습니다.
무한한 자원이 주어지면 얼마나 많은 미국인이 바이러스를 앓고 있는지와 바이러스가 어떤 위험을 초래하는지 알아내는 가장 간단한 방법은 미국의 모든 사람을 검사하는 것입니다. 그러나 무한한 자원이 없으며 코로나 바이러스에 대한 테스트는 훨씬 더 선택적이었다. 8 월 XNUMX 일 현재 CDC의 테스트 우선 순위는 다음과 같습니다. 입원 환자 및 증상이있는 의료진전반적으로 테스트를 거친 사람들입니다.
이 선택적 검사로 인해 미국의 역학자 및 공중 보건 당국은 코로나 바이러스가 국가에 침투 한 정도, 즉 바이러스의 감염률을 알지 못합니다. 그리고 얼마나 많은 사람들이 감염되었는지 알지 못하면 사례 사망률 – 바이러스에 걸릴 경우 바이러스로 사망 할 확률 – 및 코로나 바이러스와 관련된 다른 많은 통계를 계산할 수 없습니다. 다행히 COVID-19가 얼마나 광범위하고 치명적인지 알 수있는 간단한 방법이 있습니다. 무작위로 테스트하십시오.
아프고 증상 테스트
코로나 바이러스의 감염 및 사례 사망률을 계산할 수없는 이유는 무엇입니까? 이미 수행 된 수백만 개의 COVID-19 테스트 미국에서? 문제는 테스트 횟수가 아니라 누가 테스트했는지에 달려 있습니다.
증상이있는 환자를 테스트하는 것은 샘플링에서 고전적인 오류를 반영합니다. 연구원들은 코로나 바이러스를 가진 사람을 알고 싶어하지만, 검사를받은 대부분의 사람들이 증상을 보이므로 의료 전문가들은 전체 인구에서 예상되는 것보다 더 높은 감염률을 가진 그룹에서 표본을 추출해 왔습니다. COVID-19 증상이있는 사람은 무작위로 선택된 사람보다 COVID-19를 가질 가능성이 높습니다.
자발적인 검사를받는 사람들은 무작위로 선택된 사람보다 아플 가능성이 높습니다. AP 사진 / 수 오크 록키
이 선택적 테스트의 이유는 완전히 이해할 수 있습니다. 검사가 희소 한 자원 인 경우 COVID-19 증상이있는 사람은 검사를 받아야합니다. 적절한 치료를 제공하고 접촉 추적을 시작할 수 있습니다. 또한, 시간과 수의 보건 요원 모두 제한되어 있으며, 병원과 의사 사무실에 출석 한 사람을 검사하는 것이 편리합니다. 그러나 건강 시설에 등장하는 사람들은 증상이있을 가능성이 높고 COVID-19를 먼저 가질 가능성이 높습니다.
코로나 바이러스 검사를받은 사람들은 미국 전체를 잘 대표하지 않습니다. 따라서이 그룹의 감염률과 사례 사망률은 더 큰 미국 인구를 나타내지 않습니다.
무작위 테스트는 대표적인 테스트입니다
코로나 바이러스에 대해 전체 모집단을 테스트하는 기능 멀리 떨어져있을 수 있습니다정확한 숫자를 얻기 위해 미국의 모든 사람을 테스트 할 필요는 없습니다. 충분히 많은 수의 사람들을 무작위로 테스트함으로써 인구 통계가 전국을 대표하는 표본 그룹을 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 설문 조사와 설문 조사가 이루어지는 방식입니다.
공중 보건 당국은 미국 전역에서 무작위로 사람들을 뽑아 코로나 바이러스의 존재 여부를 테스트 한 다음 코로나 바이러스에 양성 반응을 보인 사람들 중 일부가 COVID-19에서 사망 한 것을 확인할 수있었습니다. 무작위 검사가 올바르게 수행되면 무작위 표본의 감염 및 사례 사망률은 미국 전체 인구의 실제 비율과 매우 비슷해야합니다.
대화 미국, CC의 BY-ND
그렇다면 미국 전체를 정확하게 설명 할 수있는 데이터를 얻기 위해 무작위로 테스트해야하는 사람은 몇 명입니까? 다행스럽게도이 질문의 배후에있는 수학은 오랫동안 해결되어 왔으며 아마도 생각보다 숫자가 작을 것입니다.
대통령 승인 투표 약 1,000 명을 샘플링. 이로 인해 약 3 %의 오차 한계가 발생하여 임의의 확률로 결과를 최대 3 %까지 줄일 수 있습니다.
대통령 승인을 추정하는 데 3 %의 오차 한계는 괜찮지 만 코로나 바이러스 전염병에 대해서는 충분히 정확하지 않을 수 있습니다. 미국에서 10,000 명의 개인이 바이러스를 검사 한 경우 바이러스 감염률의 오차 한계는 1 %가됩니다. 실제로 이러한 오차 한계는 보수적입니다. 10,000 명의 개인으로 구성된 무작위 표본의 실제 오차 범위는 아마도 코로나 바이러스에 감염된 사람의 총 감염 및 사망률에 대한 유용한 정보를 공중 보건 당국에 제공하기에 충분히 작고 정확할 것입니다.
만은 커 보이지만 8 월 XNUMX 일 현재 미국은 이미 2 백만 명 이상을 테스트했습니다. 열쇠는 무작위로 선택됩니다. 시험중인 사람들이 추첨에 의해 선택된 경우 10,000 명의 미국인이 가장 유용합니다.
바이러스의 지리적 분포 및 인구 통계 분포에 대한 유용한 정보를 통해 바이러스가 가장 필요한 영역으로 원조를 리디렉션 할 수 있습니다. AP 사진 / 일레인 톰슨
이러한 통계가 중요한 이유
전국 무작위 표본을 사용하면 역학자들은 코로나 바이러스 사례의 총 수보다 훨씬 많은 것을 배울 수 있으며 감염되었지만 아프지 않은 미국 사람들의 바이러스 사례 사망률을 테스트 할 수 있으며 무증상 사례의 비율을 결정할 수 있습니다 .
이 샘플은 또한 지리, 민족 및 기타 인구 통계 변수에 관한 정보를 제공합니다. 이미 특정 인구 통계를 보여주는 일부 데이터가 있습니다. 아프리카 계 미국인 와 저소득 개인 – 바이러스에 의해 불균형하게 영향을받습니다. 이것은 COVID-19의 감염률과 그 사례 사망률이 미국의 다른 지역과 국가 인구의 다른 하위 그룹에 따라 다르다는 것을 제안합니다. 무작위 표본 추출은 최악의 피해가 발생하기 전에 이와 같은 추세를 밝힐 수 있으며 공중 보건 당국은 위험이 높은 그룹이나 지역을 돕기 위해 목표가 있고 미묘한 정책을 시행 할 수 있습니다.
무작위 테스트는 코로나 바이러스에 대한 국가 토론의 일부는 아니지만 변경 될 수 있습니다. 4 월 XNUMX 일, 오하이오 보건 국장 에이미 액턴 (Amy Acton)은 자신의 주가 CDC와 협력하여 무작위 샘플링 계획 개발. 이 프로젝트의 목표는 진실을 결정하는 것입니다 오하이오에서 코로나 바이러스의 범위 전체 상태를 테스트하지 않고.
공중 보건 공무원은 다른 환경에서 무작위 배정을 사용했다. 이집트 일부의 장티푸스작동합니다. 랜덤 샘플링의 수학적 수학은 많은 폴링 및 통계 영역에 기본입니다. 공중 보건 당국이해야 할 일은 처형을 알아내는 것뿐입니다. 무작위 테스트는 미국에서 가능하며 코로나 바이러스 위기와 싸우고있는 공중 보건 공무원에게 귀중한 정보를 제공 할 것입니다.
저자에 관하여
Daniel N. Rockmore, William H. Neukom 1964 다트머스 대학의 과학 부교수, 전산 과학 교수, 다트머스 대학 Michael Herron, William Clinton Story Remsen '43 정량 사회 과학 프로그램의 정부 및 의장 교수, 다트머스 대학
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