vous pensez que di vizio a d'ors et déjà trouvé les failles qui invalident le rapport de christine?

regardez, je vous en explique 2

(+ petit cours de stat bonus à la fin) https://t.co/63pQPcIyCj

1/ efficacité

annoncée à 95%

le calcul:
1 -
([(nb covid+) / (nb d'individus gp vax)] /
[(nb covid+) / (nb d'individus gp placebo)])

sauf que, comme dit christine, y'a des gens qui ont été symptomatiques MAIS à PCR neg

n'importe quel stateux aurait dit "on ne connait pas leur statut covid donc ils sortent des calculs"

et si on refait le calcul sans eux, on tombe aussi sur 95% d'efficacité https://t.co/g5Z1y8Ow2N

mais pour christine non, parce que toute personne présentant des symptômes VA AUX URGENCES

donc elle les ajoute au calcul comme individus covid+

alors qu'il est bien écrit dans l'encart qu'elle utilise DANS SON RAPPORT que seul 2 cas ont fait l'objet de symptômes sérieux https://t.co/sUOhKQOGup

première conclusion fausse

passons à la suite

2/ la mesure des anticorps (protection)

"on observait déjà une diminution de l'immunité quelle que soit la dose"

"on observait"
et bin pas vraiment parce que quand on regarde les écarts types (les barres), surtout sur la dose verte, la baisse n'est pas franchement significative https://t.co/0hVpzio6m2

et surtout, regardez le 2° graphique (qui concerne la population à risque, age >65ans) qui est DANS SON RAPPORT

non ça baisse pas c'est même ultra stable pour les 3 doses testées, surtout la bleue, qui a été le dosage retenu! la hauteur de la barre est stable! https://t.co/UOJFOkNbEz

deuxième conclusion fausse

bon bin voilà hein, je n'irai pas plus loin, inutile

petit cours bonus - lire des barplot

on regarde d'abord la hauteur de la grande barre
quand ya des gros écarts de hauteur, ça peut vouloir dire que les 2 groupes sont différents

mais attention, il faut TOUJOURS ajouter les écarts types (les petits traits verticaux)

+ les écarts types sont étroits, + la population est homogène
+ ils sont larges, + la population est hétérogène

par exemple, écart type faible: la taille des femmes dans une agence de mannequin
écart type fort: la taille des femmes dans la population générale

donc, quand on compare 2 barplot, il faut les écarts types

si les écarts types des barplots sont très larges, en général, on ne conclue rien, les 2 populations étant trop hétérogènes
à moins que leurs hauteurs soient vraiment différentes (par ex ici, avant et après le vaccin)

ceux qu'on voit ici, post vaccin, ça va, pour chaque dose, les hauteurs ne sont pas trop différentes et leurs écart types se chevauchent
il est très probable qu'un test stat aurait dit qu'il n'y a pas de différences entre les barres

le barplot est une très chouette représentation graphique, assez didactique

mais méfiez vous toujours de ceux qui ne mettent pas d'écart types

(attention c'est différent des barplot d'effectif, ceux des élections par ex, qui représentent un chiffre, non un ensemble de données)

allez bon dimanche à tous :)