※ 引述《Borges (波波波波)》之銘言：
: 借題問一下
: 新加坡是怎麼做到兒童零死的
: 依照台灣的狀況
: 兒童一樣會死啊 只是機率低而已
: 可是新加坡可是0死
: 0>1
: 這個真的非常厲害
: 有專家可以講解一下原因嗎?
: 不過新加坡的防疫仍然比不上台灣
: 因為台灣的防疫超前部署 世界第一
身為一個工作上需要面對各種統計數據的我，
我覺得所有數據的比較都必然充滿各種地雷，
不搞清楚這些地雷，就會寫出低水準的報告。
用個簡單的例子，台北某年某月某日有沒有下雨，
其中就藏著很多雷，不是「有或沒有」、「有的話下多少」這麼簡單。
一般人只需要去氣象局開放資料下載就可以，
但一般人拿到的是經過氣象局內容高度消化過後的簡易版數據，
所以一般人就會覺得，疑，不就是「有或沒有」、「下多少」這麼簡單嗎？
首先，世界上沒有一種數據，是真的可以完全做到跨國比較的，沒有，一個都沒有
什麼GDP啦、失業率啦、吉尼係數、企業總市值等等，
通通都會因為在一開始就有統計方法的差異，而差異原因極多，
細節我就不一一討論，因為真的很細。
但也不能因此憤世嫉俗地認定，所有跨國比較或時間序列比較的數據都不可信，
因為人類本來就不可能完美量化所有數據而且還能達到完美的一致性要求，
只有外行人才會抱有這種理想世界假設。
回到死亡率認定，為何新加坡死亡率那麼低？
我們先來就這次的covid-19死亡率認定的跨國比較有多困難開始，
https://www.bbc.com/zhongwen/trad/world-52212318
BBC的文章提出幾個原因，我重新消化如下：
一、分母究竟有沒有高估或低估？
二、分子究竟有沒有高估或低估？
BBC文章裡引用的一個人說法很務實，
德國烏爾姆大學流行病學和醫學生物統計學研究所所長Dietrich Rothenbacher）說，
「目前各國的數字『根本沒有』直接可比性」
雖然這是2020年的文章，但因為他說的「實際上大多數國家缺乏廣泛系統的測試」，
所以2022年的今天，直接可比性只會比2020年更低，
因為從第一、第二到第三世界國家，早就愈來愈沒有能力統計輕症及無症狀患者了
BBC這篇文章也提到，「原本就有病」的怎麼認定？
這也是新加坡死亡率極低的其中一個原因，
https://tinyurl.com/4ht8sk66
路透社這篇文章提到：
Singapore sticks rigidly to the WHO’s case definition for
classifying COVID-19 deaths. It does not include non-pneumonia f
atalities like those caused by blood or heart issues among C
OVID-19 patients in its official tally.
反過來說，台灣原本是採全死因認定，今年取消，
https://www.cna.com.tw/news/ahel/202205170317.aspx
全死因認定跟上面新加坡的做法大不相同，
是確診後哪怕走路跌倒頭破血流死掉都計入
所以以前台灣CDC網頁每天的報告都會寫案號多少是「因其他原因死亡」，
這裡的其他原因是什麼，要看記者會或新聞才知道
來說結論，
對我來說，很多名義上是同個數據的數據，
仍然完全經不起跨國或歷史比較，因為根本比不起來，
以GDP來說，聯合國只會每隔幾年「建議」一次GDP統計方法，
但美國這10年間可是修改過2次以上的統計方法，
也不只美國，一堆國家都會每隔幾年小改一下，
這種修改有時是因應科技發展或時代變化，但就會讓跨國或歷史比較失真。
同樣地，如BBC引用的那位德國學者說法，現在各國covid-19數據沒有可比性，
基本上看個大概就好，別真的奉為圭臬或顛撲不破的真理
所謂的數據，哪怕連雨量認定，都很多陷阱等著外行人踩下去。