之前看到"[新聞] 健身房揹傳染高風險黑名！"這篇就想回了，乾脆一次回兩篇
在看研究報告的時候，我都會先看作者有沒有conflicts of interest
"The mission of IHRSA, The Global Health & Fitness Association, is to grow,
protect, and promote the health and fitness industry, and to provide its
members with the benefits that will help them be more successful."
"本協會的任務是發展、保護和促進健康和健身行業"
有沒有利益衝突，就給大家自己判斷
其次，看有沒有cherry picking
"單方論證或隱瞞證據，是一種非形式謬誤，
是只提出支持論點的理由，而忽略不談反對的理由。
這種謬誤也稱為採櫻桃（Cherry picking），源於採櫻桃或其他水果的一般經驗。
挑水果的人把好的水果挑出來，看到的人可能會以為所有水果都是好的。"
(https://en.wikipedia.org/wiki/Cherry_picking)
"A study in Australia which included 6.26 million check-ins across 423 gyms
over a period of two months (June 13 - August 11) found zero cases of community
transmission associated with gyms."
"國際健康及運動俱樂部協會的澳洲研究也指出，去年兩個月內統計423 家健身房、
多達626 萬次會員進場紀錄，與健身房相關社區傳播案例為零。"
問題：為什麼只挑這423家健身房？
問題：為什麼只挑這兩個月？
"A U.S. industry survey conducted by MXM, consisting of 2,877 health and
fitness clubs, reports a mere 1,155 COVID-19 cases out of 49.4 million check-ins
as of August 7. These findings break down to an occurrence rate of 0.002%."
"另有一項由2,877家健身俱樂部所組成的美國行業調查報告則揭露，高達4,940萬次的會員
進場紀錄中，僅1,155 例為新冠肺炎病例"
問題：會員進場紀錄？為什麼不直接用在這段期間有使用健身房的會員人數計算？
最重要的問題：這些統計數據是否正確？
澳洲、美國是否能追蹤每個確診個案的感染源地點？
Garbage in, garbage out
"在統計學中，如果分析的原始數據是錯誤的、不準確的，
那麼統計的結論也就是不可信的。"
(https://en.wikipedia.org/wiki/Garbage_in,_garbage_out)
同理
Quintos：
"我是去健身工廠，這段時間觀察到其實大家都很遵守防疫規範
防護跟消毒都有做好，加上人數有控管"
您的觀察僅限於一家健身房，僅限於您去健身房的時間，僅限於您視線所及的地方
這有限的觀察是不足夠做出"大家都很遵守防疫規範，防護跟消毒都有做好"這種結論的
個人結論：
去健身房不是肌肉生長的必要條件
去不去健身房是個人選擇，請尊重他人的選擇，沒必要說服他人做跟自己一樣的選擇
但如果要用研究或統計數據說服他人，請用不偏頗及準確的研究或統計數據