象眼３ｒｄコミュの０９３＃コロナ／ワクチンの逆転現象の可能性

逆転現象とは
「感染防止するハズのワクチン接種によって逆に感染増加が起こる」
という懐疑派の懸念である（前に述べた抗体原罪もそのひとつ）。
懐疑派は
「医学的根拠はある」とするが、ワクチン肯定派は認めておらず、
というか、それに言及した上で明示的に否定するのではなく、
逆転現象の提言を黙殺するというカタチで、暗に否定している。
仮に事実だった場合「逆転現象は無い！とは言っていない」という
自己保身かとも邪推するが「真偽は解らない」がホンネだろう。
せめて、以下、動画のように現に統計では逆になっている事実への
言及くらいはしてほしい。

という事で、
現在、逆転現象は事実ではなく、懐疑派の仮説にとどまっている。
で、統計データで逆転現象が確認できる！との事で見てみた。

　(2022/08/10)
　不可解な逆転現象が起きている！？
　https://youtu.be/mZNGxKfpI2g?t=206

　動画主はずっとワクチン懐疑派として情報発信を続けている。
　なので、ワクチン・ネガの情報収集に傾いている点は差っ引いて
　見るべきだ。

　元ネタ
　https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00348.html
　
　配布資料の中の
　「資料２−５ 全国の新規陽性者数等及び高齢者のワクチン接種率等」
　が動画の引用元だ。

小生も「これで決定かｗ」と喜んだが、そうでもない。
動画主の主張は残念ながら、この統計結果だけでは断定まではできない。
可能性としては大いにあり得るが・・・。

まあ、現実はそう単純には行かないものだ。
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＜微妙なデータの素性＞

統計で重要な事は（誰もが知っているが）数値が正確か否か？である。
エクセルなどで集計した経験がある者なら容易に解る事だが、
・どういう統計で得られた数値か？
・その手法は現実把握の方法として正しいか？
・論理的に正しくても、それが実現できる正しい手順になっているか？
また、
・日付けは、どんな日付けなのか？
　（異なるデータを突合する場合、日付けの意味は非常に重要）
・計算値は慎重に
　（実数ＡとＢを計算して計算結果Ｃを作り出す時、方法が間違えると
　　現実にはないトンデモ数値が出てくる）
そして、

　　★「率」を求める上において母数は非常に重要である★

過去、統計で怪しいモノすべてが、母数が正しくない点にあった。
で、表を眺めていたら、重要な事が表下の※印にあった。
（動画主が、この表下の※印に言及しない事はよろしくない）

子数（表の各「新規陽性者数」の欄）
　・HER-SYS登録
　　新規陽性者からワクチン接種歴（不明含む）の有無で分けて集計
　　　→登録タイミングは発症＝陽性把握時点だろう
　　　　登録者は医療機関／保健所、または個人
母数（表の各「接種者数」の欄）
　・VRS登録
　　ワクチン接種者数は、VRSに報告されているデータに基づき算出
　　　→登録タイミングはワクチン接種時
　　　　登録者は各自治体
　・未接種者数は各年代の人口の総計から接種済みの人数を引いて算出。
　　つまり、世代別人口データとVRSデータの★計算★で求めている。
　　計算なので、
　　仮にVRSの接種済みが少なく登録された場合、引き算で算出される
　　結果は現実より多くなる。
　　仮にＡＬＬが１００。うち接種者数８０／未接種２０とすると、
　　接種者数７０で登録すると１００−７０＝未接種３０となり
　　接種者数９０で登録すると１００−９０＝未接種１０となり
　　ドチラも未接種の実数が変わってくる。計算算出の問題点だ。

　HER-SYSとは？
　https://bit.ly/3Qsc1MA
　VRSとは？
　https://bit.ly/3pknuSC
　
母数と子数が別の集計データ、かつ、未登録は前述のとおり世代別
人口データとの計算である。３つの異なるデータを使っている点は
間違いを生む要因となる。
常識から言うと、
一元化されていない別データを混合した場合、間違った結果が出る
可能性が高い。更に、実際の集計値と、計算で求める値が混在して
いる事も危険である。普通は実際の集計値どうしで計算するものだ。
例）
在庫の管理において
ＡＬＬ商品１００／内、出荷８０／返品１０／在庫１０という場合、
日々カウントしている在庫が１０。で、
・普通、在庫数をチェックする場合、
・実数１００ー実数８０ー実数１０＝計算値１０
・在庫／実数と在庫／計算値はそれぞれ１０でビンゴ！
・よって実数すべては正しく、商品管理が成立する
しかし、
・カウントしてないので在庫実数不明
・実数１００ー実数８０ー実数１０＝計算値１０
・だから在庫は計算から１０だ！
こんな商品管理などないｗ！
「社長、計算した結果、在庫は１０です！」
「はあ？で、倉庫の在庫はホントに１０なのか？」
「社長、それは確認してませんよ！」
こんな管理者はクビである。

全部実数だからこそ、例えば
・実数１００ー実数７０ー実数１０＝在庫／計算値２０
・しかし、カウント在庫／実数は１０→２０と１０、合わない？
・ココで初めてチェックが入り、出荷７０が間違っていた事が解る。
・しかし、計算値だけを信じれば、
・出荷７０のミス／在庫２０のミス、１つのミスで２つのミス発生
　被害が拡大する。

世代別人口データは、まず間違いないとしてよいが、HER-SYSとVRSの
正当性については・・・よく解らん。

HER-SYS登録（子数）
対象は陽性者≒１千５百万ベース。
VRSより１桁少ないが、現場＝医療機関／保健所は忙殺／パンク状態、
昔の報道で「入力が面倒、患者対応に忙殺されて残業＝深夜までＰＣ
入力しないと、その日の登録が間に合わない」などの実態があるらしく、
現実より少なくなる可能性はある。

VRS登録（母数）
対象は接種済み国民８０％≒１億数千万件ベース。
膨大な数なので処理が遅れたり、錯そうする可能性がある。
ワクチン接種と連動するので、自治体の担当者が潤沢に配置できれば、
事務的に作業は進むハズだ。処理が追いつかず、現実より少なくなる
可能性はある。

陽性「率」は母数によって大きく異なるので「VRS登録の正確性」が
この表の正当性にとってネックになってくる。
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＜単純スッキリとはいかない＞

小生も動画主の「ワクチン接種で逆転現象が起こっている」との筋
には基本としては同意。だって、事実、数字がそうなっているから。
でも、
前述の様に母数ミスで率は変わるので「ミスを修正したら、やっぱり
接種済みの方が陽性率は低い」という結果になるかも知れない。
事実、
過去の５波／６波のピーク前後の３〜４カ月すべてを確認したが、
そこで★逆転現象はまったく無い★。いずれも未接種の陽性率の方が
圧倒的に高くなっている。

動画が指摘する逆転現象は、７波急増の前から顕著になっているだけ、
単純に「ワクチン接種が免疫低下＝陽性率増になる！」という結論は、
過去の５波／６波を加味すれば間違いである（以前はデータの収拾が
もっと曖昧で、未接種が高く出ている可能性もあるが、それにしては
未接種と接種済みの差が大き過ぎる）。
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＜それでもワクチンの欠陥は証明できる＞

データが正しいなら、この表から今、断言できる事は、
・５波６波までワクチン接種は感染防止に効果があった
・７波では３回接種も含め、逆転現象が起こっている
である（まあ、見たとおり）。
しかし、この事実だけでワクチンに問題がある事が証明できる。

・２回／３回接種でも効果切れで抗体が低下、感染率が上がる
　→これが肯定派の説明であり、誰も反対しない。
・それでも未接種と同じベースまでの低下になるハズだ
　→仮に元から持っている自然免疫力を５０ベースとするなら、
　　未接種者は５０べースとしてずっとある
　　接種済者は接種で１００べースまで上がったが効果が切れて
　　５０べースに戻った
　　であれば、接種済者も５０ベースになっているハズだ
　　であれば、感染率は未接種者と同じになるハズだ
・しかし、７波では未接種者より感染率が上がっている、それは
　→未接種者は５０べースでいる事に対し
　　接種済者は４０や３０ベースまで下がっている事を意味し
つまり、
・ワクチン効果切れすると元のベースより免疫力を弱める
或いは
・ワクチン効果切れすると免疫力は未接種者と同じベースに戻るが、
　何らかの作用で接種済者の方が感染し易い体質に変化している
など、

　　★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
　　接種によって何らかのウィルス増因を引き起こす体質になる
　　だから未接種者の方が感染防止力が強い
　　★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

と結論するしかない（他の可能性あるかな？）。

動画の統計は、
効果あり！のワク信にとっても自説の否定要素があり、
効果無し！の反ワク／懐疑派も自説の否定要素がある。
ドチラも自説に固持せず、真摯に考えるべきだ。
何度も繰り返すが、

　　　★★★★★★★★★★★★★★
　　　我々が求めるべきものは真実だ
　　　自説を強化するネタではない
　　　★★★★★★★★★★★★★★

いずれにせよ、７波のデータが正しいのであれば、ワクチンに
問題がある事は否定できないと思うが、いかがであろう。