ワクチンは、世界中の国々でCovidによる死亡率を抑制していません. 彼らが命を救ったという明確な証拠はなく、おそらく彼らは死を回避するよりも死を促進するために多くのことをした.
これは、Covidによる死亡率を各国のワクチン接種レベルと比較する簡単な統計調査を完了した後に到達した結論です.
ワクチン接種が約束されたとおりに行われている場合、人口のより高い割合でワクチン接種を受けた国は、ウイルスによる死亡者が比較的少ない国になります。 しかし、そのようなことが起こったという証拠はありません。
この問題を研究する際の問題は、パンデミックがさまざまな地域のさまざまな時期に世界の人口を通り抜け、さまざまな速度で進行したことです。 異なるCovid死亡率がワクチンの結果なのか、それとも他の何かの結果なのかはわかりません.
しかし、これが私たちが知っていることです。 Covidパンデミックの最初の年である2020年には、利用可能なワクチンがなかったことを私たちは知っています。 また、パンデミックの 2021 年目である XNUMX 年には、ワクチンが XNUMX か月間ずっと広く利用可能であったこともわかっています。
何らかの理由で、ウイルスと戦うためにワクチンを使用する程度は国によって大きく異なりました。 今日まで、人口の 3 ~ 4% にしかワクチンを接種していない国もいくつかありますが、事実上全人口にワクチンを接種している国もあります。 ほとんどの国は、この XNUMX つの両極端の間に位置し、比較的少ないワクチン接種から多数のワクチン接種まで、合理的に安定した連続体に沿っています。 最大の交絡因子は、ウイルスが人々を殺した程度です。 一部の国では、Covidによる死亡率が最初の年の終わりまでに非常に高くなりましたが、他の国では事実上誰も死亡していませんでした. ワクチンが存在しなかった最初の年に、病気への曝露が非常に異なっていた国をどのように比較できますか?
XNUMX年目のCovidによる死亡は、人口のどれだけがワクチン接種を受けたかに応じて、ある程度抑制されたはずです. それでも、ウイルスの拡散と病原性は、最初の年よりもXNUMX年の方が大きかった可能性があるため、Covidの死亡率が低下したという保証はありません. ワクチンは機能していたかもしれませんが、集団免疫への進展が遅すぎて、感染率の上昇を相殺できなかった可能性があります。
これは、たとえば、Covidの死亡率が40年目に減少するのではなく上昇した理由を説明するかもしれません. 世界中のすべてのCovidによる死亡のうち、ワクチンが利用できなかった最初の年に発生したのは50%未満でしたが、ワクチン接種が日常的に行われたXNUMX年目に発生したのはXNUMX%でした.
Covidワクチンは非常に効果的であると宣伝されましたが、予想されるようにパンデミックを抑制しませんでした. 政府は、XNUMX年目の死亡率の上昇はワクチン接種を受けていないためだと主張し続けましたが、確かなデータを提供しておらず、彼らの主張は説得力がありませんでした。
ワクチンが人々に免疫を与えているのであれば、ワクチン接種に積極的に取り組んだ国々は、ワクチン接種をあまり行わなかった国々よりも、新型コロナウイルスによる死亡率が1年目から2年目にかけてより好ましい変化を示したはずである。これが、以下の研究の根本的な前提である。
もちろん、ワクチン接種以外にも、XNUMX 年目から XNUMX 年目までの死亡率の変化に影響を与えた可能性のある多くの力がありますが、ワクチンが何らかの効果をもたらしたとすれば、より高いレベルのワクチン接種と XNUMX 年間の死亡率の間に少なくとも何らかの相関関係があるはずです。 XNUMX年目からXNUMX年目にかけてのCovid死亡率のより好ましい変化。 ただし、人口の年齢構成という交絡変数があります。 Covidが若い人よりもはるかに多くの割合で高齢者を殺したことがわかっています. また、国によって高齢者の割合が大きく異なることもわかっています。 これを考慮して調整を行う必要があります。
選択されたアプローチは、65 歳以上の各国の人口の規模を計算し、Covid による死亡率を推定することです。 高齢者のCovidによる全国死亡率は、炭鉱のカナリアになります。 Covidによる死亡の可能性に対する彼らのより高い感度は、より広範なワクチン接種プログラムがCovidによる死亡率の相対的な低下につながったかどうかを評価するために使用されます。
国ごとの情報源を見つけることができなかったため、Covid による 65 歳以上の死亡者数の割合は、すべての国で米国と同じ 75.6 であると仮定する必要がありました。パーセント。 以上が本研究の概念的特徴である。 ここで、その詳細を説明します。
このグラフは、世界各国の総人口と、現在までの新型コロナウイルスによる死亡者総数を示しています。もちろん、こうした統計には様々な不正確さや歪みが含まれていますが、これはどのデータソースを使用した場合でも同じです。
Worldometerの表で個々の国をクリックすると、その国の詳細情報にアクセスできます。これには、パンデミックの開始から現在までの各日の新型コロナウイルスによる累計死亡者数のグラフが含まれます。グラフの線にカーソルを合わせると、任意の日付時点での新型コロナウイルスによる総死亡者数を表示できます。この調査のために2月にデータを収集していたため、2020年2月20日をパンデミックの初日として任意に選択し、その日と、その後の3年間の2月20日の新型コロナウイルスによる総死亡者数を記録しました。
各国ごとの死亡者数を抽出する作業は、時間がかかり面倒な作業であり、2月20日という基準日の前後の日付の数値を時折使用する必要もあったが、最終的な集計結果に生じる不正確さはごくわずかだった。
Worldometer テーブルは、世界中の 231 の国と地域のデータを提供します。 理想的には、これらすべてのエンティティが研究に含まれるはずですが、それらの多くは人口が非常に少ないため、計算された死亡率は信頼できる尺度ではありません. 非常に少数の人口から計算された率は信頼できないため、人口が 5 万人以上の国のみが含まれています。
Worldometer の表によると、123 か国の人口は 5 万人以上です。 そのうちの 115 か国は、分析に必要な XNUMX つ以上のデータを欠いていたため、この調査で使用された最終リストには XNUMX か国しかありません。
この除草プロセスにもかかわらず、これら 115 か国の人口は世界人口の 90% 以上、国土面積の 90% 以上を占めています。 115 か国の数値には、世界中のすべての人々とすべての Covid による死亡者がほぼ含まれているため、必然的なサンプリング バイアスは重要ではないと見なすのが妥当です。
これは、研究に含まれる国を示す世界地図です。 含まれていない国は数が少なく、広く散らばっています。

このウェブサイトでは、国別のワクチン接種状況を示す表を開くことができます。表には拡張URLが記載されていますが、開くにはまず上記のURLにアクセスする必要があります。
この表には世界の国々がアルファベット順にリストされており、列 (列 G) には、少なくとも XNUMX 回のワクチン接種を受けた人の累積数が示されています。 この列のデータは、Worldometer.info URL から取得した国の人口と Covid による死亡に関する情報と共に、新しい Excel スプレッドシートにコピーおよび転送されました。
ウィキペディアの以下のURLにアクセスすると、各国の人口に占める65歳以上の割合を示す表が表示されます。本研究で対象とした115か国の数値は、Excelスプレッドシートの新しい列に転記されました。
ここに棒グラフで示すデータは、米国における新型コロナウイルスによる全死亡者のうち、65歳以上の死亡者の割合を算出するために必要なもので、その結果は75.4%です。当初、別のウェブサイトで同様のデータを見つけ、75.6%という数値を示していたため、本研究ではその数値を使用しました。しかし、その元の情報源が見つからなかったため、この情報源を用いて、2つの数値の0.2%の差は取るに足らないものであり、失われた情報源の正確さを裏付けるものであることを示しました。
もちろん、65歳以上のCovidによる死亡率は国によって多少異なる可能性が最も高いですが、個々の国についての具体的な数値がないため、できる最善の方法は、すべての国が米国と同じ割合であると推測することです州。 これは多少の誤差をもたらしますが、おそらく世界中で高齢者がウイルスで死亡する可能性が最も高いため、おそらくそれほど多くはありません.
この最終的なデータ片が Excel スプレッドシートに追加されたことで、分析に必要なすべてが整いました。
3年間のパンデミックの個々の年のCovid死亡率の計算は、各国の高齢者人口の計算と65歳以上のグループで推定されたCovidによる死亡の生の数と同様に、Excelの式を使用して行われました.
最後の手順は、Excel を使用することでした。
(1) ワクチンがなかった最初の年と、ワクチンの選択肢がすぐに利用できるようになった 65 年目の XNUMX 人以上の死亡率を計算します。
(2) XNUMX 年目から XNUMX 年目までの比率の比例変化を計算し、
(3) 全国のワクチン接種率と 65 歳以上の死亡率の変化の両方を順位に変換します。
ランク データへの変換が必要だったのは、65 歳以上の死亡率の変化の値の分布が非常に大きく歪んでおり、パラメトリックな統計計算 (ピアソン相関など) に使用できなかったためです。
測定データがランク形式に変換されると多くの情報が失われますが、XNUMX つの救いがあります。その Spearman rho 相関計算は、XNUMX つの変数間の線形関係だけでなく、曲線関係も捉えます。 言い換えれば、スピアマンの順位相関は、ワクチン接種がCovidによる死亡率の低下に役立っているという可能性のある兆候を検出する必要があります.
統計手法に不慣れな方も、がっかりしないでください。 相関係数は、どちらの場合でも同じことを意味します。1 に近づく最終的な数値 (正または負にかかわらず) は、0 つの変数間の強い統計的関連性を示し、XNUMX に近づく最終的な数値は、間に関連性がまったくない可能性が高いことを示します。彼ら。
この調査では、スピアマンの順位相関は .015 と計算されます。 これは、予防接種のレベルが高齢者の死亡率に影響を与えなかった可能性が非常に高いと結論付けるのに十分にゼロに近い.
XNUMX つの変数の間に実質的に関係がないという事実を視覚的に示したい人のために、次のグラフは、個々の国が散布図でどのようにランダムに分布しているかを示しています。

上の散布図の 115 か国のドットが、グラフの左下から右上に伸びる対角線に沿って集まる傾向がある場合、高齢者の低い死亡率が高いレベルのワクチン接種と関連しているという明確な証拠があるでしょう。 . 一方、左上から右下に向かう下向きの線に沿って同様のパターンがあった場合、高い死亡率が高いレベルのワクチン接種に関連付けられているという、ひねくれた関係を示していることになります。 代わりに、ワクチン接種レベルと死亡率レベルの間に何の関連性も存在しないことを示すランダムに点在するパターンが表示されます。
結論として、Covidワクチン接種が命を救ったという広く宣言された一般化を支持する証拠はありません.
この研究は、個々のワクチン接種の有効性について何も述べていません。 また、高齢者の死亡率が高くなったり低くなったりする原因についても何も述べていません。 XNUMX 年目から XNUMX 年目への高齢者死亡率の変化の原因となる要因についても言及していません。
それが言っていることは、全国的な予防接種キャンペーンが、どれほど精力的または権威的に追求されたとしても、高齢者の死亡率を下げる測定可能な能力がなかったということです. 高齢者に当てはまることは、おそらくすべての若い年齢層にも当てはまりますが、そうでなくても、高齢者のCovidによる死亡はすべてのCovidによる死亡の大部分であるため、全体像がわずかに変化するだけかもしれません.
結論として、ほとんどの国の政府が、ワクチン接種プログラムがいかに効果的でないかを示すデータを提示することをためらっていることについて一言言わなければなりません。 この調査の結果は、この「見落とし」が実際には難読化の一形態であることを示唆しています。
人的、技術的、財政的資源を備えた各国政府が、予防接種がCovidの死亡率を低下させていることを国民に証明できなかったことに言い訳はありません。 代わりに、一般大衆は詐欺師の安心感しか提供されませんでした.
さらに、政府は引き続き一般論を述べ、許可されれば、予防接種プログラムの相対的な効果のなさを証明する確固たる統計研究の発表を避けると予想できます。 実際にはそうではなかったのに、ワクチンがパンデミックを緩和するだろうと最初から安心していたので、彼らはそれらを解放する余裕がありません.
ワクチンの有効性を公然と疑う者は誰でも、利己的で無知で、尊敬に値しない者として扱われました。 この懐疑論は正当化されましたが、世界の政府はそれを認めることができません。
残念ながら皮肉なことに、多くの西側諸国政府は、予防接種への執着を追求するために、Covid のあらゆる種類の認定治療プロトコルを強く思いとどまらせていました。
要するに、政府はワクチンを万能薬として利用するために、人々を死なせてしまったのだ。それは間違った賭けだった。ワクチン接種プログラムの効果はほとんどなかったことが今や明らかになっており、その推進者たちは板挟みの状態にある。この研究のために作成されたExcelスプレッドシートに含まれるデータと計算結果を確認したい方は、こちらへアクセスしてください。
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