嬴南雄／科學政論人
疫情指揮中心於5月22日以「校正回歸」這個新名詞來說明當天我國COVID19確診的712案例中，有400例非屬當日確診數，乃因「檢驗塞車」造成的延遲篩檢結果。所以分別把這400個確診數「校正」回5月17至21日的數據。
這個新創的說法，其實隱藏了2個嚴重的問題：
1.會不會下個周末，又把5月22日的312當日確診數「校正回歸」成另外一個數字？
2.民眾將如何相信明天、後天、大後天，由陳時中部長每天在1400時所播報的疫情報告？
眾所皆知，滾動式數據資料本就會有數據送達時間的落差。因此也會造成回修過去數據的可能。但這就是個單純的數據補正(回修、回填)，英文為Back Fill或Back Log。
但，為何指揮中心要自己發明一個「校正回歸」的新創名詞呢？
數學中並沒有「校正回歸」這詞，只有一個在字面上類似的「迴歸分析(Regression Analysis)」這個名詞。
「迴歸分析」是一種以統計理論來進行數據分析的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測變數未來走向(或趨勢或行為)。
這顯然與單純把遲到的數據回填完全無關。
本文將以科學方法來探討，在連續0確診後，出現確診(5月10日)迄今的純數學分析。至於此次數據回填所引發的諸多的臆測批判及保護支持，都不在本文要討論的範圍之內。
先釐清一個可能的疑問：為什麼本文強調「純數學分析」，而不與醫學掛勾？
答案有2：
1.我國從未進行大量的篩檢，所以並無「足以支持分析的足夠樣本數」。
2.筆者非醫學專業，無法以正確醫學觀點來進行分析。
回歸正題，先來看看這13天的校正前 vs 校正後數據。
其中，5月22日當天的數據將來可能會被校正也可能不會被校正。因此屬於不確定數字，而不能列入本文分析中。
我們把數據資料以圖形呈現，讓分析得以直覺化。
圖一、二為校正前、校正後之數據曲線。二圖比較，其實差異已非常明顯，在5月18日之後分別呈現上升與下降二個截然不同的趨勢。
我們再以數學模型來進行科學分析。
圖三為5月10-21日校正前確診數的非線性數學模型曲線(黑線)。此曲線顯示約在17日之後就進入平坦區，也就是說疫情應已趨緩。但若以分析慣例去除突波點(Spike)，則可看出15、16、18、19、20、21日這6點幾乎是呈線性(紫色直線)成長，並無下降趨勢。
圖四為5月10-20日校正前確診數的非線性數學模型曲線(黑線)。此曲線亦顯示約在17日之後疫情就應已趨平緩，但15、16、18、19、20日這5點亦呈線性(紫色直線)成長，並無下降趨勢。
值得注意的是，5月10-21日的藍色線與5月10-20日的紫色線比起來有更大的斜率(也就是說「更陡」)，代表疫情「尚未呈現趨緩」的現象。
圖五為5月10-21日確診數的校正後曲線，與圖三相同，非線性數學模型曲線(黑線)亦顯示約在17日之後就進入平坦區(疫情應已趨緩)。但若再次去除突波點(Spike)，則可看出15、16、18、19日這4點仍然呈線性(藍色直線)成長，並無下降趨勢；20、21日的2個數據點則明顯落於藍色直線的下方，暗示疫情已受控制。
那疫情到底是否已控制住了嗎？
實際答案就是：無法得出可靠的結論。
原因就在於我國的「疫情資料樣本數不足」！
任何科學理論都必須有足夠樣本數的支持，才能拿來作「精準預測」。
任何需要科學理論作支撐的行政措施，也都必須有足夠樣本數的支持，才能拿來作為「正確措施」的基礎。
對於已在世界肆虐了一年半的COVID-19，我國至今還未實施「普篩」，甚至於根本沒計畫要實施「普篩」！
普篩，絕不是要全體2,300萬同胞都要篩，而是對重點地區或族群實施篩檢！
有普篩，才會有足夠的資訊來作為可靠的分析，才能做為擬定對抗疫情策略的依據。
沒普篩，就不會有防(抗)疫策略的科學依據，也就等同於是在進行瞎子摸象式的「盲猜」。
再者，5月22日當天所「收集」到的712確診數中，只有312列為當天數據，卻有400被執行「校正回歸」。不知防疫指揮團隊有沒有考慮到，雖然這是一次回歸好幾天，但400這個數字仍大於留在當天的312？
況且，表二顯示，回歸的平均誤差高達19.47%，最高單日誤差更高達26.15%。
這麼高百分比的誤差修正，不就等同於告訴大家，指揮中心在未來任何一天的「當天報告」只是「參考值」，大家不要太認真！
這種現象該如何讓民眾再相信未來指揮中心所公布的「官方數據」？
誠心建議政府改個作法，督促抗疫指揮團隊，速速回到客觀的科學道路上，以科學的態度、客觀的作法來面對疫情，來作出客觀正確的科學判斷以及疫情因應措施。
否則，民眾如何能再相信政府說的話？
否則，政府如何對得起冒著染疫生命危險在第一線辛苦奮戰的高素質抗疫人員？
最後再次強調，「客觀、科學，才是正確的路」。
照片來源：臉書
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