『「適用できない」って難しいですよ。定理ですから』PCR検査と抗原検査(富士レビオ)とベイズの定理(2021.4.27作成) #新型コロナウイルス

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手を洗う救急医Taka @mph_for_doctors

1年経ってもベイズの定理が理解できず、検査を増やすか増やさないかの2択でしか話ができない人が消えないので、真剣に義務教育で条件付き確率を教えるべきだと思います。 twitter.com/etoshinonline/…

2021-04-26 06:57:08
A.S @Pife6tleteni4ov

PCR検査抑制し、多くの日本国民に誤った情報を撒き散らした自覚はありますか? 手を洗うなどあなたに言われずとも、皆やっています。 twitter.com/mph_for_doctor…

2021-04-26 00:10:37
yuuki @yuukim

いやー、これはすごい。ここまで理解力ゼロかつ傲慢さをあわせ持ったらもう、医者以前に人としてダメだろうな。。。 pic.twitter.com/JXnUFiKb7d

2021-04-26 11:56:15
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ダークグレーペン二郎 @morilyn1123

PCRにベイズ(単純な2x2表のもの)適用できないという話はさすがに何度か目にしてるはずなので、それでも問題点を抽出できないと言うことは適用条件について考えたことがなさそう。あの「算数」は、思い至るかどうかが重要で、理解自体はさほど難しくないです。どうせガチなベイズモデルの話じゃないし。 twitter.com/yuukim/status/…

2021-04-26 12:32:27
手を洗う救急医Taka @mph_for_doctors

ほう。PCRにベイズ(の定理?)が適用できないというのはどういうことなんでしょうか? 「適用できない」って難しいですよ、定理ですからね。 あと、「ガチなベイズモデル」の意味するところも是非教えていただきたいです。 twitter.com/morilyn1123/st…

2021-04-26 14:00:10
こーじ @asp_oryzae

@morilyn1123 このtweet、ご本人が引用tweetされていたので以下のようにレスしたところ、ご本人からも”いいね”を頂きましたが、その後のレスを見ると、やはり問題の本質についての理解は十分噛み合わない感じですね、、。twitter.com/asp_oryzae/sta…

2021-04-26 15:15:46
こーじ @asp_oryzae

@mph_for_doctors 検査の特異度が、検体採取から検査までのウイルスの混入確率(環境中にウイルスが存在しなければ当然ゼロになる)に依存して変化するので、”単純には”適用できないという意味でしょう。

2021-04-26 14:06:39
yuuki @yuukim

うーん、マジで未だに理解してないのかなこの人、、、 さすが「日本はまだ有病率0.001%、特異度を高めの99%としても陽性適中率はたった0.1%」とPCRネガティブキャンペーンしてただけある。 pic.twitter.com/trOtjX64te

2021-04-26 15:17:48
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ダークグレーペン二郎 @morilyn1123

突っ込みが入ったので補足しますと、「ベイズ(単純な2x2表のもの)適用できない」というのは、「ベイズの定理」「ベイズ統計」全般を意味しているのではなく、「一部でベイズと言い慣わされてる2x2表を使った計算」という意味です。 両者の区別のため文末で「ガチな」と言っています。

2021-04-26 17:35:04
ダークグレーペン二郎 @morilyn1123

@asp_oryzae ご対応ありがとうございました。簡潔に説明いただいて感謝しております。ベイズ全般の話なんてしてないのは分かると思ったのですが… 「特異度が一意に定まらないから2x2表は適用できない」ということに尽きます。感度も定まりませんが、特異度は事前確率と相関するのでより問題が大きいです。

2021-04-26 17:45:29
こーじ @asp_oryzae

@morilyn1123 こちらこそ、追加でレスいただきありがとうございます。 実際のところ、本当に理解が噛み合っていないだけなのか、本当は理解しているのに、そういう体を装ってはぐらかしているだけなのかはわかりませんね。

2021-04-26 17:50:32
Noguchi Akio @Derive_ip

>「適用できない」って難しいですよ、定理ですからね。 酷いよな~、本当に酷い。そんなこと言われたら泣きたくなっちゃうよ。定理が成り立つって特別なことなのに😓日本の数学教育に重大な欠陥があるのだろうか。 twitter.com/mph_for_doctor…

2021-04-26 18:00:38
ramos @ramos59454108

@mph_for_doctors PCRの特異度は現実的に100%です。それは実世界でも証明されました。 論文及び実世界での実績からベイズの定理を使うと PCRの事後確率は99%、抗原検査の事後確率は5%です。 なぜ貴方はベイズに従って抗原検査を批判しないのでしょうか? ベイズを理解してないのは貴方です twitter.com/ramos59454108/… pic.twitter.com/OHg8RTdCXP

2021-04-26 20:10:12
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ramos @ramos59454108

@mph_for_doctors ベイズを理解してないのは貴方ですよバーカ♡ ほら早く論文出して反論してこいよ👶 twitter.com/ramos59454108/…

2021-04-26 21:29:00
Noguchi Akio @Derive_ip

今日は木下喬弘氏の「『適用できない』って難しいですよ、定理ですからね」発言で完全に脱力してしまったのですが、彼は正三角形でもピタゴラスの定理が適用できると考えているのでしょうかね?

2021-04-27 00:05:51
Noguchi Akio @Derive_ip

三角形というのは色々なものがあるのですが、直角三角形の場合に限って3辺の長さに特別な関係が成り立ち、これをピタゴラスの定理というのですね。だから当然ながら正三角形では成り立たない。

2021-04-27 00:05:51
Noguchi Akio @Derive_ip

つまり「『適用できない』って難しいですよ、定理ですからね」というのは、全く逆で、適用できる条件が限定されているのが定理なのです。説明するまでもないとは思いますが。

2021-04-27 00:05:51
Noguchi Akio @Derive_ip

ところで、上記木下氏の馬鹿さ加減はさておき、少なくない人が数学とか定理の理解として、「先生にそう教わった」とか「教科書にそう書いてあった」とかいう理由で正しさを理解しているのではないかなと思うところもあったりします。

2021-04-27 00:05:51
Noguchi Akio @Derive_ip

例えば、直角三角形の縦と横の辺の長さが与えてられたときに斜めの辺の長さを求める問題を出題し、その計算をした人に「どうしてそれで正しいの?」と聞いたりすると、一番多いのは「え~、違うの?」となるわけですが、次に多いのが「そう教わった」「そう書いてあった」なのではないでしょうか?

2021-04-27 00:05:52
Noguchi Akio @Derive_ip

でも「どうしてそれで正しいの?」という問いに対して、こちらが期待する回答は「この三角形は直角三角形だからです」だったりするのです。 この気持ち解っていただけるでしょうか?

2021-04-27 00:05:52
Noguchi Akio @Derive_ip

一方、この国では、PCR検査の拡充をめぐって全国民的大論争があり、その中でこのような計算方法を使ったPCR検査のデメリットの主張がなされたのですが、これと同じことを思っていたのですね。 pic.twitter.com/PIfUMPYJAe

2021-04-27 00:05:54
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Noguchi Akio @Derive_ip

それに関連する指摘としてスレッドを書いて、こんなことを指摘した思います。twitter.com/Derive_ip/stat…

2021-04-27 00:05:54
Noguchi Akio @Derive_ip

世の中に大きく分けて2種類の問題があります。一つは出題者がいる問題で、もう一つは出題者がいない問題です。出題者がいる問題は、出題者が教えた解法の理解を確認するために出題されているのだから、教えた解法で必ず解けるように出来ています。

2021-04-12 21:57:40
Noguchi Akio @Derive_ip

つまり、ピタゴラスの定理の試験問題って、ピタゴラスの定理を使えば解けるように最初から直角三角形だったりして、そういう問題ばかり解いているから、「どうしてそれで正しいの?」という問いに対して「この三角形は直角三角形だからです」との回答にならないのかなと。

2021-04-27 00:05:55
Noguchi Akio @Derive_ip

そして、このマス目算は医師国家試験の頻出問題との話があるのですが、ピタゴラスの定理の試験問題と同じ落とし穴があったのかなと思うのです。つまり、最初からこのマス目算を使えば解けるようになっていただけなのに、どんな検査方法でも成り立つと理解してしまった。 pic.twitter.com/JKGLLJPNuC

2021-04-27 00:05:56
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