Re: Le biais de mauvaise catégorisation

Olivier @ a émis l'idée suivante :

Paul Aubrin a présenté l'énoncé suivant :

Le 11/06/2025 à 12:13, Every.body a écrit :

Les taux de mortalité par catégories d'âge en Angleterre
Décès toutes causes du 1/1/2021 au 31/05/2022
       vaccinés/non vaccinés
35-39    0,06%   0,08%
40-44    0,10%   0,13%
45-49    0,16%   0,25%
50-54    0,25%   0,46%
55-59    0,39%   0,70%
60-64    0,63%   1,22%
65-69    1,03%   2,18%
70-74    1,69%   3,81%
75-79    2,92%   7,46%
80-84    5,36%   16,37%
85-89    9,73%   27,70%
90+     20,88%   46,66%

>
Excellent exemple de l'effet du biais de mauvaise catégorisation,

>
Preuve de ce biais ?

Ce biais n'existe que dans sa tête. Dans ces stats, les jamais vaccinés (0 injection) sont comparés avec les déjà vaccinés (au moins 1 injection).

>

à cela se rajoutait une mauvaise estimation du ratio vaccinés/non vaccinés. Cela se détectait après chaque injection de rappel quand les n-1 étaient momentanément plus infectés (hospitalisés, mourants...) que les n, mais que les n-2, n-3 n'étaient pas affectés.

>
Preuve de cet autre biais ?

Probablement du cherry picking, c'est une de ses spécialités (ou de ses maitres à penser).

>
Et là :
https://sfar.org/graphique-covid-en-reanimation-29-12-2021/
Où est le biais ?

Selon chaillot, le biais est énorme puisque le covid n'a jamais existé ;-)
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https://unshorten.me/