Covid-19 新冠Death Rate 死亡率Data Deep Dive数据剖析 PartI

一直以来，大家害怕阳性，害怕感染有两种原因：

1. 怕阳性之后关进方舱，条件不好；
2. 怕阳性死亡率。据很多媒体的报道，说Omicron死亡率高，死亡率往往参考的是HK的所谓0.7%，因为中国大陆地区的人口基数大，所以哪怕0.7%的死亡率也会死很多人。

本着喜欢deep dive数据的职业关系，我对这个0.7%这个死亡率有那么一点好奇，在此借着今天本来写日记的机会，我来双击一下这个0.7%是不是靠谱。

我会从各个渠道获取新冠/Covid19的数据并研究一下，Covid19的死亡率究竟有多少，如果有时间，我会在未来的时间里再双击一下，之前的初代Covid，Delta，Omicron他们的死亡率的区别。

介于时间的关系，我只会参考几个参数：1. 媒体来源；2. 时间段；3. 阳性案例；4. 死亡数量--推导出时间段内的死亡率

凤凰网：https://finance.ifeng.com/c/8FEkXf9QPJb

数据时间跨度：去年底到今年4月14日

既然是香港的数据，所以我自己想去看看HK自己发布的一些情况，于是我找到了这个网站：

 香港地理数据站 https://chp-dashboard.geodata.gov.hk/covid-19/zh.html

这个网站上没有详细的时间线，各个数据的描述我也没有找到，不过按照确诊+无症状+核酸檢測陽性個案的数据来看，目前的数据是

确诊+无症状+核酸檢測陽性個案1281784，死亡9236， 死亡率0.72%

我又找到了另一个网站：https://www.worldometers.info/coronavirus/country/china-hong-kong-sar/

这个网站似乎可以看到全世界的很多数据

按照这个数据算出来，死亡率是0.77%，看上去更恐怖。但是恢复人数是N/A，这很玄幻。。。

他下面有一个source源，也是刚才查到的https://chp-dashboard.geodata.gov.hk/covid-19/zh.html

对于为什么确诊数量和我算出来的不一样，我也不知道，好在差距不算特别大。

从下面两张图看，基本上都是2月底这波的Omicron。

由于每个国家地区的死亡数据存在定义不清的问题，譬如，大家知道，中国大陆地区的死亡率一直很低，美国的死亡率一直很高，HK目前来看死亡率也很高，我觉得其主因是，并发症归不归在Covid的头上，如果算在Covid头上，哪怕一个心脏病人心脏病死了，同时感染了Covid，那么自然算作Covid Death，但是如果在另一些国家和地区，大概率是不算在Covid，既然算法不同，去比较他们的死亡率其实没有任何意义。

那么我们来看看其他国家和地区的Covid 死亡率。

相对而言，我对于信息的理解还是比较相信Wikipedia，虽然维基百科非常左（我认为左派会倾向于多报数，这样可以用更多手段敛财支持大政府和大社会服务团体），但是至少不会吹大牛。

维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Template:COVID-19_pandemic_death_rates

这里说全球死亡率是每一百万人死亡788，那么即0.08%左右，这个显然和HK差距有点大。

不过，这里的Death/Cases大概是1.22%左右和0.08%差距很大，大家可能会有误解。

这里有两个概念：

1. Death/Cases即死亡人数除以阳性人数，就是感染的人中的死亡率；
2. Death/Million其实指的是每100万人口中的死亡率，即所有人中因为新冠的死亡率；

上文中香港的数据显然是感染的人中的死亡率，是用阳性死亡人数/阳性人数。

本着apple to apple的比较，那么我们看看Wiki中排名的国家和地区，

这里，排出几个国家和地区的数据以及其原因

相比可见，香港的情况，从阳性死亡率来看，属于合理的范围，甚至和中国大陆地区相比很接近。

从人口死亡率来看，大概属于每百万人口死亡1200多人左右。

这两个数值都是中位，不属于最高之一，并且都低于美国。这和一开始凤凰网所说的最高区域之一是矛盾的。

那么，0.7%这个数字究竟能不能直接搬到14亿这个基数上来看呢？

我认为是不合适的，一方面，照搬到14亿这个基数上等于说是全体感染，这不可能发生，大部分人有防疫措施，戴口罩，洗手，疫苗等，另一方面，我认为如果要搬到14亿这个基数上来看，应该参照0.1216%这个人口死亡率，可能更加适合。

下一回我们来看看报数的问题，死亡率到底怎么算的，我会搜索一下几个国家的标准，然后我们来和正常人口死亡率对比一下。