Után, miatt, korreláció, kauzalitás – Mi, érted

Után, miatt, korreláció, kauzalitás

kauzalitás

Után, miatt, korreláció, kauzalitás

Okok, okozatok – esszé Justin Bieber koleszterinszint-csökkentő hatásáról

***A poszt 2021 március 15-én íródott, azóta be is bizonyosodott, hogy nincs összefüggés a tromboembóliás esetek és az AstraZeneca oltása között.***

Amikor először találkoztam a statisztikával az egyetemen nagyjából 20 évesen, nagyon gyűlöltem. Azt gondoltam, hogy biológus akarok lenni, nem akarok ilyen hülyeségekkel foglalkozni, miért kell nekem ebbe a kutyaszarba energiát fektetni? Szerintem sokan együtt éreznek, amikor azt mondom, tökre fáj, hogy azóta el kellett ismernem azt, hogy az egyik leghasznosabb tárgy volt, mert ez is megtanított egy olyan gondolkodásmódot, ami kritikai látásmódot ad, ami segít értékelni helyzeteket, adatokat, mérési eredményeket, segít kételkedni, feltételezni, értelmezni. Szóval nagyon hasonló ez a szituáció ahhoz, amikor 15 évesen nézed szomorúan az exponenciális függvényt, mire lesz ez jó, aztán derült égből pandémia. Jó-jó most azért nem lesz olyan bonyolult, mint amilyen a statisztika valójában tud lenni, nagyon egyszerű és józan ésszel átlátható dolgokról fogok írni, mert a cél alapvetően nem több, mint az, hogy a gondolkodásmódot adjam át, de muszáj volt így felvezetnem, hogy ne ítéljünk elsőre, tényleg vannak dolgok azon a csokin kívül is, amikre igaz, hogy ronda és finom.

Nagyon aktuális dolog az AstraZeneca oltással kapcsolatban a médiában, de a Pfizer/BioNtech és Moderna oltásokkal kapcsolatban is láttam már felreppenni olyan cikkeket, amelyek szerint valamilyen egészségromlás történt az oltás után és bizonyosokat vizsgálnak, bizonyosokat le is állítottak a vizsgálat idejére. Látom alatta a felháborodást, gyakran üzenetben is megkérdezik, hogy mi erről a véleményem és mivel egyre-egyre gyakrabban, ezért úgy gondolom, megéri erről beszélni. Főleg azért, mert az már nem kap akkora hírverést, hogyha kiderül, hogy nincs összefüggés. Természetes, hiszen ebben már semmi szenzáció, semmi megbotránkozási faktor nem lesz, ami hagyományosan generálja a kattintásokat és a nézettséget. Aztán következő nap egy másik országban is megvizsgálják, kapjuk a “Dániában is leállították” cikkeket, majd a reakciókat, hogy most akkor van összefüggés vagy nincs, nem tudnak semmit a kutatók. 

Tehát az oltás után nem feltétlenül jelenti, hogy az oltás miatt, de bizonyos esetekben vizsgálatot igényel. Ide egy csomó téma és példa tartozik mind a múltból, mind a jelenből. Sajnos úgy látom, semmi sem változott.

Kezdjük az aktualitásokkal. Ha azt mondom, hogy engem egy bármilyen oltás után egy nappal elütött egy mezőgazdasági vontató, senki nem gondolja, hogy azért mert oltást kaptam. Persze lehet rajta tekerni egyet, hogy ha nem oltattam volna, akkor nem is estem volna áldozatul a mezőgazdasági vontatónak (de legalábbis nem annak a mezőgazdasági vontatónak), és valószínűleg okoznék egy apró kiugrást azon a grafikonon, amin az oltottak száma és a mezőgazdasági vontatók által okozott balesetek korrelációját vizsgálja egy elszánt lélek.

Félreértés ne essék, nem akarom kifigurázni a problémát, nagyon is valós, sőt empatizálok is, de vallom, hogy nevetéssel lehet igazán oldani a stresszt, amit ilyen és ehhez hasonló gondok tudnak az emberekre helyezni, illetve úgy építettem fel, hogy az egyszerűtől haladjuk a bonyolult felé.

Ez úgy történik a valóságban, hogy egyrészt:

❗Meg kell vizsgálni azt, hogy létezik-e az a folyamat, amelynek során ez megtörténhet (erről most itt nem fogok beszélni)❗, másrészt:

❗Úgy tudunk következtetni az ok-okozati összefüggésekre, ha megvizsgáljuk, hogy mennyi lenne az oltás nélküli előfordulása az eseménynek az emberek között és megnézzük több van-e az oltás óta, hiszen az előbbi sem nulla. Erről ejtek néhány (vagy sok) szót.❗

Azt kell végiggondolni először, hogy 100 millió emberből (az egyszerűség kedvéért) hány elhalálozás, vérrög, cukorbetegség, fülleesésitisz történne amúgy, tehát meg kéne nézni, hogy mennyi a valószínűsége a populációban (ha tovább bonyolítjuk, lehetne kor szerint, nem szerint és kórelőzmény szerint is nézelődni a pontosság kedvéért). Először egyszerűen tegyük fel, hogy annak a valószínűsége, hogy az embereknek leesik a füle, minden külső hatás nélkül, minden egyes nap, kortól függetlenül, egy a negyvenmillióhoz, csak népszerűen, mint a lottóötös. Természetesen ez egy nem létező példa, csak azért szólok, nehogy bárki ezentúl a füléhez tapasztott kezekkel mászkáljon az utcán, vagy ragasztózza. Szóval, ez egy elég kicsi valószínűségű képzeletbeli esemény, de ez még nem jelenti azt, hogy nem történhet meg, mert ha elég sok emberről beszélünk, mondjuk 100 millióról, akkor lenne is minden nap 2 ember, akin már csak a méltán legendás sárga-zöld csíkos szigszalag segíthet és az is lehet, hogy ez pont egy Algoflex bevétele után történik, vagy egy tehén megfejése után, vagy mikor lámákat etetett az állatkertben. 

Ezt átültetve a valóságba és a jelen helyzetre, európai lakosok körében ezer emberből kb. 1 kap tüdőembóliát egy év alatt mindenféle oltás nélkül, ezt tudjuk a múltbeli népegészségügyi adatgyűjtésekből. 100 ezer embernél ez 100 eset egy év alatt, vagyis 2 eset egy hét alatt. Ha tehát az oltás után egy héten belül kapott tüdőembóliát nevezünk gyanúsnak, akkor minden százezer beoltott után két ilyen esetet várunk – akkor is, ha az oltásnak semmilyen tüdőembólia-kockázatot befolyásoló hatása nincs.

Tehát elég nagy számú oltott ember között biztosan találunk majd olyat, aki az oltás után fog majd ilyentől szenvedni és akkor is szenvedett volna, ha nem kapott volna védőoltást és ezek még tovább módosulhatnak az oltástól eltelt idővel, rizikófaktorokkal, azzal hogy pontosan milyen embóliáról beszélünk (pl a PEI arra hivatkozva függesztette fel Németországban az AstraZeneca vakcinájának használatát időlegesen, hogy vénás szinusz trombózist kaptak, ami egyébként baromi ritka, és így viszont rögtön más a helyzet), ahogy fent már a zárójelben utaltam rá. 

Persze nagyon könnyű abba a csapdába esni, hogy az időbeli egyezés miatt, ok-okozati összefüggést feltételezünk, főleg, ha egy szerettünkről van szó. Az ember természetes tulajdonsága az, hogy a felelősét keresi a negatív eseményeknek, és azt a legnehezebb elfogadni, ha esetleg olyan dologról van szó, aminek nincs. Ez természetesen nem jelenti azt, hogy nem szükséges ezeket az eseményeket megvizsgálni, sőt. Nagyon jó az, hogy ilyenkor vizsgálatok történnek, keresik az ok-okozatot, mert ha van, akkor nem lesz a továbbiakban használható az adott készítmény. Összességében tehát épp az óvatosság miatt van az, hogy ilyen esetben vizsgálatok indulnak, csak ilyen magyarázattal már nem lenne jó a szalagcím. 

Vannak bizonyos adatbázisok, melyekben önkéntes alapon jelentenek oltások UTÁNI eseményeket, ilyen a VAERS is, de most per pillanat szomorúan vettem észre, hogy kommentekben terjed az Egyesült Királyság ilyen adatbázisából készült lista. A még szomorúbb, hogy úgy terjed, hogy “ezeket okozta a Pfizer oltás, meg lehet nézni fent van a kormányzati weblapján az Egyesült Királyságnak”. És tényleg ott van (1). A legeslegszomorúbb pedig az, hogy van mellette még egy fájl, ami elmagyarázza, hogy hogyan kell kezelni ezeket az adatokat (2), csak ezt már senki nem nézi meg. Bőven elég a listán felháborodni, melyek között a teljesség igénye nélkül előfordul a szomjúságtól a legcifrább kardiológiai rendellenességeken át az autoimmunig minden, de találtam a listában gonorrhoeát (trippert), ami egész valószínűtlen, hogy védőoltástól lenne, az nem oda megy, sokkal inkább egészen más természetű járványügyi intézkedéseket gyanúsítanék 😃 . Emellett számtalan ízületi-, izomsérülést is és napégést is találhatunk az adatbázisban, mint “mellékhatást”. Ezek alapján például egész gyanús lehet, hogy nem egy vakcinamellékhatás-listát nézünk épp 😃. De természetesen tartalmaz halált, mint ahogy a VAERS is, amik a fenti gondolkodás alapján csak akkor számítanának oltás okozta eseménynek, ha a halálok száma a társadalomban nagyobb lenne most, mint eddig – minél több embert oltanak, annál inkább.

Vagy nem. 

Mert sokszor még a korreláció sem jelent ok-okozati összefüggést. Mióta oltáse̶l̶l̶e̶n̶e̶”kritikusok” léteznek (vagyis mióta oltások vannak), azóta áll fenn ez a hamis érv is, szóval itt kicsit nem leszek annyira aktuális, visszafelé nézünk, ha már szóba kellett hoznom a korrelációt is. Kezdjük egyszerűen itt is. Ha azt mondom, hogy az emberek fagylalt- és napszemüveg-vásárlási szokásai korrelálnak, vagyis minél inkább esszük a fagyit, annál inkább hordunk napszemüveget, akkor senkit nem lepek meg. Viszont nagyon könnyen belátható, hogy nem a fagyi MIATT hordunk napszemüveget, hanem mert nyár van és a szemünkbe süt a nap – miközben fagyizunk. Tehát egy harmadik (háttér) tényezőtől függ mind a két esemény. Ez könnyű, viszont ha a biológia talajára tévedünk ismét, akkor már ez is, – ahogy az előző is – sok csapdát rejt. 

Vannak ezek az érvek, mikor hozunk egy sokkoló eseményt és úgy próbáljuk alátámasztani, hogy két dolog korrelációját mutatjuk grafikonokon, akkor rendkívül meggyőzőek tudunk lenni és általában az időbeli egyezés hamis érve és a korrelációra alapozás együtt is elő szokott fordulni. “Az én gyerekem az MMR oltás után lett autista” – szól a cikk a teljesen érthetően szomorú, okokat kereső anyukáról, amiben kitérnek arra is, hogy az autizmus előfordulása az MMR oltás 78-as bevezetése után kezdett emelkedni. TEHÁT az autizmust az MMR vakcina okozza – mondják. Ez népszerű, csakhogy mivel többszörösen, hitelesen cáfolt állítás, ez pont annyit ér, mintha azt mondanám, hogy Justin Bieber születése okozta az emberek átlagos koleszterinszint-csökkenését Amerikában, hiszen épp akkor született, mikor a görbe ereszkedni kezdett, ráadásul ezt a hatást a Facebook megjelenése kikapcsolta (1. kép). 

forrás:  https://www.pinterest.ca/pin/812125745283220577/

Mindenki nevetne, ha ezt én komolyan gondolnám. A másik probléma, hogy ha megfelelően sok dolgot nézünk, akkor a véletlen miatt is találunk korrelációkat. Ilyen furcsa korreláció létezik például a Nicolas Cage filmek és a medencébe fulladásos esetek éves görbéje között, igaz ez továbbá az egy főre jutó mozzarellasajt-fogyasztás és a megszerzett építészmérnöki doktorátusok görbéjére, valamint a Miss America címmel rendelkező hölgyek korára és a forró gőzzel vagy forró tárgyakkal elkövetett gyilkosságok számára is (2. kép). 

forrás: https://www.tylervigen.com/spurious-correlations 

Ezeket nem én találtam ki, ami azt jelenti, hogy bizony valahol élnek olyan emberek, akiknek az a legjobb szórakozása, hogy fura dolgok véletlenszerű korrelációját keresik, de most gondoljunk rájuk egy nagy köszivel. Itt persze egyértelmű, hogy a korrelációk nem feltételeznek ok-okozatiságot, hiszen mindenki egyből gondolhatja, hogy Justin Biebernek nincs koleszterincsökkentő hatása (ellenben egyesek szerint vérnyomásnövelő akad…), viszont amikor látjuk a síró anyukát, aki azzal érvel, hogy mégis mekkora volt annak a valószínűsége, hogy az oltás utáni napokban pont cukorbeteg lesz a gyereke, akkor sajnos meggyőző. Az is biztos, hogy ezt az anyukát már nem tudom megnyugtatni azzal, hogy amúgy valóban kicsi a valószínűsége, de sok oltást is adnak be és ez nem elég ahhoz, hogy ne létezzen az oltástól függetlenül is. Azzal sem, hogy az összes ilyen eset nem haladja meg a sokaságban előforduló normális számot, plusz a fagyitól meg a napszemüvegtől sem lenne jobb kedve, és ez érthető, én is értem vannak/voltak már az én életemben is megrázó események.

Amikor olvassuk, hogy az AstraZeneca oltása után vérrög keletkezett az oltott szervezetében, automatikusan az oltásra gondolunk, mint bűnös (lehet, DE nem biztos). Amikor azt látjuk, hogy Európában ez több helyen is előfordult, akkor akaratlanul is félelmet érezhetünk, pedig éppen azért vannak szakembereink, hogy ezeket az ok-okozati összefüggéseket felderítsék, hogy vigyázzanak az emberekre és azért, mert annyi, hogy utána történt nem elég bizonyíték ahhoz, hogy kimondjuk: miatta.

Az, amikor az oltásellenesek korreláló grafikonokat vonultatnak fel, miszerint a beadott oltóanyagok mennyiségi emelkedése és a viselkedészavarral diagnosztizált gyerekek előfordulása korrelál (vagy a tumoros megbetegedesekkel, vagy bármi más szörnyűséggel), az nagyon meggyőző, viszont köszönettel unatkozó, statisztikában jártas embereknek bárki találhat furcsa, ám ok-okozati viszonyban nem álló korrelációkat a neten (különösen meleg szívvel ajánlom hasonlókért a r/data_irl subredditet), ami arra mutat rá, hogy az együtt mozgás sem elegendő az ok-okozati viszonyhoz ÖNMAGÁBAN. 

Beszélni lehetne még bizonyos változókról, amik el tudják fedni egymás hatását, meg sok befolyásoló dologról is, ami baromi érdekes téma, de túlbonyolódna az egész poszt.

Csak két dolgot szerettem volna átadni, mert segít a média híreit, a “mellékhatások” terjedő listáit és a hamis érveket helyén kezelni. 

❗Az “után” nem “miatt”, de még a korreláció sem feltétlenül “miatt”.❗Fontos, hogy ez nem azt jelenti, hogy biztosan nem, csak azt, hogy nem biztos, hogy igen.

Lehet, hogy majd írok egyszer egy szenzációhajhász stílusú cikket a koleszterines-bieberes görbéről, mert a kedvencem evör, de a mozzarellás-mérnökös témát is szívesen körbejárnám.

————————————————————

Források:

1

https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/970504/COVID-19_mRNA_Pfizer-_BioNTech_Vaccine_Analysis_Print.pdf

2 Annex 1 itt:https://www.gov.uk/government/publications/coronavirus-covid-19-vaccine-adverse-reactions/coronavirus-vaccine-summary-of-yellow-card-reporting?fbclid=IwAR3FMCygLOe0RQcL7yjltm7EV3tZ4QRWzFxxk6wavRR00DslKtnqZ7NsUIs#annex-1-vaccine-analysis-print


Vélemény, hozzászólás?