[2294] Coronavirus Charts

Title Text:Adding data for South Korea but with their cases scaled to match the population of Japan and the land area of Australia, and vice versa.

Origin:https://xkcd.com/2294/

https://www.explainxkcd.com/wiki/index.php/2294:_Coronavirus_Charts

新冠病毒数据图

加入韩国的数据,但把韩国病例数按人口(参照日本)和土地面积(参照澳大利亚)等比放大或缩小。

http://xkcd.in/comic?lg=cn&id=2294

该漫画是2020年冠状病毒SARS-CoV-2 大流行相关的一系列漫画中连续第19个漫画(不算愚人节漫画),这导致COVID-19

在当前的COVID-19爆发期间,卫生官员和其他人员使用了许多图表来显示感染和死亡率的趋势。他们的x轴通常是时间。这些曲线可能代表不同的国家或不同的缓解策略。但是,卫生官员和媒体一直在努力决定在Y轴上放什么。由于即使在很小的区域中,测试策略和报告的变化也很大,因此它们的数据无法反映出真实案例的可比性猜测。因此,他们可以生成已确认病例,已确认病例和疑似病例,死亡,住院,上述任何人均,上述任何一项的每日变化以及对纽约不同地区呈阳性的测试结果份额的图表。

但是,此图与实际数据和图共享相似之处时完全没有用。这是由于使用了奇异的数据点以及无用的图形轴。漫画注释的标题尽可能多,也许表明该漫画旨在讽刺当前正在使用的有用但异常详细的图表。其中一些图具有半对数刻度,就像该图一样-但通常y轴是对数刻度,x轴不是。有时其他图形比较大小差异很大的事物-如显示美国和纽约所示。有时,它们将数据按人口比例缩放,如标题文本所引用。

另外,这里使用的地理区域的选择是无法理解的。其中两条线代表国家(美国和意大利),另一条代表其中一个国家的一部分(纽约市地区)。之所以选择纽约地区,是因为该地区的案件数量比某些国家还多。然而,第四条路线将挪威和瑞典结合在一起,这两个国家在文化,经济和地理上都相似,但是在关闭企业和学校方面采取了截然不同的策略。挪威和瑞典的合并掩盖了由于其有关病毒的不同政策而引起的任何差异。第五行不是地理区域,而是比率 法国和西班牙之间的联系,使本来就毫无意义的图表变得更难以理解。

标题文字进一步增加了歧义:通常,在“反之亦然”中仅比较两个项目(例如“您是否宁愿居住在旧金山的土地面积和东京的人口密度的城市中,或者反之亦然?”将其他两个城市与这些测量值进行比较时);这里有3条线,导致歧义(可能是两条韩国线,每条线基于两个互补的交叉人口统计重构集之一),或者有6条线体现在“反之亦然”中。

使用的其他指标

X轴:

  • 阴性测试结果:阴性测试结果是指接受过COVID-19测试但没有疾病(或无法确认患有疾病)的人。如果有任何地方不愿意测试,则为了人为地抑制不受欢迎的阳性数,类似地,该措施会过低。因此,它可能是一项重要的关键度量,仅作为元度量的一个组成部分,即可对此类实践进行重新分级甚至突出。至少要等到数字重新被按摩过之后,才对感染可能性很小的人进行过度测试。
  • 每个Google搜索“ COVID”的信息:同时,Google搜索“ COVID”的结果就是该单词的搜索结果。两者之间没有关系,此外,以对数标度绘制图形也没有意义。
  • 如上所述,大多数图表的x轴都是时间,因为知道病毒或死亡如何随时间传播很重要。负面的测试结果会随着时间的推移而增长,但可能不会随测试的可用性而一致地增长,并且随着测试方法的完善,某些结果可能会随后失效。鉴于此,并且取决于Google搜索COVID的趋势,完全有可能将多个时间点映射到相同的x值(尽管此处没有显示任何曲线,2289中的方案4:方案4确实如此)。

Y轴:

  • 今天的冠状病毒死亡:媒体不断报道“今天”的冠状病毒死亡,如果将“今天”的死亡与昨天和前几天的死亡进行比较,这可能是衡量病毒是否在传播的有用指标。
  • 一周前的总病例数:这比死亡人数要多得多,并且将完全控制死亡人数。一个星期前的病例可能对今天或不久的将来有一定的预测价值,但将它们加在一起会使很多病例翻倍。
  • 人均:这是衡量人均收入的一种方法,可用于根据人口规模平均得出数字。例如,美国的COVID-19病例和死亡人数最多,但比大多数其他工业化国家的人口也多,因此使用人均数字可以得出不同的结论。

标题文字:虽然添加韩国的数据可能会有所帮助(因为它显示的是一个亚洲国家,而不仅仅是欧洲和美国),但如果您愿意,则将数据扩展到另一个国家(例如日本)的人口是合乎逻辑的实际比较了这两个国家(即日本的人均病例数是否多于韩国)。基于土地面积的扩展案例用处不大。的确,诸如(澳大利亚)等国土面积大的国家的人口密度确实较低,这会影响疾病的传播,但是澳大利亚的大多数人都居住在沿海的高密度城市中,因此实际变化是没那么好。

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