起因
健康养生论坛有人贴了这个数据图， 从表面上看似乎打了疫苗的感染率高于没打疫苗的。 阿明网友在与我讨论的过程中，指出了我对实际疫苗有效率认知的不足，促使我认真通读了英国2022年1月13日报告（以下简称报告）并查阅了若干文献（包括凡人网友的博文）， 比较全面地学习并对疫苗有效率的计算有了进一步的认识。在此感谢阿明与凡人网友。
摘要。
疫苗对新冠传染总体有效， 对Omicron的有效率降低，但整体是有效的。 计算疫苗有效率以及判断疫苗有效率需要依据科学的检测阴性设计，而不是带有样本偏差的原始数据直接算，否则会得出错误的结论。
报告结论总结。
1. 疫苗对新冠在防感染，防传染， 防重病，防死亡各方面有效。
2. 各疫苗对omicron有不同程度的防御能力， 瑞辉和Moderna 较好， AstraZeneca较差， 都比对Delta 的防御能力弱。
3. 报告第18有疫苗有效率的文献列表。
4. 疫苗对孕妇安全。即使都得了新冠，苗的也比未苗的安全。
本文核心内容： 为什么不能直接用原始数据计算和判断 而是 需要用科学的检测阴性设计（test-nagtive design )
从原始数据直接算，看起来好像疫苗无效，甚至显示有负面的作用， 但是报告的结论却是疫苗有效， 而报告在好几个地方警告， 特别是在第三页和第34页两处用黑体字强调： 不可以用原始数据直接计算疫苗有效率或者判断疫苗的效果。 这是为什么呢？ 因为原始数据会带因苗组与非苗组行为与其他特征的差别造成样本偏差：比如医护人员等高危人员会提前打疫苗，而且疫苗率很高。这样的偏差有很多种， 详见英国卫生安全局对报告的数据透明度的说明。
为了纠正和避免这些样本偏差，就需要用检测阴性设计。 这个设计的思路是生物实验需要对照的思路，有点临床的意思， 但是因为不可能做到临床那样严格（比如双盲）。 从符合某种临床症状的疑似病例纳入研究 ，实验确诊后分为病例组与没病的对照组，再看疫苗历史（具体描述见这个链接），然后进行研究计算。 一句话就是进行苹果对苹果， 橘子对橘子的比较，而得出疫苗有效的结论。 这不是新冠出现以后才有的实验手段，而是在欧美各国早就针对疫苗运用了十年二十年的经典实验手段了 （见这篇2016年针对流感病毒疫苗的文章）。
总结。
新冠与疫苗是很严肃有很大影响的话题， 从数据得出结论需要全面谨慎认真， 需要通读报告，而不是摘抄某个数据图表。
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