LexasOnly 发了个关于对选举结果的肯定与打疫苗的比例的关系:
统计1: 在相信选举公平的总体人群里, 83%的人的打了疫苗, 17%没有。
统计2: 在不相信选举公平的总体人群里: 36%打了, 64%没打。
有人问黑人打疫苗比例低, 是否说明黑人相信选举公平的比例低。 实际上光从概率统计的角度来讲, 这个问题与上述两个统计没有什么必然联系。 具体从数学角度看比较抽象, 详情请看分割线以下的部分。
在这里,只用数据来说明这个问题。
1. 实际上,黑人里愿意并计划打疫苗的人占75%,见: https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-updates/2021/03/12/976172586/little-difference-in-vaccine-hesitancy-among-white-and-black-americans-poll-find
2. 黑人虽然愿意打疫苗, 但是由于疫苗供应和注射的不均衡造成了很多人想打没得打。 这在黑人很多的聚居的地方特别明显。 根本原因是疫苗供应量与注射速度受到资源所限。 随着时间的推移,黑人打疫苗的比例应该逐渐提高。
以下根据实际数据构建了一种可能性。 现实中可能性非常多, 只举一例来说明:
在黑人人群里, 相信公平与打疫苗比例的数据(根据实际数据构建的情况)。 | ||||||
黑体数据为实际数据 | ||||||
愿打疫苗 | 打了疫苗 | 没打疫苗 | SubTotal | |||
相信公平 |
50% |
30% |
27% |
57% | ||
不相信公平 | 25% | 4% | 20% | 24% | ||
Total |
75% | 34% | 47% |
======================用概率论说明分割线=====================
以下是概率论的解释: 为什么是两个不同的问题。
E=相信选举公平; non E 不相信选举公平
V=打了疫苗; non V: 没打疫苗
B: 黑人, non B: 非黑人;
LexasOnly 引用的统计数字 (假设统计数据如实反映总体概率):
Pr (V | E) =83%; Pr (non V | E)=17%
Pr (V | non E)=36%, Pr (non V | non E) =64%;
黑人里打疫苗的概率低 : Pr (V | B) < Pr (V | non B).
从以上公式并不能推出黑人相信选举公平的比例低: Pr (E|B ) < 50%