季节性流感比新冠还严重？斯坦福抗体研究结果遭痛批

根据其对特异性的估计，只有 0.5％ 的检测为假阳性，但实际上该产品仍存在高达 1.7％ 假阳性的可能性。如此说来，上述圣克拉拉研究得到的 1.5％ 阳性率（3330 份样本中发现 50 例阳性）意味着他们测出的阳性结果有可能全部都是假阳性，就算不是全部，其参考价值也可以说非常差。

面对统计方法方面的质疑，研究团队表示，目前正在重新进行统计分析，并将很快发布结果。

“作者欠我们一个道歉”

当前，这两项研究在美国学术界饱受批评，从推特到博客都不乏争议。

哥伦比亚大学统计学家 Andrew Gelman 以很长的篇幅提出了圣克拉拉研究存在的问题，并在博客中直言：

我认为该论文的作者们应该向我们道歉，因为读这篇论文本质上就是在浪费时间和精力。它的主要卖点是一些数字，而这些数字都是错误的统计结果。如果是无意搞砸了，那不需要道歉；但犯了原本可以避免的错，就必须道歉。

18 世纪，英国统计学家 Thomas Bayes 将归纳推理法用于概率论基础理论，创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。

面对上述研究，瑞士巴塞尔大学（University of Basel）计算系统生物学家 Erik van Nimwegen 实验室更是发推特称：

贝叶斯的墓碑下传来了哭声。

美国旧金山州立大学进化生物学家 Pleuni Pennings 针对圣克拉拉研究，在博客中犀利地指出：

我们常说，非常的主张需要非常的证据。然而，这篇论文的主张很独特，而证据不是。而且，即使一篇研究论文出自名校，也不能保证这项研究就是靠谱的。

值得注意的是，学术论文在正式发表前，首先需要发表预印本，经过严格的同行评审流程后，最终会正式发表。因此，预印本的研究结论不具有完全的可信度（即便是正式发表的论文也可能存在争议）。

特殊时期涌现出的研究，很可能会让我们无意间就掉进了陷阱。对此，哈佛大学流行病学家 William Hanage 也建议：

不要轻信所谓的专业数据，要注重数据来源，辨别相关论文究竟是预印本，还是已在知名期刊上正式发表。

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（编辑：源码网）

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