COVID-19に関する情報として「本日新たに○○名の感染が確認されました」と報じられることが日常となっています。近頃、この「○○名」の数が増加傾向にあるようです。
そこで、「厚生労働省ホームページのオープンデータ」を用いて、旬別の陽性確認者数の推移をグラフにしてみました。確かに、陽性者数の増加傾向が顕著であることが判ります。

しかしながら、そもそも「検査数を増やせば陽性者数(感染確認数)も増える」ものではないでしょうか。
そこで、旬別の検査実施人数の推移をグラフにしてみました。やはり、最近の検査数も増加していることが判ります。※図では「件数」ですが正しくは「人数」です。

念のため、「旬別の検査人数」と「旬別の陽性者数」の相関関係を調べてみました。決定係数R2は0.7128であり、明らかに正の相関があります。つまり、「検査人数が増えると陽性者も増える」トレンドが存在すると言えるのです。

従って、単なる陽性者数の増減に注目しても、それだけでは余り意味はありません。むしろ、検査人数に対する陽性者数の割合(陽性率)の推移が重要です。
もちろん、検査を実施してから結果が出るまでにタイムラグを生じるので、単純に「(1日の陽性者数)÷(1日の検査人数)」の計算を実施しても、正確な陽性率が得られるとは限りません。しかし、大まかな傾向を把握することができれば、無闇に不安を煽られることなく、冷静に状況を理解することができます。
そこで、正確な陽性率の代わりに「(旬別の陽性者数)÷(旬別の検査人数)」の推移を見ることにしましょう。下図に推移のグラフを示します。8月上旬から9月下旬にかけては、4%を下回る低い水準にありました。しかし、11月中旬では6%まで上昇しています。改めて予防・対策の意識を高めたいですね。

このように見てみると「本日新たに○○名の感染が確認されました」という情報も大切ですが、その一方で「日々どれだけの検査を実施しているのか」という情報も併せて報じて頂くと宜しいのではないか、と感じます。
そこで、「厚生労働省ホームページのオープンデータ」を用いて、旬別の陽性確認者数の推移をグラフにしてみました。確かに、陽性者数の増加傾向が顕著であることが判ります。

しかしながら、そもそも「検査数を増やせば陽性者数(感染確認数)も増える」ものではないでしょうか。
そこで、旬別の検査実施人数の推移をグラフにしてみました。やはり、最近の検査数も増加していることが判ります。※図では「件数」ですが正しくは「人数」です。

念のため、「旬別の検査人数」と「旬別の陽性者数」の相関関係を調べてみました。決定係数R2は0.7128であり、明らかに正の相関があります。つまり、「検査人数が増えると陽性者も増える」トレンドが存在すると言えるのです。

従って、単なる陽性者数の増減に注目しても、それだけでは余り意味はありません。むしろ、検査人数に対する陽性者数の割合(陽性率)の推移が重要です。
もちろん、検査を実施してから結果が出るまでにタイムラグを生じるので、単純に「(1日の陽性者数)÷(1日の検査人数)」の計算を実施しても、正確な陽性率が得られるとは限りません。しかし、大まかな傾向を把握することができれば、無闇に不安を煽られることなく、冷静に状況を理解することができます。
そこで、正確な陽性率の代わりに「(旬別の陽性者数)÷(旬別の検査人数)」の推移を見ることにしましょう。下図に推移のグラフを示します。8月上旬から9月下旬にかけては、4%を下回る低い水準にありました。しかし、11月中旬では6%まで上昇しています。改めて予防・対策の意識を高めたいですね。

このように見てみると「本日新たに○○名の感染が確認されました」という情報も大切ですが、その一方で「日々どれだけの検査を実施しているのか」という情報も併せて報じて頂くと宜しいのではないか、と感じます。