, 14 tweets, 5 min read
My Authors
Read all threads
פרסום בלעדי שלי:
טעויות של הלמ"ס גרמו ל"העלמת" יותר מ 200 נפטרים מדו"ח התמותה העודפת שפרסמה הלמ"ס

אני יודע שאלו האשמות חמורות. ולכן, שיחזרתי צעד אחר צעד את החישובים שהלמ"ס ביצעה על מנת להוכיח את הטעויות.

בשרשור הזה אסביר מה היו הטעויות ואיך "נעלמו" 200 נפטרים מהחישובים
ראשית, כשהלמ"ס טענה לתמותה עודפת של 300 נפטרים, היא עשתה זאת על סמך חישוב התמותה ב 3 שבועות בלבד (השבועות שבתוך המלבנים).
מגוחך, כי ברור שהם פספסו חלקים מהגל הראשון ואת כל תחילת הגל השני בשיטה הזו.
וגם השגיאה האקראית של תוצאת חישוב כזו היא עצומה והופכת את המידע לחסר ערך.
אם מחשבים את התמותה העודפת על פני _כל התקופה_ בשיטה שהלמ"ס פירטו בדו"ח שלהם, אז מקבלים שנפטרו פחות מ 200 איש - תוצאה לא הגיונית, בגלל טעויות בשיטה עצמה.
כדי להסביר את הטעויות, אני אצטרך קודם לתת לכם מעט רקע, אז בבקשה התאזרו בסבלנות:
בחודש הראשון של הקיץ, התחלואה העונתית היא מינימלית, ולכן קל לחזות מראש במדויק יותר מה תהיה תמותה. השונות (של התמותה) על פני השנים היא קטנה.
הגרף המצורף מראה תמותה כללית בניטרול מלא של גידול אוכלוסיה ועליה בתוחלת החיים על פי חתכי גיל ומין:
כך נראה הגרף שפרסמה הלמ"ס בדו"ח שלה.
(הלמ"ס מציינת בדו"ח שלה חישוב של התמותה ביחס לגודל האוכלוסיה הכולל בלבד, ולא מציינת תיקונים נוספים לנתונים).
עד כמה שעור התמותה הגולמי כפי שרואים בגרף של הלמ"ס הוא דומה בכל השנים? (האם סטיית התקן על פני השנים קטנה?)
נוסיף שנים נוספות לגרף ונסתכל מקרוב יותר:
כמות הנפטרים לכל 1000 איש (שיעור התמותה הגולמי) הולך ויורד לאורך השנים.
למה?
בגלל עליה בתוחלת החיים (שעור תמותה יורד).
וגם בגלל השפעות של צורת פירמידת האוכלוסיה בישראל ושינויים בדפוסים דמוגרפיים במגזרים שונים.
כדי לחזות מדויק תמותה עתידית צריך לכפול טבלות פירמידות אוכלוסיה בטבלות שעורי התמותה (לכל גיל/מין) ולקחת בחשבון עליה בתוחלת החיים
אבל בדו"ח שלה הלמ"ס מציינת את שצפתה את תמותה שהייתה צפויה ב 2020 לולא המגיפה רק בעזרת ממוצע של שעור התמותה ב 2015-2019.
והתוצאה (בתמונה): שגיאה שיטתית
שכלוקחים בחשבון לא רק את גידול האוכלוסיה הכללית, אלא גם את צורת פירמידת האוכלוסיה והעליה בתוחלת החיים ומחשבים על כל התקופה (תחילת מרץ עד סוף יולי), החישוב מראה תמותה עודפת של 360 איש. 60 יותר משנכתב בדו"ח בלמ"ס.
אבל רגע, יש טעויות נוספות של הלמ"ס שצריך לתקן:
הלמ"ס השתמשו בנתוני תמותה חסרים וחלקיים עבור חודש יולי.נתונים שצפויים להתעדכן כלפי מעלה
בדו"ח שלהם הוצג כאילו אלו נתונים המלאים וסופיים עבור מרץ-יולי, ולא נתונים חסרים
גם ערוץ 12 הציגו את המידע כאילו מדובר בנתונים מלאים וסופיים.
הטעות הזו מעלימה בערך 100 נפטרים מהחישוב (אומדן גס)
כמו כן, אחרי חורף קשה, שהתחלואה העונתית בו גבוהה, התחלואה בקרב הציבור לא נעצרת ונעלמת בסוף פברואר, אלא ממשיכה למרץ ולאפריל.
ולהפך, כשבינואר-פברואר נפטרים פחות אנשים מהרגיל, אז בד"כ גם במרץ ובאפריל נפטרים פחות.
חישבתי את הקורלציה הזו, והיא גבוהב.

הנפטר הראשון מהמגיפה מת רק ב 20 למרץ.

ולמרות זאת, הלמ"ס בחרו לכלול את תחילת מרץ - תקופה שהיא לא רק לא רלבנטית לחישוב תמותה מהוירוס, אלא שגם ידוע שהייתה בה תמותה עודפת שלילית.

טעות שמעלימה עוד 60 נפטרים
חישוב לאחר תיקון של כל הטעויות האלה של הלמ"ס מראה שבין ה 20 במרץ 2020 לסוף יולי 2020, על פי הנתונים הקיימים כרגע:

נפטרו בערך 520 נפטרים (על פי נתוני התמותה הכללית).

משרד הבריאות דיווח על 512 !

(וחובה להוסיף גם את אי הדיוק של החישוב, שאותו אציין בסוף השרשור).
עניין אחרון:
בגלל שיטת החישוב השגויה של הלמ"ס, נוצרה לא רק לשגיאה שיטתית מיותרת, אלא גם ה Prediction Interval שהם חישבו (רווח סמך) הוא בעל טווח גדול מרווח הסמך האמיתי עבור CF (רמת סמך) של 95%.
מה שתרם לכך שהם לא הצליחו להראות שהתמותה העודפת היא משמעותית.
חישוב מדויק שלוקח בחשבון את כל הטעויות שביצעה הלמ"ס (ולוקח בחשבון עוד פרטים נוספים שמפאת אורך השרשור לא פירטתי), מראה ש
בין ה 20 במרץ 2020 ל15 ביולי 2020,
נספו בין 120 ל 640 איש.
(380 +- שגיאה אפשרית של עד 260 נספים).

משרד הבריאות דיווח על 375 נספים בתקופה הזו.
Missing some Tweet in this thread? You can try to force a refresh.

Keep Current with EZ 😷

Profile picture

Stay in touch and get notified when new unrolls are available from this author!

Read all threads

This Thread may be Removed Anytime!

Twitter may remove this content at anytime, convert it as a PDF, save and print for later use!

Try unrolling a thread yourself!

how to unroll video

1) Follow Thread Reader App on Twitter so you can easily mention us!

2) Go to a Twitter thread (series of Tweets by the same owner) and mention us with a keyword "unroll" @threadreaderapp unroll

You can practice here first or read more on our help page!

Follow Us on Twitter!

Did Thread Reader help you today?

Support us! We are indie developers!


This site is made by just two indie developers on a laptop doing marketing, support and development! Read more about the story.

Become a Premium Member ($3.00/month or $30.00/year) and get exclusive features!

Become Premium

Too expensive? Make a small donation by buying us coffee ($5) or help with server cost ($10)

Donate via Paypal Become our Patreon

Thank you for your support!