同根、古金：大數據否定新冠疫苗防重症（上）

圖為裝有COVID-19疫苗的注射器和疫苗空瓶。(Paul Kane/Getty Images)

更新 2022-06-27 2:25 PM 人氣 1955

標籤: 新冠疫苗, 重症, 預防感染, 副作用, 毒素

【大紀元2022年06月27日訊】

圖1：大數據顯示新冠疫情死亡率（重症同理）有退潮特性，和新冠疫苗無關（據健康1+1原圖）

時間把真相浮出水面——新冠疫苗既不能像傳統疫苗那樣預防感染，又有上千種毒副作用，還有下圖2超高的「同比致死」，為什麼還要接種？特別是還意外發現：這個疫苗本身是毒素，毒害人體所有器官、還不能短期降解，這個設計全錯的毒疫苗，為什麼還要推廣？

圖2：據美國疫苗事故匯報系統數據：2021年新冠疫苗死亡是其它疫苗致死總和的52倍（健康1+1圖）

推廣它的唯一理由，只剩下「防重症」了。疫苗專家不斷重複「防重症」證明自己的時候，時間又開始撕裂這個假象。

（一）防重症說，初登大雅，流水落花

新冠疫苗防重症說，最早發明這個「救命稻草」的，是英國專家。

英國牛津-阿斯利康（AZ）新冠疫苗一度超過中美，領跑世界。2020年5月初，注射疫苗的6隻恆河猴100%產生了抗體，「成功」鼓舞了世界。5月21日，疫苗對外宣告失敗，實驗表明，這6隻猴100%感染了新冠，而且鼻部的病毒含量和沒打疫苗的猴子相同，其中3隻疫苗猴肺部沒見明顯損害，另3隻則損傷明顯。

勇於承認失敗，剛獲得點贊，兩天後，就死灰復燃。5月23日，英國疫苗專家把50%重症率，解釋為50%的「重症保護率」，就是疫苗雖然不防感染，卻能使50%的感染猴免於重症——專家咋知道3隻猴子沒重症全是疫苗的功勞？不是因為自身抵抗力強？咋知道3猴後期不重症？——現在已經知道這3隻猴後期的狀況了，為啥不公布一下證實自己？難道殺猴滅口了？要知道，人體大規模接種新冠疫苗的重症反應，多是半年以後才顯現的。

100%感染，50%的重症率足以槍斃疫苗，可是搖身一變，50%的防重症說，讓疫苗改頭換面。

我們曾發文揭露這個「重症詭辯」——但是在「新冠疫苗政治正確」的世界潮流（利益推動）中，反疫苗就是另類，上千人的人體試驗倉促展開……AZ疫苗計劃當年上市，上市之前就獲得了各國20億劑的大訂單。

因為多發血栓副作用，並有致死，2021年3月開始，AZ疫苗在歐洲的12國中，暫停或終止使用。6月，加拿大停用。7月7日，台灣通報AZ疫苗猝死人數高達333人；同一天，AZ疫苗引發血栓的機制在頂級科學期刊《自然》上發表。

出路何在？政府買單，英國宣布捐贈2000萬劑AZ給發展中國家。2021年底，100萬劑AZ被尼日利亞政府以過期為由銷毀。

隨著AZ疫苗慘澹落幕，以詭辯幫它起家的「防重症說」，也成了歷史性的笑話。

（二）大數據勝於實驗，實踐勝於詭辯

上面英國權威專家曲解實驗數據、掩蓋錯誤、繼續推廣的運作方式，而今相當普遍。其中的數據量少，是他們得以文過飾非的一個關鍵。

數據樣本越少，結果越不準確，偶然的偏差越容易出現，一旦偏差的數據符合專家的需要，就會被利用來證明他們。而樣本數據越大，誤差越會被多種因素抵消掉，結果越準確。這就是大數據更有說服力的原因。因此，學者們都希望自己的結論能被大數據支持，從而完美證實。

可是現實未必都能如願，專家的理論被實踐否定了，怎麼辦？當今專家和媒體，不是坦誠公開、糾正錯誤，再探求真機，而是一致選擇了最不負責的做法，掩蓋或詭辯數據，仍鼓吹錯誤結論，重複謊言。

在《大數據曝光疫苗有效率負值：-77%》一文中，在中共刻意掩蓋疫苗不利數據的管控環境下，通過追蹤三個多月的上海疫情報道，初步還原上海的大數據，計算出中國新冠疫苗的有效率在上海只有-76.9%，這個數據與當今此起彼伏的現實「越打疫苗越容易感染」吻合，在事實上否定了專家的言論。

對於當今流行的「新冠疫苗防重症說」，同樣可以用大數據檢驗真偽。

（三）新冠疫苗防重症，被大數據否定

1. 大數據一目了然，再難詭辯

圖1：大數據顯示新冠疫情死亡率（重症同理）有退潮特性，和新冠疫苗無關（據健康1+1原圖）

新冠疫情全球爆發後，疫苗的接種情況，印度一度落後，而以色列長期領先。這兩個國家的新冠死亡率，很能說明問題。

從圖1可以看出，疫苗問世之前，2020年5～10月，相關死亡率一致回落，而且幅度很大，這麼大的降幅和疫苗無關。這樣的大數據，顯示出病毒致死率像潮水一樣，自然漲起，自然退落，無關疫苗。在疫苗開始接種後，死亡率變化不大（死者過半打過疫苗），並沒有隨著疫苗覆蓋率大增而明顯降低，相反，還是處在致死率退潮的大趨勢下，緩緩微降，同樣證明疫苗不能降低死亡率。因為重症率和死亡率是密切關聯的，所以，也印證了疫苗沒有降低重症率的作用。

圖1的藍色數字，是以色列疫苗打2針、完成完全接種的比例，大數據同樣展示：2針疫苗也不能降低死亡率，重症同理。

2. 大數據的考量，把握宏觀，不細糾纏

上述大數據判斷，是分別以印度和以色列整體為檢驗樣本，以疫苗覆蓋率為指標做出來的。大道至簡，小道紛繁，這樣在宏觀上能看清事物的本質，屏蔽了細節糾纏的擾亂。

有哪些細節糾纏會搞亂呢？比如現在常見的專家說：「要區分這些死亡者的年齡、性別；要區分哪些打了疫苗，哪些沒打；分析哪些打了哪家的疫苗……這樣細分，分別計算，才能判斷疫苗的有效率，匯總起來，才有意義。」——其實這樣細分，就陷進枝節糾纏中，再也出不來了。

圖3：與圖1同期的以色列數據，接種2針後重症率沒見明顯下降，疫苗的保護率過低。

大數據判斷是放眼整體，以兩個代表性的國家的全體居民考量，有上圖3（同期疫苗打2針的重症保護率很低）做為參照，就夠了。不管哪家疫苗，都是產生了新冠的抗體。我們只分析疫苗和染疫死亡率的關係，大數據直接呈現，簡潔明快。

看到了這樣大範圍的實踐驗證，大家也就能從宏觀上看破「疫苗防重症」的假象了。那麼，「疫苗防重症」是怎麼從AZ疫苗那裡死而復生，被人利用，並且蒙蔽了世界的一流專家，進而蒙蔽了世界呢？

（四）數據玩弄，疫苗搶功

目前看來，新冠病毒從武漢原始的高致死的原始毒株，到阿爾法、貝塔、伽瑪、德爾塔……奧密克戎，各種變異，病毒致死率總體呈一路下降的趨勢——也許有人會說阿爾法毒株的致死率是升高的，那是因為武漢瘟疫死去的人被嚴重瞞報，從事後武漢免費發放的骨灰盒的大數據來看，死於瘟疫的人數要比官方公布的3千多人高10倍以上。

可見，病毒的致死率、重症率一路下降，是自然變異。貪天之功，疫苗專家把這個重症、死亡率降低的趨勢，強給了疫苗——全搶過去還不夠，從圖1中可以看到，病毒毒力的自然變異退潮是放緩的，不足以彰顯疫苗的功力，所以在數據上，還需要更給力，於是，專業的「無效數據」登場了。

1. 數據玩弄，中共典型

很多人聽到過這樣專家、媒體的宣傳：新冠感染重症的，絕大部分或者全部都是沒打疫苗的，這個「事實」證明了疫苗能能夠防護重症——可是，這個所謂「事實」存在嗎？

「應該存在吧？專家這麼說啊！」——可是專家告訴你了嗎？這是他聽說的，還是親自統計的？如果是親自統計的，具體病例數是多少？是不是短期結果？是不是「身體差到不能打疫苗」這一組人的數據？所有這些都對你掩蓋著。

對比本文開頭視頻中護士的揭露，就能看到：這些專家所說的，只是他們挑選出來的，用於證實自己的「片面數據」，掩蓋了不利的數據，這樣的數據屬於無效數據，其中還有很多禁不起分析。

圖4：被中共專家用來標榜疫苗防重症的「事實」——其實他們打疫苗會加快死亡。

上圖這些重症患者，是因為不打疫苗才死的嗎？顯然不是，他們的重症已經不允許他們再打疫苗了，如果能打，在強大的疫苗洗腦攻勢面前，他們早就打了。打疫苗會在第一時間降低免疫功能（剛打完疫苗最怕感染），國產疫苗本身的各種毒副作用，會讓這些大病在身的人功能更加紊亂。因為打疫苗會死的過快，明顯關聯疫苗、歸罪疫苗，所以不敢打——專家還反過來，說死亡是沒打疫苗的惡果，顛倒黑白。

2. 設計不均對比，使用無效數據

相比中共專家公然扭曲數據，美國CDC對數據的做法更為隱蔽，如只給一個結論：「未接種疫苗的老年人的新冠死亡率，是完全接種疫苗者的14倍，是接種加強針的41倍」——深入分析就能看出，這是用無效數據做對比的結論。

圖5：有嚴格的對照組實驗，實驗才有科學性，數據才有效（健康1+1截圖）。

從圖4可以看出，實驗要有科學性可言，前提必須嚴格（這不是宏觀粗線條的把握，是具體的實驗，就要細分）：

①要事先分組，不能事後（揭盲後）再分組；

②各組人的條件（年齡、性別、健康、基礎病狀況）要基本相同；

③進行雙盲試驗，各組不能加入額外干預因素；

④揭盲後，各組所有數據都不能掩蓋。

目前中外宣傳的「疫苗防重症」、「特別對老年人有效」的說法，上述4個前提都沒有，基本都是對醫護人員統計的事後分組。下表就能看出，對老年人的事後分組，完全不符合「兩組等同」的要求。

表1：老年人染疫後按照接種疫苗情況分組，基礎健康對比表

	染疫老年人接種疫苗組	染疫老年人未接種疫苗組
健康基礎	身體健康，沒有疫苗過敏史，不在慢性病的發作期，沒有艾滋病或其它免疫缺陷病，不在腫瘤化療期，沒有精神疾病，沒做器官移植，沒有三個月內可能死亡的其它重病。	身體不健康，有疫苗過敏史，或在慢性病的發作期，或有艾滋病或其它免疫缺陷病，或移植過器官服用免疫抑制藥物，或有精神疾病，或在腫瘤化療期，或有三個月內可能死亡的其它重病。
中國接種疫苗門檻	2021年對老年人健康門檻更高，必須同時沒有10多種病。	2021年對60歲以上老年人的限制更多，包括心腦血管病等十幾種病，有一種就禁忌疫苗。
接種條件	全部滿足上述條件，才能接種疫苗。	滿足上述一項的老年人，就不能接種。