【お願い】武漢発の新型肺炎（新型コロナウイルス）の準備をして下さい（オリンピック予想も）
こんにちは、コウヘイです。
新型肺炎について、いろいろな情報を見ていると、「過剰に騒ぐ」必要は無いようですが、個々人としては「冷静に対応」するべきだということを思っています。
これまで調べたことをシェアさせて頂きますので、一つの参考としてご覧頂ければ幸いです。
患者はどんどん増える
少し前ですが下記参照下さい。現時点でもおおよそ同じペースで増えています。
致死率は「高い」
「高い」と書きましたが、高い低いはあくまで相対的なもの。
参考にインフルエンザを調べると日本ではおおよそ０．１％（１０００万人感染、１万人死亡）
Q10.通常の季節性インフルエンザでは、感染者数と死亡者数はどのくらいですか。
例年のインフルエンザの感染者数は、国内で推定約1000万人いると言われています。
国内の2000年以降の死因別死亡者数では、年間でインフルエンザによる死亡数は214(2001年)～1818(2005年)人です。
また、直接的及び間接的にインフルエンザの流行によって生じた死亡を推計する超過死亡概念というものがあり、この推計によりインフルエンザによる年間死亡者数は、世界で約25～50万人、日本で約1万人と推計されています。https://www.mhlw.go.jp/bunya/kenkou/kekkaku-kansenshou04/02.html
１００人中１～３人です。
１００人って電車の１両分にそこそこ立って乗っているくらい。
・・・そうは言っても健康な若い人なら死なない？
今度は社会インフラ
一つの可能性として、このペースで増えると病院がいっぱいになり体育館。
実際、比べるのもあれですが私が昔大震災に被災した時は２ヶ月くらい小学校の体育館に寝泊まりしていました。冬場だったので寒いし辛い。
体育館に寝るくらいなら、と、自宅に引きこもるとすると食料品が無い、ということになりうる。
そもそもあと１～２ヶ月で薬が出ることも多分ないので、入院しても暖かくして免疫力頼み。体力つけるための酸素や点滴は在庫がある限りしてくれるでしょうが結局体力頼み。
この流れで来たらオリンピックどころでない
でもやっぱりやりきっちゃうはず。これだけお金をつぎ込んだんだもの、誰が止められるのだろう。そんな胆力がある人はいないとみています。
不思議とメディア静かになるはず
じゃあ、風評被害を抑えてオリンピックできるムードにするしかない。
また芸人さんはじめテレビを元気に盛り上げて元気な雰囲気を作ってくれるのでしょう。
個々人で身を守るにはtwitterなどSNS活用
テレビに無い情報は自分で取りに行く時代。
ただし「本当か」、本当だった場合に「どこまで気にするべきか」の見極めが超重要。
基本は数字で確認や複数ソース確認、加えて全体像で信憑性（どのくらい真実でありそうか？）の読み解き、裏読み、行間読みなども必要になってきます。
読み解きに自信がない方はこのブログの見解も参考にしてもらえると嬉しいです。
結論：じゃあ、準備って、どうすればいいの？
色々調べた中で、やるべきことをまとめます。
- 外から帰ったら手洗いうがい
- （難しいけど）自分の粘膜（目や口）を素手で触らない
- 体力をつける。まずは睡眠、そして食事。
- 極力人混みに出ない。
- くしゃみをしている人がいたら即避難。
- マスクは予防には効果がない、けど、やっぱりくしゃみなど受ける可能性がある人混みにどうしてもいくならやった方がベターか。
- マスクを捨てる時は外側をあえて触らないように（とはいえマスクの外についているなら顔についているので極端に神経質になることもないかと）
- 武漢は食料の買い出しさえ苦しい→水、食料を今のうちに買い置きしておく（自分が必要な分（１ヶ月分くらいか。潜伏〜発症〜回復）だけにしましょう。高額転売はモラル的にやめておきましょう。
- センセーショナルなニュースは一旦おいておきましょう。極端に焦らせてＰＶ稼ぎたいだけの記事を読んで感情乱されるのも、逆に平和だよ、っていう記事を読んで無駄にホッとするのも、どちらも同じくらい意味がないかと思います。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
など、メリットしかありません。
このブログでは、こういった統計的なお話をドンドンしていきたいと思いますのでぜひお読み頂けますと幸いです。
知りたいことがもしあれば、ここのコメントに記載頂いてもいいですし、下のアドレスからメールにてご質問頂いてもご回答させて頂きますので良かったらぜひ。今ならキャンペーンでプレゼントもご用意しています。
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【統計ニュース解説】中国武漢 新型肺炎（コロナウイルス）は日本でいつ収束するのか？
はじめに
こんばんは、コウヘイです。
本日（1/31）のニュースで「こらあかんわー」と思った記事がコチラ。
アメリカの情報網（世界一とも言われていますね）で、「最高レベル」が発令されたということは、「そういうこと」でしょう。
つまり、一旦収束するまでもうどうしようもない、新型肺炎はどんどん広がるという判断をしたのだと考えます。
こんな記事もありました。
陰謀論の有無はともかく、ほぼ確実に発症者数を数えきれていない分（病院に行かず自宅療養している人とか）、感染者・発症者は数倍以上いるでしょう。
さらに、１２月に発症した方の多くは既に治っているでしょうから、病院に行かずに自然治癒した人の数なんてもう未来永劫分からない。
（正確には、血液などで調べられるのでしょうが、コストに見合わないからしない＝事実上、一生わからない）
新型肺炎の発症者数
ここで、アメリカ、ジョンズ・ホプキンズ大学のシステム科学工学センター(CSSE)が、マップで感染者数が見えるようにしてくれている。
まぁ完全に捕捉しているわけでも無いでしょうし、そもそも元の数字の信憑性も１００％ではないけれど、それを抑えておけば大まかな情報を把握するためにはとても助かります。
説明はコチラがいいかな。
実際のサイトはコチラ。
新型肺炎がどこまで増えるか解説＆予想
上のサイトから抜粋して、少し解説をば。
「中国」での感染者数、これまで（～1/30）とこれからの予測（２次近似）はこんな感じ。
前提として、１ヶ月くらいは同じペースで伸びるだろう、としています。
グラフの説明をすると、青丸が上のサイトからお借りした値、点線が「このままいくとしたら」という前提の予測線です。
ざっくりいうと２月末で２０万人近くに達する。
同じように「中国以外」について実績と、今後の予測をプロットするとこちら。
もし同じペースでいけば、２月末に１６００人くらいですね。
これは「中国以外」の世界中の値。
「中国以外」のうち、現状日本の比率は９％（＝１１人／１１８人）なので、同じ比率でいけば日本で１４４人（１６００人×９％）。
ポイントは、中国でのカウントはどこまで信じればいいか分からない（スキル、リソース的に）こと。
仮に捕捉率が２割とすると現状発表の５倍はいる！となる。
単純に５倍すると、中国以外で８０００人、日本はザックリ１割として２月末で日本は８００人か。
先日の予測（６００～１０００人）と同じくらいにきた。
発症者はこのくらいに着地するのかしら。下振れは大歓迎ですが。。
日本でいつ収束するの？
さて、日本でいつ収束するかを予測するとしたら、もう思い切って
日本人全員が感染する
というところを最終着地地点にしてしまいましょう。
感染 ≠ 発症 ですのでご注意下さい。
参考情報として、インフルエンザを調べると
- Q10.
- 通常の季節性インフルエンザでは、感染者数と死亡者数はどのくらいですか。
例年のインフルエンザの感染者数は、国内で推定約1000万人いると言われています。
国内の2000年以降の死因別死亡者数では、年間でインフルエンザによる死亡数は214(2001年)～1818(2005年)人です。
また、直接的及び間接的にインフルエンザの流行によって生じた死亡を推計する超過死亡概念というものがあり、この推計によりインフルエンザによる年間死亡者数は、世界で約25～50万人、日本で約1万人と推計されています。
ということで、
- 毎年１０００万人感染、
- 死亡者はザックリ２００人～２０００人
- 死亡率０．００２％～０．０２％、５万人に１人～５千人に１人
一方、新型肺炎は死亡率が２％くらいありそうなので、日本で１０００万人感染するとして、２０万人くらいは、、、という計算になる。
いよいよ本題、１０００万人に達するのはいつ？というと、中国における人数をそのまま伸ばせば
おぉ、東京オリンピックをまたぐ、、。
これもあって、日本であまり騒がないようにしてたりするのかしら。。
シンガポールはこんな感じですし
ルールを守らなければ
１万シンガポールドル（日本円でおよそ80万円）の罰金、もしくは６か月以内の禁錮、またはその両方が科されるですって。 そのルールとは
帰国前の２週間に中国の湖北省を訪れたシンガポール人や永住者などを対象に、帰国する際に発熱やせきなどの症状があるかどうかにかかわらず、２週間にわたり経過観察を受けることを法的に義務づけています。とのことです。厳しい。
対象者のうち、自宅にトイレや浴室が設置された個室があり、誰とも接触せずに過ごせる環境を確保できる人は自宅での経過観察を認めるとしています。
一方、自宅でそうした環境を確保できない人は、政府が用意する専用施設に隔離され経過観察を受けるとしています。
まとめ
仮にこのペースで伸びて、通常のインフルエンザと同じ１千万人感染までいくとすると、１０月くらいまでは広がり続ける。
１千万人感染すると、今と同じ比率なら２０万人亡くなる計算になる。
情報は少し前ですが、１月２３日までに亡くなっている方の平均は７２歳、６０歳未満は２名なので６０歳未満の人はとりあえず大丈夫かと。
６０歳以上の人は、人混みに出ない、手洗いうがいを励行する対応は最低限必要だと考えます（６０歳未満の人もね）www.afpbb.com
おまけ マスクについて
マスクの「予防効果」は微妙。drone-education.hatenablog.jp 同じくシンガポールでは「予防」のためのマスクはやめてね、というお話もあるとか。uniunichan.hatenablog.com
マスクの値段が高騰していますが買う側の場合は適宜ご判断下さい。
それでは、読んで頂きありがとうございました。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
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【統計ニュース解説】育休取得率について、産業別／男女別に分析してみた
はじめに
小泉進次郎環境大臣が育休取得を宣言したあと、様々な影響が広がっている。育休連鎖っていい流れ。
隗より始めよ、で、推進している側＝政府のメンバーが取るというのは非常に大事だと思う。
そういった流れからのこのコメント。
小泉元首相（お父さん）は時流に乗った発言が異常にうまい。相変わらず天才的。
育休が取りやすい仕事、取りにくい仕事
さて、「大臣」が取るということで盛り上がっていますが、育休が取りやすい仕事、取りにくい仕事はあるのでしょうか？
ということで、育休取得について産業別の傾向をまとめてみました。
学生の方は職種選びに。
社会人の方は転職する機会があれば参考に。
就職前のお子さんがいる方は、お子さんが就職される前に。
興味がある方は一度ご覧になられて下さい。
育休取得の産業別傾向
最初にソースはコチラ。
女性の育休取得率傾向
まずは女性の取得率が高い方から並べてみる。
ここで挙げられている産業は
日本標準産業分類に基づく１６大産業
とのこと*1。
上記のグラフでもまだ多い（１６種類）ので、ざっくり３つに分けてみる。
①女性の育休取得率９０％以上の産業
電気・ガス・熱供給・水道業 100％
不動産業、物品賃貸業 99.2％
複合サービス事業 97.2％
学術研究、専門・技術サービス業 92.9％
②女性の育休取得率７０％以上～９０％未満の産業
情報通信業 89.6％
医療、福祉 89.3％
金融業、保険業 88.4％
製造業 86.8％
卸売業、小売業 83.1％
教育、学習支援業 80.2％
サービス業（他に分類されないもの） 75.4％
③女性の育休取得率７０％未満の産業
生活関連サービス業、娯楽業 66.8％
宿泊業、飲食サービス業 61.1％
運輸業、郵便業 59.7％
建設業 59.1％
鉱業、採石業、砂利採取業 53％
女性の育休取得率傾向について考察
①で目を引くのはやっぱりインフラ（電気・ガス・熱供給・水道業）強い、１００％。違和感の無い数字。母数が少ないとも考えにくいし、私個人の知人レベルでもそうだろうと思える。
②で気になるのは教育、学習支援業80.2%かな。約２割の人が育休を取得していない。
原因によりますが、もし制度的な課題として余剰人材を抱えられていないため育休が取得できないのであれば自分の子供くらいちゃんと育てさせてあげてほしい。
逆に、給与が不十分で育休を取得せず働かないといけないのであればなおさら自分の子供と向き合えるようにさせてあげてほしい。
③はどこも休みとれなさそうなイメージ。。薄利多売になっちゃっているのか。
男性の育休取得率傾向
次に男性について、産業別で育休の取得率が高い順に並べてみる。
まずは取得率が最も高い宿泊業、飲食サービス業でも２０％と圧倒的に低い。
そして取得率が最も低い教育、学習支援業に関しては１．９％、なんと約５０人に１人しか取っていない。おそらく育休を取っている施設がごく一部存在してそこの人は取れているものの、ほとんどすべての施設が取っていない（取れない）環境なのではないかと考える。
女性と同様に３つに分けてみる。
①男性の育休取得率１０％以上の産業
宿泊業、飲食サービス業 19.9%
金融業、保険業 18.7%
電気・ガス・熱供給・水道業 14.5%
鉱業、採石業、砂利採取業 13.9%
不動産業、物品賃貸業 11.6%
情報通信業 10.1%
②男性の育休取得率５％以上１０％未満の産業
生活関連サービス業、娯楽業 7.2%
医療、福祉 6.9%
複合サービス事業 6.5%
学術研究、専門・技術サービス業 5.7%
卸売業、小売業 5.1%
③男性の育休取得率５％未満の産業
サービス業（他に分類されないもの） 4.4%
製造業 4.3%
運輸業、郵便業 4.0%
建設業 3.3%
教育、学習支援業 1.9%
男性の育休取得率傾向について考察
①で意外なのが、最初にも書いた通り、男性の１位が宿泊業、飲食サービス業で、女性では③に位置していた産業。男女の傾向については次に分析してみます。
②の医療福祉、③の教育、学習支援業という人に関わる仕事をされている方については、育休を取って自分の子どもとみっちり触れるということが本業にも生きると思われるものの、現状あまり取れていない点は改善の余地があると思います。
実際、介護業をしている友人は、子供が生まれたあと定時（１７時）に会社を出るように調整しています。子供や家族との時間を確保し、子どもの成長を目の当たりにすることで色々学び、家族と本業の相乗効果を狙っています。
介護業全体として収入の課題もあるでしょうが、、、ここは引き続き国全体としてテコ入れが必要かと。単純に移民入れればとかいう話ではない。ロボット化は必要だと思う。また別の記事で考察したい。
育休取得率傾向の男女差について
横軸に女性の取得率を、縦軸に男性の取得率をプロットしてみました。
４つのグループにくくってみる。
区切りは女性７０％、男性１０％としました。
そして、男女とも高い右上の領域を①、そこから時計回りに②～④としました。
①男女とも取得率が高いグループ（女性７０％以上、男性１０％以上）
電気・ガス・熱供給・水道業
金融業、保険業
不動産業、物品賃貸業
（※女性の取得率が高い順、以下同じ）
②女性は高めだが男性は低めのグループ（女性７０％以上、男性１０％未満）
複合サービス事業
学術研究、専門・技術サービス業
医療、福祉
製造業
卸売業、小売業
教育、学習支援業
サービス業（他に分類されないもの）
③男女とも取得率が低いグループ（女性７０％未満、男性１０％未満）
生活関連サービス業、娯楽業
運輸業、郵便業
建設業
④女性は低めだが男性が高めのグループ（女性７０％未満、男性１０％以上）
宿泊業、飲食サービス業
鉱業、採石業、砂利採取業
現状、男女で育休を取り、子育てに参画したいならば①から業種を選ぶのがベターそう。幸い、金融、インフラ、不動産、情報通信と業界が散らばっており、自分のバックグラウンドに応じて目指すことはできそう。
一方、④を選んでしまうと育休が男女ともとりにくい。おそらく人手不足で育休だけでなくいろいろな休みもないのではないかと推測される。その分、現状の給料は高いかもしれないが（運輸業とか）、何を取るか次第ですね。
③が興味深い。女性が低めで男性が高め（それでも女性の方が男性の３倍以上とっていますが）。宿泊業、飲食サービス業は相対的に女性が多くてそうなっているのか、、、？背景が読みにくい。鉱業、採石業、砂利採取業は単純にサンプルが少なくて偏っているだけかも。。内訳までは公開されていない。
②はまぁ上記以外というか、旧来の産業が多い。男性が一生懸命働かれているんでしょう。ここを①にどうやって持っていくかが課題。小泉進次郎大臣の動きが影響しやすそうな業界が多いようにも見える。
まとめ
育休の取得率は産業により大きく異なり、育休取得を重視するなら、最後にまとめた男女別の①ゾーンにあるインフラ（電気・ガス・熱供給・水道業）、不動産業、物品賃貸業、情報通信業、金融業、保険業を目指すのが吉。
男女別の分析からも、産業自体の人手不足と育休の取得率に相関があるようにも感じられる。この辺りはさらなる分析をすると面白そうです。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
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【統計ニュース解説】小泉進次郎大臣も取るという育休、取得率は増えてるの？
はじめに
本日は、この動画が飛び込んできた。
このせやろがいおにいさん、相変わらず勢いがあるし、思わず最後まで見てしまう！
最初に見たのは東京オリンピックやったかな。
この動画では、主に夫側の育休取得の必要性について。
私自身も子供が１歳になったところですので色々と感じるところがありました。
育休界隈は様々な議論が飛び交っていますが、今回はまず定量的に（＝数字で）そもそも育休どのくらい取っているの？について調べてみました。
育休の取得率を調べてみた
ソースはこちら。
まずは育休の取得率をグラフにしてみる。横軸は年で、縦軸が取得率。
女性はこんな感じ。
なんと平成８年（１９９６年）にはまだ５０％やったのか。。
そして平姓２０年（２００８年）をピークに８割強で推移。
リーマンショックの影響でそれ以上伸びなかったのか、、、？
現在でも２割弱の方が育休を取らずに職場復帰されているということに驚き。
妻の産後の回復具合を見ると半年以内で戻るというのは体力的に非常にこんなんだと感じた。
時間を問わない授乳、それにともなう体力。
そこを一緒に頑張る男性の育休取得率はコチラ。
おぉ、確かに増えている。平成２３年（２０１１年）、最も増え、そこから一旦減ったものの足元まで増加している。
個人的な話を2つほど。
私としては５日だけ取得した。
妻の大変さを多少感じるくらいだったけど、だからこそ、取って良かったと感じている。
次に、ほぼ同じ時期に第一子が生まれた私のいとこは、会社の方針で、なんと半年間の育休を取得した！
私の比じゃないほど子供との濃密な時間を過ごせたのでしょう。
人生においてかけがえのない時間。
給料が減るのは上司の問題ではなく
育休をとるとボーナスが減るとかなんとか言われているけど、その部署を統括する課長レベルだとそう設定しちゃうのは仕方ない。
日々目に入る場所で頑張ってくれてる部下の査定を下げ、会社に来ていない部下の評価を上げるのは人情的に難しい。
よって、会社として制度を明文化した上で、それに応える／応えないで課長の評価を上げ下げするくらいドラスティックにしないと、上からの声だけで実行的な内容にするのはやっぱり難しい。
よって、ここを読んでいる女性は、本当に何も気にせず、のんびり過ごすのがいいかと思います。
やっぱり出産～育児は貴重で最高。
そして、ここを読んでいる男性も、最低限お風呂は毎日入れよう。
尊敬してる先輩（子供が２人、上が高校生下が中学生に今日、
「毎日１９時には会社を出て、娘を風呂にいれている」
と言ってみたら、
「私は毎日１７時には出るようにしていたけど？」
と逆ブーメランを食らった！笑
まとめ
育休の取得率を定量的（＝数字で）評価したら
・男性のうち１５％の人が育休を取っていない
・女性のうち２０％弱の人が育休を取っていない
ということで育休取れそうな方はガッツリ楽しくいきましょう！
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
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【統計ニュース解説】武漢（中国）の新型肺炎（コロナウイルス）はどのくらい日本で広がるか推定！
こんにちは。
日々新しい情報が出てくるコロナウイルス。またの名を新型肺炎。
企業勤めの人も、体調が怪しければ休むべき。パンデミック防止。
ユニクロを始めとして現地の店もどんどんクローズしてるみたいですし。そもそも公共交通機関が止まって出勤できないとか。
新型肺炎について、ここまで人間→人間の感染はほとんどみつかってないみたい。
発症者数をまとめるとこんな感じ*1。
日本で今後どれだけ広がるか？
手持ちのデータから推測すると
２月末に６００～１０００人程度
日本でも感染者が出ると考えることができます。 。
※煽るつもりも逆に軽視するつもりもなく、論理的に推定すると何人になるか、という記事です。
２つの考え方で推定してみました。
推定①中国での広がりスピードをベースとして。
武漢から最初に発生した時期はこの記事によると2019年12月8日*2。
潜伏期間は7日とする*3 。
とすると最初の感染は12月1日、これまでに約２ヶ月が経っている。
約２ヶ月で感染者数830人、死亡者25人。
最初に1人いて、ここでは人から人への感染があるとして、武漢の人口が1000万人、感染者830人を1000人に切り上げて、発症率は約２ヶ月で0.01%（＝1000人/10,000,000人）。
日本の最初の発症者は１月６日に日本入りしたらしい。*4
場所はうまく見つけられなかったけど、東京近辺だとしたら同じく１０００万人都市なので、２月末には約１０００人、死亡者が２５人になりうる。
推測②日本に何人来ているの？から推定
１便当たり１６５人乗るとして、週に３７９５人。
さらに他のルート（香港周りなど）からも同じだけ来るとしたら、武漢から日本へは週に７５９０人。
４倍して、一ヶ月に約３万人武漢から日本へ来ている。
最初の発症者が出た１２月頭から約２ヶ月。
２ヶ月だと日本へは約６万人。
※春節パワーで他のルートからももっと来ているはずですが一旦６万人で進めます。
感染率を仮に１％として（これは根拠ないです、仮の値）、６万人のうち６００人がキャリアとして日本に来ていることになる。
この６００人が、１回当たりの滞在期間１週間として、１日１５人と比較的長時間接触（電車とか）するとして、ざっくり１００人と接触すると考える。
６万人のうち１％が発症（上と同じく仮の値）したら６００人で、上の推定とだいたい合う。
まとめ
ということで、人から人への感染があるとしたら２月末には６００～１０００人くらいは日本でも発症者が出る計算になる。。
やっぱり体力つけて、睡眠取って、手を洗って、マスクしてこの危機を大過なく過ごしましょう。
※当然、人から人への感染があるという前提の試算です。それが無いことを祈っていることを念のため明記させて頂きます。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
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【統計ニュース解説】武漢の新型肺炎拡大中。。マスクのウイルス感染予防効果について考察
はじめに
新型肺炎（コロナウイルス）がいよいよパンデミックになりそうな雰囲気がでてきてしまっていますね。
日本のメディアもなかなかの盛り上がりですが、ここまでの広がりなどを考えると、まだまだこんなものではなさそう。
春節（中国の旧正月）前という時期が最悪やったな、、暴動を恐れてあえて初動を遅らせたのかとか邪推したくなる。。
やっと武漢を封鎖しているみたいで、封鎖しないよりはした方がいいのでしょうが、今更感が凄いです。。
知り合いの人も、会社の同僚がつい最近武漢に出張してたらしく、遠い世界のようで意外と近い。
ということで、予防にはマスクというイメージがありますが実際のところどうなのでしょう、、、ということで調べてみました。
マスクの効果を統計的に検討した論文
やっぱりみなさん興味があるみたいでしっかりと調査された論文がありました。
２０１０年。
ウイルスという観点ではコロナウイルスも一緒と捉えていいのかはわからない。空気感染力によって違うか。
ともあれ参考にはなるとして、抄録（論文の要約）を噛み砕いてみようと思います。
マスクを着用することがインフルエンザ感染予防に有効であるというエビデンス(科学的根拠)があるのかEBMの方法により検討した。
マスクって効果あんの？という科学的な根拠があるのか検討しましたよ、と。
そのため本学図書館から利用できる医中誌, JMEDPlus, 医学・薬学予稿集データベース、日経メディカルオンライン、MEDLINE, Cochrane Libraryを検索し、インフルエンザと呼吸器感染症に対するマスク着用の予防効果について、臨床論文を抽出しエビデンスを評価した。
色んなデータベースを活用して、インフルエンザがマスクで予防できるかについての根拠を評価しました。
マスク着用がインフルエンザや他の感染症予防に有効であることを検証した推奨度A、エビデンスレベル1bのランダム化比較試験のエビデンスはない。
残念ながら、、、マスク着用がインフルエンザや他の感染症に有効であることを検証する、ちゃんとした根拠はなかったです。。
これまでマスク着用のインフルエンザ感染症予防を検証するランダム化比較試験が香港とシドニーで実施されたが、いずれもマスク着用と非着用のインフルエンザ感染発症率に統計的有意差はなかった。
香港とシドニーで実験が実施されましたが、マスクつけてもつけなくてもインフルエンザの感染発症に差があるとは言えなかった。。
推奨度B、エビデンスレベル2aの観察研究ではインフルエンザ予防に有効であることを示す非ランダム化比較試験とコホート研究のエビデンスがある。
少し信頼度が下がる（行うよう勧められる／ランダム割付を伴わない同時コントロールを行うコホート研究）ものでは、インフルエンザ予防に有効である、というデータもある！これはマスク派には嬉しい。
また、SARS感染予防に有効である可能性を示唆する推奨度B,エビデンスレベル3aの症例対照研究のメタアナリシスによるエビデンスもある。
もうちょっと信頼度が下がるものだと、SARSの感染予防に有効かも、、、という根拠があった。メタアナリシスは、既存の論文を集約して再度分析するものでここ最近流行りですね。
一方、手洗いの小児肺炎などの感染症予防効果については、推奨度A,エビデンスレベル1bのランダム化比較試験のエビデンスがある。
手洗いによる感染症予防に関しては、強く勧められる！レベルの根拠がある！
手洗い凄い。
WHOや米国CDCのインフルエンザ予防ガイドラインはマスク着用よりも手洗いを重視しているが、これは両者の予防効果のエビデンスレベルの違いを反映させたものである。
最後に。ＷＨＯ（世界保健機関）やアメリカ疾病予防管理センターは、マスクよりも手洗い重視。
これは今までの根拠をみて、そうしている。
まとめると
- マスクの予防効果→微妙
- 手洗いの予防効果→凄い
となります。
こういった科学的なデータからすると、イオンのお達しも別に問題ない気がしますね。
説明の仕方に課題はあるでしょうが。。
イオンの件に関するポイントとしては
- どうせマスクじゃ守れない（科学的に守れるという根拠は今の所弱い）
- 接客業だと顔が見える方がいい（上の記事にあるように透明マスクが採用されていたりとか）
- 風邪やインフルエンザっぽい時は休んで（上司が休ませて）下さい。そこでマスクで無理したら逆にパンデミックになっちゃう。普通のマスクは隙間だらけですからね。。
かしらと。
まぁ個人的には、女性の場合はマスクしてると美人に見えて（妄想補正）テンション上がるから嫌いじゃなかったり、、、。
一方、男の人がマスクなら、表情が見えないところにちょっと怖さを感じるかな。時期的に見慣れているとはいえ。
じゃあ、マスクに意味はないのか・・・？
少なくとも日本で生活する上で、人混みに出る人はマスクをしないよりはした方がいいかと個人的には思います。
ポイントは３つ。
- 喉うるうる効果
- 周囲の人への精神的配慮
- やらんよりはやった方が効果。
前提として、どうせマスクじゃ守れない、、けど、やっぱりマスクすると喉うるうるになって楽。喉にもいいはず。
で、こんな論文はあるけど、やっぱり世間の多くの人は
「マスク＝予防」
という考え方が主流。
「マスク＝引いてる時に、周りの人への感染予防」
がおそらく正しい位置づけですが、そんな正しさで周りの人と無駄な軋轢（あつれき）を生む必要は無いですしね。
ということで気遣いマスク。
そして、現時点でも信頼性は高くないものの効果がありそうという論文もあるし、数年後に実は効果があった！という論文が出る可能性もありえる。
科学の世界はある種そんなもので、それが日進月歩とも言える。
マスクをするなら
少しでも効果を増すように隙間をなくすのがポイントの模様。
ご参考。
まとめ：感染予防には
今回、色々調べた結果、個人的に今後意識していこうという内容をまとめてみる。
まず予防。
どうしても風邪などにかかったとき。
- 栄養と睡眠
- 外に出る時はマスクをピッタリ
- 自分の鼻をかんだりした後は手を綺麗に洗う
皆様も、コロナウイルスがパンデミックになってしまう【かもしれない】という前提で、色々と対策を早めに打っていきましょう。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
など、メリットしかありません。
このブログでは、こういった統計的なお話をドンドンしていきたいと思いますのでぜひお読み頂けますと幸いです。
知りたいことがもしあれば、ここのコメントに記載頂いてもいいですし、下のアドレスからメールにてご質問頂いてもご回答させて頂きますので良かったらぜひ。今ならキャンペーンでプレゼントもご用意しています。
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【統計ニュース解説】未婚者の性生活事情
とっかかり。子供部屋おじさん。
今回はこの記事からスタート。
私がちょうど３０代半ばですが、周囲では子供部屋おじさんはいないかな。
あぁ、会社の後輩で確かひとり実家がいるかなくらい。。
ただ精神的に依存したりややこしいことになっていないなら、経済的には意味のある選択ともいえるかなと。
家賃が月に５万円だったとしても、年間６０万円の差がでてきますからね。
食費や光熱費も人が増えたほうが一人頭が安くなる方向ですし。
そう考えると独身ならありえる選択な気もする。
今回説明する記事 ：出生動向基本調査
ただ、今回このブログで話題にするのは上の記事でも紹介されていたこちら。
ものすごいしっかりした調査が定期的に行われている。
直近でも１９８７年、１９９２年、２９９７年、２００２年、２００５年、２０１０年、２０１５年と。
流れでいうと今年にまたあるのかしら。
広範かつディープな分析が定量的に繰り広げられていて読み応えが凄い。
そんな中、個人的に驚いたデータがこちら。
３０代の独身者がこんなに性経験していないなんて。。
第Ⅰ部 独身者調査の結果概要 より。
３０～３４歳の男性だと２５．６％、女性だと３１．３％が未経験。
男性は性経験が無いまま３０歳になると妖精になるという噂がその昔２ｃｈで盛り上がってたりしましたが、それでいうと２５．６％の人が妖精、、！
しかも、この比率は増えているわけでもなく、３０～３４際の男性の性経験なし比率推移をおうと２７．１→２２．７→２３．４→２３．４→２４．３→２６．１％とだいたい２５％付近で推移。
女性に関しては、１９８７年がなんと４４．４％だったところから２０１０年までは順調に低下して２３．８％、２０１５年でまた増えて３１．３％。それでもだいぶ減っている方向。
性経験がないということは、それ以前のこととして異性と付き合ってないということなんやろなーと思ったらそういうデータも当たり前のようにあった！
そもそも交際しているの？
男性で、３０～３４歳の第１５回調査（２０１５年）に着目すると、配偶者ありが５０．８％、交際している異性はいないが３２．８％。
ざっくりイメージで捉えると、「独身の人のうち約７５％が交際している異性はいない」になる。
会社と自宅の往復になっているのかな。。
同じ条件の女性に目を向けると、配偶者有りが６１％、交際している異性はいないが２２．４％。
あれ、配偶者がいる比率が１０．２ポイントも高い。年上と結婚しているのかな・・・？
交際している異性はいない比率も１０．４ポイント低い。
女性はやっぱり引き合いが多い模様。
よく言われるように、遺伝子的にもそうですもんね。
少ない男性と多くの女性で遺伝子としては後につながる。
ただし、現代ではそうもいえないし、日本全体を考えると子供の数が圧倒的に重要なんやけどなー。
この趨勢はなかなか変わらないのかもしれませんが、それでもこういった定量データに目を向けて現実を把握するところが第一歩かと。
まとめ
改めて３０～３４歳の男性だと２５．６％、女性だと３１．３％が性経験が無いという衝撃。。
そして、これは交際の比率と逆転している。
あえて説明すると男性の性経験に対する欲が凄くて、頑張っているということになるのでしょうか。。
今回は「子供部屋おじさん」の記事を皮切りに、出生動向基本調査の結果をかいつまんでみてみました。
この数字を見ると少子化の流れを改善に持っていくのは一筋縄ではいかなさそう。。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
など、メリットしかありません。
このブログでは、こういった統計的なお話をドンドンしていきたいと思いますのでぜひお読み頂けますと幸いです。
知りたいことがもしあれば、ここのコメントに記載頂いてもいいですし、下のアドレスからメールにてご質問頂いてもご回答させて頂きますので良かったらぜひ。今ならキャンペーンでプレゼントもご用意しています。
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