人口動態統計の死亡増の原因を探る⑦結論

《計算結果の評価としては、「実際のワ〇チ〇死亡者は報告件数の少なくとも１０倍以上である」という結論になり、この結論は、多くのワ〇チ〇に疑いを持つ人たちの主張する結果とほぼ同じレベルになっています。》

《よく反ワ○チ○界隈で、接種後死亡報告の数字がどの程度過小評価されているかについて、１０倍どころか数十倍、あるいは１００倍とか言っている人がいますが、私はそれは行きすぎだと思っています。・・・あまり数量的な根拠は無いですが、せいぜい１０倍から１５倍くらいの間じゃないかな、という気がしています。》

本格的な統計分析による結論です。感覚の裏付けとして実にありがたい。新たなデータが出た段階であらためて詳細な分析が行われるとのことです。今後どのように推移して行くのか、冷静な分析をさらに期待したいと思います。

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510 名前：mespesado 2022/11/14 (Mon) 19:36:16
>>507
　さて、５０～５４歳の「悪性新生物」と「心疾患」の超過死亡とワ〇チ〇後の死亡報告の件数から、この死亡報告がどれだけ過小評価されているのかを大胆に推計する方法を解説します。
　まず以前にも書いたように、第④波の期間を４月～７月、第⑤波の期間を８月～１２月と決めておきます。すると、それぞれの期間における「悪性新生物」を死因とする超過死亡率、「心疾患」を死因とする超過死亡率、そしてワ〇チ〇後の死亡の件数が計算できます。
　ある期間において、超過死亡がＥ人、ワ〇チ〇後の死亡報告がＷ人だったとし、ここでワ〇チ〇死の報告が実際の死亡より過少報告されている、その過少報告率の逆数をＭと置きます。ただしＭは公表値からは不明で、これから方程式を解いて求めなければならない未知数です。つまり、ワ〇チ〇後の死亡報告がＷ人ですから、ワ〇チ〇後の本当の死亡者数は、ＷにＭを乗じてＷ×Ｍ人となります。一方、超過死亡はＥ人ですから、このうちワ〇チ〇による死亡Ｗ×Ｍ人を差し引いたＥ－Ｗ×Ｍ人が新型コロナによる直接又は間接の超過死亡者数ということになります。
　この数式を第④波に当てはめると、第④波の新型コロナによる直接又は間接の死亡者数は

　　　　[Ｅ4]－[Ｗ4]×[Ｍ4]

となります。ただし[Ｅ4]は第④波における超過死亡者数、[Ｗ4]は第④波におけるワ〇チ〇後の死亡報告件数、[Ｍ4]は第④波におけるワ〇チ〇後死の過少報告率の逆数です。同様にして、第⑤波の新型コロナによる直接又は間接の死亡者数は

　　　　[Ｅ5]－[Ｗ5]×[Ｍ5]

となります。ただし[Ｅ5]は第⑤波における超過死亡者数、[Ｗ5]は第⑤波におけるワ〇チ〇後の死亡報告件数、[Ｍ5]は第⑤波におけるワ〇チ〇後死の過少報告率の逆数です。
　さて、ここで、>>496 の添付画像↓
https://bbs6.fc2.com//bbs/img/_409100/409098/full/409098_1667754029.png

で、全年齢合計で見たときの、第④波と第⑤波の超過死亡者数が、新型コロナの重症者数に比例していることを指摘しました。そして、死亡者や重症者の大半は高齢者であり、死亡者の中心である高齢者ではワ〇チ〇後の死者数は、他の死亡者の中に「埋もれ」てしまっていることも見てきました。このことから、一つの仮定として、

＃　どの年齢においても、「第⑤波での新型コロナによる直接又は間接死者
＃　数」と「第④波での新型コロナによる直接又は間接死者数」の比は同じ
＃　である

と仮定してみることにします。この「比率」をαと書くと、αは、>>496 の添付画像で示したように、第⑤波における重症者数と第④波における重症者数の比に等しいので、

　α＝(第⑤波の重症者数)÷(第④波の重症者数）＝112,960÷98,267＝1.15

となります。以上の結果を５０～５４歳の第④波と第⑤波における新型コロナによる直接又は間接の死亡者数の場合に適用してみましょう。αは年齢に依らない定数だと仮定しましたから、

　α＝(50～54歳の第⑤波での新型コロナによる直接又は間接死者数)
　　　　÷(50～54歳の第④波での新型コロナによる直接又は間接死者数)
＝([Ｅ5]－[Ｗ5]×[Ｍ5])÷([Ｅ4]－[Ｗ4]×[Ｍ4])

という等式が成り立つことになります。この数式の右辺の割り算の分母を払って変形すると、

　[Ｅ5]－[Ｗ5]×[Ｍ5]＝α×([Ｅ4]－[Ｗ4]×[Ｍ4])

という数式になります。ここで更に、ワ〇チ〇死亡報告の過少報告率も年齢に依らないと仮定することにします。すると、

　[Ｍ5]＝[Ｍ4]

となるので、この[Ｍ5]と[Ｍ4]を同じ変数Ｍで表せば、

　[Ｅ5]－[Ｗ5]×Ｍ＝α×([Ｅ4]－[Ｗ4]×Ｍ)

となります。これを更に括弧をほどいて

　[Ｅ5]－[Ｗ5]×Ｍ＝α×[Ｅ4]－α×[Ｗ4]×Ｍ

と変形し、更に移項して

　[Ｅ5]－α×[Ｅ4]＝[Ｗ5]×Ｍ－α×[Ｗ4]×Ｍ

としてからＭについてまとめると、

　[Ｅ5]－α×[Ｅ4]＝([Ｗ5]－α×[Ｗ4])×Ｍ

となるので、未知数だったＭ（＝死亡報告の過少報告率の逆数）は、

　Ｍ＝([Ｅ5]－α×[Ｅ4])÷([Ｗ5]－α×[Ｗ4])

という形に求められることになります。
　ここで、５０～５４歳の場合について、[Ｅ5]、[Ｅ4]、[Ｗ5]、[Ｗ4]にそれぞれ実際の数字を代入して死亡報告の過少報告率の逆数Ｍを求めてみましょう。

　　　　[Ｅ5]＝３３９
　　　　[Ｅ4]＝１３４
　　　　[Ｗ5]＝１９
　　　　[Ｗ4]＝４

　一方、

　　　　α＝１.１５

でしたから、上の式にこれらの数値を代入すれば、

　Ｍ＝(３３９－１.１５×１３４)÷(１９－１.１５×４)＝１２.８

となり、これは「ワ〇チ〇死亡の報告件数は、１２.８分の１に過少報告されている」という結論になります。
　ただ、全死因に対する超過死亡だと、例えば「自殺」のような、直接新型コロナの感染率とも連動しないけれども無関係ではない複雑な関係があるような死因によるものが含まれてしまいますから、上記の計算の前提がそもそも崩れてしまいます。そこで、>>507 で炙り出した「超過死亡が第④波でほとんどゼロ、第⑤波で顕著に増加した死因」の場合に限定して上の計算を行ってみることにします。この場合は

　[Ｅ5]＝(悪性新生物の超過死亡)＋(心疾患の超過死亡)＝８６＋７４＝１６０
　[Ｅ4]＝(悪性新生物の超過死亡)＋(心疾患の超過死亡)＝△２＋１８＝１６
　[Ｗ5]＝１９
　[Ｗ4]＝４

となるので

　Ｍ＝(１６０－１.１５×１６)÷(１９－１.１５×４)＝９.８

となり、全死因で計算した値とほぼ同じ数値が得られます。ただし、この計算の分母は、悪性新生物や心疾患以外でのワ〇チ〇後死亡を含んでいるので過大評価されている可能性が高いので、その過大評価された数値で割り算して求めたＭは過小評価されている可能性が高い。ですから、この計算結果の評価としては、「実際のワ〇チ〇死亡者は報告件数の少なくとも１０倍以上である」という結論になり、この結論は、多くのワ〇チ〇に疑いを持つ人たちの主張する結果とほぼ同じレベルになっています。　　　　　　　　（続く）

513 名前：mespesado 2022/11/15 (Tue) 10:39:14
https://bbs6.fc2.com//bbs/img/_409100/409098/full/409098_1668476354.png

>>510
　男性５０～５４歳の「悪性新生物」と「心疾患」によるワ〇チ〇後死亡報告の過少報告率の推理を他の年齢層についても行ってみたのが添付画像です。
　一応４０歳～７９歳まで、もとの５０～５４歳を含めて８通りを計算してみましたが、上段のグラフで見ると、悪性新生物の青線グラフと全死因の破線グラフがほぼ同傾向にあるのに対し、心疾患のグラフはそれらとはかなり違う動きをしています。そして、過少報告率の逆数Ｍの値（下段の表の一番右の欄）を見ると、５５～５９歳の欄も１１.６と、約１０倍になっていて、もとの５０～５４歳と近い値になっていますが、内訳をよく見ると、心疾患の「⑤－α④(B)」の欄がマイナスになっている！これはつまり、悪性新生物と心疾患を併せ考えるとプラスになっているが、その一要素である心疾患だけだとそうなっていないというわけで、これは「自殺」ほどではないけれど、新型コロナ感染者数に比例はしないけれど、かといって独立ではない動きをする一部の死因がこれらの中に紛れ込んでいるということを意味するのかも知れません。そして、５０代を離れると、過少報告率逆数は１０からどんどん離れて行き、６５歳以上の年齢層では、過少報告率逆数だけでなく、分母の「⑤－α④(C)」の欄すらマイナスになってしまっています。ところがこれは不思議でも何でもなく、ワ〇チ〇接種が６５歳未満と６５歳以上で時期が分けられていて、実際に６５歳未満ではその時期が第⑤波と重なっていたけれど、６５歳以上では第④波と第⑤波のはざまの７月頃に重なっていたため、データを第④波と第⑤波に分けてそこから計算を行うことが、６５歳以上では不適切になってしまっているわけです。添付画像下段のグラフの６５歳以上（バッテンを付けた部分）の不規則性はその事実の反映でしょう。
　では６５歳以上の年齢層で、この過少報告率逆数を計算する別の方法は何かないものでしょうか。次はその一方法について考えてみることにします。　　（続く）

515 名前：mespesado 2022/11/15 (Tue) 15:24:48
https://bbs6.fc2.com//bbs/img/_409100/409098/full/409098_1668493488.png

>>513
　前発言 >>513 の添付画像から７５～７９歳のグラフを抜き出してきたのが本発言の添付画像の上段のグラフです。これ、すごく特徴的な部分がある。それは点線の丸で囲んだ７月のところです。比較のために、>>492 で貼り付けた画像の男性の全年齢・全死因による超過死亡のグラフを下段に再掲してみました。７月前後の部分を比較してみれば明らかなように、下段のグラフでは７月が第④波と第⑤波のはざまで完全な谷になっているのに対し、上段のグラフでは７月だけぴょこんと小さな山になっている。この時期は新型コロナの流行の谷間であると同時に６５歳以上のワ○チ○接種のピークがあった月なので、その原因はあまりにもはっきりしていると思います。そこで、この７５～７９歳のグラフの元データを使って、この７月のワ○チ○による実際の死亡者数を定量的に推計してみることにしましょう。
　まず、７５～７９歳の６月の超過死亡者数を[Ａ6]、７月と８月のそれを、それぞれ[Ａ7]、[Ａ8]とします。
　次に、全年齢・全死因の６月の超過死亡者数を[Ｂ6]、７月と８月のそれを、それぞれ[Ｂ7]、[Ｂ8]とします。
　また、ワ〇チ〇後の６月の死亡報告者数を[Ｗ6]、７月と８月のそれを、それぞれ[Ｗ7]、[Ｗ8]とします。
　最後にワ〇チ〇死の報告が実際の死亡より過少報告されている、その過少報告率の逆数を前と同様にＭと置きます。ここでもＭは公表値からは不明で、これから方程式を解いて求めなければならない未知数です。
　さて、このとき６月の超過死亡者数 [Ａ6] からワ○チ○で実際に死亡した人数である Ｍ×[Ｗ6] を差し引いた残り、つまり

　[Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]

が６月に新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数になるはずです。
　同様に、７月の新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数は

　[Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7]

であり、８月の新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数は

　[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8]

ということになります。ここで、７月がどれだけ前後に比べて出っ張っているかという「尖度」を、「７月の値を６月と８月の値の平均値で割ったもの」で定義します（注：この尖度というのはここだけの便宜的な用語で、統計学の術語としての尖度とは別物です）。７月が６月と８月の丁度平均値である、つまり、６―７―８月が真っ平になった場合の「尖度」が１ということになり、尖度が１を超えると７月が山になり、尖度が１を下回ると７月が谷になる、ということを意味します。
　具体的に、まずは簡単な「全年齢・全死因の超過死亡」に関する尖度の方から計算してみることにします。７月の値が [Ｂ7] で、６月と８月の平均値が ([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷２ ですから、この場合の尖度（Ｐ1とします）は

　Ｐ1＝[Ｂ7]÷{([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷２}
　　 ＝２×[Ｂ7]÷([Ｂ6]＋[Ｂ8])

となります。
　次に、新型コロナによる直接又は間接的に死亡した人数の尖度（Ｐ2）を求めます。これは、Ｐ1の計算で[Ｂ6]とあるところを[Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]に、[Ｂ7]を[Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7]に、[Ｂ8]を[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8]に置き換えればよいので、

　Ｐ2＝２×([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])÷([Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8])

となります。ここで、>>510 のときと同様に、死亡者の大半は高齢者であり、死亡者の中心である８０代以上の高齢者ではワ〇チ〇後の死者数は、他の死亡者の中に「埋もれ」てしまっていることに注目して、次のような仮定を導入することにします：

＃ ７５～７９歳の新型コロナによる直接又は間接死亡者数に関する「尖度」
＃ は、全年齢・全死因に対する超過死亡に関する「尖度」と同じである。

　つまり、新型コロナによる死亡の月別の変動は年齢によらず一定で、特定の年齢層のグラフの尖度を変化させている原因はワ○チ○種だ、と仮定する、ということです。この仮定の下では

　Ｐ1＝Ｐ2

ということですから、未知数Ｍに対する方程式として

　２×[Ｂ7]÷([Ｂ6]＋[Ｂ8])
　　　＝２×([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])÷([Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8])

という式が得られます。これを（分数と見做して）分母を払って変形すると、

　([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])×([Ｂ6]＋[Ｂ8])
　　　＝[Ｂ7]×([Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8])

となりますが、両辺を [Ｂ7]で割って、

　β＝([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷[Ｂ7]

と置くと、

　β×([Ａ7]－Ｍ×[Ｗ7])＝[Ａ6]－Ｍ×[Ｗ6]＋[Ａ8]－Ｍ×[Ｗ8]

　左辺の括弧をほどいて移項すると

　β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8]＝Ｍ×β×[Ｗ7]－Ｍ×[Ｗ6]－Ｍ×[Ｗ8]

　右辺をＭでまとめると、

　β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8]＝Ｍ×(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])

となり、未知数だったＭは、

　Ｍ＝(β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8])÷(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])

と計算できることになります。
　以下、具体的にＭを計算してみます。まず全年齢・全死因のデータからβを求めます。全年齢・全死因の超過死亡のグラフの元データによれば、
　
　[Ｂ6]＝４.９４％
　[Ｂ7]＝３.３７％
　[Ｂ8]＝５.７２％

ですから、

　β＝([Ｂ6]＋[Ｂ8])÷[Ｂ7]＝(４.９４＋５.７２)÷３.３７＝３.１６

となります。また

　[Ａ6]＝４４１
　[Ａ7]＝４６７
　[Ａ8]＝５０５
　[Ｗ6]＝４８
　[Ｗ7]＝３１
　[Ｗ8]＝１２

ですから、求めるべき報告過少率の逆数 Ｍ は、

　Ｍ＝(β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8])÷(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])
　　＝(３.１６×４６７－４４１－５０５)÷(３.１６×３１－４８－１２)
　　＝１４.０

と求められます。これも６～８月の超過死亡数 [Ａ6],[Ａ7],[Ａ8] に全死因の数字を使っていますが、そこには「自殺」のような、感染数に連動しないけれども無関係とは言えないような微妙な死因が含まれています。
　そこで、前回と同様に、全死因の代わりに「悪性新生物」と「心疾患」に死因を限定した場合を考えると、

　[Ａ6]＝　４５＋３８＝　８３
　[Ａ7]＝１２０＋５８＝１７８
　[Ａ8]＝　６９＋３６＝１０５

となるので、上のＭの計算式で対応する箇所を置き換えて再計算すると、

　Ｍ＝(β×[Ａ7]－[Ａ6]－[Ａ8])÷(β×[Ｗ7]－[Ｗ6]－[Ｗ8])
　　＝(３.１６×１７８－８３－１０５)÷(３.１６×３１－４８－１２)
　　＝９.９

となり、何と、今回の計算方法でも約１０倍という結果が得られました！
　あまりにも出来過ぎた結果にも思えますが、これで６５歳未満だけでなく、６５歳以上の年齢層においてもワ○チ○による実際の死亡者数は、死亡報告の１０倍程度の人数であることがわかったと思います。
　以上で２０２１年の超過死亡に関する分析は一応終わりたいと思います。人口動態統計では、今年２０２２年に入ってからも、２～３月や８月の超過死亡が半端なく大きく、巷でも話題になっていますが、死因も含む統計が、現時点では７月分までしか公表されていませんので、８月分まで公表された段階で、改めて分析してみたいと思っています。その時は、改めて「復活宣言」して分析結果をまたシリーズもので解説したいと思うので、その節はどうぞよろしくお願い致します。　　　　　　　　（一応おしまい）

516 名前：mespesado 2022/11/15 (Tue) 17:50:48
>>515
　ちょっと補足というか、おまけです。
　よく反ワ○チ○界隈で、接種後死亡報告の数字がどの程度過小評価されているかについて、１０倍どころか数十倍、あるいは１００倍とか言っている人がいますが、私はそれは行きすぎだと思っています。なぜかというと、そもそも今回の連載の最初の方で、死亡率で見た場合で、しかも１～３月のインフルが消失した影響を除外した場合の超過死亡率は４％程度だということを確かめました。一方、日本人の１年間の死亡者数は約１３０万人ですから、超過死亡者数は、この１３０万人の４％、すなわち５万２千人程度ということになり、この中に新型コロナそのものによる直接又は間接死亡とワ○チ○死亡が含まれているわけですから、ワ○チ○死亡が５万２千人を超えることはありえません。ワ○チ○後の死亡報告が、私の統計ではＰ社のみの分なので、約千件であり、従って過少報告率の逆数は最大でも５万２千÷千、すなわち５２倍にしかなりません。しかも８０歳以上ではワ○チ○死は他の死者の中に「埋もれて」しまっているわけですから、この５万２千人の半分を超えていることは考えにくい。つまり２６倍が限度で、それでも大きすぎるように思われます。ですから、これ以上はあまり数量的な根拠は無いですが、せいぜい１０倍から１５倍くらいの間じゃないかな、という気がしています。