На что влияет статистика
Статистика
Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.
Содержание
Развитие представлений о статистике
Начало статистической практики относится примерно ко времени возникновения государства. Первой опубликованной статистической информацией можно считать глиняные таблички Шумерского царства (III — II тысячелетия до н. э.).
В XX веке статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее определение: «Статистика состоит из трёх разделов:
Термин «статистика» употребляют ещё в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценки характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.
Краткая история статистических методов
Типовые примеры раннего этапа применения статистических методов описаны в Библии, в Ветхом Завете. Там, в частности, приводится число воинов в различных племенах. С математической точки зрения дело сводилось к подсчёту числа попаданий значений наблюдаемых признаков в определённые градации.
Сразу после возникновения теории вероятностей (Паскаль, Ферма, XVII век) вероятностные модели стали использоваться при обработке статистических данных. Например, изучалась частота рождения мальчиков и девочек, было установлено отличие вероятности рождения мальчика от 0.5, анализировались причины того, что в парижских приютах эта вероятность не та, что в самом Париже, и т. д.
Первая треть ХХ века прошла под знаком параметрической статистики. Изучались методы, основанные на анализе данных из параметрических семейств распределений, описываемых кривыми семейства Пирсона. Наиболее популярным было нормальное распределение. Для проверки гипотез использовались критерии Пирсона, Стьюдента, Фишера. Были предложены метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, сформулированы основные идеи планирования эксперимента.
Разработанную в первой трети ХХ века теорию анализа данных называют параметрической статистикой, поскольку её основной объект изучения — это выборки из распределений, описываемых одним или небольшим числом параметров. Наиболее общим является семейство кривых Пирсона, задаваемых четырьмя параметрами. Как правило, нельзя указать каких-либо веских причин, по которым распределение результатов конкретных наблюдений должно входить в то или иное параметрическое семейство. Исключения хорошо известны: если вероятностная модель предусматривает суммирование независимых случайных величин, то сумму естественно описывать нормальным распределением; если же в модели рассматривается произведение таких величин, то итог, видимо, приближается логарифмически нормальным распределением и так далее.
Статистические методы
Статисти́ческие ме́тоды — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов.
Классификация статистических методов
Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.
Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):
а) разработка и исследование методов общего назначения, без учёта специфики области применения;
б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;
в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.
Прикладная статистика
Прикладная статистика — это наука о том, как обрабатывать данные произвольной природы. Математической основой прикладной статистики и статистических методов анализа является теория вероятностей и математическая статистика.
Описание вида данных и механизма их порождения — начало любого статистического исследования. Для описания данных применяют как детерминированные, так и вероятностные методы. С помощью детерминированных методов можно проанализировать только те данные, которые имеются в распоряжении исследователя. Например, с их помощью получены таблицы, рассчитанные органами официальной государственной статистики на основе представленных предприятиями и организациями статистических отчетов. Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, использовать их для предсказания и управления можно лишь на основе вероятностно-статистического моделирования. Поэтому в математическую статистику часто включают лишь методы, опирающиеся на теорию вероятностей.
В простейшей ситуации статистические данные — это значения некоторого признака, свойственного изучаемым объектам. Значения могут быть количественными или представлять собой указание на категорию, к которой можно отнести объект. Во втором случае говорят о качественном признаке.
При измерении по нескольким количественным или качественным признакам в качестве статистических данных об объекте получаем вектор. Его можно рассматривать как новый вид данных. В таком случае выборка состоит из набора векторов. Есть часть координат — числа, а часть — качественные (категоризованные) данные, то говорим о векторе разнотипных данных.
Одним элементом выборки, то есть одним измерением, может быть и функция в целом. Например, описывающая динамику показателя, то есть его изменение во времени, — электрокардиограмма больного или амплитуда биений вала двигателя. Или временной ряд, описывающий динамику показателей определенной фирмы. Тогда выборка состоит из набора функций.
Элементами выборки могут быть и иные математические объекты. Например, бинарные отношения. Так, при опросах экспертов часто используют упорядочения (ранжировки) объектов экспертизы — образцов продукции, инвестиционных проектов, вариантов управленческих решений. В зависимости от регламента экспертного исследования элементами выборки могут быть различные виды бинарных отношений (упорядочения, разбиения, толерантности), множества, нечёткие множества и т. д.
Итак, математическая природа элементов выборки в различных задачах прикладной статистики может быть самой разной. Однако можно выделить два класса статистических данных — числовые и нечисловые. Соответственно прикладная статистика разбивается на две части — числовую статистику и нечисловую статистику.
Числовые статистические данные — это числа, вектора, функции. Их можно складывать, умножать на коэффициенты. Поэтому в числовой статистике большое значение имеют разнообразные суммы. Математический аппарат анализа сумм случайных элементов выборки — это (классические) законы больших чисел и центральные предельные теоремы.
Нечисловые статистические данные — это категоризованные данные, вектора разнотипных признаков, бинарные отношения, множества, нечёткие множества и др. Их нельзя складывать и умножать на коэффициенты. Поэтому не имеет смысла говорить о суммах нечисловых статистических данных. Они являются элементами нечисловых математических пространств (множеств). Математический аппарат анализа нечисловых статистических данных основан на использовании расстояний между элементами (а также мер близости, показателей различия) в таких пространствах. С помощью расстояний определяются эмпирические и теоретические средние, доказываются законы больших чисел, строятся непараметрические оценки плотности распределения вероятностей, решаются задачи диагностики и кластерного анализа, и т. д. (см. [2]).
В прикладных исследованиях используют статистические данные различных видов. Это связано, в частности, со способами их получения. Например, если испытания некоторых технических устройств продолжаются до определённого момента времени, то получаем так называемые цензурированные данные, состоящие из набора чисел — продолжительности работы ряда устройств до отказа, и информации о том, что остальные устройства продолжали работать в момент окончания испытания. Цензурированные данные часто используются при оценке и контроле надежности технических устройств.
Статистический анализ конкретных данных
Применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных тесно привязано к проблемам соответствующей области. Результаты третьего из выделенных видов научной и прикладной деятельности находятся на стыке дисциплин. Их можно рассматривать как примеры практического применения статистических методов. Но не меньше оснований относить их к соответствующей области деятельности человека.
Перспективы развития
Теория статистических методов нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней постоянно возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими средствами, то есть путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая — как именно ставить задачи, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.
Актуальной является задача анализа истории статистических методов с целью выявления тенденций развития и применения их для прогнозирования.
Вычислительная статистика
Развитие вычислительной техники во второй половине XX века оказало значительное влияние на статистику. Ранее статистические модели были представлены преимущественно линейными моделями. Увеличение быстродействия ЭВМ и разработка соответствующих численных алгоритмов послужило причиной повышенного интереса к нелинейным моделям таким, как искусственные нейронные сети, и привело к разработке сложных статистических моделей, например обобщённая линейная модель и иерархическая модель.
Получили широкое распространение вычислительные методы, основанные на повторной выборке как критерий перестановок и бутстреппинг, наряду методы как семплирование по Гиббсу позволили более доступно использовать байесовские алгоритмы. В настоящее время существует разнообразное статистическое программное обеспечение общего и специализированного назначения.
Некорректная интерпретация статистических исследований
Крылатая фраза
«Существуют три вида обмана: ложь, наглая ложь и статистика», англ. There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics ) — высказывание, приписываемое премьер-министру Великобритании Бенджамину Дизраэли, а известность оно получило благодаря Марку Твену после публикации «Главы моей автобиографии» в журнале North American Review 5 июля 1907 года [15] : «Цифры обманчивы, — писал он, — я убедился в этом на собственном опыте; по этому поводу справедливо высказался Дизраэли: „Существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика“». Однако этой фразы нет в работах Дизраэли. Также она не была известна ни при его жизни, ни вскоре после смерти.
См. также
Примечания
Литература
Ссылки
 Статистические показатели | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Описательная статистика |
| ||||||||||||
| Статистический вывод и проверка гипотез |
| ||||||||||||
| Корреляция | Коэффициент корреляции Пирсона · Ранг корреляций (Коэффициент Спирмана для ранга корреляций, Коэффициент тау Кендалла для ранга корреляций) · Переменная смешивания | ||||||||||||
| Линейные модели | Основная линейная модель · Обобщённая линейная модель · Анализ вариаций · Ковариационный анализ | ||||||||||||
| Регрессия | Линейная · Нелинейная · Непараметрическая регрессия · Полупараметрическая регрессия · Логистическая регрессия | ||||||||||||
Полезное
Смотреть что такое «Статистика» в других словарях:
СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА. 1. Краткая история, предмет и основные понятия общей статистики. Предметом С. являет ся изучение совокупностей внутренне связанных хотя и внешне обособленных элементов. Внутренняя закономерность последних находит свое проявление… … Большая медицинская энциклопедия
СТАТИСТИКА — самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов
СТАТИСТИКА — (греч. statizein доказывать). Наука, имеющая целью показание нравственных и материальных сил народа, состояние его в данную пору, источники и размеры земледельческого и промышленного производств и т. п., на основании цифровых данных. Словарь… … Словарь иностранных слов русского языка
СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА, статистики, мн. нет, жен. (от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с лат.). 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства. Промышленная статистика. Статистика… … Толковый словарь Ушакова
Статистика — (немецкое Statistik, от итальянского stato государство), 1) собирание, обработка, анализ и публикация количественной информации о различных сферах жизни общества (экономика, культура, мораль и др.). 2) Отрасль знаний, в которой излагаются общие… … Иллюстрированный энциклопедический словарь
СТАТИСТИКА — (нем. Statistik от итал. stato государство),1) вид практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и публикацию статистической информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь
Статистика — по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и прочее.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Среднее число правок на … Бухгалтерская энциклопедия
Статистика — (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… … Словарь бизнес-терминов
СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА, наука о сборе и классификации цифровых данных. Статистика может быть описательной (суммирующей полученные данные) или дедуктивной (основанной на выводимых логическим путем заключениях о некоем количестве сведений, о котором судят на… … Научно-технический энциклопедический словарь
СТАТИСТИКА — (от лат. status – состояние) наука, изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в сфере хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия
Статистика — наука, изучающая количественную сторону массовых явлений. По английски: Statistics См. также: Математика Статистические данные Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
Оперштаб и Росстат дают разные цифры по смертности от ковида. Кому это выгодно?
В России друг за другом зафиксированы два антирекорда по смертности от коронавируса за сутки. По данным оперативного штаба, 2 ноября от ковида скончались 1178 человек, 3 ноября – 1189 человек. Между тем Росстат располагает иными данными – его цифры по общей смертности за весь период пандемии в два раза выше. Кому же верить? Как рассчитывается число летальных исходов с ковидом и занижает ли оперштаб число смертей?
В России основным источником информации по коронавирусу является оперативный штаб правительства. Именно его данные транслируются на сайт «стопкоронавирус.рф» и используются для ведения официальной статистки. Эти данные мы видим в виде баннеров на различных сайтах, слышим в выпусках новостей и из уст чиновников.
Также в России есть основное статистическое бюро – Росстат. Именно эта служба ведёт учёт не только основных экономических показателей, которые опять же считаются официальными, но и сообщает об убыли населения, числе зарегистрированных браков, разводов, рождённых детей, миграции и многом другом.
Если сравнить данные Росстата с цифрами оперштаба, то окажется, что смертность от коронавируса в России значительно выше, чем по данным правительства. Но чем же объясняются такие разночтения? Оперштаб занижает цифры?
Наглядные примеры
По данным оперштаба на 3 ноября, в нашей стране от вируса скончались 242 060 человек, а смертность от COVID-19 в России держится выше 1000 летальных исходов в сутки каждый день начиная с 19 октября. В лидерах по числу заражений на 3 ноября – Москва (выявлено за всё время 1 837 057 случаев, умер 31 631 человек), Санкт-Петербург (718 139 случаев, 24 134 смерти), Московская область (526 998 случаев, 8908 человек умерли) и Нижегородская область (193 625 случаев, 7836 смертей). Сразу поясним, что речь тут идёт о гибели людей с положительным результатом проверки на ковид.
Данные оперштаба по числу смертей с диагнозом COVID-19 за всё время
Суммируя всю статистику по России, оперштаб ежедневно выводит основную цифру по смертности от коронавируса. На 3 ноября от заражения COVID-19, как говорилось, скончались 242 060 человек. В то же время данные оперштаба неоднократно критиковались. Причём не только западными специалистами или СМИ (там мы смело можем подозревать ангажированность ради нужных выводов), а нашими же врачами и учёными. Беспрекословно верят данным оперштаба разве что власти – губернаторы, мэры, руководители бюджетных учреждений и органов здравоохранения.
Царьград решил сопоставить данные опершатаба по смертности от COVID-19 с цифрами, которые публикует Росстат. И если верить главному статистическому бюро нашей страны, то ситуация со смертностью в России гораздо хуже, чем показывает её оперштаб.
Росстат предоставляет эти данные, называя их сведениями за всё время пандемии и очерчивая рамки – с апреля 2020 года по сентябрь 2021 года. Связано это с тем, что в марте 2020 года подсчёт летальных исходов Росстатом ещё не вёлся – коронавирус только-только попал в Россию. Ну а сентябрь 2021 года – это последние доступные данные, публикации цифр по октябрю 2021 года на момент подготовки текста не было.
По данным Росстата, с апреля 2020 года по сентябрь 2021 года в России умерли 351 013 человек, основной причиной смерти которых является COVID-19. В эту же группу смертей Росстат почему-то включает данные под графой «возможно, COVID-19, но вирус не идентифицирован». Если посмотреть на данные по сентябрю 2021 года, то цифра в графе «итого» – 39 638 умерших, включая 5235 с неподтверждённым инфицированием.
Таблица Росстата по числу умерших с установленным диагнозом коронавирусной инфекции, сентябрь 2021 года
Почему Росстат включает в общую цифру смертности от коронавируса летальные исходы с неподтверждённым диагнозом – это первый и самый большой вопрос. Хотя даже на данном этапе очевидно, что цифры Росстата серьёзно превосходят статистику оперштаба.
Методики подсчёта: изменчивый Росстат
Как у нас получилась цифра 351 013 человек, умерших от коронавируса за всё время, по данным Росстата? Мы суммировали все данные графы «Итого» в каждой таблице по каждому месяцу с апреля 2020 года и по сентябрь 2021 года. Но, как уже говорилось, эти цифры также нельзя считать окончательными. Дело в том, что нередко пациент погибает не ОТ коронавируса, а С коронавирусом. Для таких пациентов Росстат завёл отдельную графу – «Причина смерти отнесена к прочим важным состояниям», в которой есть две другие графы: «COVID-19 не является основной причиной смерти НО ОКАЗАЛ влияние» и » COVID-19 не является основной причиной смерти и НЕ ОКАЗАЛ влияния».
Таблица Росстата по числу умерших с установленным диагнозом коронавирусной инфекции, сентябрь 2021 года
Если же эти смерти включать в статистику, то в сентябре 2021 года умерли не 39 638 человек, а 44 265 человек (этой цифры вы в таблице не найдёте, надо суммировать самостоятельно). Разница, согласитесь, огромная. Более того, такая «разница» накапливалась в статистике Росстата ежемесячно в течение всего периода пандемии.
Если сообразным образом пересчитать всю статистику по месяцам, то мы получим совершенно иную цифру – 462 352 человека! И это уже в два раза больше, чем цифры оперативного штаба. Именно о такой смертности сегодня говорят некоторые специалисты, а также СМИ, указывая, что данные оперштаба серьёзно занижены.
Однако именно данные оперативного штаба становятся официальной статистикой смертей от ковида в России. Эта статистика засчитывается для нашей страны и в международных данных. Согласитесь, если умножить цифру по смертям на два, то мы увидим совершенно иное положение дел.
Недосчитались: как это делает оперштаб?
Росстат ранее уже давал разъяснения по методике подсчёта смертей от коронавируса в России и разнице с методикой оперштаба. Впервые разница в подсчётах стала чувствоваться ещё в июне 2020 года. Тогда глава Росстата Павел Малков объяснял в интервью РБК, что оперативный штаб получает данные о смертях от ковида в режиме реального времени и вносит их вручную, тогда как Росстат пользуется данными единого государственного реестра записей актов гражданского состояния (ЕГР ЗАГС).
На момент регистрации смерти умершего от COVID-19 может ещё не быть окончательного медицинского свидетельства о смерти,
Комментировали расхождение в цифрах и в самом оперштабе:
В статистике оперативного штаба учитываются только те летальные случаи, когда COVID-19 является основной причиной смерти, а отличия в статистике появляются из-за различной методики сбора информации.
Но что такое получение информации в реальном времени? Речь идёт о данных клиник. И естественно, штаб считает только те смерти, когда коронавирус был подтверждён и явился основной причиной летального исхода. Словно в пику оперштабу, Росстат в апреле решил поменять методику подсчёта смертности от ковида. В ведомстве заявили, что будут считать также «отложенные смерти», а не только на больничных койках.
«Сможем ли мы углубить эту статистику настолько, чтобы включить категорию тех, кто переболел ковидом, не умер, а умер через какое-то время, и, возможно, ковид на это повлиял? Мы сейчас базы сверяем, такой анализ делаем», – говорил уже в этом году глава Росстата.
Государство в государстве
По нашему мнению, разнице в цифрах по смертности в данных оперштаба и Росстата есть ещё одно объяснение. Оперативный штаб по взаимодействию профильных органов исполнительной власти был создан 27 января 2020 года. И сегодня он является структурой не столько статистической, сколько политической. Возглавляет оперштаб Татьяна Голикова, которая как раз стояла за введением в России нового локдауна в ноябре.
Оперштаб не только публикует статистику, но и заведует ограничительными мерами по всей стране. Его задача – координация усилий органов власти с целью борьбы с ковидом. Врачи, «красные зоны», больничные койки и ИВЛ – отдельно, а локдауны, штрафы, ограничения – это уже вотчина оперштаба.
Данные о руководителях оперштаба на сайте «стопкоронавирус.рф»
Таким образом, мерами по борьбе с коронавирусом в стране руководит Голикова – вице-премьер и экс-глава Минздрава, к которой есть множество вопросов, а также Анна Попова – глава Роспотребнадзора, замруководителя аппарата правительства Ольга Кривонос и замминистра МВД Александр Горовой. Никаких врачей и эпидемиологов, вирусологов. В состав руководства также входят другие чиновники – главы Минздрава и Минтранса и даже замдиректора Службы внешней разведки.
Если посмотреть на шаги, предпринимаемые оперштабом, то становится понятно, что его главная задача состоит вовсе не в предоставлении статистических данных, а в изобретении ограничительных мер и координации их применения в России. Эдакая противовирусная силовая структура. Именно оперштаб выдаёт предписания, например, о закрытии торговых точек из-за пандемии, в том числе и в регионах. В Москве же, например, оперштаб возглавляет вице-мэр Анастасия Ракова.
Новость о введении ограничений в Пермском крае по решению регионального оперштаба
Получается, что властям был необходим единый координационный орган, который в режиме реального времени получал бы информацию, например, по резкому росту смертности или заболеваемости. Не надо ждать, пока Росстат получит данные и опубликует их, надо быстро получить цифры и сделать их основанием для принятия немедленных мер реагирования. Напомним тут, что Росстат действительно задерживал публикации по октябрю, тогда как оперштаб уже всё оценил и, как мы теперь знаем, принял радикальные меры.
Вот и получается, что у Росстата статистика полнее – она включает в себя аж четыре категории смертности от ковида и, на наш взгляд, является более объективной, чем подсчёт в «прямом эфире» без разбора, от чего умер человек. Этим также объясняется парадокс: оперштаб в экстренном режиме для принятия ограничений руководствуется сиюминутными и более низкими цифрами, тогда как, согласно Росстату, ситуация ещё страшнее. Но оперштаб это не волнует – им и своих цифр достаточно.
Изнанка статистики
Надо осознавать, что за цифрами статистики по умершим от коронавируса стоят реальные люди. И подчас официальная статистика не признаёт умершими от ковида или переболевшими им тех, в отношении кого нет никаких сомнений. Так, например, семья погибшей в Санкт-Петербурге от коронавируса медсестры Маргариты Тышко уже более года пытается доказать, что медработник погибла, заразившись от пациентов.
Дело в том, что семьям погибших медработников полагаются компенсации от государства – губернаторская в размере миллиона рублей и так называемая президентская – 2,75 млн рублей. Медсестра работала в госпитале для ветеранов войн, где и скончалась в апреле 2020 года. В её рабочие обязанности входили ежедневные обходы больных, измерение им температуры и так далее. Парадокс состоит в том, что само учреждение, где работала Тышко, отказывалось признать, что она заразилась ковидом на работе.
В итоге в дело вмешалась прокуратура Невского района, родители Марии Тышко получили одну из двух положенных компенсаций, а имя их дочери появилось на памятной табличке госпиталя для ветеранов войн. Со второй, президентской компенсацией не заладилось. Фонд социального страхования (ФСС) полагает, что медсестра заразилась от коллег, а не от пациентов, с которыми контактировала постоянно. Семья медсестры теперь ищет правды в суде.
Нередки случаи, когда выплаты не получают и переболевшие работники. В конце октября водители Челябинской скорой помощи пожаловались, что после болезни им отказывают в выплате страховки и требуют документально доказать факт заражения от ковидных больных.
В огромном Челябинске работают всего 80 машин скорой помощи, и при росте числа заболевших увеличилась нагрузка и на водителей. В день они перевозят по несколько больных ковидом, помогают медсёстрам, и нет ничего удивительного в том, что заражаются.
Скриншот страницы сайта bfm.ru
Водителей просят доказать, что они заразились на работе, а не где-либо ещё. Отказ в выплате – существенная экономия средств для медучреждений, ведь медики и водители действительно часто заражаются от больных, но как такой медработник может доказать, что заразился на работе, совершенно непонятно.
Что с того?
Но вернёмся к вопросу о смертности. Очевидно, в России ведётся некий двойной учёт статистики по смертям от коронавируса. За основу берутся данные оперштаба, хотя очевидно, что они занижены в сравнении с цифрами Росстата. Росстат же «забывает» посчитать окончательные цифры, хоть и включает в статистику смертей пациентов с неподтверждённым, но вероятным диагнозом COVID-19.
Очевидно также, что оперштаб – это правительственная структура, которая имеет гораздо больше отношения к администрированию, чем к статистике. Создавалась она не только для информирования населения, но и для управления ситуацией и обоснования принятия непопулярных мер. Чем чаще мы слышим из этого ведомства Татьяны Голиковой, что ситуация ухудшается, что «данные оперштаба тревожны», тем проще нам потом отнестись к тому, что этот же оперштаб, который «главный во всём по коронавирусу», вводит какие-либо ограничения. Разницу в статистике чиновники всегда объяснят, но главное для них – не цифры, а полномочия. И у оперштаба их хоть отбавляй.