1. ALCUNI DATI SUL CORONAVIRUS NON HANNO SENSO
(come avere statistiche più affidabili)
sergio benassai
Ogni giorno si tenta di fare il punto sul coronavirus (in termini di persone infettate, ricoveri, terapie
intensive, decessi, guarigioni) sia in Italia che a livello globale.
Ma su quali dati ci si basa ?
Per l’Italia su quelli forniti dalla Protezione Civile; a livello globale ci sono molte fonti (tra le quali
quella molto usata in Italia della John Hopkins University).
E cosa ci dicono questi dati ?
Facendo riferimento per comodità ai dati riportati da Google (aggiornati al 16 aprile 2020), prendiamo
in considerazione il numero di casi positivi per milione di abitanti per alcuni paesi:
Ed ecco alcuni dati:
San Marino: 11.705
Spagna: 3.836
Svizzera: 3.059
Italia: 2.741
USA: 1.955
Germania: 1.620
Francia: 1.583
Regno Unito: 1.482
Russia: 190
Cina: 59
Messico: 46
India: 9
Vietnam: 3
Etiopia: 1
Cosa ci dicono questi dati ? Praticamente niente.
Il perché ? Perché ovviamente il numero di casi positivi rapportato al numero di abitanti (oltre ad
avere un significato statisticamente non significativo per i piccoli paesi come San Marino) aumenta
o diminuisce in maniera estremamente significativa in relazione al numero dei controlli effettuati (è
plausibile ritenere ad esempio che il numero di controlli effettuati in India, rapportato alla
popolazione, sia molto inferiore a quello dei paesi dell’Occidente).
E questo vale anche per l’Italia.
Ma sarebbe possibile ottenere dati più significativi ?
Una delle regole-base per ottenere dati statistici affidabili è quella di scegliere un campione
significativo. Cosa che ben sanno e che sanno applicare gli istituti che si occupano di rilevamenti
statistici.
Non sarebbe allora pensabile di affidare a questi istituti un’indagine statistica che permetta di avere
dati affidabili in termini di persone controllate, di positività, di morbilità, di ricoveri in terapia
intensiva, di decessi, avendo avuto cura di far riferimento a campioni rappresentative di tutta la
popolazione ?