聽說最近有人用所謂的嚴密的計算來證明普篩無效，說什麼偽陰還是偽陽會大到可怖的一種程度。

數學我不行，讀嚴密的理論也會讓我頭大，所以也不打算找這篇奇文來看了。間接的二手評論多半摻雜了太多政治偏執，甚至是「號稱」重視科學的評論家也不例外。所以看了只會多了情緒，並不會對解疑有太多幫助。

即使不詳看，不驗算，一樣可以去思考，因為這件事情也不難，不需要拗口的專業術語，不用複雜的數學公式，就只需要常識而已。

我們先理解一下什麼是普篩。沒有一個國家有能力逹成真正嚴格意義上的普篩，即便是老共那樣能動員大量人民進行所謂千萬級別的普篩，也不是一天兩天能完成。想必計算模型並不能反映真實的進行普篩的狀況，結果就值得懷疑（註１）。

（註１：「普篩」在我們的想法，就是儘可能的去篩，出入境篩、看病有相關症狀篩、需要特別保護的人如醫療人員篩，當然是用最有效率的方式去篩，而不像之前一樣捨不得篩，找偽陰偽陽理由不篩。因為絕對的普篩是不可能，有許多人就喜歡用話術去找技術性語病並混淆視聽，唉～）

這算是小問題，最嚴重的問題又是統計裡最不能反應事實的「平均數問題」。想必這些模型的計算是基於平均值的偽陽率或偽陰率。但偽陽率可能平均散佈在所有樣本上嗎？簡單地說，每個人都可能有平均的偽陽率或偽陰率？還是偽陽或偽陰情況特別容易出現在某些人群上？

人群只是一種特徵，天氣、地區等等每種因子可能都有不同偽陽或偽陰分佈，而光是人群，也有不同的特徵，包括年齡、性別、體質、病史等等。平均值會把這些特徵消滅，而我們用這些經過平滑處理的模型計算，必然有偏差，那是不用懷疑的。而時間更會把這個偏差放大，就像預測颱風路徑一樣，時間越久，誤差越大，預測會漸漸失去意義。

別說這種計算不可能掌握所有的因子，我們對許多因子都還沒開始進行研究呢（註２）！

（註２：「普篩」不只針對防疫，對於理解疫病、核實方法成效也有幫助，我們可以有更多的資料解析這些因子，就像工廠機台一樣，裝了更多感測器，資料收集頻度越高，我們越容易找出問題，甚至可以預測問題，當然，有些人可能不希望你了解太多，這些人還振振有詞地談科學~唉～）

諾貝爾獎從不頒給純理論者，即使是精妙的相對論亦然。計算不一定等於實際，而實際上，有多國都在做普篩，或你們想叫廣篩也行，乃於台灣近日篩檢的數量，範圍與頻率都較之前變大許多，就沒有發生這種偽陽或偽陰放大的情況，若是理論與實際不符，依照科學的原則，應該是如何？學過科學的人，自然不需要多說。

不過，就像前面說的，這裡面摻了太多偏執，任由心裡的鬼作祟，，當然找的也是各人心目最相信的那個理由。我們終究會因此看不清迷霧的東西，儘管這只是需要一小步一小步摸索前進而已。