「いいだろう、回帰分析を実行してみよう。だがそれであなたが幸せになることはない」

• この記事は、州の政党支持傾向、COVIDワクチン接種率、COVID死亡率の関係を論じている。
• 著者のNate Silverは、州の政党支持傾向とCOVIDワクチン接種率がCOVID死亡率を強力に予測すると主張しており、これは年齢を考慮しても同様だとしている。
• Silverは回帰分析を用いて主張を裏付けており、Bidenの勝利マージンが大きい州（民主党寄りを示す州）は、ワクチン登場後のCOVID死亡率が低いことを示している。
• 分析に年齢を加えると、高齢化した州ではワクチン登場後のCOVID死亡者が多かったが、これは州の政党支持傾向に関する判断には影響しない。
• Silverはまた、COVIDはワクチン未接種者にとってより致命的であり、共和党支持者は民主党支持者よりもワクチン接種を受けていない可能性が高いため、州の政党支持傾向がその代理変数になると主張している。
• ワクチン接種率をモデルに含めると、これは州の政党支持傾向よりもCOVID死亡率をよりよく予測する。
• 年齢とワクチン接種率だけでも、2021年2月以降の州間におけるCOVID死亡率の変動の半分以上を説明できる。
• Silverは自身の分析に対する潜在的な批判や疑問を認めつつも、自身の主張は頑健であり、小規模、中規模、そしてしばしばかなり大きな異論にも耐えうると述べている。
• この記事は、Silverがインターネット上の長広舌な統計論争の有用性に懐疑的な姿勢を示しつつも、自身のプラットフォームであるSilver Bulletinでより建設的な議論を期待するとして締めくくられている。

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• COVID対策の影響と、2020年10月の著者による反ロックダウン宣言への賛同に関する記事
• 一部のコメント投稿者は、さまざまな対策の費用対効果分析や、うつ病、孤立、学校欠席などの要因の影響を定量化する難しさに疑問を呈している
• 公式政策が実際の行動をどの程度反映していたのか、またどの具体的な行動が違いを生んだのかについての不確実性
• 記事の主なポイントは、モデルの複雑さに関係なく、慎重な検討に耐えうる強力で単純な事実に焦点を当てること
• 一部のコメント投稿者は、COVID死亡データの信頼性と、死亡報告に対するインセンティブの潜在的影響について懐疑的
• 分析に使われたソフトウェアはStataのようだ
• 一部のコメント投稿者は、政治的意見が薄れた後のCOVIDについて、将来的な視点を期待している
• 記事が死亡に焦点を当てていることへの批判もあり、一部はロングCOVIDや無症状の症例も社会的破壊に寄与すると主張している
• コメント投稿者が各州のCOVID死亡者数を10万人あたりで分析し、元の記事の分析に交絡因子の可能性があると示唆