Enten er 2 repeated tests præcis løsningen på problemet. Eller også er der noget galt med antagelserne.

P(falsk positiv)= (1-0.001) *0.03 ~ 3%
P(2x falsk positiv)=(1-0.01)*0.03^2 ~ 0.9%

Det løser ikke problemet.
Prøv testen på 10.000-20.000 blodprøver fra sommeren 2019, længe før COVID-19.
Så ved man hvor mange falske positive man får og derfor hvor meget man skal trække fra resultatet.

0.1% reelt positive vil blive læst som 3.1% positive”.
Tag testen to gange, hvis den første er positiv. Så forsvinder problemet.

Tak for den, Kjeld.
Uden at nævne det, understreger ordene “mere præcis” netop min anke ved at konkludere på de tests der indtil videre er anvendt:

Det er utroligt vigtigt at kende specificiteten af anvendte tests med meget stor præcision, så man ved nøjagtigt hvor meget der skal trækkes fra, i det endelige resultat.
Indtil da, er spekulationer om mørketals størrelse ikke videnskabelige på nogen måde.

Og antistof testen bliver bedre
https://ing.dk/artikel/danmark-tager-mere-praecis-antistoftest-brug-234362

Så om et par uger vil der forhåbentligt være kommet en masse tal på bordet.

Citat:
“Der kommer mere og mere viden dag for dag, og det er uansvarligt ikke at tage bestik af den nye viden […] når en række forskellige studier – der vel at mærke bruger helt uafhængige samples der er omhyggeligt random eller tæt på – finder sammenlignelige forhold, er der grund til at tage indikationerne fra dem alvorligt.

Svar:
Her er problemet med antistof tests:
Alle antistof tests (og kliniske tests i bred almindelighed) maa foerst underkastes studier af 2 vigtige faktorer – sensitivitet og specificitet.
Sensitiviteten fortæller hvor mange falske negative prøver man kan forvente.
Specificiteten fortæller hvor mange faske positive prøver man kan forvente.

Den sidste af de to er typisk det største problem. For der findes ingen analysemetoder med 100% specificitet.

Hvad er specificiteten af den anvendte antistof test?
Det ved vi ikke.

Vi ved at mange der bruger den naar det samme resultat.

Det kunne for eksempel være fordi de alle rapporterer den samme % falske positive.
(Hvis, igen for eksempel, specificiteten af testen er 97%, vil 0,1-0,2% reelt positive prøver blive læst som 3,1-3.2% positive, resulterende i falske “mørketal” på en faktor 50-100 for store).

Kender vi specificiteten af den brugte antistof test? Nej.

Kan du eller nogen anden love at det ikke er grunden til at antistof testen foreslår mørketal i den størrelsesorden? Nej.

Politikere og sundhedsmyndigheder kan ikke lade deres vurderinger påvirke af en test vi ikke kender specificiteten af. Det ville være helt unsvarligt.

Ergo må antistof testen først selv testes til bunds.
(Specificiteten kunne f.eks. bestemmes ved at teste 100.000 blodprøver fra før december 2019 – et tidspunkt hvor virusset endnu ikke var kommet omkring).

Det er ikke for sjov, når Stanford forskerne citeres for ““[…] not to jump to conclusions or make policy choices until more research has been done.”

Vi må alle have tålmodighed, indtil det sker.

Min pointe her er ikke, at vi ved alt det vi har behov for at vide. Den situation er vi langt fra, men vi er heller ikke længere i en situation, hvor vi intet ved. Der kommer mere og mere viden dag for dag, og det er uansvarligt ikke at tage bestik af den nye viden.
Mht. Stanford-studiet er jeg helt enig med forskerne i, at man skal passe på at konkludere for meget. Pointen her er dog, at når en række forskellige studier – der vel at mærke bruger helt uafhængige samples der er omhyggeligt random eller tæt på – finder sammenlignelige forhold, er der grund til at tage indikationerne fra dem alvorligt. De peger alle i retning af, at man fra politisk side, og fra de fleste medier, alvorligt undervurderer mørketallet og overvurderer hvor dødelig, virussen er. Og læg mærke til, at jeg mener at de_peger_i_retning af, ikke ‘viser’, noget. The Pretense of Knowledge er når man gør som om man har viden, man ikke har. Det modsatte er også et problem: Når der er viden, som man nægter at bruge.

Og det er rigtigt. Men fakta har vi stadig ikke mange af.
Vi venter stadig på pålidelige antistof tests der kan bruges i stor skala. Der insinueres at vi kan konkludere på det der er, men det er forkert. De forhåndenværende studier er for isolerede og for små og udført med upålidelige tests

For at citere een af dette skrivs egne kilder – studiet fra Stanford (tjek selv efter):

“But researchers behind the study said not to jump to conclusions or make policy choices until more research has been done.”

Det synes lidt glemt af skribenten og han falder selv i den ”Pretense of Knowledge” kategori han klandrer politikerne og sundhedsmyndighederne for.