美国疫情，用数据说话，那么引用的数据准不准就是个大问题。

昨晚，发了一篇《2020-2022，大疫三年，详看美国疫情数据》。

有读者问数据来源。

文中的美国疫情数据，截止北京时间12月22日0时0分，累计确诊101865927例，累计死亡1113808例。

那位读者说：“他得到的数据是美国感染率超90%，数据来自美生物医药研发机构。”

我大致明白他的意思：美国人口3.33亿，感染率按90%来算，感染人数接近三亿，哪只一亿多病例？

这事得这么看！

关于疫情最准确数据，肯定是逐级上报，确保人人上报，人人实报，还要寄希望于统计人员要专业，要诚信，做到不漏报瞒报。一般是政府机构或疾控中心才能办这事。

但美国实行的是松散管控，很多人阳了居家隔离也不一定检测，检测了也不一定上报，所以，这个数据跟人口数乘以感染率得出的感染人数相比，一定会偏少。所谓“累计确诊”就是只包含了已确诊数据。

还有一种办法就是数据模型，所谓模型其实就是一套运用统计学原理结合调查数据、引用政府数据或其他权威机构数据，加以整合修正推测出来的数据。国内普遍采信的约翰霍普金斯大学的疫情数据应该就属于这种。

据介绍，正是因为感觉美国疾控中心数据滞后，约翰霍普金斯大学才开始发布疫情数据。他们的原始数据来源主要靠抓取美国地方媒体和各州卫生官员推特报告的数据，其他国家和地区的疫情则依据Worldometers等网站和当地媒体。

两者差别有多大？举例说明！

北京时间6月6日晚同一时间，路透社数据显示：美国累计确诊84,735,800例，累计死亡1,007,815例。约翰·霍普金斯大学的数据显示：美国累计确诊84,762,171例，累计死亡1,008,586例。

这俩数据大致相当。