探討疫苗是否會增加死亡的風險或是COVID-19 related death 的風險，需要了解，這種問題在研究設計上，最好的實驗設計是隨機對照研究(RCT)
那這NT藍白粉的分析哪裡有問題呢?如果我們還是擔心台灣人體質特殊，那麼我們目前只能以 real-world data 來回答，就要了解計算風險的公式:
A = 打疫苗後發生事件的人數
B = 打疫苗後沒有發生事件的人數
治療組 (打疫苗的人) 風險 (Ri)= A (發生事件)/ (A+B)
C = 沒打疫苗後發生事件後的人數
D = 沒打疫苗後沒有發生事件的人數
Rc 控制組 (沒打疫苗的人)風險 (Rc) = C/(C+D)
絕對風險差ARR (Absolute Risk Reduction) = Rc – Ri
相對風險RRR (Relative Risk Reduction） = (Rc – Ri )/ Rc
如果想要了解國人打了疫苗後是否會增加死亡的風險，要以全原因死亡來當作事件:
所以這篇分析裡的Rc 選錯了指標，他選的是感染Covid-19造成的死亡率，應該要選全原因死亡，
"事實上真正的Rc 要大得多
"事實上真正的Rc 要大得多
如果想要了解國人打了疫苗後是否會降低因為COVID-19 而導致死亡的風險:
這篇分析的 Ri 選錯了指標， 他選的是打疫苗後的全原因死亡，而不是染疫後所造成的死亡。事實上我們根本不知道Ri。
更何況這些分析還沒有校正可能的干擾因素 (confounding factors)
所以錯誤的分析，結論就只是含白粉又在秀下限
