有名人が病気に罹ったら、というあの話。
色々の人が色々の話をしていたけれど、結局よく解りませんでした。
有名人集合を定義出来たとして、その成員が罹患しているとの情報から、人口集団（市区町村でも都道府県でも国でも）における保有割合が高い事が推測出来る、という主張があった場合、保有割合が高くならなければ有名人は罹患しにくい条件が成り立つ必要があります。そうであれば、有名人の罹患情報から、より広い人口での保有割合が高いであろうと導けます。
有名人とは社会的評価を示す記号です。その指標によって括られた集合に関する情報（罹患者集合と有名人集合が互いに排反で無い）が、それらを包み込む集合である所の人口における疾病保有割合の情報を与えるとすれば、少なくとも、その有名人集合に特有の、疾病に関連する属性を持つ必要があるでしょう。たとえば、ある種の感染症への感受性が高いとか、何か基礎疾患を持っているとか。しかるに、先にも書いたように、有名人とは社会的評価に関わる記号であって、生物学的特徴を示したりするものではありません。病気で無いと有名人にはなれない、なんて条件は無いでしょう？
また、仮に、有名人が何らかの生物学的特徴を持っていて、それが感染症罹患のリスク因子であるとしても、その成員が罹患しているとの情報からは、人口における保有割合が高いと、すぐに評価は出来ないでしょう。有名人集合での保有割合が高いのは推測出来るかも知れませんが。
そもそも、いま着目しているのは、パンデミックを起こし、日本においては、いくつものリンクを辿って散発的にアウトブレイクが発生してクラスターを形成せしめ、それを何とか制御している、という情況です（これを書いている時点で、東京はかなり危うい）。まず疾病地図や疾病集積性を考慮すべき所です。したがって、確定陽性例（数）を確率抽出（無作為抽出）した標本（サイズ）として表そうとする事自体に無理があります。仮に確率標本と考えるとしても、その標本から得た統計量を用いて検定したところで、そこから具体的に何が言えるのでしょうか。帰無仮説は何で、それを棄却出来としたら、そこからどういう理由で、人口における疾病保有割合が高いのだ、と導き（け）ますか。
統計的推測は、まず現象の構造を設定し、現象がこうなっていれば母数はこのようになっているはずだ（なっていないはずだ）という事をきちんと導いてから、おこなうものです。実質科学的検討が先にあります。
現状、ある人が罹患した、との情報から言えるのは、その人の行動範囲にリンクがあったであろう、あるいは、その人の行動範囲とクラスターが重なっていたであろう、といった推測です。疾病集積性の高い空間をクラスターと言い、その空間では罹患力が高かった、と看做すくらいが妥当であって、そこに、有名人などといった社会的な評価は、特に関わってこないでしょう。
もし、この問題に関し、現実の条件を考慮すれば、これこれこういう理由で、有名人の罹患情報から人口における保有割合の程度を推測出来る、と説明出来るかたがあれば、コメント欄で教えてください。私は、ただ絶対出来ないとかあり得ないと言ったりしているのでは無く、単に、合理的な説明がつくのならそれを知りたいのです。
