关于直接面向消费者个人基因组，生命伦理学家和临床遗传学家主要关心的是基因检测得出的"坏消息"的影响。我可以证明，理科的大学生也容易弄不清楚群体平均数与个体的概率之间的区别，可以预见一些消费者也难以把握。这种误解很可能引起不必要的焦虑。
可以肯定的是，从天气预测到彩票赔率的统计预测，人们在日常生活已经习惯于使用统计预测采取行动。（彩票和赌博的普及展现了，人并不总是能理解听到的统计数优艾设计网_设计百科字或明智地采取行动）。更好的思考基因研究中各种报告提到的概率或"风险"另一个的例子是：一个人的被闪电击中的几率是多少？美国国家气象局估计，美国人一年内遭受雷击的概率是1/500,000，一个人终生（80年）遭受雷击的概率是1/6,250。但该机构清楚地声明，这些估计数基于的假设是每一个人被雷电击中的机会是相同的，当然现实显然不是这样。在现实中，被闪电击中的几率取决于哪一处居住（因为在美国的某些地区，闪电是更频繁）和一个多少时间花在户外。比如居住在佛罗里达州中部的一个酷爱打高尔夫球的比住在西雅图狂热的投球手被雷击的可能性更高。
在遗传研究报告中的风险提高也有类似的问题。由23andMe标记"你的风险"的值，在现实中，是估计的群体平均数，但却有如同个体概率一样的待遇。将这些群体平均数作为个体概率来使用引起了和"被雷电击中的可能性"类似的谬论。
呵呵20171119 2021-05-20 06:20 优艾设计网_设计LOGO
我觉得是这个样子的：
疾病相关的SNP在这个比喻里就像一个人是户外型或室内型，如果统计学分析发现在同一地区或类似环境因素的情况下（如气候等）户外遭雷劈的风险显著高于室内型，就说明户外型与室内型对于雷劈风险的贡献远大于两个分型组的内部差异（可以理解为方差），即不管户外型的个体是烧烤型、散步型等亚型因素（散步的可能由于站立的原因比烧烤的平均海拔要高那面一点点）对于我们判定个体未来的待遇的影响虽有但不大（注意不是没有）。当然如果进一步研究更多的影响因素，比如我们获得了户外型中不同亚型的对于风险判断的风险值，那么我们就可以将人群分的更细，最终会不会得到这样的评估结果呢：“身高XX，体重XX，年龄XX，性别XX，XX习惯（户外-散步），居住地点XX.......的一个人，在XX岁之前遭雷劈的概率是XX“
说这么多，其实就是说，并不是说我们不想活的单个个体特有的患病风险，而是我们对于导致疾病发生的影响因素知道的还不够多，不够准确。
以上随想，仅供参考，如有错请谅解。
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